МЕТОДИЧНА РОЗРОБКА ПРАКТИЧНОГО ЗАНЯТТЯ
З «ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЇ ПСИХОЛОГІЇ ТА ПСИХОДІАГНОСТИКИ»
по темі
«Статистичні способи опрацювання результатів вимірів у психологічному дослідженні. Наочне представлення результатів психодіагностичного дослідження»
для студентів ІІ курсу медичного факультету №2
(спеціальність: медична психологія).
І. Актуальність теми.
В сучасній психології в практичній діяльності психолога будь-якого рівня без використання апарату математичної статистики всі висновки можуть сприйматись лише як умоглядні та суб’єктивні. В процесі накопичення практичного досвіду, бази даних емпіричних досліджень, неминуче постає завдання їх узагальнення, виявлення тенденцій, динаміки, характерних рис, особливостей, які неможливо обґрунтовано інтерпретувати, не використовуючи математичні методи кількісного налізу.
У психодіагностиці використовуються різні математичні поняття і методи, зокрема описова статистика, яка включає групування, табулювання, графічне зображення та кількісний опис даних; теорію статистичного висновку, яку використовують у психологічних дослідженнях для передбачення результатів за даними обстеження вибраної сукупності; теорію планування експериментів, яка слугує для знаходження і перевірки причинних зв'язків між змінними; багатомірний статистичний аналіз емпіричних даних для діагностики та прогнозування.
ІІ. Навчальні цілі заняття.
Мати уявлення (α - І): про загальну характеристику методів математичної статистики та її види: первинні, вторинні, параметричні, непараметричні.
Знати (α - ІІ): алгоритми опрацювання результатів психодіагностичного обстеження, правила графічного та табличного наведення результатів дослідження, групування первинних результатів, поняття про нормальний розподіл та криву нормального розподілу Гауса, міри центральної тенденції, дисперсію, стандартне відхилення, t – критерій Стьюдента, f - критерій Фішера, x2 –критерій, дисперсійний аналіз, регресійний аналіз, факторний аналіз.
Вміти (α - ІІІ):
- опрацьовувати та узагальнювати результати психодіагностичного дослідження ;
- групувати первинні результати дослідження;
- застосовувати методи математичної статистики при аналізі результатів дослідження;
- розраховувати коефіцієнт кореляції при визначенні взаємозв’язку двох рядів даних.
Розвивати (α - ІV): творчі здібності в процесі теоретичного та практичного дослідження проблемних питань психології в цілому та психодіагностики зокрема.
ІІІ. Цілі розвитку особистості.
Формування професійно-значущих підструктур особистості, зокрема професійної відповідальності та професійної ідентичності майбутнього лікаря-психолога.
IV. Міждисциплінарна інтеграція.
Дисципліна | Знати | Вміти |
1. Попередні (забезпечуючі) дисципліни: | ||
Медична та біологічна фізика | Математична обробка медико-біологічних даних. Елементи математичної статистики. | |
Нормальна фізіологія | Фізіологія вищої нервової діяльності. | |
Медична біологія та генетика | Поняття спадковості та мінливості. | |
Загальна психологія | Основні закономірності формування психіки в процесі видової еволюції й розвитку окремого індивідууму, поняття про особистість, формування та розвиток особистості, психічні процеси та стани, індивідуально-психологічні властивості особистості. | |
Історія психології | Історія виникнення та розвитку психології як науки, історія експериментальних досліджень психічних процесів. | |
Сучасні напрямки психології | Історія виникнення та становлення різних теоретичних напрямків в психології. | |
2. Наступні дисципліни ті, що забезпечуються: | ||
Психологія особистості Психофізіологія Медична психологія Нейропсихологія Диференційна психологія Психіатрія Патопсихологія | ||
3. Внутрішньопредметна інтеграція (між темами даної дисципліни): | ||
Тема ««Статистичні способи опрацювання результатів вимірів у психологічному дослідженні. Наочне представлення результатів психодіагностичного дослідження» логічно пов’язана з наступними темами і є сприятливим підґрунтям для їх засвоєння. |
V. Зміст теми заняття.
Статистичне групування. Дані, що були отримані в процесі психологічного дослідження, можуть бути систематизовані за допомогою простого або перехресного групування. Просте групування полягає в упорядкуванні або класифікації за однією ознакою. Залежно від гіпотези, усіх випробуваних, що увійшли до вибіркової сукупності, можна згрупувати за певними ознаками: статтю, віком, типом темпераменту, рівнем розвитку здібностей тощо.
Результат групування одиниць спостереження за будь-якою ознакою називають статистичним рядом. Ознаку, за якою групують, позначимо х.
Приклад 1. Припустимо, що х - це обсяг уваги кожного студента в академічній групі. Отримаємо неупорядкований ряд окремих спостережень:
6,8,4,7,8,5,9,6,7,7,8,7,7,6,9,5,7,8 (об'єктів).
Якщо окремі спостереження записати у порядку збільшення вказаних вище значень ознаки, то отримаємо варіаційний ряд:
4,5,5,6, б, 6,7,7,7,7,7,7,8,8,8,8,9,9 (об'єктів).
Далі можна підрахувати, як часто кожне значення цієї ознаки зустрічається в сукупності. В результаті отримаємо частотний розподіл для даної ознаки. Іноді його називають емпіричним або статистичним розподілом. Для прикладу 1 частотний розподіл має вигляд, наведений у таблиці 1.
Таблиця 1 | ||
Обсяг уваги | Частота | Накопичена частота |
4 | 1 | 1 |
Кількість значень k=6 | Кількість студентів n=18 | - |
Кожне окреме значення ознаки позначають х1, х2, х3, ..., хk. У наведеному прикладі це 4,5,6,7,8,9 (об'єктів), а кількість значень k = 6.
Абсолютні числа, які показують, скільки разів зустрічається те чи інше значення ознаки х, називають частотами і позначають відповідно f1, f2, f3, ..., fk.
Відносною частотою називають долю значень ознаки в загальному числі спостережень і позначають ω1, ω2, ω3, ..., ωk.
Наприклад, для наведеного в таблиці 1 частотного розподілу частота найбільшого значення ознаки 9 об'єктів дорівнює 2, а відносна частота
ω6=f6/n=2/18=0,11. (1)
Відносну частоту звичайно виражають у відсотках: ω6=11%.
Згруповані дані. Як правило, для подальшого статистичного опрацювання або більш наочного подання даних окремі значення ознак об'єднують в групи (інтервали). В такому випадку частоти співвідносять вже не з кожним окремим значенням ознаки, а з рядом значень, які потрапляють у певний інтервал. Розподіл обсягу уваги для вищенаведеного прикладу представлений у вигляді інтервального ряду в таблиці 2.
Таблиця 2 | ||||
Інтервали | Частота | Відносна | Накопичена | Накопичена |
4-5 | 3 | 16,7 | 3 | 16,7 |
m=3 | 18 | 100 | - | - |
На відміну від простого групування, яке виконується за однією ознакою, перехресне групування являє собою зв'язування фактів за рядом ознак, що були виділені у гіпотезах. Перехресне групування дозволяє визначити тісноту зв'язків, а в деяких випадках - і напрям взаємодії.
Варіаційний аналіз. Групування - це лише перший етап статистичного аналізу отриманих даних. Наступний крок опрацювання полягає в отриманні деяких узагальнюючих характеристик, які дозволяють глибше зрозуміти особливості одиниці спостереження. Сюди перш за все відносять середнє значення ознаки, навколо якого варіюють інші її значення, а також міру розсіювання ознаки. До середніх величин у математичній статистиці відносять середнє арифметичне, медіану, моду, до показників міри розсіяння - варіаційний розмах, дисперсію, середнє квадратичне відхилення тощо.
Середнє арифметичне значення є часткою від поділу суми всіх значень ознаки на кількість вимірів. Позначається воно x. Формула для обчислення має вигляд:
x=(x1+x2+x3+...+xn)/n=(1/n)*Σxi , (2)
де x1, ..., хn - значення ознаки; n - кількість вимірів (або випробуваних).
Отже, середнє значення обсягу уваги, характерне для групи студентів (приклад 1) буде таким:
x=(6+8+4+7+8+5+9+6+7+7+8+7+7+6+9+5+7+8)/18=6,9(об'єктів).
Необхідність визначення середнього значення ознаки особливо часто виникає за результатами групування. В цьому випадку користуються середнім арифметичним зваженим значенням ознаки, яке визначається за формулою:
x=(x1f1+x2f2+x3f3+...+xkfk)/(f1+f2+f3+...+fk) (3)
де x1, x2, x3,..., xk - варіанти значень ознаки; f1, f2, f3, ..., fk - частоти варіантів значень ознаки.
Для прикладу 1 середнє зважене значення обсягу уваги буде таким:
x=(4*1+5*2+6*3+7*6+8*4+9*2)/(1+2+3+6+4+2)=124/18=6,9(об'єктів).
Медіаною (Me) називають значення ознаки, яке знаходиться всередині варіаційного ряду і поділяє його строго навпіл. Щоб знайти медіану, спочатку визначають її порядковий номер. Для цього при непарному числі одиниць спостереження до суми усіх частот додається одиниця і все ділять на два. При парному числі одиниць спостереження в ряду будуть дві середні одиниці і за усіма правилами медіана має визначатися як середня із значень цих двох одиниць. Проте на практиці при парному числі одиниць спостереження медіана визначається як значення ознаки тієї одиниці, порядковий номер якої дорівнює загальній сумі частот, поділеній на 2. Знаючи порядковий номер медіани, легко за накопиченими частотами знайти її значення.
Обчислимо значення медіани для прикладу 1 (таблиця 1), Поділивши суму частот на 2, визначаємо порядковий номер медіани. Він дорівнює 18:2=9. По накопиченій частоті fн=12 визначаємо, що всі окремі спостереження з 7 по 12 мають значення 7. Отже, медіана Me - 7.
В інтервальних рядах з різними значеннями частот; обчислення медіани складається з двох етапів: спочатку знаходять медіанний інтервал, якому відповідає перша з накопичених частот, що перевищує половину всього обсягу сукупності, а потім знаходять значення медіани за формулою
Me=x0+h/ωMe(1/2*Σωi-ωн(Me-1)) (4)
де х0 - початок (нижня границя) медіанного інтервалу; h - величина медіанного інтервалу;
Σωi - сума відносних частот;
ωн(Me-1) - відносна частота, що накопичена до медіанного інтервалу;
ωMe - відносна частота медіанного інтервалу.
Проведемо обчислення за даними таблиці 2, де в останньому стовпчику наведені відносні накопичені частоти. Перша з них, що перевищує половину сукупності, дорівнює 66,7%, Отже, медіана належить інтервалу 6-7 об'єктів. Тому
Me=6+1/50(1/2*100-16,7)=6,7 (об'єктів).
Мода. Модою (Mo) в математичній статистиці називають значення ознаки, яке частіше за все зустрічається в даній сукупності. Так, у прикладі 1 модою буде обсяг уваги 7 об'єктів, оскільки саме це значення зустрічається у виборці найчастіше.
Варіаційний розмах - це різниця між максимальним та мінімальним значеннями ознаки у даній сукупності. Для наведеного вище прикладу варіаційний розмах дорівнює 9-4=5 (об'єктів).
Дисперсія. Дисперсією називається величина, яка дорівнює середньому значенню квадрата відхилень окремих значень ознак від середньої арифметичної.
Перевірка статистичних гіпотез полягає у перевірці припущень про характер розподілу випадкових величин та про зв'язок між ними, про належність даних до однієї генеральної сукупності, про значимість відмінностей тощо.
Кореляційний аналіз призначений для оцінювання форми, знаку й тісноти зв'язку між кількома ознаками або факторами, що досліджуються. При визначенні форми зв'язку розглядається її лінійність або нелінійність.
Регресійний аналіз дозволяє вивчати залежності однієї або декількох середніх величин від інших. Поняття регресійного аналізу запровадив Ф. Гальтон, який встановив факт певного співвідношення між зростом батьків і їх дорослих дітей. Він помітив, що у батьків найнижчого зросту діти виявлялися трохи вищими, а у батьків найвищого зросту - трохи нижчими. Такого роду закономірність він назвав регресією. Регресійний аналіз застосовується переважно в емпіричних психологічних дослідженнях при розв'язанні завдань, пов'язаних з оцінюванням будь-якого впливу (наприклад, впливу мотивів на поведінку), при конструюванні психологічних тестів тощо.
Факторний аналіз - метод багатофакторної математичної статистики, який застосовується при дослідженні статистично пов'язаних ознак з метою виявлення певної кількості прихованих від безпосереднього спостереження факторів. Розроблений для потреб психології, факторний аналіз згодом набув широкого розповсюдження в економіці, медицині, соціології та інших науках, які мають величезну кількість змінних, з яких необхідно виділити провідні.
Основні ідеї факторного аналізу були закладені в працях відомого англійського психолога і антрополога Ф. Гальтона (), який зробив значний внесок у дослідження індивідуальних відмінностей. Надалі продовжували розвивати факторний аналіз багато вчених, але подальшому його впровадженню в психологію ми більш за все завдячуємо Ч. Спірмену, Л. Терстоуну, Р. Кеттелу, Г. Айзенку. Необхідність застосування факторного аналізу в психології в першу чергу витікає з багатовимірності об'єктів, які вивчає ця дисципліна. За допомогою факторного аналізу не просто встановлюється зв'язок змінювання однієї змінної в залежності від іншої змінної, а визначається міра цього зв'язку і встановлюються основні фактори, що лежать в основі зазначених змін.
Основними цілями застосування факторного аналізу в психології є такі:
1. Зниження кількості змінних, що використовуються, за рахунок їх пояснення меншим числом факторів, узагальнення отриманих даних.
2. Групування, структурування і компактна візуалізація отриманих даних.
3. Опосередковане, непряме оцінювання змінних, що вивчаються, у випадку неможливості або незручності їх прямого вимірювання.
4. Генерування нових ідей на етапі прогностичного аналізу. Оцінка відповідності емпіричних даних теорії, що використовується, на етапі її підтвердження.
В процесі дослідження із застосуванням факторного аналізу можна виділити три основні етапи:
I етап - збір емпіричних даних. Слід зазначити, що використання на цьому етапі різних варіантів бальних оцінок (шкал порядку) призводить до обмежень застосування факторного аналізу, оскільки його обчислювальні алгоритми вимагають, щоб вимірювання змінних, які спостерігаються, були проведені не нижче, ніж за шкалою інтервалів. Кількість змінних, що припадають на один фактор, має бути не менше трьох. Завершується перший етап обчисленням кореляційної матриці (матриці попарних кореляцій).
II етап - власне факторизація матриці кореляцій або виділення первісних (ортогональних) факторів. Сьогодні - це повністю комп'ютеризована процедура, яку можна знайти майже в усіх сучасних статистичних програмах, зокрема, «Stadia» й «SPSS».
III етап - змістовна інтерпретація результатів факторного аналізу.
Факторний аналіз є особливо продуктивним на початкових етапах наукових досліджень, коли необхідно виділити будь-які попередні закономірності в галузі, що досліджується. Це дозволяє майбутній експеримент зробити більш досконалим порівняно з експериментом на змінних, які обрані довільно або випадково.
VІ. План та організаційна структура заняття.
№ п/п | Основні етапи заняття, їх функції та зміст | Навчальні цілі в рівнях засвоєння | Методи контролю і навчання | Матеріали методичного забезпечення (контролю, наочності, інструктивні) | Розподіл часу | |
Підготовчий етап | ||||||
1 | Організаційні заходи |
|
| 1-3 хв. | ||
2 | Постановка навчальних цілей та мотивація. |
|
| Див. п. І Див. п. ІІ | 10-25% | |
3 | Контроль вихідного рівня знань, навичок, умінь: 1. Алгоритми опрацювання результатів психодіагностичного обстеження. 2. Правила графічного та табличного наведення результатів дослідження, групування первинних результатів 3. Поняття про нормальний розподіл та криву нормального розподілу Гауса. | ІІ ІІ ІІ | Індивідуальна теоретична співбесіда (опитування) - тестовий контроль ІІ рівня - вирішення типових задач ІІ рівня | Питання ІІ рівня Тести ІІ рівня | Таблиці Малюнки Структурно-логічні схеми, аудіо - та відеоматеріали | 10-25% |
Основний етап | ||||||
4 | Формування професійних вмінь та навичок. 1. Опрацьовувати та узагальнювати результати психодіагностичного дослідження. 2. Групувати первинні результати дослідження. 3. Застосовувати методи математичної статистики при анлізі результатів дослідження. 4. Розраховувати коефіцієнт кореляції при визначенні взаємозв’язку двох рядів даних. | ІІІ ІІІ ІІІ ІІІ | Метод формування навичок: практичний тренінг | Професійні алгоритми (інструкції) щодо формування практичних навичок та професійних вмінь Таблиці, слайди, психодіагностичні опитувальники, учбові альбоми, текстові ситуаційні нетипові задачі. | 60-90% | |
Заключний етап | ||||||
5 | Контроль та корекція рівня професійних умінь та навичок. |
| Метод контролю навичок: індивідуальний контроль, рішення нетипових задач, тестовий контроль ІІІ рівня. | Задачі ІІІ рівня, тести ІІІ рівня. | 10-20% | |
6 | Підведення підсумків заняття. |
| ||||
7 | Домашнє завдання (основна і додаткова література по темі) |
| Див. п. VIII | |||
VІІ. Матеріали методичного забезпечення заняття.
Матеріали контролю для підготовчого етапу заняття: питання, задачі, тестові завдання.
Тести:
1. В психодіагностиці застосовують два види статистичних досліджень: суцільне та вибіркове. При вибірковому дослідженні результат передбачає деяку неточність – помилку репрезентативності. Зі збільшенням кількості спостережень неточність даних:
а) зменшується
б) збільшується
в) не змінюється
2. Інтерпретація матеріалів дослідження в психодіагностиці – це:
а) тлумачення, пояснення, переклад на зрозумілу мову виявлених закономірностей і властивостей у структурі досліджуваних психічних явищ;
б) створення схем, готових для корекції зразків, що в деякому роді є рецептами впливу на досліджувані психічні явища.
3. Проблема оцінки та оцінювання в психодіагностиці розглядається так:
а) як результат вираження кількості вимірюваного психічного явища;
б) як процес оцінювання, осмислення і тлумачення властивостей, змісту і якості психічних проявів досліджуваного;
в) як розташування вивченого факту за дихотомічною шкалою "добре - погано".
4. Принцип діяльнісного підходу до інтерпретації психодіагностичних даних передбачає застосування ряду положень (три правильних відповіді):
а) вибір ракурсу (диспозиції) для опису явища психіки на зразок опису гори з різних точок спостереження;
б) розуміння системи конкретних зв'язків і відносин досліджуваних психічних явищ стосовно до тієї ситуації та обставин, в яких вони "упредметнюються";
в) визначення значення, місця і ролі досліджуваного психічного явища в аспекті психічної саморегуляції діяльності, відносин та зв'язків індивіда в його життєвому середовищі;
г) визначення психічної структури досліджуваного психічного явища у взаємодії, динаміці і компенсаціях з орієнтацією на прогноз змін і розвитку;
д) лінійне зіставлення встановленого факту з оціночною основою як теоретичною моделлю психіки.
5. Проблема норм і нормативів вимірюваних явищ в психодіагностиці:
а) зводиться до визначення середньостатистичної норми шляхом обчислення середнього арифметичного значення в репрезентативних вибірках;
б) використовує орієнтир на соціально-психологічний норматив, що випливає з конкретних вимог культурно-історичного рівня розвитку суспільства;
в) ніяк не позначається, і нормами (нормативами) як такими в сучасній психодіагностиці нехтують.
6. Ймовірнісне прогнозування в психологічній діагностиці здійснюється за допомогою:
а) інтуїції та осяяння, досвіду та внутрішнього "чуття" діагноста;
б) точних математичних розрахунків;
в) практично виключається з психологічних досліджень.
VІІІ. Література.
1. Психологическое тестирование. - СПб., 20с.
2. , Столин психодиагностика. - СПб., 20с.
3. Бурлачук : Учебник для вузов. 2-е изд.- СПб.: Питер, 200с.: ил. - (Серия «Учебник для вузов»).
4. Клиническая патопсихология. Руководство для врачей и клинических психологов: , , — Санкт-Петербург, МОДЭК, МПСИ, 2009 г.- 624 с.
5. Практическая психодиагностика. Методики и тесты. Учебное пособие / Редактор-составитель ДЛ. Райгородский. - Самара. 19с.
6. Скребец диагностика: Учеб. пособие. — К.: МАУП, 1999. — 114 с.
Підготувала: асистент Камінська А. О.
Затверджено на засіданні кафедри, протокол №___ від «____»___________________ 20___ р.
