![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Общая схема научного исследования
В самом первом приближении любое научное исследование, в том числе и психологическое, проходит три этапа: 1) подготовительный; 2) основной; 3) заключительный. На первом этапе формулируются цели и задачи исследования, производится ориентация в совокупности знаний в данной области, составляется программа действий, решаются организационные, материальные и финансовые вопросы. На основном этапе производится собственно исследовательский процесс: ученый с помощью специальных методов вступает в контакт (непосредственный или опосредованный) с изучаемым объектом и производит сбор данных о нем. Именно этот этап обычно в наибольшей степени отражает специфику исследования: изучаемую реальность в виде исследуемых объекта и предмета, область знаний, вид исследования, методическое оснащение. На заключительном этапе производится обработка полученных данных и превращение их в искомый результат. Результаты соотносятся с выдвинутыми целями, объясняются и включаются в имеющуюся в данной области систему знаний. Приведенные этапы можно разукрупнить, и тогда получим более подробную схему, аналоги которой в том или ином виде приводятся в научной литературе: I. Подготовительный этап 1.Постановка проблемы. 2.Выдвижение гипотезы. 3.Планирование исследования. II. Основной этап 4. Сбор данных. III. Заключительный этап 5.Обработка данных. 6.Интерпретация результатов. 7.Выводы и включение результатов в систему знаний. Надо сказать, что приведенная последовательность этапов не должна рассматриваться как жесткая и обязательно принимаемая к неуклонному исполнению схема. Это скорее общий принцип алгоритмизации исследовательских действий. Таким образом, именно недостаточность знаний, информации, противоречивость научных представлений в общественной практике или в результате научного исследования создают условия для появления и формулировки научной проблемы. В соответствии с общими функциями науки могут рассматриваться: проблема доказательства существования какого-либо явления, проблема его описания, проблема выявления закономерностей его развития, проблема объяснения, проблема предсказания новых свойств этого явления или прогнозирования его воздействия и т. д. Постановка научной проблемы предполагает определенную последовательность действий: 1. Обнаружение дефицита информации. 2. Осознание потребности в устранении этого дефицита. 3. Описание (вербализация) проблемной ситуации на естественном языке. 4. Формулирование проблемы в научных категориях и терминах. Грамотное и квалифицированное исполнение перечисленных пунктов предопределяется глубоким знанием состояния дел в данной области, хорошей в ней ориентацией. Эта ориентация приобретается, как правило, по двум каналам: знакомство с публикациями на данную тему и обмен информацией с коллегами, занятыми в этой сфере. Обычно научному исследованию предшествует изложение подобного ознакомления с проблемой в виде литературного обзора. Постановка проблемы сопровождается неизбежно определением объекта и предмета исследования. Под объектом понимается тот фрагмент реального мира, на который направляются исследовательские действия и усилия. Предмет исследования определяет аспект изучения выбранного объекта и специфику исследования. Данные для первичной и вторичной обработки оформляются в виде таблицы.
Первичные данные представляются в таблице, в которой также указывается среднее, стандартное отклонение и коэффициент вариации. Среднее (Mean) (Мх — выборочное среднее, среднее арифметическое) — определяется как сумма всех значений измеренного признака, деленная на количество суммированных значений.
Мх = ∑ xi / N
Стандартное отклонение — это мера того, насколько широко разбросаны точки данных относительно их среднего. СТАНДОТКЛОН использует следующую формулу: где x — выборочное среднее СРЗНАЧ(число1, число2, …), а n — размер выборки. Вместо стандартного отклонения можно использовать дисперсию, которая является мерой изменчивости для метрических данных, пропорциональная сумме квадратов отклонений измеренных значений от их арифметического среднего. Для выборки находится:
Dx=∑ (xi – Mx)/N-1
|