Моделите използват количествен анализ. Количествен и качествен анализ. Количествен анализ на времевите серии

Понятията за количествени и качествени методи в психологията

Определяйки методите като начини на познание, С.Л. Рубинщайн отбеляза, че методологията трябва да бъде съзнателна и да не се превръща във форма, механично наложена върху конкретното съдържание на науката. Обмислете въпроса доколко са познаващи пътища в психологията и как изследователите разбират и дефинират количествените и качествените методи.

Като основни психологически методи S.L. Рубинщайн в "Основи на общата психология" назовава наблюдение, експеримент, методи за изследване на продуктите на дейността. Този списък не включва количествени методи.

През 70-те години на миналия век се появява втората класификация на методите на психологическото изследване, създадена от Б.Г. Ананиев.

Той разграничава следните групи методи:

1. Организационна;
2. емпиричен;
3. Методи за обработка на данни;
4. Методи за тълкуване.

Количествените и качествените методи бяха класифицирани като методи за обработка на данни. Той определя количествените методи като математически и статистически методи за обработка на психологическа информация, а качествените методи са описание на онези случаи, които най-пълно отразяват видовете и вариантите на психичните явления и са изключение от общите правила.

Класификация B.G. Ананиев беше критикуван от представителя на ярославското училище V.N. Дружинин, предлагайки своя собствена класификация.

По аналогия с други науки той разграничава три класа методи в психологията:

1. емпиричен;
2. Теоретичен;
3. Тълкувателен.

Качествените и количествените методи също не са посочени отделно в класификацията, но се приема, че са поставени в раздела за емпирични методи, което се различава от класификацията на Б.Г. Ананиев. Значително допълнена класификацията на Б.Г. Ананиева, представител на Ленинградската школа на психолозите V.V. Никандров. Той класифицира количествените и качествените методи като неемпирични методи в съответствие с критерия „поетапен психологически процес”. Под неемпирични методи авторът разбира „изследователски методи на психологическа работа извън контакта на изследователя и индивида.

В допълнение към останалите разлики в класификациите на S.L. Рубинщайн и Б.Г. Ананиев, има терминологични несъответствия в разбирането на количествените и качествените методи.

Точно определение на тези методи не е дадено в трудовете на V.V. Никандров. Той дефинира качествените методи функционално, от гледна точка на резултата, и ги нарича:

1. Класификация;
2. Типология;
3. Систематизация;
4. периодизация;
5. Психологическа казуистика.

Той заменя количествения метод с дефиницията за количествена обработка, която е насочена главно към формално, външно изследване на обекта. Като синоними на V.V. Никандров използва изрази като количествени методи, количествена обработка, количествено изследване. Авторът се позовава на основните количествени методи методи на първична и вторична обработка.

Така проблемът за терминологичната неточност е доста актуален и придобива нов смисъл, когато изследователите се стремят да припишат количествени методи към новите научни раздели „Психометрия” и „Математическа психология”.

Причини за терминологични несъответствия

Има редица причини, поради които в психологията няма строго определение за количествени и качествени методи:

• Количествените методи в рамките на домашната традиция не са получили еднозначно строго определение и класификация и това говори за методологически плурализъм;
• Количествените и качествените методи в традицията на ленинградската школа се разглеждат като неемпиричен етап на изследване. Московската школа интерпретира тези методи като емпирични и ги издига до статуса на методологически подход;
• В терминологичното объркване на понятията количествено, формално, количествено, математически и статистически има конвенционализъм, който се е развил в психологическото общество по отношение на дефинирането на тези количествени и качествени методи;
• Взаимствайки от американската традиция за разделяне на всички методи на количествени и качествени методи. Количествените методи, по-точно изследванията, включват изразяване и измерване на резултатите в количествено отношение. Качествените методи се разглеждат като „хуманитарни” изследвания;
• Определението на еднозначно място и съотношението на количествените и качествените методи най-вероятно води до факта, че количествените методи са подчинени на качествените методи;
• Съвременната теория на метода се отдалечава от класификацията на методите само на една основа и стриктно определение на процедурата на метода. Методолозите разграничават три направления в теорията:
  1. Усъвършенстване на традиционния емпиричен модел;
  2. Критика на емпиричния количествен модел;
  3. Анализ и тестване на алтернативни изследователски модели.
• Различните посоки в развитието на теорията на метода разкриват тенденция изследователите да гравитират към качествени методи.

Количествени методи

Целта на практическата психология не е да установява модели, а да разбира и описва проблемите, така че използва както качествени, така и количествени методи.

Количествените методи са техники за обработка на цифрова информация, тъй като имат математически характер. Количествените методи като категоризирано наблюдение, тестване, анализ на документи и дори експеримент предоставят информация за диагностициране на проблем. Ефективността на работата се определя на последния етап. Основната част от работата - разговори, обучения, игри, дискусии - се извършва с помощта на качествени методи. От количествените методи тестването е най-популярно.

Количествените методи се използват широко в научните изследвания и в социалните науки, например при проверка на статистически хипотези. Използват се количествени методи за обработка на резултатите от масовите проучвания на общественото мнение. За да създават тестове, психолозите използват апарата за математическа статистика.

Методите за количествен анализ са разделени на две групи:

1. Методи за статистическо описание. Като правило те са насочени към получаване на количествени характеристики;
2. Методи за статистически изводи. Те позволяват правилно да се разширят получените резултати към цялото явление, да се направи извод от общ характер.

С помощта на количествени методи се идентифицират устойчиви тенденции и се изграждат техните обяснения.

Недостатъците на метода за количествен контрол са свързани с неговите ограничения. Тези методи за оценка на знанията в областта на обучението по психология могат да се използват само за междинен контрол, проверка на знанията по терминология, експериментални изследвания в учебника или теоретични концепции.

Качествени методи

Повишен интерес и популярност, качествените методи набират едва напоследък, което е свързано с изискванията на практиката. В приложната психология обхватът на качествените методи е много широк:

• Социалната психология извършва хуманитарна експертиза на социални програми – пенсионна реформа, реформа на образованието, здравеопазване – използвайки качествени методи;
• Политическа психология. Тук са необходими качествени методи за изграждане на адекватна и ефективна предизборна кампания, за формиране на положителен имидж на политиците, партиите и цялата система на държавната администрация. Тук важни ще бъдат не само количествените показатели на рейтинга на доверие, но и причините за този рейтинг, начините за промяната му и т.н.
• С помощта на качествени методи психологията на масмедиите изследва степента на доверие към едно или друго печатно издание, конкретни журналисти и програми.

Следователно решаваща роля в развитието на качествените методи в психологията изигра необходимостта от диалог между психологическата наука и различни области на практическата дейност.

Качествените методи са фокусирани върху анализа на информацията, която се представя предимно в вербална форма, така че има нужда от компресиране на тази вербална информация, т.е. получете го в по-компактна форма. В този случай кодирането действа като основна техника за компресиране.

Кодирането включва подбор на семантични сегменти от текста, тяхното категоризиране и реорганизация.

Примери за компресиране на информация са схеми, таблици, диаграми. По този начин кодирането и визуалното представяне на информацията са основните методи за качествен анализ.

За да извършим количествен анализ на диаграмите, ние изброяваме индикаторите на модела:

Брой блокове на диаграмата - н;

Ниво на разлагане на диаграмата − Л;

Баланс на графиката - V;

Броят на стрелките, свързани към блока е - А.

Този набор от фактори се прилага за всяка диаграма на модела. По-долу ще бъдат изброени препоръки за желаните стойности на факторите на диаграмата.

Необходимо е да се стремим да гарантираме, че броят на блоковете на диаграмите на по-ниските нива ще бъде по-малък от броя на блоковете на родителските диаграми, т.е. с увеличаване на нивото на разлагане, коефициентът ще намалее . По този начин намаляването на този коефициент показва, че когато моделът се разлага, функциите трябва да бъдат опростени, следователно броят на блоковете трябва да намалее.

Графиките трябва да са балансирани. Това означава, че в рамките на една диаграма ситуацията, показана на фиг. 14: Работа 1 има значително повече входящи и контролни стрелки, отколкото изходящи. Трябва да се отбележи, че тази препоръка може да не се прилага в модели, описващи производствени процеси. Например, когато се описва процедура на сглобяване, един блок може да включва много стрелки, описващи компонентите на продукт, и една стрелка може да излезе - готовия продукт.

Ориз. 14. Пример за небалансирана диаграма

Нека представим фактора на баланса на графиката:

.

Необходимо е да се стремим към K b,беше минимумът за графиката.

В допълнение към анализа на графичните елементи на диаграмата е необходимо да се вземат предвид имената на блоковете. За оценка на имената се съставя речник на елементарните (тривиални) функции на симулираната система. Всъщност функциите на разлагането на диаграмите от по-ниско ниво трябва да попаднат в този речник. Например, за модел на база данни функциите „намери запис“, „добавяне на запис към базата данни“ може да са елементарни, докато функцията „регистрация на потребител“ изисква допълнително описание.

След формиране на речника и съставяне на пакет от системни диаграми е необходимо да се разгледа по-ниското ниво на модела. Ако показва съвпадение между имената на блоковете от диаграми и думите от речника, това означава, че е постигнато достатъчно ниво на разлагане. Коефициентът, който отразява количествено този критерий, може да се запише като L*Cе продукт на нивото на модела по броя на съвпаденията на имена на блокове с думи от речника. Колкото по-ниско е нивото на модела (повече L),толкова по-ценно е съвпадението.

Методология на DFD

Методологията на DFD се основава на изграждането на модел на анализираната АИС - проектирана или реално съществуваща. Основният инструмент за моделиране на функционалните изисквания на проектираната система са диаграмите на потока от данни (DFD). В съответствие с тази методология, системният модел се дефинира като йерархия от диаграми на потока от данни. С тяхна помощ изискванията се разделят на функционални компоненти (процеси) и се представят като мрежа, свързана с потоци от данни. Основната цел на тези инструменти е да покажат как всеки процес трансформира своите входове в изходи и да разкрие връзките между тези процеси.

Компонентите на модела са:

диаграми;

Речници на данни;

Спецификации на процеса.

DFD диаграми

Диаграмите на потока от данни (DFD - Data Flow Diagrams) се използват за описване на работния процес и обработката на информация. DFD представлява моделна система като мрежа от взаимосвързани дейности, които могат да се използват за по-визуално показване на текущите операции на работния процес в корпоративните системи за обработка на информация.

DFD описва:

Функции за обработка на информация (работи, дейности);

Документи (стрелки, стрелки), обекти, служители или отдели, които участват в обработката на информация;

Таблици за съхранение на документи (съхранение на данни, съхранение на данни).

BPwin използва нотация на Gein-Sarson за начертаване на диаграми на потока от данни (Таблица 4).

Нотация на Гейн-Сарсон

Таблица 4

В диаграмите функционалните изисквания са представени от процеси и магазини, свързани с поток от данни.

външен субект- материален обект или индивид, т.е. субект извън системния контекст, който е източник или приемник на системни данни (например клиент, персонал, доставчици, клиенти, склад и т.н.). Името й трябва да съдържа съществително. Предполага се, че обектите, представени от такива възли, не трябва да участват в никаква обработка.

Система и подсистемапри изграждането на сложен модел на ИС той може да бъде представен в най-общ вид на контекстна диаграма като една система като цяло или може да бъде разложен на множество подсистеми. Номерът на подсистемата служи за идентифицирането му. В полето за име се въвежда името на системата под формата на изречение с тема и съответните определения и допълнения.

процесиса предназначени да произвеждат изходни потоци от входни потоци в съответствие с действието, определено от името на процеса. Това име трябва да съдържа неопределен глагол, последван от обект (например изчисляване, проверка, създаване, получаване). Номерът на процеса служи за идентифицирането му, както и за препращане към него в диаграмата. Този номер може да се използва във връзка с номера на диаграмата, за да се осигури уникален индекс на процеса в целия модел.

Потоци от данни– механизми, използвани за моделиране на трансфера на информация от една част на системата към друга. Потоците в диаграмите са представени с именувани стрелки, чиято ориентация показва посоката на информационния поток. Понякога информацията може да се движи в една посока, да бъде обработена и върната обратно към източника си. Такава ситуация може да се моделира или от два различни потока, или от един - двупосочен.

Като щракнете върху бутона "Изтегляне на архив", вие ще изтеглите безплатно необходимия ви файл.
Преди да изтеглите този файл, запомнете онези добри есета, контролни, курсови, тези, статии и други документи, които не са поискани на вашия компютър. Това е ваша работа, тя трябва да участва в развитието на обществото и да е в полза на хората. Намерете тези произведения и ги изпратете в базата знания.
Ние и всички студенти, специализанти, млади учени, които използват базата от знания в своето обучение и работа, ще Ви бъдем много благодарни.

За да изтеглите архив с документ, въведете петцифрено число в полето по-долу и кликнете върху бутона "Изтегляне на архив"

Подобни документи

Задачи, функции и структура на филиала на университета. Оценка на информационните потоци и UML моделиране. Анализ на структурата на информационната система и навигационната система. Проектиране на база данни, физическа реализация и тестване на информационната система.

дисертация, добавена на 21.01.2012г


Проектиране на модел на информационна система „Хотел” в стандарт IDEF0. Разработване на диаграма на потока от данни (Data Flow Diagramming), предназначена да описва работния процес и обработката на информация. Създаване на диаграма на декомпозиция в нотация IDEF3.

курсова работа, добавена на 14.12.2012


Анализ на структурата и управлението на предприятието. Функции, дейности, организационни и информационни модели на предприятието, оценка на степента на автоматизация. Перспективи за развитие на автоматизирани системи за обработка и управление на информация в предприятието.

доклад за практиката, добавен на 09/10/2012


Създаване на автоматизирана система за регистриране на поръчки и тяхното изпълнение в строителна фирма за ремонт на апартаменти. Общи изисквания към информационната система. Проектиране на структура на базата данни. Изграждане на ER диаграма. Внедряване на информационната система.

курсова работа, добавена на 24.03.2014


Разработване на концептуален модел на система за обработка на информация за възел за превключване на съобщения. Построяване на структурни и функционални блокови схеми на системата. Програмиране на модел на език GPSS/PC. Анализ на икономическата ефективност на резултатите от симулацията.

курсова работа, добавена на 04.03.2015


Разработване на софтуер за въвеждане, съхраняване, редактиране и получаване на информация за материали, клиенти, поръчки, отчитане на разходи и приходи на строителна фирма. Изучаване на предметната област; изграждане на диаграма на потоци от данни, структура на базата данни.

курсова работа, добавена на 21.09.2015


Описание на характеристиките на функционирането на магазина. Проектиране на системата: инфологично моделиране и диаграма на потока от данни. Моделиране и софтуерно внедряване на информационната система. Дизайн на потребителския интерфейс.

курсова работа, добавена на 18.02.2013

Качествените и количествените методи са инструмент за определена работа с данни, тяхното записване и последващ анализ.

Качествени методиса насочени към събиране на качествени данни и последващия им качествен анализ с помощта на подходящи техники и техники за извличане на смисъл; количествени методиса средство за събиране на числени данни и последващия им количествен анализ с помощта на методите на математическата статистика (фиг. 3.1).

Ориз. 3.1.

Съответно, качественото изследване може да бъде определено като изследване, което използва предимно качествени методи, докато количественото изследване може да се дефинира като изследване, изградено върху преобладаващото използване на количествени методи.

Изглежда очевидно да се определи вида на изследването чрез съответния тип методи. Не всички автори обаче дефинират качествените и количествените изследвания по този начин и различните им интерпретации могат да бъдат намерени в методическата литература. Действително, редица автори (виж например: Semenova, 1998; Strauss, Corbin, 2007) характеризират качествените изследвания като тези, в които се използват неколичествени методи за събиране на данни, а анализът на данните се извършва с помощта на различни качествени интерпретативни процедури, без да включват изчисления и методи.математическа статистика. В други ръководства, посветени на качественото изследване (най-известният сред тях: Handbook of Qualitative Research..., 2008), наред с изключително качествените (феноменологични, дискурсно-аналитични, наративни, психоаналитични) методи се използва т.нар. Q-методология анализирани, при което събиране на числени данни и техния количествен анализ. Q-методологията обикновено се противопоставя на "R-методологията". R-методологията използва обективни индикатори на тестове, въпросници, рейтингови скали, които отразяват конструктите, създадени от самия изследовател - именно тези обективни показатели са подложени на процедурата по математическа обработка в R-методологията (например чрез факторен анализ процедури). Q-методологията от своя страна е насочена към получаване на субективни данни. Тя се основава на процедурата за Q-сортиране: субектите са помолени да сортират определен набор от твърдения (като правило, получени от самите тях в резултат на специална анкета или процедура на интервю), разпределяйки тези твърдения по предварително организиран континуум определен от някакъв мащаб. Субектите сортират твърденията според собствената си субективна оценка, като по-нататък матрицата на тези субективни оценки се обработва чрез многовариантни статистически методи. Както вече споменахме, процедурите на Q-методологията са включени в ръководствата за качествени изследвания, въпреки факта, че включват получаване на количествени данни и прилагане на статистически методи. Авторите смятат, че Q-методологията е една от възможните алтернативи на основното "обективно" психологическо изследване и тъй като именно посоката на качественото изследване въплъщава духа на когнитивните алтернативи, се обсъжда Q-методологията, базирана на количествени методи. в контекста на качественото изследване.

Както може да се види, тълкуването на качествените и количествените изследвания не винаги е строго обвързано с видовете методи, използвани в изследванията. Много често особеностите на организацията на изследванията служат като конститутивен признак за разделянето на качествените и количествените изследвания. Проблемът за разграничаването на различните видове изследвания от гледна точка на тяхната организация ще бъде разгледан в следващия параграф. За да избегнем объркване тук, предлагаме да се спрем на това в началото на параграфа. методиченопределяне на качествено и количествено изследване като изградено върху преобладаващото приложение на определен тип методи. Качествените изследвания се занимават основно с качествени данни и качествени методи за техния анализ, количествените изследвания се занимават с количествени данни и техния количествен анализ.

Количествен (математико-статистически) анализ- набор от процедури, методи за описание и преобразуване на изследователски данни, базирани на използването на математически и статичен апарат.

Количествен анализпредполага способност за третиране на резултатите като числа - прилагане на методи за изчисление.

Вземане на решение за количествен анализ, можем веднага да се обърнем към помощта на параметрична статистика или първо да извършим първични и вторичниобработка на данни.

На етапа на първична обработкаса решени две основни задачи: въвеждамполучените данни във визуална, удобна форма за предварителен качествен анализ под формата на подредени серии, таблици и хистограмии приготви седанни за прилагане на специфични методи вторична обработка.

поръчване(подреждане на числата в низходящ или възходящ ред) ви позволява да подчертаете максималната и минималната количествена стойност на резултатите, да оцените кои резултати са най-често срещани и т.н. Набор от показатели от различни психодиагностични методи, получени за група, е представен под формата на таблица, в редовете на която са разположени данните от проучването на един субект, а в колоните - разпределението на стойностите на един индикатор над пробата. лентова графикае честотното разпределение на резултатите в диапазон от стойности.

На сцената вторична обработка се изчисляват характеристиките на предмета на изследване. Анализ на резултатите вторична обработкани позволява да предпочетем набора от количествени характеристики, които ще бъдат най-информативни. Предназначение на сцената вторична обработка се състои не само при получаване на информацияно също при изготвяне на данни за възможна оценка на надеждността на информацията.В последния случай се обръщаме за помощ параметрична статистика.

Видове методи на математико-статичен анализ:

Методите на дескриптивната статистика са насочени към описване на характеристиките на изследваното явление: разпространение, комуникационни характеристики и др.

Методите за статичен извод служат за установяване на статистическата значимост на данните, получени по време на експериментите.

Методите за преобразуване на данни са насочени към трансформиране на данни с цел оптимизиране на тяхното представяне и анализ.

Към количествени методи за анализ и интерпретация (трансформация) на даннивключват следното:

Първична обработка на "сурови" оценкиЗа създаване на възможност за използване на непараметрична статистика се използват два метода: класификация(разделяне на обекти в класове по някакъв критерий) и систематизация(подреждане на обекти в рамките на класове, класове помежду си и набори от класове с други набори от класове).