Статистический анализ как метод получения выводов



Планирование исследования может быть длительным и сложным процессом. Ученые не жалеют времени на планирование, потому что они хотят быть уверены в правильности выводов, которые будут сделаны по исследуемым вопросам после окончания наблюдений.
Получением выводов (inference) называется процесс, используемый психологами для того, чтобы вывести логическое заключение из своих наблюдений. В индустриально-организационной психологии выводы обычно получают посредством статистического анализа, который позволяет протестировать одну или несколько гипотез. Для этого используются различные аналитические процедуры, но их центральной концепцией всегда остается концепция значимости.
Статистическая значимость

Результаты, полученные с помощью определенной процедуры исследования, называют статистически значимыми, если вероятность их случайного появления очень мала. Эту концепцию можно проиллюстрировать на примере кидания монеты. Предположим, что монету подбросили 30 раз; 17 раз выпал «орел» и 13 раз выпала «решка». Является ли значимым отклонение этого результата от ожидаемого (15 выпадений «орла» и 15 - «решки»), или это отклонение случайно? Чтобы ответить на этот вопрос, можно, например, много раз кидать ту же монету по 30 раз подряд, и при этом отмечать, сколько раз повторится соотношение «орлов» и «решек», равное 17:13. Статистический анализ избавляет нас от этого утомительного процесса. С его помощью после первых 30 киданий монеты можно произвести оценку возможного числа случайных выпадений 17 «орлов» и 13 «решек». Такая оценка называется вероятностным утверждением.
В научной литературе по индустриально-организационной психологии вероятностное утверждение в математической форме обозначается выражением р (вероятность) lt; (менее) 0,05 (5 %), которое следует читать как «вероятность менее 5 %». В примере с киданием монеты это утверждение будет означать, что если исследователь проведет 100 опытов, каждый раз кидая монету по 30 раз, то он может ожидать случайного выпадения комбинации из 17 «орлов» и 13 «решек» менее, чем в 5 опытах. Этот результат будет сочтен статистически значимым, поскольку в индустриально-организационной психологии уже давно приняты стандарты статистической значимости 0,05 и 0,01 (р lt; 0,01). Этот факт важен для понимания литературы, но не следует считать, что он говорит о бессмысленности проведения наблюдений, не соответствующих этим стандартам. Так называемые незначимые результаты исследований (наблюдения, которые можно получить случайно более одного или пяти раз из 100) могут быть весьма полезными для выявления тенденций и как руководство к будущим исследованиям.
Необходимо также заметить, что не все психологи соглашаются с традиционными стандартами и процедурами (например, Cohen, 1994; Sauley amp; Bedeian, 1989). Вопросы, связанные с измерениями, сами по себе являются главной темой работы многих исследователей, изучающих точность методов измерений и предпосылки, которые лежат в основе существующих методов и стандартов, а также разрабатывают новые медики и инструменты. Может быть, когда-нибудь в будущем исследования в этой власти приведут к изменению традиционных стандартов оценки статистической значимости, и эти изменения завоюют всеобщее признание. (Пятое отделение Американской психологической ассоциации объединяет психологов, которые специализируются на изучении оценок, измерений и статистики.)
В отчетах об исследованиях вероятностное утверждение, такое как р lt; 0,05, связано некоторой статистикой, то есть числом, которое получено в результате проведения определенного набора математических вычислительных процедур. Вероятностное подтверждение получают путем сравнения этой статистики с данными из специальных таблиц, которые публикуются для этой цели. В индустриально-организационных психологических исследованиях часто встречаются такие статистики, как r, F, t, гgt; (читается «хи квадрат») и R (читается «множественный R»). В каждом случае статистику  (одно число), полученную в результате анализа серии наблюдений, можно сравнить числами из опубликованной таблицы. После этого можно сформулировать вероятностное утверждение о вероятности случайного получения этого числа, то есть сделать вывод о значимости наблюдений.
Для понимания исследований, описанных в этой книге, достаточно иметь ясное представление о концепции статистической значимости и необязательно знать, как рассчитываются упомянутые выше статистики. Однако было бы полезно обсудить одно предположение, которое лежит в основе всех этих процедур. Это предположение о том, что все наблюдаемые переменные распределяются приблизительно по нормальному закону. Кроме того, при чтении отчетов об индустриально-организационных психологических исследованиях часто встречаются еще три концепции, которые играют важную роль — во-первых, корреляция и корреляционная связь, во-вторых, детерминант/ предсказывающая переменная и «ANOVA» (дисперсионный анализ), в-третьих, группа статистических методов под общим названием «метаанализ».
<< | >>
Источник: Джуэлл Л.. Индустриально-организационная психология. Учебник для вузов — СПб.: Питер. — 720 с.: ил. — (Серия «Учебник нового века»). 2001

Еще по теме Статистический анализ как метод получения выводов:

  1. 51. СТАТИСТИЧЕСКИЙ И СЦЕНАРНЫЙ АНАЛИЗ. МОДЕЛИРОВАНИЕ УСЛОВИЙ, РАСЧЕТ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ СТАТИСТИЧЕСКОГО И СЦЕНАРНОГО АНАЛИЗА В СИСТЕМЕ PROJECT EXPERT
  2. АНКЕТИРОВАНИЕ КАК МЕТОД АНАЛИЗА ЯЗЫКОВОЙ СИТУАЦИИ С. В. Ковалева
  3. Статистические методы
  4. 3. Применение статистических методов и средств формализации в психолого-педагогическом исследовании
  5. 3.4. Принципы анализа и интерпретации полученных данных патопсихологического обследования
  6. Результаты применения метода эмпирико-статистического выявления традиционного и инновационного на основе повторных исследований
  7. ЭЛЕКТРОЭФФЛЮВИАЛЬНЫЙ МЕТОД ПОЛУЧЕНИЯ УНИПОЛЯРНЫХ АЭРОИОНОВ
  8. 11.3. ОСНОВНЫЕ МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ПЕРВИЧНОЙ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
  9. Методы получения пенобетона и общий обзор видов оборудования
  10. Статистический характер поведения нормы как основа оценки адаптоспособности человека в процессе деятельности
  11. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ТРАВМАТИЗМА
  12. МЕТОДЫ АНАЛИЗА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ТРАВМАТИЗМА
  13. ОЦЕНКА МЕТОДА СЕТЕВОГО АНАЛИЗА
  14. § 5. Метод неделимых как выпрямление метода исчерпывания.
  15. Основные характеристики методов вербального анализа решений
  16. ОБЗОР МЕТОДОВ СЕТЕВОГО АНАЛИЗА
  17. Глава 4. СХОЛАСТИЧЕСКИЙ МЕТОД АНАЛИЗА ФИЛОСОФСКИХ ПРОБЛЕМ
  18. 3.4.3. Методы сбора и анализа социологической информации