Сбор и анализ эмпирического материала.

Успешный сбор практического материала для дипломной работы в значительной степени зависит от того, насколько четко студент представляет себе направление работы и какой материал необходимо получить.

К числу основных материалов, которые необходимы для выполнения дипломной работы, относятся:

-сведения об организации (учреждении), на базе которого проводятся исследования;

-результаты психологического обследования лиц, являющихся объектом исследования;

- внешние критерии обследованных лиц (например, возраст, пол, образование и т.д.);

-индивидуальные психологические карты и т.д.;

-другие данные, вытекающие из темы дипломной работы.

Перед началом сбора практического материала для дипломной работы студенту рекомендуется составить календарный график проведения обследования и уточнить порядок получения необходимых материалов и их оформления для отчета о проделанной работе. Особое внимание следует обратить на оформление отчетных документов о проведении эксперимента (эмпирического исследования) - протоколов. При необходимости студент должен быть готов предоставить Государственной аттестационной комиссии протоколы и регистрационные листы с первичными материалами обследования.

Полученные в ходе психологического эксперимента данные подвергаются качественной и количественной обработке. Количественная обработка данных подразумевает обработку регистрационных листов и получение «сырых» значений по шкалам методик, перевод этих значений, если необходимо, в стандартные баллы – стены, Т-баллы, процентили, z-показатели и т.д.

Затем полученные данные подвергаются математико-статистическому анализу. Для этого могут быть использованы такие статистические показатели как средние величины, стандартные отклонения, средние ошибки, проценты. Исследователь должен помнить о том, что любое психическое явление подчиняется статистическим законам, и он должен доказать, с помощью статистики, что выявленные им закономерности действительно существуют. Для этого он может использовать критерии оценки значимости полученных различий между двумя и более выборками исследования, а не ограничиваться описанием полученных данных на уровне средних величин или процентов. Например, можно применять t-критерий Стьюдента для достаточно больших выборок параметрических показателей, U-критерий Манна-Уитни для малых выборок, φ -критерий Фишера для сравнения данных представленных в процентах и т.д. Кроме того, исследователь может применить и более сложные формы статистического анализа, например, корреляционный анализ, факторный анализ, регрессионный анализ и т.д.

Следует помнить, что за правильность приведенных в работе данных отвечает лично автор, поэтому если в ходе защиты или на предшествующих этапах будет установлено, что приведенные данные некорректны или обработаны не верно, что привело к формированию автором ложных выводов, или автор использовал при написании работы результаты эксперимента (эмпирического исследования), проведенного другим человеком, то такая работа снимается с защиты.

Качественная обработка данных представляет собой описание выявленных закономерностей, их интерпретацию и объяснение. Именно качественный анализ выступает в качестве основы для третьей главы квалификационной работы.