Come gli esperimenti possono essere utilizzati per raccogliere informazioni nella ricerca sociale. Scopri come i sondaggi, come interviste e questionari, possono essere utilizzati per raccogliere dati nella ricerca sociale. Studia come l'analisi dei contenuti viene utilizzata per raccogliere dati nella ricerca sociale.
È il collegamento dei risultati dell'analisi dei dati con l'ipotesi di ricerca, con le teorie e con le conoscenze già esistenti e accettate.
tipi i problemi che potremmo avere con il interpretazioni di alcuni dati specifici: Attenuazione della scala di misura. Come vanno interpretate performance che sistematicamente raggiungono o non potranno mai raggiungere i limiti della scala di misura. Questo problema può essere risolto effettuando uno studio pilota, rilevando questi difetti e ampliando la nuova interpretazione.
Effetto soffitto. Se tocchiamo sempre i punteggi più alti. Effetto pavimento. Se tocchiamo sempre i punteggi più bassi. Regressione da misurare. È un fenomeno indesiderato che compare in quasi tutte le indagini quando viene richiesto un giudizio quantitativo. È la tendenza ad emettere risposte vicine alla media o ai valori centrali quando sono richieste valutazioni estreme elevate. Può portarci a conclusioni sbagliate.
I risultati dovere essere interpretato riguardo: L'entità dell'effetto ottenuto e le tendenze o le regolarità osservate. Confronta questi risultati con quelli ottenuti da altri ricercatori in lavori simili. Conclusioni chiare del lavoro svolto.
Raccolta dati: Attraverso l'osservazione sistematica, sondaggi ed esperimenti. In ambienti naturali (studio sul campo) o in ambienti artificiali (situazioni create dal ricercatore). Analisi dei dati Fattori da tenere in considerazione quando si eseguono le quattro attività di analisi dei dati: Devi decidere, anche se suggeriamo il doppio ambiente: Statistiche descrittive. Se rimaniamo nel campione. Statistica inferenziale. Se vogliamo inferire verso la popolazione usando la probabilità. Livello di misurazione delle variabili: Livello di misurazione dell'intervallo o del rapporto. Cerca di misurare al livello più alto possibile, poiché questi includono quelli bassi, ma non il contrario. Problema che è sorto e il modo in cui i dati sono stati raccolti. Occorre sempre trovare un equilibrio tra ciò che è possibile e ciò che è conveniente, per non essere sommersi da analisi diverse. È consigliabile realizzare un pluralismo "analitico" sistematico: la sistematicità implica che ci debba essere un piano dettagliato con obiettivi specifici sia per la raccolta che per l'analisi dei dati.
Pluralismo (ogni forma di ricerca ha i suoi limiti. Queste possono essere minimizzate ottimizzando le analisi, per le quali è necessario ricercare molteplici e plurali forme di analisi. Questa pluralità include quelli che si riferiscono a dati non empirici e sviluppi puramente matematici o teorici. Lavoretti di analisi dei dati: modi per riassumere i dati. Avere indici che riassumono diversi aspetti della distribuzione. Indici di tendenza centrali. Indicano il centro di una distribuzione.
Calcolare:
- La media aritmetica: aggiungiamo i punteggi e li dividiamo per il loro numero. Es. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 La modalità: L'osservazione più frequente è 31
- La mediana: Ordinando i punteggi, il punteggio medio è 30. Indici di variabilità o dispersione. Indicano quanto sono dispersi i dati della variabile.
- Varianza o varianza distorta. Calcolo dei punteggi differenziali (sottraendo la media di ciascun punteggio), elevandoli al quadrato, sommandoli e dividendoli per il loro numero. Es. S2s = / 5 = 5.2
- Varianza imparziale. Dividiamo il numero di casi meno uno: Es. VI = / (5-1) = 6.5
- Deviazione standard imparziale. Prendendo la radice quadrata della varianza imparziale (VI) Es. DTI = Ö VI = Ö 6.5 = 2.55
- Deviazione standard distorta. Prendendo la radice quadrata della Varianza o varianza distorta (S2s) Es. Ss = Ö S2s = Ö 5.2 = 2.28 Larghezza totale della distribuzione. Se il valore minimo viene sottratto dal valore massimo es. AT = 31 - 25 = 6
- Indici di asimmetria. È una distribuzione simmetrica dei punteggi? Sottraendo la moda dalla media e dividendo questa differenza per la deviazione standard asimmetrica. As = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Se è minore di zero, cioè negativo (ci sono più punteggi alti che bassi) Se è maggiore di zero, cioè positivo (ci sono più punteggi bassi di alto)
Se è zero, è simmetrico (una parte della distribuzione riflette l'altra) Indici di puntamento. È una distribuzione del punteggio appiattita? Ricerca di modelli (regolarità o differenze) nei dati. Uno dei modi migliori è la rappresentazione grafica. Previsione dei risultati sulla base dei dati. Previsioni che sfruttano le tue relazioni. Quando un pattern viene riconosciuto, il modo migliore per riassumerlo è tramite una funzione. Sebbene non esamini tutti i punti, ci offre un modo più semplice, anche se incompleto, di descrivere i dati, nonché la natura e l'intensità delle relazioni tra di essi.
Generalizzando alla popolazione del campione. Generalizzare i risultati di cui sopra a campi più ampi di quelli del campione iniziale da cui Iniziamo facendo inferenze alla popolazione con l'aiuto dell'analisi descrittiva dei dati applicando il probabilità. Passiamo attraverso inferenze per generalizzare verso i risultati della popolazione.
Questo articolo è puramente informativo, in Psicologia-Online non abbiamo il potere di fare una diagnosi o consigliare un trattamento. Ti invitiamo ad andare da uno psicologo per curare il tuo caso particolare.
