Обработка и анализ результатов исследования Квантификация и шкалирование

Обработка социологического исследования

Под социологическим исследованием принято понимать комплекс последовательных логических методологических и организационно-технологических действий, которые объединяет единая цель: получение достоверных объективных данных об изучаемом явлении.

Завершением любого социологического исследования должны быть анализ и обработка полученных данных, эмпирически обоснованные выводы и рекомендации.

В социологии методы анализа и обработки социологической информации рассматриваются в качестве способов преобразования эмпирических данных, которые получены в ходе социологического исследования, для того, чтобы превратить их в обозримые, компактные и пригодные для содержательного анализа.

Готовые работы на аналогичную тему

Результаты, полученные в процессе социологического исследования с помощью эмпирических методов сбора социологической информации, таких как опрос (анкентирование или интервьюирование), наблюдение, эксперимент, еще не дают возможности сделать правильные выводы, установить закономерности и обнаружить тенденции, а также проверить те гипотезы, которые были выдвинуты в программе исследования. Полученная первичная социологическая информация должна быть обобщена, проанализирована, научно интегрирована.

На этапе анализа полученная информация об изучаемом объекте соотносится с уже накопленными знаниями о нем. Целью данного этапа является объяснение смысла отдельных результатов, объединение и выделение обобщающих положений, сведение их в единую систему.

Качественные и количественные методы

Методы анализа и обобщения полученной в результате социологических исследований информации могут быть количественными и качественными:

  • количественные методы включают: группировку, факторный анализ и расчет коэффициента корреляции;
  • качественные методы включают: типологизацию, моделирование и формулирование теорий.

К обработке данных принято относить следующие действия:

  • редактирование и кодирование информации, цель которых заключается в том, чтобы унифицировать и формализовать информацию, полученную в результате исследования;
  • создание переменных: заключается в приведении данных, полученных, например, в результате анкетирования, в форму, отвечающую на вопросы исследования;
  • статистический анализ, являющийся самым важным этапом в процессе обработки и анализа социологических данных. Заключается в выявлении статистических закономерностей и зависимостей, позволяющих прийти к обобщениям и выводам; при проведении статистического анализа применяются математические методы, которые позволяют провести всесторонний анализ собранной информации.

Приемы обработки и анализа результатов социологического исследования

Исходя из тех методов, которыми получена первичная информация, используются разные приемы обработки и анализа данных.

Так, при получении информации из документальных источников, применяются, как правило, такие методы анализа документов, как традиционный анализ и контент-анализ.

При обработке и анализе данных, которые получены методом опроса, используют такие методы, как ранжирование, шкалирование, корреляцию и др.

Ранжирование представляет собой процедуру определения относительной предпочтительности изучаемых объектов путем их упорядочивания.

Ранг является показателем того места, которое занимают оцениваемый объект в группе.

Конечным продуктом исследования является отчет, включающий:

  • программу исследования;
  • характеристику респондентов;
  • репрезентацию и анализ полученных данных;
  • практические рекомендации и выводы;
  • приложения в виде графиков, схем, таблиц, диаграмм.

Грамотно проведенная обработка результатов социологических исследований открывает возможность для эффективного использования их в управленческой деятельности, прогнозировании и планировании социальных процессов.

Источник



XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум — 2019

Эффективность исследования систем управления (СУ) зависит от того, насколько полной оказалась информационная база процесса, и насколько точно были обработаны результаты такого исследования. В связи с этим большое значение имеют методы обработки результатов, которые также необходимо дифференцировать, в зависимости от цели и задач исследования. При этом методы и в целом методика обработки результатов не могут быть одними и теми же для разных типов исследования систем управления, а потому значимым также является процесс разработки собственных, на основе существующих, методов обработки результатов [2].

Как правило, для обработки результатов исследования СУ пользуются методиками, преследующими различные цели, в зависимости от этапов. Так, если рассматривать этап количественного анализа, то он состоит из первичного и вторичного подэтапов. На первичном полученные данные оформляются в читаемый вид – таблицы, графики, гистограммы и т.д. В таблицах, как правило, расположены сведения, представляющие собой текстовые и цифровые данные, соотнесенные между собой. В гистограммах результаты исследования располагаются в диапазоне изменения их значений.

Вторичный этап предусматривает анализ представленных в различных формах данных, из интерпретацию, выявление количественных характеристик, которые будут наиболее информативны. Цель вторичного этапа заключается не только в анализе, но в подготовке данных к оценке достоверности сведений способом параметрической статистики.

Методы, которые используются при количественном анализе, представлены [3]:

− дисперсионным анализом, который позволяет выявить, насколько диапазон зависимой переменной имеет соотношение с диапазоном такой же размерности независимой переменной;

− факторным анализом, который состоит в том, что выявляется влияние факторов на зависимые переменные. При этом в качестве факторов используются независимые переменные;

− регрессионного анализа, который заключается в том, что осуществляется построение модели связей зависимых переменных, представляющей определенный психометрический фактор. Данная модель является отражением воздействия независимой переменной на объект исследования, в данном случае на систему управления;

− кластерного анализа, который дает возможность исследователю выявлять важнейшие характеристики объектов по характеристикам их переменных.

Не менее важными являются количественные методы анализа результатов исследования СУ, под которым понимается набор определенных методов и способов описания объекта на основании обобщений, практического опыта, умозаключений, применения логических приемов.

Можно выделить такие приемы качественного анализа, как категоризация (распределение полученного материала по категориям) и казуистика (описание типичных ситуаций, которые входят в типологию, и описание нетипичных, которые являются исключением), систематизация, периодизация, а также классические методы классификации и систематизации.

При проведении качественного анализа исследователи пользуются, как правило, следующими методами: анализ по аналогии (с применением опыта, логики, интуиции исследователя) и непараметрических методов (которые, к слову, имеют меньшую статистическую мощность), сущность которой заключается в преобладании статистики над данными.

Также можно выделить среди методов статистический анализ данных, который предусматривает выявление причинных связей между заданными параметрами. Однако, поскольку исследование строится на проверке определенной гипотезы, возникшей в виде основания проведения исследования, то, по сути, статистический анализ является методом проверки этой гипотезы о наличии или отсутствии каких−либо связей между параметрами. При этом выделяют принципы причинности, которым должны соответствовать те или иные связи между параметрами [1, c . 72]:

− причина и следствие коррелируют друг с другом;

− причины предшествуют следствию, выявляется очевидность инициации возникновения следствия;

− связь между причиной и следствием находится в изоляции от иных факторов.

Практическая реализация указанных методов определяется конечной целью и задачами исследования. Как правило, полученные эмпирические материалы, подлежащие обработке и переводу в исчисляемый вид, могут быть проанализированы при помощи программных средств. Эти средства можно дифференцировать по категориям: специализированные программные средства и универсальные.

Следует заметить, что вообще подготовка данных для обработки, больше, чем собственно обработка, занимает времени и требует знаний, в том числе и специализированных. В рамках использования компьютерных программ можно выделить ввод данных, их проверка, удаление ошибочных параметров, подготовка данных в виде распределения по категориям и т.д.

Читайте также:  Астма Клиническая картина астмы и астматического статуса

В плане компьютерной обработки в последние годы произошли значительные изменения. Современные программные средства позволяют не только в автоматическом режиме обрабатывать любые данные, но и вводить в неподготовленные сведения с тем, чтобы программы самостоятельно распознавали и дифференцировали введенные (или сканированные) сведения. Это дает возможность субъекту исследования не иметь специализированных знаний по обработке данных, а значит исследование систем управления, вопреки сложившемуся мнению и практике привлечения консалтинговых организаций к исследованиям, заниматься этим могут сотрудники компании без ущерба времени и должностным обязанностям.

Между тем, полученные данные, связи между ними и степень влияния, необходимо для того, чтобы не провести анализ, но и составить прогноз развития, разработать рекомендации и предложения по совершенствованию систем управления.

Таким образом, выбор методов обработки результатов исследования систем управления зависит от того, какие задачи будут решаться в ходе исследования, и какая цель стоит перед субъектом. Тем не менее, наиболее целесообразным представляется использование специализированных и универсальных компьютерных программ, что позволит, не привлекая сторонние организации для проведения исследований, самостоятельно, внутри организации, провести исследование. При этом полученные данные могут быть обработаны программными средствами, затраты на которые могут считаться эффективными в случае периодического использования программ для подобных исследований.

Список источников

Коротков Э. М. Исследование систем управления: учебник и практикум для академического бакалавриата / Э. М. Коротков. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2018. – 226 с.

Курлов А.Б. Базовые стратагемы управления знаниями в процессе научного исследования / А.Б. Курлов // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. – 2012. – Т. 16. − № 6 (51). – С. 256−262.

Хорольцева Е.Б., Федорова А.В. Исследование систем управления: методологический аспект // Вестник Поволжского института управления. – 2013. − № 2 (35). – С. 110−117.

Источник

Обработка и анализ результатов исследования. Квантификация и шкалирование

Обработка первичной социологической информации может проводиться вручную, с помощью средств малой механизации, с использованием компьютерной техники. Основные этапы обработки первичной информации следующие.

Первый этап. Разрабатываются логическая схема обработки и анализа получаемых данных. В ходе этого этапа устанавливаются формы документов для сбора информации, методы ее кодирования для ручной и машинной обработки, методы контроля данных и устранения ошибок. Определяются порядок и методы обработки данных, алгоритм расчетов, разрабатываются система анализа полученных в ходе обработки данных, основные направления анализа.

Второй этап. В случае обработки данных компьютерными методами осуществляется разработка математического обеспечения, выясняется, какие необходимы программы для обработки материалов исследования, иногда разрабатывается новое программное обеспечение.

Третий этап. Подготовка данных первичной социологической информации к обработке. Работа эта очень трудоемка. Так, при обработке данных анкетирования открытые вопросы анкет “закрывают” — классифицируют по определенным признакам, систематизируют и кодируют в соответствии с классификацией. Осуществляют проверку анкет на качество заполнения. Эта проверка включает три момента:

  • на полноту заполнения (ответ может отсутствовать из-за нежелания респондента отвечать, непонимания им вопроса, небрежности в заполнении анкеты). При невозможности устранить ошибку отдельные вопросы или вся анкета изымается из обработки. Часто устанавливают “критерий полноты заполнения”, например, процент незаполненных вопросов анкеты, при превышении которого она будет изъята из обработки. В случае большого изъятия, ставящего под сомнение репрезентативность выборки, возможно возникновение необходимости дополнительного сбора исходных данных;
  • на надежность (определяется отклонение от репрезентативной выборки, с помощью контрольных и фильтрующих вопросов проверяется качество информации, устраняются противоречивые ответы, умышленно недостоверные, отфильтровываются ответы или анкеты лиц, некомпетентных в исследуемых вопросах и т.д.);
  • на технологичность (удобство обработки). Все ответы необходимо привести к виду, дающему возможность легко перенести информацию на машинный носитель для обработки. Из анкет убирают все пометки, которые можно неоднозначно трактовать, номера (шифры) выбранных ответов четко обводятся ручкой.

Далее подсчитывают все документы, входящие в обрабатываемый массив информации, каждому присваивается порядковый номер. Информация кодируется, т.е. категориям документа присваиваются условные обозначения (шифр, код). Если все вопросы анкеты закрытые, кодирование может осуществляться в ходе ее разработки. При наличии полузакрытых и открытых вопросов кодировать информацию возможно только после их “закрытия”. Закодированную информацию переносят на машинные носители, контролируют качество переноса и устраняют ошибки.

Четвертый этап. Обработка информации (расчет средних величин, установление корреляционных связей, составление группировок, таблиц, графиков и пр.)

Рассмотрим некоторые из перечисленных методов.

  1. Простые вариационные рады. Пусть варьируемый признак (варианта) Xi стаж. Объем анализируемой совокупности — 8 чел. Тогда частота проявления признака — пi, т.е. количество человек из данной совокупности с данным стажем. Вариационный ряд будет выглядеть так:

Помимо частоты распределения варьируемого признака, можно определить его частность (mi), т.е. долю частоты в общем объеме совокупности. Так, частность 6-й варианты (стаж 10 лет) составит:

  1. Интервальные вариационные ряды. Пример интервального вариационного ряда:

Здесь важно выбрать оптимальную величину интервала (более 20 группировочных интервалов делать не рекомендуется). Величина интервала определяется по формуле:

где Xmax и Xmin — соответственно максимальное и минимальное значения варианты в исследуемой совокупности;

n — величина анализируемой совокупности;

D — величина интервала.

Пример. Численность работников составляет 1000 чел., максимальный стаж работы на данном предприятии — 40 лет, минимальный — 1 год,

Тогда интервалы могут быть установлены следующим образом:

1+3,69 = 4,69 ≈ 5 лет;

4,69 + 3,69 = 8,38 ≈ 8 лет;

8,38 + 3,69 = 12,07 ≈ 12 лет и т.д.

Могут применяться как равные, так и неравные интервалы.

  1. Расчет средних величин . Средняя величина представляет собой абстрактную характеристику всей анализируемой совокупности.
  • Среднеарифметическая величина рассчитывается по формуле:

где ΣXi — сумма значений варьируемого признака;

Σn — сумма всех членов совокупности.

Пример. Если взять за основу данные приведенного выше простого вариационного ряда, то среднеарифметический стаж составит:

  • Среднеарифметическая взвешенная величина учитывает частоту проявления признака, последняя выступает в качестве весов. Расчет ведется по формуле:

Пример. В нашем случае среднеарифметическая взвешенная стажа составит

  • Для расчета средних величин по коэффициентам используется среднегеометрическая величина, рассчитываемая как корень n-й степени из произведения п коэффициентов.

Пример. Имеется 4 коэффициента, характеризующих текучесть кадров в четырех подразделениях предприятия: К1 = 0,85; К2 = 0,9; К3 = 0,4; K4 = 0,6. Тогда средний коэффициент по четырем подразделениям, рассчитанный как среднегеометрическая величина, составит:

  • Определение медианы — значения признака у той единицы совокупности, которая расположена в середине упорядоченного ряда. Если число членов ряда четное, то медиана определяется как среднеарифметическое из двух серединных значений.
Читайте также:  Где узнают результаты анализов

Пример. Имеется упорядоченный ряд:

Медиана равна: (8+7)/2 =7,5 лет.

Если число членов ряда нечетное, то за медиану принимается значение признака у среднего члена ряда.

Пример. Если в рассмотренном простом вариационном ряду не было бы 8-го работника, медиана была бы равна значению величины стажа у 4-го работника, т.е. 8 лет.

  • Определение моды — наиболее часто встречающегося значения признака (варианты с наибольшей частотой).

Пример. На основе приведенного выше простого вариационного ряда можно определить моду как 10 лет (численность работников с данным значением стажа в анализируемой группе наибольшая).

  1. Расчет показателей вариации (колеблемости) признака, оценивающих “разброс” его значений в анализируемой совокупности.
  • Среднее линейное отклонение рассчитывается как средняя арифметическая величина из абсолютных величин отклонения значений признака от его среднеарифметического значения:

где Xi — величина i-го значения признака;

X — среднеарифметическое значение признака;

n общее количество значений признака (единиц совокупности).

  • Дисперсия признака — величина, равная среднему значению квадрата отклонений отдельных значений признака от его средней арифметической величины:

  • Коэффициенты вариации (степень рассеяния) признака рассчитываются как отношение среднего линейного или среднего квадра-тического (дисперсия) отклонения к средней арифметической величине его значения.
  1. При анализе данных социологического исследования используются статистические таблицы на основе группировок. Здесь главное — правильный выбор группировочных признаков. Эти таблицы могут быть:
  • простые — перечень всех единиц совокупности с количественной или качественной характеристикой каждой;
  • групповые — единицы совокупности группируются по одному признаку;
  • комбинационные — единицы совокупности группируются по 2-м г и более признакам.
  1. В ходе анализа могут быть использованы графики, наглядно отражающие распределение исследуемых признаков. Это по существу графическое изображение интервального ряда.
  • Гистограмма на основе данных простого вариационного ряда

  • Гистограмма на основе интервального вариационного ряда (общее число единиц совокупности — работников со стажем, входящих в тот или иной интервал, — характеризуется площадью прямоугольников).

  • полигон распределения
  1. Изучение статистических зависимостей. Здесь применяются корреляционный анализ (установление формы, направления, плотности взаимосвязи нескольких признаков); регрессионный анализ (анализ изменения значений результирующего признака в зависимости от влияния на него признаков-факторов); факторный анализ (оценивает вариации признаков и внутренние взаимосвязи).

Помимо перечисленных методов статистического анализа, используются и иные методы. Функциональный анализ нацелен на выявление устойчивых взаимосвязей. Структурный анализ определяет внутренние элементы объекта исследования и их сочетания.

Генетический выявляет фазы развития объекта исследования, устанавливает причинные связи. В ходе системного анализа осуществляется целостное изучение объекта, а также описание его в системе влияющих на его состояние факторов. Логлинейный анализ — это поиск и оценка взаимосвязей в аналитической или группировочной таблице, сжатое описание табличных данных. Задача латентного анализа — определение не поддающихся наблюдению, скрытых от внешнего взгляда признаков.

В ходе сбора и обработки данных социологического исследования нередко встает вопрос об измерении социологических характеристик, не имеющих числового выражения (мнения, оценки, суждения и т.п.). Чтобы решить эту проблему, применяется процедура квантификации, т.е. придания качественным признакам количественной определенности.

Для того чтобы измерить социальное свойство, необходимо найти “индикатор” измерения — внешний признак его проявления. В качестве индикаторов могут выступать и варианты ответов на вопросы, а инструментом измерения является шкала. В ходе разработки шкалы сначала определяется ее континуум (продолжительность) от наиболее сильного варианта признака (проявления социального свойства) к наиболее слабому. Затем шкала градуируется, т.е. дробится на определенные части: “полностью удовлетворен” — “удовлетворен” — “скорее удовлетворен, чем не удовлетворен” — “скорее не удовлетворен, чем удовлетворен” — “не удовлетворен” — “совершенно не удовлетворен”.

Применяются следующие типы шкал.

Номинальная (неупорядоченная) шкала наименований представляет собой перечень характеристик объекта или явления. Она позволяет осуществить группировку характеристик по различным признакам. С ее помощью можно найти частоты распределения признаков, определить моду или модальную величину (выявить группу наибольшей численности по какому-то признаку), рассчитать коэффициенты сопряженности по двум признакам (пол — причина увольнения).

Ранговая шкала (шкала порядка) упорядочивает проявление свойств от большего к меньшему или, наоборот, от меньшего к большему. Так, если мы выстроим мотивы увольнений работников по собственному желанию в порядке от мотивов большей значимости к мотивам меньшей значимости, то также получим ранговую шкалу. Ранговая шкала позволяет определить ранговую корреляцию — связь в двух рядах признаков, дисперсию признака, средневзвешенные величины, индексы.

Интервальная (метрическая) шкала образуется на основе ранговой путем присвоения баллов ее делениям.

По форме шкалы могут быть:

  • вербальные (словесные утверждения);
  • числовые (баллы);
  • графические:
  • смешанные.

На графической шкале респондент должен указать место, соответствующее степени проявления признака (в нашем случае — степень согласия);

При конструировании шкалы используются различные методы.

  1. Метод прямого измерения — оценка свойства проводится респондентом путем выбора ответа из серии предлагаемых, которым приписывается числовое значение. Иногда для этих целей используется графическая шкала, где крайние значения обозначены, допустим, 5 и 1, середина — 3; или крайние значения — от +1 до —1, середина— 0.
  2. Метод ранжирования. Упорядочив объекты по степени выраженности анализируемого признака, приписываем им числовую оценку по месту в данном ранжированном ряду.
  3. Метод попарных сравнений. Объекты сравнения ранжируются в зависимости от количества выборов, полученных в ходе всех сравнений.
  4. Метод равных интервалов. Опрашиваемым, чаще экспертам, выдается заранее составленный список суждений с тем, чтобы расположить их в фиксированное число (обычно 7—11) категорий по значимости. При этом эксперты должны считать, что интервалы, т.е. отличия одного суждения от другого, равны. Порядковый номер категории присваивается суждению в качестве ранга.

Существуют и другие, более сложные методы конструирования шкал.

Основное требование к шкале — ее надежность. Понятие надежности шкалы включает три ее характеристики:

  • обоснованность (валидность) — шкала способна измерять именно заданное социальное свойство;
  • полнота — в шкале учтены все варианты индикатора (признака проявления свойства);
  • чувствительность — способность шкалы дифференцировать степень проявления социального свойства.

Заключительная часть анализа данных социологического исследования — составление отчета, который отражает содержание программы исследования, ее выполнение, полученные выводы, содержит практические рекомендации и оценивает возможности их внедрения, ожидаемые социальные и экономические результаты использования практических предложений.

Источник

Описание, анализ и обработка результатов практического исследования

На нашем телеграм-канале много материалов посвящено написанию научных работ. В этой статье мы решили раскрыть тему формы представления практических результатов в курсовой работе.

Как мы уже знаем, курсовая работа должна содержать такой подраздел, как теоретические и практические результаты исследования. Давайте выясним, что это такое и как выполнять это задание.

Читайте также:  Вторая гражданская война 1648 1649

Описание результатов работы (курсовой, практической и т.д.)

Описание результатов – это описание информации, полученной в процессе эмпирического исследования по разным методикам.

  • представление результатов практической работы в общем виде графиков, таблиц;
  • цитирование протоколов;
  • описание сложностей, которые возникали в ходе проведения исследования;
  • описание типичных проявлений исследуемого явления.

Например, в ходе написания курсовой на первом курсе обучения в математической обработке будет представлен подсчет средних значений и процентных соотношений.

Анализ результатов исследования

  • сравнение информации, полученной автором курсовой, с уже имеющимися в науке данными;
  • выявление психологических особенностей;
  • объяснение полученной информации с точки зрения современных научных психологических теорий из контекста цели исследования.

Не исключено, что в ходе анализа будет обнаружена противоречивая информация, полученная с помощью разных методов и методик. Например, если проводить опрос в ходе изучения агрессивности, будет видно, что его участники вовсе не агрессивны. Зато если проводить исследование методом наблюдения, тут агрессия начинает проявляется.

Задача автора исследования – как раз выявить такие противоречия и постараться их объяснить. Если вернуться к нашему примеру, ответ может крыться в том, что участники опроса могут не воспринимать себя агрессивными, но обладать таким поведением.

Оформление результатов практической и духовной деятельности

Научные и практические результаты исследования обычно представлены в виде таблиц, графиков, диаграмм (столбиковых, линейных и секторных) и схем.

Они приводятся внутри текста непосредственно в работе, а не в приложении. Если для этого мало места, то их следует размещать на странице, следующей за текстом, в котором они впервые упоминаются.

В случае слишком большого размера или объема графического материала, его помещают в приложениии. Тогда в тексте работы, где упоминаются результат практической деятельности, обязательно следует сделать ссылку.

При оформлении практического анализа результатов производственной практики или курсовой следует создавать смысловое название – такое имя, которое будет ясно читателю без необходимости прочитывать сопроводительный текст. Также стоит помнить про сквозную нумерацию, при которой таблицы нумеруются по одному порядку, рисунки – по другому.

Оформление таблиц

Таблицы в практическом применении результатов исследования должны подчиняться следующим правилам:

  1. Таблицы должны быть компактными, наглядными, легко обозримыми. Лучше создать несколько маленьких таблиц, чем одну огромную.
  2. Нумерацию указывают справа перед таблицей.
  3. В названиях строк и граф избегают лишних слов, а также сокращений (по возможности).
  4. Если отдельные графы повторяются или содержат одни и те же термины, несут одинаковый смысл, их указывают под одним заголовком.
  5. В таблицах всегда указывают единицы измерения числовых данных. Если они общие для всей таблицы, то их указывают в заголовке (через запятую от названия или в скобках). Если в таблице встречаются разные единицы, их прописывают в заголовке нужной графы или строки.
  6. В одной графе все цифры должны быть одинаково точны. Для этого можно округлить их до целого числа или 1-2 цифры после запятой.
  7. Одна клетка таблицы должна вмещать одно число.
  8. Таблица не должна содержать пустых клеток.
  9. Если в таблице есть примечания, их набирают шрифтом по размеру на 1-2 значения меньше.

Оформление рисунков

В отличие от таблиц, название рисунков помещают под ними. При этом всегда указываются единицы измерения и названия смысловых осей. Нужно приводить условные обозначения.

Если протоколы, рисунки, таблицы или другой графический материал сопровождается большим количеством текста, приводить все вместе следует в приложении. Так поступают с анкетами, рисунками испытуемых, изображениями эксперимента и пр.

Нумерация приложений стандартная. Например, «приложение №1» и далее по порядку. В этом случае ссылки на приложения с номерами нужно обязательно размещать в той части текста, где они должны были располагаться.

Любая приведенная в таблицах, графиках, рисунках и других материалах информация должна быть описана в основном тексте. Ее нужно сопроводить анализом.

Будем безмерно рады, если вся эта информация вам пригодится, и вы создадите качественный проект с грамотным описанием и анализом результатов исследования. Если же ваше время слишком ограничено, лучше поручить работу опытным специалистам из сервиса студенческой помощи.

  • Контрольная работа от 1 дня / от 100 р. Узнать стоимость
  • Дипломная работа от 7 дней / от 7950 р. Узнать стоимость
  • Курсовая работа 5 дней / от 1800 р. Узнать стоимость
  • Реферат от 1 дня / от 700 р. Узнать стоимость

Наталья – контент-маркетолог и блогер, но все это не мешает ей оставаться адекватным человеком. Верит во все цвета радуги и не верит в теорию всемирного заговора. Увлекается «нейрохиромантией» и тайно мечтает воссоздать дома Александрийскую библиотеку.

Источник

Этап обработки результатов исследования

Данный этап начинается с предъявления эмпирических данных в удоб­ной для восприятия форме (табличной и графической) и включает следующие шаги.

Шаг 1. Сводная таблица эмпирических данных

Ответы участников исследования на предложенные в тесте утверждения обрабатываются по описанной в тесте процедуре. Полученные таким образом эмпирические данные заносятся в сводную таблицу, пример которой представ­лен ниже.

Сводная таблица эмпирических данных

№ п/п ФИО или символ Пол Возраст Уровень выраженности эмоциональной толерант­ности
1. Иванова ж
2. Васильев м
3. Сидоркина ж
10.
Среднее арифметическое

Шаг 2. Графическое представление эмпирических дан­ных

Графическое представление эмпирических данных является наглядной формой представления результатов исследования.

Формой графического представления данных могут выступать диаграм­мы, гистограммы, графики, профили. Пример графического представления данных приведен ниже.

Шаг 3. Текстуальное описание эмпирических данных

Данный шаг содержит описание представленных графически результатов в текстовой форме.

4.В заключенииработы приводятся выводы, полученные в результате теоретического анализа и/или эмпирического исследования, а также указывает­ся подтвердилась или нашла опровержение сформулированная гипотеза.

Объем заключения не должен быть большим. Эта часть работы выполня­ется особенно тщательно, так как отражает итог всего исследования и пока­зывает самостоятельный вклад студента в решение поставленных конкретных задач.

5. Литература. Библиографический список литературы должен включать только те работы, которые проработаны автором (студентом) и на которые делаются ссылки в тексте. Литературные источники даются в алфавитном порядке с их обязательной нумерацией. Пример приведен в приложении 3.

6. Оглавление включает название всех разделов и параграфов Вашей работы с указанием нумерации страниц. Пример приведен в приложении 4.

7. Приложение должно включать образец текста методики, посредством которой студент измерял уровень выраженности изучаемого психологического феномена; образец протокола, в который участник исследования заносил свои ответы на предложенные в методике задания или утверждения; а также образец ключа, с помощью которого студент обрабатывал ответы участников исследования в протоколах.

Литературные источники, рекомендуемые для выполнения работы

Источник