Interpretation und Datenerhebung des Forschungsprozesses in der Psychologie

Wie Experimente genutzt werden können, um Informationen in der Sozialforschung zu sammeln. Erfahren Sie, wie Umfragen wie Interviews und Fragebögen zur Erfassung von Daten in der Sozialforschung verwendet werden können. Untersuchen Sie, wie die Inhaltsanalyse verwendet wird, um Daten in der Sozialforschung zu sammeln.

Interpretation der Ergebnisse

Es ist die Verknüpfung der Ergebnisse der Datenanalyse mit der Forschungshypothese, mit den Theorien und mit bereits vorhandenem und anerkanntem Wissen.

Arten von Probleme was könnten wir mit der haben? Interpretationen von bestimmten spezifischen Daten: Dämpfung der Messskala. Da sie Ausführungen sind, die systematisch oder nie erreicht werden können, sind die Grenzen des Maßstabs zu verstehen. Dieses Problem kann gelöst werden, indem eine Pilotstudie durchgeführt wird, diese Fehler entdeckt und die Skala in der neuen Interpretation erweitert wird.

Dacheffekt Wenn wir immer die höchsten Punkte berühren. Bodeneffekt Wenn wir immer die niedrigsten Werte berühren. Regression auf die Maßnahme. Es ist ein unerwünschtes Phänomen, das in fast allen Untersuchungen auftritt, wenn ein quantitatives Urteil verlangt wird. Es ist die Tendenz, Antworten zu geben, die nahe am Mittelwert oder an zentralen Werten liegen, wenn hochwertige Bewertungen angefordert werden. Dies kann uns zu falschen Schlussfolgerungen führen.

Die Ergebnisse muss sein interpretiert wie: Die Größe des erzielten Effekts und die beobachteten Tendenzen oder Regelmäßigkeiten. Vergleichen Sie diese Ergebnisse mit denen, die von anderen Forschern in ähnlichen Berufen erzielt wurden. Klare Schlussfolgerungen aus der geleisteten Arbeit.

Sammlung, Datenanalyse

Datenerfassung: Durch systematische Beobachtung, Umfragen und Experimente. In natürlicher Umgebung (Feldstudie) oder in künstlichen Medien (vom Forscher geschaffene Situationen). Datenanalyse Zu berücksichtigende Faktoren bei der Durchführung der vier Aufgaben der Datenanalyse: Wir müssen entscheiden, obwohl wir die doppelte Umgebung vorschlagen: Deskriptive Statistik. Wenn wir in der Probe bleiben. Folgerungsstatistik. Wenn wir mit Hilfe der Wahrscheinlichkeit auf die Bevölkerung schließen wollen. Messniveau der Variablen: Maß für Intervall oder Verhältnis. Versuchen Sie, auf der höchstmöglichen Ebene zu messen, da diese das Niedrigste umfassen, nicht jedoch umgekehrt. Problem, das aufgeworfen wurde und wie die Daten gesammelt wurden. Es muss immer ein Gleichgewicht zwischen dem Möglichen und dem Bequemlichen hergestellt werden, um nicht mit verschiedenen Analysen überschwemmt zu werden. Es ist ratsam, einen systematischen "analytischen" Pluralismus durchzuführen: Systematisierung impliziert, dass es einen detaillierten Plan mit spezifischen Zielen geben muss, um sowohl Daten zu sammeln als auch zu analysieren.

Pluralismus (jede Form der Forschung hat ihre Grenzen.) Diese können durch Optimierung der Analyse minimiert werden, für die es erforderlich ist, nach mehreren und mehreren Analyseformen zu suchen. Diese Vielzahl umfasst diejenigen, die sich auf nicht empirische Daten und rein mathematische oder theoretische Entwicklungen beziehen.. Aufgaben der Datenanalyse: Möglichkeiten, Daten zusammenzufassen. Verfügen Sie über Indizes, die verschiedene Aspekte der Verteilung zusammenfassen. Zentrale Trendindizes. Geben Sie das Zentrum einer Verteilung an.

Berechnen Sie:

• Das arithmetische Mittel: Wir addieren die Bewertungen und teilen sie durch das nº von ihnen. Bsp. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Mode: Die häufigste Beobachtung ist 31
• Der Median: Die Noten werden sortiert, die zentrale Bewertung ist 30. Variabilität oder Dispersionsindizes. Geben Sie an, wie stark die Daten der Variablen verstreut sind.
• Abweichung oder parteiische Abweichung. Berechnen Sie die Differenzwerte (subtrahieren Sie den Durchschnitt der einzelnen Punkte), erhöhen Sie sie auf das Quadrat, addieren Sie sie und teilen Sie sie unter den n aufº von ihnen. Bsp. S2s = / 5 = 5,2
• Unvoreingenommene Varianz Wir teilen das nº der Fälle außer einem: Beispiel VI = / (5-1) = 6,5
• Standardabweichung unverzerrt Entfernen der Quadratwurzel der unverzerrten Varianz (VI) zB DTI = Ö VI = Ö 6,5 = 2,55
• Standardabweichung. Nehmen Sie die Quadratwurzel der Varianz oder der verzerrten Varianz (S2s) Bsp. Ss = Ö S2s = Ö 5.2 = 2.28 Gesamtamplitude der Verteilung. Wenn der Minimalwert des Maximalwerts abgezogen wird, ist Ej. AT = 31 - 25 = 6
• Asymmetrieindizes. ¿Ist eine symmetrische Punkteverteilung? Subtrahieren Sie die Mode vom Mittelwert und teilen Sie diese Differenz zwischen der voreingenommenen Standardabweichung. As = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Wenn es weniger als null ist, dh negativ (es gibt mehr Highscores als Low). Wenn es größer als Null ist, ist es positiv (es gibt mehr Lowscores als hoch)

Wenn es Null ist, ist es symmetrisch (ein Teil der Verteilung ist ein Spiegelbild des anderen) Zeigerindizes. ¿Ist eine abgeflachte Punkteverteilung? Suchen nach Mustern (Regelmäßigkeiten oder Unterschieden) in den Daten. Eine der besten Formen ist die grafische Darstellung. Prognoseergebnisse basierend auf den Daten. Vorhersagen nutzen ihre Beziehungen aus. Wenn ein Muster erkannt wird, kann man es am besten mit einer Funktion zusammenfassen. Obwohl es nicht alle Punkte durchläuft, bietet es uns eine einfachere, wenn auch unvollständige Möglichkeit, die Daten sowie die Art und Intensität der Beziehungen zwischen ihnen zu beschreiben..

Verallgemeinerung der Bevölkerung aus der Stichprobe. Verallgemeinern Sie frühere Ergebnisse auf breitere Felder als die der ursprünglichen Stichprobe, aus der wir mit Hilfe der deskriptiven Datenanalyse auf die Bevölkerung schließen, indem Sie die Wahrscheinlichkeit anwenden. Wir gehen Folgerungen durch, um die Bevölkerungsergebnisse zu verallgemeinern.