Статистические методы анализа результатов психолого-педагогических исследований.

Д. Ю. Кузнецов

Специфика статистической обработки результатов психолого - педагогических исследований заключается в том, что анализируемая база данных характеризуется большим количеством показателей различных типов, их высокой вариативностью под влиянием неконтролируемых случайных факторов, сложностью корреляционных связей между переменными выборки , необходимостью учета объективных и субъективных факторов, влияющих на результаты диагностики, особенно при решении вопроса о репрезентативности выборки и оценке гипотез, касающихся генеральной совокупности. Данные исследований по их типу можно разбить на 3 группы. Первая - это номинальные переменные (пол, анкетные данные и т. д.). Арифметические операции над такими величинами лишены смысла, так что результаты описательной статистики (среднее, дисперсия) к таким величинам неприменимы. Классический способ их анализа - разбиение на классы сопряженности относительно тех или иных номинальных признаков и проверка значимых различий по классам. Вторая группа данных имеет количественную шкалу измерения, но эта шкала является порядковой (ординальной). При анализе ординальных переменных используется как разбиение на подвыборки, так и ранговые технологии. С некоторыми ограничениями применимы и параметрические методы. Третья группа - количественные переменные, отражающие степень выраженности замеряемого показателя, - это тесты Амтхауэра, Кеттелла, успеваемость и другие оценочные тесты. При работе с переменными этой группы применимы все стандартные виды анализа, и при достаточном объеме выборки их распределение обычно близко к нормальному. Таким образом, разнообразие типов переменных требует применения широкого спектра используемых математических методов.

Одной из главных целей исследования является анализ изменений, происходяших в процессе обучения, оценка значимости и направленности этих изменений и выявление основных факторов, влияющих на процесс. При этом возможны два подхода. Можно рассматривать длительность обучения как случайный параметр и вычислять его корреляцию (линейную или ранговую) с интересующими нас индивидуальными характеристиками испытуемого. Однако проводимые исследования показывают, что в процессе профессионализации изменяются зачастую не сами показатели, а структура взаимосвязей и взаимозависимостей между ними (что, например, при корреляционном анализе проявляется через изменение корреляционных матриц, а при факторном анализе - через изменение факторных нагрузок явных и латентных факторов). Поэтому более предпочтительным методом является разбиение данных на группы (подвыборки), их самостоятельный, а затем сравнительный анализ и проверка значимости различий в группах.

Процедуру анализа можно разбить на следующие этапы:

Подготовка базы данных к анализу. Этот этап включает в себя конвертацию данных в электронный формат, их проверка на наличие выбросов, выбор метода работы с пропущенными значениями.

Описательная статистика (вычисление средних, дисперсий, ассиметрии и эксцесса, центральных моментов, при необходимости моды, медианы, квартилей распределения и разброса, матриц ковариации и корреляции и т.д.). Результаты описательной статистики определяют характеристики параметров анализируемой выборки либо подвыборок, задаваемых тем или иным разбиением.

Разведочный анализ. Задачей данного этапа является содержательное исследование различных групп показателей выборки, их взаимосвязей, выявление основных явных и скрытых (латентных) факторов, влияющих на данные, отслеживание изменений показателей, их взаимосвязей и значимости факторов при разбиении базы данных по курсам, факультетам, учебным заведениям и т. д. Инструментом исследования являются различные методы и технологии корреляционного, факторного и кластерного анализа. Целью анализа является формулировка гипотез, касающихся как данной выборки, так и генеральной совокупности.

Детальный анализ полученных результатов и статистическая проверка выдвинутых гипотез. На этом этапе проверяются гипотезы относительно видов функции распределения случайных переменных, значимости различий средних и дисперсий в подвыборках, т.е. их однородности, значимости различий корреляционных матриц и факторных нагрузок в факторном представлении в подвыборках, интерпретация латентных факторов и т.д. Строятся доверительные интервалы для средних, дисперсий и коэффициентов корреляции, применяются подходящие критерии согласия. Используются методы дисперсионного, факторного и регрессионного анализа. При обобщении результатов исследования решается вопрос о репрезентативности выборки.

Необходимо отметить, что эта последовательность действий, строго говоря, не является хронологической, за исключением первого этапа. По мере получения результатов описательной статистики и выявления тех или иных закономерностей возникает необходимость проверить возникающие гипотезы и сразу перейти к их детальному анализу, так что весь спектр исследований будет проводиться одновременно или в режиме итерационного взаимодействия: результаты реализации более поздних этапов исследования могут содержать выводы о необходимости возвращения к предыдущим этапам. Но в любом случае при проверке гипотез рекомендуется провести их анализ различными математическими средствами, адекватно соответствующими модели, и принимать гипотезу на том или ином уровне значимости следует только тогда, когда она подтверждается несколькими различными методами.

Опишем теперь подробнее предлагаемую процедуру исследования и используемые математические методы.