Mavzu: Analiz va sintez, klassifikatsiya. Taqqoslash va umumlshtirish. Psixologik taqdqiqotlarni o‘tkazish etikasi

2.3 Ma'lumotlarni qayta ishlash usullari
Eksperimental ma'lumotlarni qayta ishlash usullari miqdoriy va sifatga bo'linadi. Birinchisi, matematik va statistik ishlov berishni o'z ichiga oladi, ikkinchisi - odatiy ko'rinishlarning tavsifi yoki umumiy qoidaga istisnolar.
TO matematik va statistik ishlov berishsifat ma'lumotlarini miqdoriy ko'rsatkichlarga aylantirishning barcha tartiblari: shkala bo'yicha ekspert baholash, reyting, normallashtirish, shuningdek statistik tahlilning barcha shakllari - korrelyatsiya, regressiya, faktorial, dispersiya, klaster va boshqalar. Keling, ulardan ba'zilarini ko'rib chiqaylik.
Ekspert baholash usuli- baholanishi kerak bo'lgan har bir psixologik sifat yoki hodisalarning jiddiyligi to'g'risida etarli miqdordagi mutaxassislarning mustaqil xulosalarini to'plash, tahlil qilish va sharhlashning rasmiylashtirilgan tartibi. U shaxsiyat psixologiyasida keng qo'llaniladi. Shu bilan birga, ekspert baholashni xususiyatlarning sifat ko'rinishlarini tavsiflash shaklida emas (mutaxassislar bilan keyingi suhbatda qilish ancha samaraliroq), balki ekspert baholash shaklida o'tkazish maqsadga muvofiqdir. muayyan xususiyat yoki xulq-atvor elementi darajasini miqdoriy baholash.
Faktor usuli -bu xususiyatlarning asl majmuini soddaroq va mazmunliroq shaklga aylantirish uchun modellar va usullar tizimidir. U sub'ektning kuzatilgan xatti-harakatlarini omillar deb ataladigan oz sonli yashirin xususiyatlar bilan izohlash mumkin degan taxminga asoslanadi.
Ushbu usuldan foydalanganda ma'lumotlarni umumlashtirish sub'ektlarni o'lchanadigan belgilar makonida yaqinlik darajasiga ko'ra guruhlashdir, ya'ni o'xshash sub'ektlar guruhlari ajratiladi.
Vazifani belgilashning ikkita asosiy varianti mavjud:
Mavzularni aniqlanmagan guruhlarga guruhlash vazifasi. Muammoning ushbu versiyasi quyidagicha tuzilgan: sub'ektlar namunasining ko'p o'lchovli psixologik tavsifi mavjud va ularni bir hil guruhlarga bo'lish talab etiladi, ya'ni tanlangan guruhlar psixologik xususiyatlari bo'yicha o'xshash sub'ektlarni o'z ichiga oladigan bo'linishdir. . Subyektlarni guruhlash vazifasining bunday bayonoti shaxs turi haqidagi intuitiv g'oyalarga mos keladi.
Ushbu muammoni hal qilish uchun naqshni aniqlashning matematik nazariyasi doirasida ishlab chiqilgan klaster tahlili qo'llaniladi.
Mavzularni berilgan guruhlarga guruhlash vazifasi. Ushbu muammoni hal qilishda bir nechta sub'ektlar guruhlarini ko'p o'lchovli psixologik tekshirish natijalari mavjud deb taxmin qilinadi va har bir sub'ekt qaysi guruhga tegishli ekanligi oldindan ma'lum. Vazifa - sub'ektlarni psixologik xususiyatlarga ko'ra berilgan guruhlarga bo'lish qoidasini topish.
Klaster usuli -avtomatik tasniflash usuli, o'lchangan xususiyatlarning S fazosida sub'ektlarning nisbiy pozitsiyasining tuzilishini tahlil qilish uchun mo'ljallangan. U ob'ektlarni katta xususiyatlar to'plamiga ko'ra ob'ektiv tasniflash imkonini beradi va "ixchamlik" gipotezasiga asoslanadi. Agar biz har bir mavzuni ko'p o'lchovli xususiyat fazosidagi nuqta sifatida tasavvur qilsak, bu fazodagi nuqtalarning geometrik yaqinligi mos keladigan sub'ektlarning o'xshashligini ko'rsatadi, deb taxmin qilish tabiiydir. Klasterli tahlil usullari (avtomatik tasniflash) o'rganilayotgan xususiyatlar makonida ularning klasterlarini ajratib ko'rsatish orqali sub'ektlarning taqsimlanishining qisqartirilgan tavsifini olish imkonini beradi.