Виды математической обработки данных

Собрав совокупность данных, исследователь приступает к их обработке, получая све- дения более высокого уровня, называемые результатами. Полученные на предыдущем этапе данные путем их обработки приводят в определенную сбалансированную систему, которая становится базой для дальнейшего содержательного анализа, интерпретации, научных выво- дов и практических рекомендаций. Если по обработке данных выявляются какие-либо ошиб- ки, пробелы, несоответствия, препятствующие построению такой системы, то их можно лик- видировать и восполнить, проведя повторные замеры.

Обработка данных направлена на решение следующих задач:

1. Упорядочивание исходного материала, преобразование множества данных в це- лостную систему сведений, на основе которой возможно дальнейшее описание и объяснение изучаемых объекта и предмета.

2. Обнаружение и ликвидация ошибок и недочетов, пробелов в сведениях.

3. Выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей.

4. Обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эм- пирического процесса.

5. Выяснение уровня достоверности собранных данных и получение на их базе научно обоснованных результатов.

Количественная обработка –есть манипуляции с измененными характеристиками изучаемого объекта (объектов), с его «объективизированными» во внешнем проявлении свойствами.

Качественная обработка –способ предварительного проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств на базе количественных данных (табл.1).

Таблица 1

Сравнительная характеристика количественной и качественной обработки данных в психологическом исследовании

Количественный анализ без последующей качественной обработки бессмыслен, так как сам по себе он не в состоянии превратить эмпирические данные в систему знаний. Каче- ственное изучение объекта без базовых количественных данных – это чисто умозрительная процедура, не свойственная современной науке.

Наряду с этим также выделяются первичная и вторичная обработка данных.

Первичная обработка –группировка «сырых» сведений по тем или иным критериям, отображение их в сводных таблицах, графиках, диаграммах и т.п. Первично обработанные данные, представая в удобной для обозрения форме, дают исследователю в первом прибли- жении представления о характере всей совокупности данных в целом: об их однородности – неоднородности, четкости – нечеткости и т.п. Эта информация хорошо читается на нагляд- ных формах представления и связана с понятием «распределение данных».

Вторичная обработка –завершает анализ данных и подготавливает их к синтезиро- ванию знаний на стадиях интерпретации и выводов. Вторичная обработка заключается в ста- тистическом анализе итогов первичной обработки. При этом исследователь должен учиты- вать, что статистические методы – это вспомогательное оружие психолога, призванное лишь усилить исследовательскую мысль. Поэтому не нужно втягивать себя в так называемую

«статистическую мясорубку», полагая, что пропустив через неё весь материал, можно полу- чить какие-то зависимости, закономерности и факты; необходимо четко знать, что мы хотим получить от применения статистики, и какие методы обработки подходят к условиям и зада- чам исследования.

Необходимым минимумом статистического анализа при вторичной обработке являются описательная и корреляционная статистика.Всю совокупность полученных данных можно охарактеризовать в сжатом виде, если удается ответить на три главных во- проса:

1. Какое значение наиболее характерно для выборки? – меры центральной тенденции (среднее арифметическое, медиан, мода, среднее геометрическое, среднее гармоническое).

2. Велик ли разброс данных относительно этого характерного значения, т.е. какова размытость данных? – меры изменчивости или рассеивания (размах, среднее отклонение, дисперсия, стандартное отклонение, полуквартильное отклонение).

3. Существует ли взаимосвязь между отдельными данными в имеющейся совокупно- сти, и каковы характер и сила этих связей? – меры связи, корреляции.