Виды количественного анализа. Особенности и ограничения в применении различных видов статистических процедур.

Количественный (математико-статистический) анализ – совокупность процедур, методов описания и преобразования исследовательских данных на основе использования математико-статического аппарата.

Количественный анализ подразумевает возможность обращения с результатами как с числами – применение методов вычислений.

Решившись на количественный анализ, мы можем сразу обратиться к помощи параметрической статистики или сначала провести первичную и вторичную обработку данных.

На этапе первичной обработки решаются две основные задачи: представить полученные данные в наглядной, удобной для предварительного качественного анализа форме в виде упорядоченных рядов, таблиц и гистограмм и подготовить данные для применения специфических методов вторичной обработки.

Упорядочивание (расположение чисел в порядке убывания или возрастания) позволяет выделить максимальное и минимальное количественное значение результатов, оценить, какие результаты встречаются особенно часто и т.д. Набор показателей различных психодиагностических методик, полученных по группе представляют в виде таблицы, в строках которой располагают данные обследования одного испытуемого, а в столбцах – распределение значений одного показателя по выборке. Гистограмма – это частотное распределение результатов в диапазоне изменения значений.

На этапе вторичной обработки вычисляются характеристики предмета исследования. Анализ результатов вторичной обработкипозволяет нам предпочесть тот набор количественных характеристик, который будет наиболее информативен. Цель этапа вторичной обработки состоит не только в получении информации, но и в подготовке данных к возможной оценке достоверности сведений. В последнем случае мы обращаемся к помощи параметрической статистики.

Типы методов математико-статического анализа:

Методы описательной статистики направлены на описание характеристик исследуемого явления: распределения, особенностей связи и пр.

Методы статического вывода служат для установления статистической значимости данных, полученных в ходе экспериментов.

Методы преобразования данных направлены на преобразование данных с целью оптимизации их представления и анализа.

К количественным методам анализа и интерпретации (преобразования) данных относятся следующие:

1. Дисперсионный анализ позволяет выявить, насколько дисперсия зависимой переменной соотносится с дисперсией независимой переменной, т.е. указывает на ту качественную переменную, которая вызывает изменения исследуемого качества. На практике в рамках дисперсионного анализа чаще всего применяются расчеты при помощи f- критерия Фишера и t-критерия Стьюдента.

2. Корреляционный анализ выявляет связь и направление изменений зависимой и независимой переменных.

3. Факторный анализ выявляет влияние факторов, т.е. совокупности коррелирующих между собой независимых переменных на зависимые переменные.

4. Регрессионный анализ заключается в моделировании системы связей нескольких зависимых переменных в единый психометрический фактор, отражающий влияние независимой переменной на исследуемый психологический объект. При помощи регрессионной модели прогнозируется развитие фактора, причем прогноз имеет тенденцию к снижению достоверности через определенный промежуток времени.

5. Кластерный анализ позволяет выявить связь или степени подобия поведенческих реакций различных объектов по «подобию» их переменных (характеристик). В процессе кластерного анализа осуществляется группировка по определенным статистическим критериям различных «сходных» объектов (испытуемых или групп) в один класс (категорию, группу, кластер).

К достоинствам измерительных количественных методов относится доста-

точно обьективный характер процедуры исследования и возможность перепро-

верки полученных результатов благодаря выполнению требований репрезента-

тивности, надежности и валидности. С помощью количественных методов воз-

можно изучить большое количество испытуемых и обобщить полученные дан-

ные достаточно быстро и легко. Выявление устойчивых и обьективных харак-

теристик обьекта исследования позволяет сравнить полученные индивидуаль-

ные результаты исследований с обобщенными данными исследований больших

выборок. Кроме того, именно результаты применения количественных методов

дают возможность построения математической модели исследуемого обьекта.

Однако ряд недостатков, присущих количественным методам, способны

достаточно сильно исказить информацию, получаемую в результате проведен-

ного исследования.

Ограничение 1. Одна из серьезных проблем заключается в том, что необхо-

димым условием применения количественных методов служит наличие систе-

мы понятий, образующих теоретическое описание исследуемого обьекта. Само

создание такой системы понятий требует значительных исследовательских

процедур и усилий, а методический аппарат, используемый для достижения

этой цели, должен обладать высокой подвижностью, чуткостью и способно-

стью оперативно менять набор исследуемых переменных. Очевидно, что коли-

чественные методы этой способностью в должной мере не обладают, и в ре-

зультате изучаемому обьекту искусственно навязывается неадекватный поня-

тийный аппарат.

Ограничение 2. При использовании количественных методов отсутствует

необходимая и эффективная «обратная связь», что тормозит развитие концеп-

туальных представлений, которые необходимы для формирования адекватного

понятийного аппарата. В результате, количественные методы с наибольшей

эффективностью используются при анализе ответов на стандартные вопросы и

для изучения стандартных процессов, но часто беспомощны в определении то-

го, что получило название уникальных и изменчивых свойств личности. Так,

традиционная психометрика более ориентирована на диагностику устойчивых

и стабильных личностных особенностей, что нашло свое отражение в формули-

ровании требования надежности психометрических инструментов. Однако Дж.

Келли высказал по этому поводу следующую точку зрения: «…человек – это форма

движения, а «надежность» – это мера нечувствительности теста к изменению».

Ограничение 3. Еще одно ограничение в использовании количественных ме-

тодов заключается в том, что не все явления в равной мере поддаются количе-

ственным изменениям, да и сами возможности их использования ограничены

определенной «зоной применения», которая образована рамками измеритель-

ных процедур и за пределами которой исследователь должен опираться на иные

методы.

Хотя теоретически для любого явления может быть подобрана адекватная

измерительная процедура, тем не менее, процесс развития научного знания

идет по другому пути. Наиболее удачные исследования реализуют,

как правило, стратегию к а ч е с т в е н н о г о прорыва и измеряют лишь наиболее

важные характеристики обьекта, а результатом бывает как расширение зоны изме-

римости, так и формулирование новых концептуальных представлений, осно-

ванных на неколичественных данных. Отсутствие здравого смысла неотврати-

мо ведет к снижению содержательной наполненности научных результатов и

часто к искаженным, ложным и оторванным от реальности выводам.