Interpretação e coleta de dados do processo de pesquisa em psicologia

Como as experiências podem ser usadas para coletar informações em pesquisa social. Saiba como as pesquisas, como entrevistas e questionários, podem ser usadas para coletar dados em pesquisa social. Estude como a análise de conteúdo é usada para coletar dados em pesquisa social.

Análise de resultados

É a ligação dos resultados da análise de dados com a hipótese da pesquisa, com as teorias e com o conhecimento existente e aceito.

Tipos de problemas que poderíamos ter com o Interpretações de determinados dados específicos: atenuação da escala de medição. À medida que as execuções que atingem sistematicamente ou nunca podem alcançar, os limites da escala de medição devem ser interpretados. Esse problema pode ser resolvido fazendo um estudo piloto, detectando essas falhas e expandindo a escala na nova interpretação.

Efeito do telhado. Se sempre tocarmos as pontuações mais altas. Efeito do solo. Se sempre tocarmos as pontuações mais baixas. Regressão de alfaiate. É um fenômeno indesejado que aparece em quase todas as investigações quando um estudo quantitativo é solicitado. É a tendência em emitir respostas próximas aos valores médios ou centrais quando as avaliações altas -são solicitadas. Pode nos levar a conclusões errôneas.

Os resultados Eles devem ser interpretado Sobre: ​​a magnitude do efeito obtido e as tendências ou regularidades observadas. Compare esses resultados com os obtidos por outros pesquisadores em obras semelhantes. Conclusões claras do trabalho realizado.

Coleta, análise de dados

Coleta de dados: através de observação sistemática, pesquisas e experimentos. Em mídia natural (estudo de campo) ou mídia artificial (situações criadas pelo pesquisador). Fatores de análise de dados a serem levados em consideração ao executar quatro tarefas de análise de dados: devemos decidir, embora sugerimos o ambiente duplo: estatística descritiva. Se ficarmos na amostra. Estatística inferencial. Se queremos inferir para a população usando probabilidade. Nível de medição de variáveis: nível de medição de intervalo ou razão. Tente medir no nível mais alto possível, pois isso inclui o baixo, mas não vice -versa. Problema que foi levantado e a maneira como os dados foram coletados. Um equilíbrio entre o possível e o conveniente deve sempre ser feito, para não ser inundado com análises diferentes. É aconselhável realizar um pluralismo sistemático "analítico": a sistemática implica que deve haver um plano detalhado com objetivos determinados para coletar e analisar dados.

Pluralismo (qualquer maneira de investigar tem suas limitações. Estes podem ser minimizados otimizando a análise, para a qual é necessário garantir várias formas de análise múltiplas e plurais. Esta pluralidade inclui dados não empíricos e desenvolvimentos puramente matemáticos ou teóricos. Tarefas Análise de dados: maneiras de resumir dados. Têm índices que retomam diferentes aspectos da distribuição. Índices de tendência central. Indicar o centro de uma distribuição.

Calcular:

• A média aritmética: adicionamos as pontuações e os dividimos pelo número deles. Por exemplo. (31+31+25+28+30)/5 = 29 Moda: a observação mais frequente é 31
• A mediana: ordenando as pontuações, a pontuação central é 30. Índices de variabilidade ou dispersão. Eles indicam como os dispers são os dados variáveis.
• Variação ou variação tendenciosa. Calculando as pontuações diferenciais (subtraindo a média de cada pontuação), com o quadrado, adicionando -os e dividindo -os entre o número deles. Por exemplo. S2S = / 5 = 5.2
• Variação não istada. Dividimos o número de casos menos um: por exemplo. Vi = / (5-1) = 6,5
• Desvio típico não criado. Desenhando a raiz quadrada da variação não criada (vi), por exemplo,. Dt = Ö VI = Ö 6.5 = 2,55
• Desvio tendencioso típico. Desenhando a raiz quadrada da variação ou variação tendenciosa (S2S) ex. Ss = Ö S2S = Ö 5.2 = 2,28 amplitude total da distribuição. Se o valor mínimo do valor máximo for subtraído. AT = 31 - 25 = 6
• Índices de assimetria. ¿É uma distribuição de pontuações simétricas?. Subtrair a moda média e dividir essa diferença entre o desvio tendencioso padrão. AS = (29 - 31) / 2.28 = -0,88 se for menor que zero, ou seja, negativo (há mais pontuações altas do que você desce) se for maior que zero, ou seja, positivo (há mais baixo pontuações do que alto)

Se for zero, é simétrico (uma parte da distribuição é um reflexo da outra) índices de ponto. ¿É uma distribuição de pontuações achatadas? Procurando padrões (regularidades ou diferenças) nos dados. Uma das melhores maneiras é a representação gráfica. Resultados de previsão, dependendo dos dados. Previsões explorando seus relacionamentos. Quando um padrão é reconhecido, a melhor maneira de resumir é através de uma função. Embora não passe por todos os pontos, ele nos oferece uma maneira mais simples, embora incompleta, para descrever os dados, além da natureza e intensidade das relações entre eles.

Generalizando a população da amostra. Generalize os resultados acima para campos mais amplos do que os da amostra inicial da qual começamos a fazer inferências à população com a ajuda da análise de dados descritiva aplicando probabilidade. Passamos por inferências para generalizar para os resultados da população.

Este artigo é meramente informativo, em psicologia-online, não temos poder para fazer um diagnóstico ou recomendar um tratamento. Convidamos você a ir a um psicólogo para tratar seu caso particular.

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