IV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2012

Современные исследования в области психологии и социологии трудно представить без математических методов статистики. Однако, при получении и обработке данных, возникают затруднения по поводу использования методов математической статистики. Это обусловлено тем, что представление полученных в ходе исследования эмпирических данных, требует от исследователя тщательной подготовки в области получения и анализа данных статистическими методами [1]. Кроме того, результаты исследований в области психологии и социологии могут быть недостаточно достоверны, в силу того, что выводы исследований невозможно проверить, так как полученные в них данные не формализуются, т.е. не переводятся на язык математики. Поэтому особенно значима и актуальна задача корректного применения методов математической статистики в психологических исследованиях.

Нужно отметить, что математика, и в частности, статистика, какими бы сложными они не были для психологов и социологов, все же оказывают им неоценимую помощь при грамотном применении. Во-первых, без использования формальных наук, коей и является математика,  исследователь, к сожалению, слишком часто сбивается с единой логики рассуждения, непроизвольно подменяет одно понимание изучаемого явления другим и, естественно, в результате приходит к неверным выводам, сам того не замечая [2]. Во-вторых, используя математику, мы можем расширить круг используемых нами умозаключений и прийти в итоге к выводам, «не лежащим на поверхности». И наконец, эти же, не лежащие на поверхности выводы, можно получить за счет возможности анализа огромных массивов информации (с которыми обычно имеют дело социологи и психологи), учета огромного количества факторов (определяющих практически любое общественное явление).

Рассмотрим теперь, какую конкретную помощь может оказать применение математических методов на каждом этапе психологического или социологического исследования.

На начальном этапе психологического исследования необходимо разработать его концептуальную схему, т.е. определить предмет, объект исследования, его цели, задачи и принять гипотезу. Целями применения математических методов на этом этапе будут следующие [2]:

1. Абстракция от ненужных, незначительных в конкретном исследовании свойств сложных изучаемых объектов
2. Необходимость уточнения представлений об изучаемом явлении, вызванная потребностью использования математики, дисциплинирует исследователя и часто дает возможность ему самому лучше разобраться в том, что он изучает.

На втором этапе - этапе сбора эмпирических данных - необходимо сформировать математическую модель изучаемого в исследовании явления (процесса). Например, при проведении психологического опроса основной задачей сбора данных является приписывание респондентам некоторых чисел. Это делается с целью, во-первых,  адекватно отразить рассматриваемые отношения между ними, а во-вторых, чтобы обработку этих числовых данных можно было бы переложить на специальное программное обеспечение с целью уменьшения умственных затрат исследователя и его концентрации на творческих этапах исследования.  То есть, на втором этапе строится математическая модель интересующего исследователя объекта.

На третьем этапе мы осуществляем анализ исходных данных, то есть полученная на предыдущем этапе математическая модель исследуется известными в математике способами. Результат этого этапа должен быть чисто математическим, к примеру, точное числовое значение коэффициента корреляции, числовые параметры уравнения регрессии (если исследуется взаимосвязь между какими-либо параметрами), значение коэффициента Пирсона (если исследуется закон распределения имеющейся совокупности данных) и т.д.

Использование математической статистики в исследованиях становится для психолога и социолога еще более привлекательным тогда, когда ставится задача перенести закономерности, найденные по выборке,  на всю генеральную совокупность. Методы математической статистики делятся на две группы -  методы  статистической оценки параметров (способы расчета выборочных значений параметров и перехода от выборочных значений к генеральным) и методы проверки статистических гипотез (оценка степени правдоподобности гипотезы о наличии некоторых соотношений между случайными величинами в генеральной совокупности на основании расчета определенных характеристик соответствующих выборочных распределений). Но здесь имеется проблема: для некоторых методов, показавших свою эффективность при решении практических задач, отсутствуют строгие доказательства корректности их использования. Однако, несмотря на эту некорректность, как-то анализировать, изучать данные нам нужно. Поэтому не разрабатываются методы, корректные в той или иной ситуации, а анализируется, в какой степени можно нарушить условия применимости известных методов так, чтобы не сильно искажался результат. В литературе [2] отмечается, что проблемы с применением в психологии и социологии традиционных методов математической статистики возникают вследствие частого использования так называемых «шкал низких типов», т.е. шкал, в которых с числами недопустимы правила обычной арифметики. Точнее - будут бессмысленными практически все содержательные выводы, которые было бы естественно сделать из тех или иных числовых соотношений. Предположим, к примеру, что в некотором исследовании получено, что среднее арифметическое значение профессий для рассматриваемой совокупности респондентов равно 3,2. То есть, приходится говорить, что некоторый средний респондент является на 80% ученым и на 20% - работником автосервиса, - но ведь это полнейший бред. Поэтому, чтобы решить эти и другие очевидные недостатки, в математической науке разрабатывается отрасль, еще не ставшая общеизвестной, называемая статистикой объектов нечисловой природы. Однако наработок, осуществленных в этой области, при всей их значимости, пока не достаточно для того, чтобы удовлетворить потребности практики.

Четвертый этап исследования связан с интерпретацией полученных результатов. На этом этапе полученный ранее математический результат переводится обратно на содержательный язык, и исследователь делает вывод  о том, отклонить или принять гипотезу, полученную на начальном этапе.

 Таким образом, используя на всех этапах методы математической статистики, можно получить в итоге новое знание о реальности. Все четыре этапа исследования тесно связаны друг с другом, их нельзя рассматривать по отдельности. Реализация этих этапов приводит к построению сложной модели реальности, первым шагом которого является построение некоторой первичной модели - результата измерения.

Литература

1. Магомедов П.Ш. О статистической обработке данных и представлении эмпирических данных в психолого-педагогических исследованиях / Дагестанский государственный педагогический университет, 2008.
2. Толстова Ю.Н. Математические методы как средство познания социальных явлений [Электронный ресурс] // Анализ социологических данных - 2000г. Режим доступа: http://sbiblio.com/biblio/archive/tolslova_analis/01.aspx

Код для цитирования: Скопировать