Доклад
Эксперимент делает психологию точной, естественной наукой. Только грамотно поставленный эксперимент может превратить теоретические предположения в научные выводы, помочь найти истинные, объективные причины психических и социальных явлений. Роль основного инструмента для получения выводов в эксперименте принадлежит методам статистической обработки данных. Эти методы различны по сложности и сферам применения, к ним относится как простейший подсчет среднего арифметического, так и факторный, кластерный, регрессионный анализ. Результатом же применения статистических методов в эксперименте является такой вывод о выборке или нескольких выборках, который с известной долей вероятности можно распространить на генеральную совокупность.
К примеру, известен факт, что первые впечатления о человеке являются более значимыми и в большей степени формируют мнение о нем, чем последующие. Это заключение является следствием эксперимента американских психологов, в котором участвовало 2 группы студентов. Первой из них называли качества человека в последовательности от положительных к отрицательным, второй наоборот – от отрицательных к положительным. В результате, первая группа охарактеризовала человека с позитивной стороны, но обладающего некоторыми недостатками, вторая группа охарактеризовала человека с негативной стороны. Разница мнений между группами позволила сделать соответствующий вывод. Всего в эксперименте участвовало 200 человек, но его результат можно распространить фактически на всех людей.
В работе школьного психолога статистические методы так же могут иметь очень большое значение.
|
|
К примеру, для прогнозирования поведения учеников. Насколько взаимосвязаны количество часов учебной нагрузки и учебная активность класса? Возрастет ли агрессия у детей, если увеличить или уменьшить количество уроков физкультуры? Ответы на эти вопросы позволят предсказывать поведение класса и эффективнее организовать учебный процесс. А ответами будут числа, полученные в результате обработки данных экспериментов. Для разрешения приведенных выше вопросов целесообразно использовать корреляционный анализ.
Остановимся подробнее на корреляционном анализе данных.
Корреляционное исследование - это процесс получения новых знаний или подтверждения существующих, основанный на методах корреляционного анализа. Такое исследование не всегда предполагает построение сложного плана, выделение зависимой и независимой переменных. В отличие от эксперимента, исследование не предполагает контроля переменных вообще, а лишь их измерение и сопоставление. Под переменными здесь и далее подразумеваются качества и характеристики человека.
Корреляционное исследование применяется в тех случаях, когда необходимо выявить, как связаны между собой 2 переменные в данной выборке. Например, наблюдаются ли в больших классах меньшие успехи в успеваемости? Будут ли дети, научившиеся читать раньше, лучше успевать по гуманитарным дисциплинам? При этом не предполагается наличие причинно-следственных связей между изучаемыми переменными, а лишь говорится об их взаимосвязи, совместном изменении.
Мерой этой взаимосвязи является коэффициент корреляции. Существует два основных условия для его использования. Перечислим их кратко:
|
|
1. Изучаемые переменные должны иметь нормальное распределение.
2. Предполагаемая взаимосвязь явлений должна быть подчинена линейной зависимости.
Примером корреляционного исследования может быть выявление зависимости двух переменных: вербальных способностей и оценок по литературе.
Выборка исследования будет состоять из учеников 7-8 классов, всего 10 человек. Выделяемые переменные: уровень вербальных способностей и оценки по литературе. Заранее предполагается, что обе переменные имеют нормальное распределение и зависимость, если она существует, является линейной.
В результате исследования получено два ряда чисел, характеризующих вербальные способности каждого ученика и его оценку за семестр по литературе.
Данные подвергаются обработке с помощью формулы коэффициента линейной корреляции Пирсона. Результат обработки: коэффициент 0,69.
О чем говорит полученный коэффициент? Существуют так называемые таблицы критических значений, в которых указаны пограничные значения коэффициента корреляции в зависимости от размера выборки и уровня ошибки, который обычно выбирается равным 5%. Для нашей выборки в 10 человек такое значение равно 0,63. Полученный коэффициент 0,69 больше этого значения, а значит, статистически значим. Вывод: переменные взаимосвязаны значимо и положительно.
Разберем подробнее интерпретацию коэффициента корреляции.
Коэффициент изменяется от -1 до +1. Значения близкие к -1 говорят о том, что при увеличении значения одной переменной, значения второй уменьшаются. Близкие к +1 – при увеличении значений одной переменной, значения второй увеличиваются. В нашем случае коэффициент положительный. При уровне ошибки в 5%, найденное в таблице критических значений число равно 0,63. Полученный нами коэффициент больше этого значения, а значит достоверен.
|
|
Это говорит о том, что высокие оценки по литературе действительно взаимосвязаны с высоко развитыми вербальными способностями. Но нам не известно, какое из этих явлений является причиной другого. Возможно, увлеченность литературой и чтением повлияли на развитие вербальных способностей, а возможно хорошо развитые вербальные способности позволяют ученику успешно одолевать курс литературы. Но мы можем быть уверены, что для деятельности связанной с речью, устной или письменной, лучше подойдут ученики, имеющие высокие баллы по литературе.
Возведя полученный коэффициент в квадрат, получим коэффициент детерминации равный 0,48. Он является показателем того, что 48% измерений признаков можно объяснить их взаимовлиянием.
Как видим, корреляционный анализ может стать очень полезным в работе школьного психолога. Полезным, в первую очередь, для выяснения сопряженности явлений и их прогнозирования. По сути дела, изучая всего 1-2 класса, и обладая мощными средствами статистической обработки данных, психолог может эффективно корректировать учебный процесс, предсказывать поведение класса, решать как общие задачи и проблемы, так и частные.