Обработка и интерпретация научных данных

Систематизация научных данных. Виды и способы обработки научных данных.

По завершении диагностической части эксперимента или теоретического анализа появляется необходимость в обработке результатов исследования. Очень хорошо охарактеризовал разнообразие результатов педагогического исследования В. М. Полонский: «По своему содержанию результаты педагогических исследования весьма разнообразны. Это разработка новых концепций обучения, воспитания, образования; определение закономерностей учебно-воспитательного процесса; учет условий формирования и развития личности; выявление факторов, влияющих на эффективность усвоения знаний, постановка новых педагогических проблем; подтверждение или опровержение гипотез; разработка классификаций (уроков, методов обучения, типов заданий); анализ практики обучения, воспитания и т. д. Несмотря на исключительное разнообразие, результаты, на наш взгляд, имеют общую структуру, позволяющую рассматривать их в виде трех взаимодополняющих компонентов: объектного, преобразующего, конкретизирующего»^[1].

В этом разделе речи пойдет, прежде всего, о методах обработки и интерпретации результатов опытно-экспериментальной работы. Но некоторые методы, например, построение моделей и матриц применимы и к результатам теоретического исследования. При проведении опытно-экспериментальной работы исследователь проводит первичную обработку ее результатов — обрабатывает проведенные диагностические методики (опросники, анкеты, тесты) в соответствии с ключом. Но первичной обработки бывает недостаточно.

Итогом любого исследования должно стать преобразование «сырых» данных (т.е. данных, полученных непосредственно в результате эксперимента) в решение о подтверждении или не подтверждении гипотезы исследования, т. е. об обнаружении явления (чаще всего, различий в поведении двух и более групп), о статистической связи или причинной зависимости. Подтверждение или опровержение статистической гипотезы о значимости обнаруженных сходств или различий, связей и интерпретируется как подтверждение или опровержение экспериментальной гипотезы (чаще всего, о различиях поведения контрольной и экспериментальной групп).

Рассмотрим методы дальнейшей обработки данных.

1. Составление таблиц. Первичная систематизация научных данных проводится на основе составления таблиц, в которые заносятся первичные результаты исследования (табл. 4.3).

При большом количестве методик или шкал в одной методике первичные результаты можно заносить в несколько таблиц. Эти таблицы необходимо сохранять до конца исследования и оформления его результатов. Первичные таблицы принято включать в приложения к работе с тем, чтобы любой исследователь, читающий работу, мог при необходимости перепроверить выводы, которые автор сделал на их основе или использовать их для сравнения с собственными результатами.

Кроме таблиц первичных результатов, составляются таблицы результатов после статистических группировок, в которых, кроме сгруппированных по определенным признакам данных (см. далее), указываются результаты подсчетов (%, среднее арифметическое, результаты математической статистики).

Таблица 4.3

Пример № 1 таблицы первичных результатов исследования.

Пример № 2 таблицы первичных результатов исследования.

Таблица должна быть правильно оформлена. У нее должен быть заголовок — название таблицы, которое отражает основание объединения. Необходимо указывать место и время полученных сведений, единицы измерения (проценты, число человек, номинал денег и т. п.). Также должны присутствовать заголовки: строк — называется объект-респондент, столбцов — характеристики объекта в числовом виде. В тексте каждая таблица нумеруется сквозной нумерацией.

Таблицы делятся на простые (на основании одного признака) и комбинационные (таблицы, построенные по двум признакам).

2. Статистическая группировка простая и комбинированная.

Простая группировка опрошенных — это группировка по одному признаку. Например, группировка с учетом социально-демографических данных (пол, возраст, род занятий и т. п.). Она позволяет суммировать ответы на вопросы, сопоставлять и сравнивать их по определенным признакам. Признаки автор исследования должен выделить и сформулировать в гипотезе исследования.

В зависимости от целей исследования и шкал измерения возможны несколько видов группировки^[2]:

• — номинальные группы — группировка опрошенных (по полу, национальности). Номинальные группы возможны при наличии дискретных признаков, не сформированных в какие-либо числовые ряды;
• —упорядочивание в ранжированном ряду используется в том случае, когда есть ряд (например, числовой), объекты в котором можно расположить по степени возрастания или убывания. В случае числовых рядов значения располагаются по степени убывания (первый ранг приписывается наибольшему числу, последний — наименьшему). В случае нечисловых рядов ранги присваиваются в соответствии с целью и задачами исследования (например, по уровню выраженности того или иного признака; учителя — по преподаваемому предмету и т. д.).

Для объектов в ранжированном ряду вычисляется процентная величина пуп • 100%, где п — общее число респондентов, подлежащих группировке; п₍ — число респондентов в i-й группе.

Вычисление среднеарифметических величин не производится, так как это не имеет смысла (нельзя говорить о среднем поле, среднем роде занятий и т. д.);

— группировка по количественному признаку. Количественные признаки могут быть непрерывными — возраст, полученный балл при тестировании; и дискретными — число детей в семье, количество посещаемых кружков.

Непрерывный количественный признак имеет конкретное физическое выражение. Например, в исследовании участвовало 120 подростков в возрасте 13 лет, 30 человек в возрасте 14 лет и т. д.

Дискретный количественный признак не является точным физическим значением. Например, в школе 120 учащихся посещают два кружка, 180 — три, 300 — ни одного. Можно посчитать среднее количество кружков, посещаемых учащимися школы.

Иногда возникает необходимость объединить группы более чем по одному признаку (например, пол, возраст, профильный класс). Группы, объединяемые по двум и более признакам — это комбинированные группы. Они делятся:

• — на структурные — группировка по объективному признаку всей совокупности (возрасту, полу);
• — типологическая — группировка по субъективному признаку, оценочной шкале (удовлетворенность содержанием учебы).
• 3. Ряды распределений — это результат группировки респондентов, где каждой выделенной группе соответствует число, отражающее количественный состав. Распределение может быть по качественным признакам (пол, национальность, ученая степень) — атрибутивные ряды распределений, по количественному признаку (возраст, количество лет обучения) — вариативные, носящие интервальный характер. Количественные ряды могут быть дискретными, имеющими точное числовое значение, и непрерывными, выраженные в интервалах (группа опрошенных характеризуется по числовому интервалу: 10—12 лет, 13—14 лет). Интервалы могут быть равными или не равными. Числа их обозначающие — их границы. Используются установленные границы, как в приведенном примере, так и неустановленные — например, возраст до 12 лет, 14 лет и старше.
• 4. Графики и диаграммы. При представлении результатов исследования часто используются графические способы отображения собранных данных. Результаты представляются в виде полигона (графика) (используется для непрерывных рядов) или гистограммы (для дискретных рядов). График строится в прямоугольной системе координат, где ось у — отмечается общая численность (доля респондентов) в % по группам, ось х — значение признака.
• 5. Вычисление статистических величин является более глубоким обобщением первичной информации. Обобщенная величина позволяет сравнивать не только группы, но и ряды распределения, если они построены по одному признаку. К статистическим величинам относятся:
  • а) простая средняя арифметическая, которая вычисляется для обобщения групп. Формула: х = / i, где х, — числовые значения вариации признака; i — число изменений;? — сумма значений признака.

Например. Посещаемость занятий: первое занятие посетило 80 человек (х_х), второе — 70 человек (х₂), третье — 90 человек (х₃). Средняя посещаемость на одно занятие составляет: X = (80 + 70 + 90): 3 = = 80 человек;

б) Взвешенная средняя арифметическая вычисляется для переменных, имеющих различные вариации, например для изучения изменения характеристики опрашиваемого (оценка, отношение, мнение) в зависимости от той группы, к которой он принадлежит.

Вычисляется по формуле:

X = Хх? N_t / N, где х, — числовые значения i-й позиции признака; Л/, — — число опрошенных, выделенных в i-й позиции; N — общее число опрошенных, подлежащих группировке.

Недостаток средней арифметической в том, что она может скрывать различную степень «разброса» значений, вызывая затруднения в качественном сравнении групп между собой.

• в) Ранжирование, или распределение полученных результатов по возрастанию или убыванию, дает возможность распределить полученные результаты (или, например, учащихся) по степени выраженности признака.
• г) Коэффициенты корреляции (ранговой или линейной) дают возможность с высокой вероятностью показать значимость полученных результатов. С их помощью рассчитывается корреляция результатов, полученных при первой диагностике (до эксперимента) и повторной диагностики после проведения опытно-экспериментальной работы. Об их вычислении рассказывается в параграфе, посвященном надежности и валидности методов исследования.
• 6. Расчет индексов — обобщение первичных данных, объединенных в индекс, который отражает развитие показателя (динамику).

Например, в исследовании проведен опрос в нескольких группах респондентов, из них выявили тех, кто регулярно и нерегулярно готовится к урокам по историческим темам. В соответствии с гипотезой необходимо сравнить группы между собой по уровню обращения к материалам на исторические темы. Для этого нужно составить индекс. Обозначим буквой, А тех, кто читает исторические материалы регулярно, а Б тех, кто читает их редко. Тогда индекс примет вид формулы: I = (А — Б)/(А + Б), т. е. разность часто читающих материалы на историческую тему учеников и читающих редко, деленная на число всех опрошенных учеников.

• [1] Полонский В. М. Структура результата научно-педагогических исследований //Педагогика. 1998. № 7. С. 26.
• [2] Ядов В. А. Социологические исследования: методология, программа, методы. Самара: Изд-во СГУ, 1995. 328 с.