Навігація
Головна
 
Головна arrow Психологія arrow Методологічні основи і проблеми психології

МОЖЛИВОСТІ МАТЕМАТИЧНОГО АНАЛІЗУ В ПСИХОЛОГІЧНИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ

І. Кант виключав психологію з ряду традиційних наук через непридатність в ній математичних процедур, з тих пір багато чого змінилося. Обробка результатів психологічних досліджень майже завжди відбувається за допомогою методів математичної статистики.

Реальні можливості математичного аналізу психологічних залежностей обмежені підрахунком середніх величин, медіани, відхилень від середніх (дисперсії), коефіцієнтами відмінностей і кореляцій, факторними блоками, кластерними сполуками і процентними відносинами.

Середні значення є математичними середніми велич показників. Велика величина "середніх" інтерпретується як переважна тенденція в існуванні вимірюваного психологічного факту. Найчастіше середні значення розглядаються укупі зі стандартним відхиленням для визначення рівномірності розподілу досліджуваного показника у вибірці.

Медіана вказує на кількісну перевагу одного з властивостей над іншими, які теж вимірювалися в конкретному дослідженні.

Дисперсія як розкид, т.с. відхилення від середньої тенденції, вказує па їх варіативність і може бути показана коефіцієнтом варіації. Це показник стійкості середньої тенденції, що є важливим, особливо в прикладних дослідженнях і в практичній психології. Для розуміння розкиду даних також часто використовуються показники стандартного відхилення.

Коефіцієнти відмінностей дозволяють визначати особливість властивостей, якостей, проявів, суб'єктів. При їх достовірної диференціації можна говорити про індивідуальні особливості даного класу явищ, про їх явному своєрідності в порівнянні один з одним. Однак носіями цього своєрідності є група, оскільки достовірність обчислюється з частотної повторюваності ознаки у більшості особин групи. Індивідуальні відмінності між особинами можуть розкритися і в непараметричної статистики, якщо виміру піддалися кілька одних і тих же властивостей, якостей і їх ознак у кожного члена (суб'єкта) вибірки. Коефіцієнти відмінностей є найбільш важливими статистичними показниками в психологічних дослідженнях для обгрунтування статистичної валідності індивідуальних і групових відмінностей. Однак в групі при статистичному підсумовуванні нівелюється значення виявленого відмінності для кожного з її членів, взятого окремо. Не можна сказати, що виявлене відміну на середньому рівні притаманне кожному члену групи. В результаті емпіричний факт виявленого відмінності па статистичної групі набуває для науки деяке умовне значення. Такий результат можна назвати квазінаукових, гак як встановлене відміну можна вважати властивістю всіх членів вивченої групи. Квазінаукових, тому що він отриманий при дотриманні всіх формальних правил проведення валидного дослідження, але його результат не можна поширити на кожну конкретну людину. Для науки такий результат має деякий обмежений сенс, а для практики він категорично не прийнятний.

Кореляції в психологічних дослідженнях становлять особливий інтерес, тому що дозволяють виявити реальні взаємозв'язку, але тільки за кількісними показниками виміряних властивостей, якостей, ознак. Це "але" не дозволяє з повною впевненістю трактувати отримані взаємозв'язку, по-перше, як адекватні, і, по-друге, як каузальні. Перш ніж проводити кореляційний аналіз або робити на його основі змістовні висновки, необхідно продумати смислове модель можливих взаємозв'язків. У ній необхідно відповісти на питання: "Що з чим може перебувати у взаємозв'язках по суті?" Наприклад, чи є можлива кореляція зростання з інтелектом адекватної? Такий же коментар можна зробити і на адресу факторного і кластерного аналізу, так як вони засновані на кореляційних матрицях. Не можна не помститися, що факторний аналіз показує зв'язку відразу групи змінних, складових один фактор. Факторний аналіз може бути ортогональним і косокутних. У першому випадку змінні, що увійшли в один фактор, не входять до інші. Такий варіант факторного аналізу використовується для виділення не пов'язаних між собою факторів, найчастіше при складанні шкал психологічних методик. Другий варіант факторного аналізу використовується для встановлення множинності зв'язків між змінними і допускає входження однієї змінної в різні чинники. Кластерний аналіз використовується при складанні класифікацій і типологій. Він найбільш зручний для обробки даних контент-аналізу текстових документів і інших якісних даних. Також за допомогою кластерного аналізу створюються емпіричні типології.

Дисперсійний аналіз дозволяє аналізувати вплив різних чинників (ознак) на досліджувану (залежну) змінну. Таким чином, він стає незамінним в обробці результатів експериментів.

Регресійний аналіз - метод математичної статистики, що дозволяє вивчати залежність середнього значення якої-небудь випадкової величини від варіації однієї або декількох інших. Він застосовується для виділення впливу однієї ознаки на інший, неявних зв'язків між змінними, побудови моделей, розробки рівневих шкал.

Всі види багатовимірної статистики також пов'язані з початковою задумкою дослідника і можуть показати залежність типу темпераменту від часу сходу сонця в момент народження або просто щоденного сходу сонця, при цьому до реальності не матимуть ніякого відношення. І такий результат може бути отриманий тільки тому, що дослідником були закладені такі змінні.

Сучасна математична психологія шукає нові техніки обчислення складних психологічних залежностей. Дослідники змушені шукати свої способи обробки емпіричних даних. В результаті можуть з'являтися специфічні формули і алгоритми математичного аналізу психологічних фактів.

Визнання статистичної валідності як неодмінної умови науковості в сучасних психологічних дослідженнях призводить до того, що найчастіше будь-яке психологічне прояв визнається "науково встановленим психологічним фактом" на підставі великий частотності вимірюваних психічних властивостей, психологічних якостей і форм їх прояву, що абсолютно недостатньо. Захопленість кількісними методами обробки емпіричного матеріалу призводить до недооцінки одиничного факту психологічного прояву і до відкидання такого через через його не повторюваності у інших суб'єктів. У той час як саме неповторність є справжнім атрибутом індивідуальності людини, яку слід розглядати як головну дослідницьку мету психологічних досліджень. Але одиничний факт погано узгоджується з технологією панівних групових досліджень, де домінує вимога статистичної валідності. Це протиріччя є невирішеним питанням.

 
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >
 
Дисципліни
Агропромисловість
Аудит та Бухоблік
Банківська справа
БЖД
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Нерухомість
Менеджмент
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
Соціологія
Статистика
Техніка
Страхова справа
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси
Пошук