Подготовка данных к обработке. Мы рассмотрели основные части фотокамеры и способы, которыми камера контролирует свет, создающий ваши фотографии

Мы рассмотрели основные части фотокамеры и способы, которыми камера контролирует свет, создающий ваши фотографии. Все эти методы совместно безгранично комбинируются, что позволяет достичь практически любого эффекта, который вы задумаете. Каждый из них имеет побочные эффекты, которые могут быть как желательны, так и нежелательны для фотографии, которую вы собираетесь сделать. Управляя количеством приникающего в камеру света, диафрагма также определяет глубину резкости. Управляя временем экспонирования с помощью выдержки, можно усиливать или ослаблять размытие движения. Определяя сколько света будет достаточно с помощью изменения значения ISO, приводим к изменению зернистости и насыщенности цветов.

Никто не говорит, что прочитав статью вы станете экспертом в данном вопросе. Возможно вам придется перечитать её не один раз. Возможно вам понадобится вернуться к этим вопросам через какое-то время чтобы освежить в памяти понятия. Цель данного материала в том, чтобы помочь вам заложить фундамент, на котором будет возможно осваивать другие уроки и самостоятельно изучать новые вопросы.

Удачных кадров!

Автор: Jeffrey Kontur

 

Кратко о том, как совершить основные действия в программе Statistica 6.0

 

Подготовка данных к обработке

Все данные должны быть представлены в виде таблицы.

Каждая строка таблицы – один участник исследования. То есть, если всего обследованы, например, 42 человека (и экспериментальная, и контрольная группа вместе), то таблица содержит 42 строки плюс заголовки.

(В примере, о котором пойдет речь дальше, 78 участников исследования)

Каждый столбец таблицы – переменная.

При подготовке данных переменной будем считать любую информацию об участнике исследования. Например, первой переменной – первым столбиком таблицы – может стать порядковый номер или даже какое-то уникальное имя испытуемого. Само по себе имя в исследовании НЕ требуется. Оно может пригодиться только для того, чтобы точно и аккуратно внести всю информацию по этому конкретному человеку.

Следующей переменной может являться тип группы – экспериментальная или контрольная. Можно так и назвать переменную – «группа». Для всех участников исследования надо заполнить эту переменную. Обратите внимание: для всех участников ОДНОЙ группы следует использовать ОДНО И ТО ЖЕ обозначение. Например, эксп.г. – для всех участников экспериментальной группы, контр.г. – для всех участников контрольной группы. Далее можно указать пол участников исследования.

В файле с примером данных первой переменной является пол (Pol). Следующей переменной является возраст (Age). Здесь просто указан возраст в годах. Далее следует переменная Edu – уровень образования. Эта переменная может принимать только 3 значения – «средне-спец.», «высшее», «неполное высшее». Далее указан стаж в годах. Следующая переменная – семейное положение, тоже может принимать несколько значений. В этом примере первые шесть переменных содержат общую социально-демографическую информацию; это еще не методики.

Далее идут методики. Переменная номер 7 – Результат методики «Уровень профессионального стресса», может принимать значения от 0 до 60. Переменная 8 – уровни проф.стресса, рассчитанные по данным методики.

Следующие три переменные – №9, 10, 11 – соответствуют трем шкалам методики Маслач (название шкал сейчас нам не важны). Каждая из них может принимать значения от 0 до определенного уровня, сейчас это не важно.

Переменные 12, 13 и 14 – оценки компонентов социально-психологического климата: эмоциональный, когнитивный и поведенческий компоненты. Рассчитываются по методике. Могут принимать только три значения -1, 0, 1.

Итого в нашем примере получаем 14 переменных.

 

Обращаю Ваше внимание на то, что переменные бывают разные. Нас будет интересовать в первую очередь разделение переменных на метрические и номинативные. Метрические переменные – например, возраст, показатели по шкале интеллекта, и др. – могут принимать разные значение в определенном диапазоне, причем большее или меньшее значение соответствует большему или меньшему уровню измеряемого признака.

Номинативные переменные могут принимать фиксированное число значений. Например, переменная «пол». Может принимать два значение – М или Ж. Переменная «уровень образования»: может принимать три значения – средне-спец., высшее, неполное высшее. Переменная «тип группы» – тоже номинативная, она задает принадлежность участника к экспериментальной или к контрольной группе.

Вопрос: определите, какие переменные из Вашего исследования являются метрическими, какие – номинативными. Это крайне важно для выбора методов исследования.

Результатом данного этапа работы является таблица с данными (составленная на бумаге или – лучше – в программе Excel), плюс понимание, какие переменные являются метрические, какие – номинативными.