Статистическая обработка результатов исследования

Применение методов математической статистики (статистических методов) для обработки результатов эмпирического исследования является обязательным требованием к курсовым работам по конфликтологии.

Методами статистической обработки результатов исследования называются математические приемы, формулы, способы количественных расчетов, с помощью которых показатели, получаемые в ходе исследования, можно обобщать, приводить в систему, выявляя скрытые в них закономерности.

В зависимости от применяемых методов можно охарактеризовать выборочное распределение данных исследования, можем судить о динамики изменения отдельных показателей, о статистических связях существующих между исследуемыми переменными величинами.

Математическая обработка результатов исследования дает конфликтологу возможность ответить на ряд вопросов:

Чем один человек отличается от другого (или группы лиц) по исследуемой психологической характеристике?

Чем отличается уровень развития одной психологической характеристики от другой у данной личности?

Как развиваются две группы лиц по какой-либо психологической характеристике и др.

Ответы на эти и другие вопросы могут быть получены в ходе психодиагностического обследования и зависят от правильного проведения этого обследования, а также от грамотной обработке и интерпретации полученных результатов.

Главная цель статистических методов - представить количественные данные в сжатой форме, с тем, чтобы облегчить их понимание.

Все методы статистического анализа условно делятся на первичные и вторичные.

Первичными называются методы, с помощью которых можно получить показатели, непосредственно отражающие результаты проводимых в эксперименте измерений. Под первичными статистическими показателями имеются в виду показатели, которые применяются в самих психодиагностических методиках и являются итогом начальной статистической обработки результатов диагностики.

К первичным методам статистической обработки относят: определение среднего арифметического, дисперсии, моды и медианы.

Вторичными называют методы статистической обработки, с помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности.

К вторичным методам статистической обработки относят: корреляционный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ, методы сравнения первичных данных двух или нескольких выборок.

Краткая классификация задач и методов их статистического решения приведены в таблице 3.

 

Таблица 3 - Краткая классификация задач и методов их статистического решения

 

Задачи	Условия	Методы
1. Выявление различий в уровне исследуемого признака	а) 2 выборки испытуемых	критерий Макнамары Q - критерий Розенбаума U - критерий Манна-Уитни φ - критерий (угловое преобразование Фишера)
б) 3 и больше выборок испытуемых	S - критерий Джонкира H - критерий Крускала-Уоллиса
2. Оценка сдвига значений исследуемого признака	а) 2 замера на одной и той же выборке испытуемых	T - критерий Вилкоксона G - критерий знаков φ - критерий (угловое преобразование Фишера) t- критерий Стьюдента
б) 3 и более замеров на одной и той же выборке испытуемых	критерий Фридмана L - критерий тенденций Пейджа t- критерий Стьюдента
3. Выявление различий в распределении признака	а) при сопоставлении эмпирического распределения с теоретическим	критерий Пирсона λ- критерий Колмогорова-Смирнова t- критерий Стьюдента
б) при сопоставлении двух эмпирических распределений	критерий Пирсона λ-критерий Колмогорова-Смирнова φ - критерий (угловое преобразование Фишера)

Продолжение табл.3

 

4. Выявление степени согласованности изменений	а) двух признаков	коэффициент корреляции Пирсона коэффициент корреляции Кендалла R - бисериальный коэффициент корреляции корреляционное отношение Пирсона
	б) трех или большего числа признаков	коэффициент ранговой корреляции Спирмена r - коэффициент корреляции Пирсона Линейная и криволинейная регрессии
5. Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий	а) под влиянием одного фактора	S - критерий Джонкира L - критерий тенденций Пейджа Однофакторный дисперсионный анализ Критерий Линка и Уоллеса Критерий Немени Множественное сравнение независимых выборок
б) под влиянием двух факторов одновременно	Двухфакторный дисперсионный анализ

 

Работать с данной таблицей рекомендуется следующим образом:

1. По первому столбцу таблицы, выбирается задача, стоящая в исследовании.

2. По второму столбцу таблицы определяются условия решения задачи, например, сколько выборок обследовано или на какое количество групп может быть разбита обследованная выборка.

3. Выбирается соответствующий статистический метод. Можно выбрать несколько методов и сравнить их результаты.

 

 

Список литературы

1. Авксентьев, В. А. Региональная конфликтология: концепты и российская практика/ В. А. Авксентьев, Г. Д. Гриценко, А. В. Дмитриев; под ред. М. К. Горшкова.- М.: Альфа-М., 2008.- 368 с.

2. Анцупов, А.Я. Конфликтология/ А.Я.Анцупов, А.И. Шипилов.- СПб.: Питер, 2007.- 496 с.

3. Ворожейкин, И.Е. Конфликтология: учебник/ Ворожейкин И.Е., Кибанов А.Я., Захаров Д.К..- М.: ИНФРА-М, 2002.- 240 с.

4. Горбунова, М.Ю. Конфликтология: конспект лекций/ М.Ю.Горбунова.- Ростов н/Д: Феникс, 2005.- 256 с.

5. Громова, О.Н. Конфликтология: курс лекций/ Громова О.Н..- М.: ЭКМОС, 2001.- 320 с.

6. Дмитриев, А.В. Конфликтология: учебное пособие/ Дмитриев А.В..- М.: Гардарики, 2003.- 320 с.

7. Кильмашкина Т.Н. Конфликтология: социальные конфликты:учебное пособие для вузов/ Т.Н. Кильмашкина.- М: ЮНИТИ-ДАНА, 2004.- 279 с.

8. Козырев, Г. И. Политическая конфликтология: учеб. пособ. умо/ Г.И. Козырев.- М.: ФОРУМ: ИНФРА-М, 2008.- 432 с.

9. Конфликтология: учебник мо/ А.Я. Кибанов, И.Е. Ворожейкин, Д.К. Захаров [и др.]; под ред. А.Я. Кибанова.- 2-е изд., перераб. и доп..- М.: ИНФРА-М, 2010.- 301 с.

10. Курбатов, В.И. Конфликтология: учебное пособие/ В.И. Курбатов.- Ростов н/Д: Феникс, 2004.- 445 с.

 

[1] Кибанов