Обработка на емпирични данни – Студопедия

След като е събрал набор от данни, изследователят пристъпва към тяхната обработка, като получава информация от по-високо ниво, нареченарезултати. Той е като шивач, който е направил измервания (данни) и сега съпоставя всички фиксирани размери един с друг, привежда ги в интегрална система под формата на кройка и в крайна сметка под формата на една или друга дреха. Параметрите на фигурата на клиента са данните, а готовата рокля е резултатът. На този етап могат да се открият грешки в мерките, неясноти в съгласуването на отделни детайли на облеклото, което изисква нова информация и клиентът се кани за проба, където се правят необходимите корекции. Така е и в научните изследвания: „суровите“ данни, получени на предишния етап, чрез обработката им се въвеждат в определена балансирана система, която става основа за по-нататъшен смислен анализ, интерпретация и научни заключения и практически препоръки. Ако обработката на данни разкрие някакви грешки, пропуски, несъответствия, които възпрепятстват изграждането на такава система. След това те могат да бъдат елиминирани и попълнени чрез повторни измервания.

Обработката на данни е насочена към решаване на следните задачи:

1. Подреждане на изходния материал, превръщане на много данни в последователна система от информация, въз основа на която е възможно по-нататъшно описание и обяснение на обекта и предмета, които се изучават.

2. Откриване и отстраняване на грешки, недостатъци, пропуски в информацията.

3. Идентифициране на тенденции, модели и връзки, скрити от прякото възприемане.

4. Откриване на нови факти, които не са очаквани и не са забелязани по време на емпиричния процес.

5. Установяване степента на достоверност, достоверност и точност на събраните данни и получаване на тяхна база на научно обоснованирезултати.

Ако на предишните етапи има процес на увеличаване на различна информация (брой параметри, единични измервания, източници и т.н.), сега се наблюдава обратният процес - ограничаване на разнообразието, свеждане на данните до общи знаменатели, което позволява да се правят обобщения и да се прогнозира развитието на определени психични явления.

Разглежданият етап обикновено се свързва с обработка от количествен характер. Качествената страна на обработката на емпиричния материал по правило се подразбира или напълно се пропуска. Това очевидно се дължи на факта, че качественият анализ често се свързва с теоретичното ниво на изследване, което е присъщо на следващите етапи на изследване на обекта - обсъждане и интерпретация на резултатите. Изглежда обаче, че изследването с качествен характер има две нива: нивото на обработка на данни, където се извършва организационна и подготвителна работа за първично идентифициране и подреждане на качествените характеристики на обекта, който се изследва, и нивото на теоретично проникване в същността на този обект. Работата от първия тип е характерна за етапа на обработка на данните, а вторият - за етапа на интерпретиране на резултатите. Резултатът в този случай се разбира като резултат както от количествена, така и от качествена трансформация на първичните данни. Тогаваколичествената обработкае манипулация с измерените характеристики на изследвания обект (обекти), като неговите свойства са "обективирани" във външния вид.Качествената обработкае начин за предварително проникване в същността на даден обект чрез разкриване на неговите неизмерими свойства въз основа на количествени данни. Количествената обработка е насочена главно към формално, външно изследване на обекта, качествената - главно към съдържанието, неговата вътрешнаизучаване.

Качествената обработка естествено води до описание и обяснение на изследваните явления, което представлява следващото ниво на тяхното изследване, извършвано на етапа на интерпретация на резултатите.

Етапи на обработка на количествените данни:

1. Обработка на емпирични данни на ниво метод.

2. Изготвяне на таблица с първични емпирични данни.

3. Дигитализация. Мащабиране.

4. Приложение на първичната статистика. Проверка на разпределението за нормалност.

5. Прилагане на вторична статистика:

- избор на критерии за изпитване;

- формулиране на статистически хипотези;

- прилагане на критерия и определяне нивото на статистическа значимост;

- приемане на нулевата или алтернативна хипотеза.

Всички тези етапи се изучават подробно в курса "Основи на математическата статистика".

По-нататък резултатите от изследването се интерпретират и се формулират заключения.

Не намерихте това, което търсихте? Използвайте търсачката:

Деактивирайте adBlock! и обновете страницата (F5)наистина е необходимо