Название: Психологическое консультирование - Глэддинг С.

Жанр: Психология

Рейтинг:

Просмотров: 1083


• Консультанты должны искать факты, соответствующие их опыту и подтверждаемые в разных условиях и исследованиях.

• Заказчик исследования не должен упускать из виду важные особенности женщины, такие как способность к деторождению.

• Не следует считать, что различия между мужчинами и женщинами распределяются на континууме биполярно.

• При анализе работ о тендерных различиях можно увидеть и важность результатов. Иными словами, следует отметить, сколько расхождений в наблюдаемом поведении признаны как значимые для тендерных различий.

В конечном анализе консультанты, которые применяют результаты исследований, должны делать это и в отношении навыков, которые они приобрели во время учебы и во время продолжения своей образовательной программы. Студенты должны изучать методологию исследований для того, чтобы наилучшим образом применять на практике все свои профессиональные знания.

 

Статистика

 

Каждый консультант при исследовании должен уметь пользоваться библиотеками и их ресурсами, компьютерами и программным обеспечением, методами измерения и статистики. Статистика не является неизменной частью оценивания и исследования. Скорее она является только инструментом, который исследовательприменяет при анализе, интерпретации и представлении результатов (Wilson & Yager,1981). Согласно Баркли (Barkley, 1982), «можно быть хорошим исследователем и ничего не знать об изощренных статистических методиках.

Также можно хорошо разбираться в статистике и оставаться посредственным или слабым исследователем» (р. 327). Важно проводить грань между исследованием и статистикой.

Статистические концепты. Существуют определенные статистические понятия, которые должен знать каждый консультант, чтобы правильно оценивать результаты исследований. Это, во-первых, меры центральной тенденции — медиана, среднее значение и мода. Все эти меры соответствуют разным значениям понятия среднего (Galfo & Miller,1976). Медианой называется средняя точка распределения значений, упорядоченных по возрастанию. Среднее значение — это среднеарифметическое значение. Модой называется значение или величина, наиболее часто встречающаяся в данном распределении. В популяции, которой свойственно нормальное распределение по какому-либо признаку (графически изображается в виде колоколообразной или нормальной кривой), медиана, среднее значение и мода совпадают. Но в действительности такая ситуация встречается редко.

Двумя другими важными статистическими понятиями являются стандартное отклонение и выборка. Стандартным отклонением называется «мера дисперсии (разброса) значений вокруг среднего значения» (Marken,1981, p. 42). Оно показывает, как вариативность реакций отражается в фиксируемых показателях или, иными словами, является мерой однородности группы. «Чем выше стандартное отклонение, тем больше вариативность среди индивидов» (Thorndike, 1997, р. 41). Выборка является важным понятием, поскольку определяет меру общности результатов. Если выборка не совсем адекватно отражает популяцию, на которой она произведена, результаты не могут считаться достоверными для популяции. Когда выборка является репрезентативной, рандомизованной, результаты могут считаться применимыми для всей популяции.

Статистические методы. Дескриптивная, корреляционная статистики и статистика вывода являются тремя наиболее широко применяемыми статистическими методами в исследованиях. Дескриптивная (описательная) статистика буквально описывает характеристики выборки. Это также способ упорядочивания и обобщения данных. Ее лучше всего применять при анализе индивидуальных исследований (Miller,1985). Кроме того, она употребляется для простого описания популяций. Примером описательной статистики являются средняя величина и стандартное отклонение. Корреляционная статистика описывает степень и характер связи между переменными — например, взаимосвязь между установками человека в отношении наркотиков и его действительным употреблением наркотиков. Наконец, статистика вывода служит для группового сравнения или для того, чтобы на основе выборочных оценок осуществлять интерполяцию результатов на всю популяцию. Она показывает, обусловлены ли результаты исследований воздействием изучаемых факторов или являются случайными (Gozby,1997).

Разработано немало статистических критериев для оценки вероятности обусловленности результатов исследований воздействием изучаемых факторов. С этой целью применяются две широкие категории критериев: параметрические и непараметрические. Параметрические критерии, как правило, являются более мощными. В их основе лежит предположение, что «для большинства популяций существует по крайней мере один параметр, который «представляет собой характеристику или качество популяции, присутствующее в популяции постоянно, хотя его значение является переменной величиной», подобно радиусу окружности (Leedy, 1997, р. 150). Параметрические критерии применяются, когда предполагается, что рассматриваемая популяция имеет равномерно распределенные характеристики, которые могут быть представлены колоколообразной кривой. Примерами параметрических критериев являются смешанный коэффициент корреляции Пирсона и t-критерий. Непараметрические критерии применяются в тех случаях, когда нет оснований предполагать наличие нормального распределения, но можно говорить о выраженной дихотомии показателей. Непараметрические критерии требуют большего размера выборки для выявления уровня значимости, сравнимого с параметрическими критериями. Примерами непараметрических критериев являются коэффициент ранговой корреляции Спирмена и хи-квадрат.

В дополнение можно указать на использование статистических методов для сравнения результатов, полученных в различных исследованиях. Один из значительных эмпирически обоснованных подходов известен под названием метаана-лиза (Glass,1976; Wilson,1981). До разработки метаанализа исследователи были вынуждены сравнивать результаты с помощью повествовательных методов, что приводило к многочисленным погрешностям. Метаанализ позволяет сравнивать и выделять большие объемы информации (Baker, Swisher, Nadenichek & Popovicz, 1984). Статистические методы неоценимы для тех, кто собирается анализировать, упорядочивать, представлять или оценивать данные (Remer, 1981).


Оцените книгу: 1 2 3 4 5