Organizarea colectiei de date

1.     Evaluarea si masurarea in psihologie

Datele obtinute prin diferite forme de investigare psihologica, fie se prezinta sub forma numerica, fie trebuie aduse, printr-o operatie specifica, la o forma numerica.

Sub presiunea cerintelor de ordin teoretic si practic, noi trebuie sa masuram. Masurarea prezinta o anumita gradatie (de la un minim la un maxim). Aceasta gradatie se numeste, uneori, scala.

O a doua modalitate este atribuirea de ranguri (=pozitia intr-o ierarhie).

In aceste masuratori se intra cu scoruri, adica cu numarul de puncte obtinut la un test. Scorul nu indica pozitia individului in grup (al catelea este).

Tipuri de scale:

a)     Scalele nominale (sau calitative) - reprezinta primul nivel al masuratorii; se folosesc in mod curent, in observatie si in anchete

- se repartizeaza datele dupa o serie de nume sau categorii.

Exemplu:

Sunteti de acord cu .? Da

Nu

Denumim clase de echivalenta, iar in ele avem o distributie, efective, frecvente. Datele, efectivele brute nu ne spun nimic, de aceea ele trebuie transformate in frecvente prin regula de 3 simpla.

Aceste date pot fi reprezentate intr-o histograma.

b)     Scalele ordinale reprezinta nivelul obisnuit de masurare in psihologie; intre elementele pe care le masuram se stabilesc relatii de ordine. Pe baza lor, se stabilesc elemente, ierarhii, in raport cu un anumit criteriu, cu o anumita caracteristica.

Aici intra:

distributia dupa rang;

scalele de apreciere a performantelor;

Exemplu: A = foarte bun

B = bun

C = mediu

D = slab

E = foarte slab

Si aceste scale pot fi reprezentate intr-o histograma.

c)      Scalele de intervale in acest caz avem si marimile exacte ale

intervalelor, a distantelor care separa toate elementele, o unitate de masura comuna si constanta

Acest tip de scala se realizeaza mai usor in domeniu psihofiziologiei (de exemplu in masurarea timpului de reactie).

Se mai foloseste si in utilizarea unor performante in domeniul psihologiei industriale.

d)     Scalele hiperordinale (scale de proportii) - in mod real, acestea

pleaca de la "0", adica de la un punct de geneza.

Acest tip de scale sunt mai greu de realizat in psihologie.

Se lucreaza mai mult cu scalele nominale, ordinale si scalele de intervale.

!!! De retinut doua concepte:

domeniul de variatie = registrul de valori posibile.

Domeniul de definitie = multimea de indivizi susceptibili de a avea respectiva caracteristica.

2.     Colectia de date brute

Exemplu: Starea de tensiune psihica, anxietatea, produce modificari in rezultatele obtinute la un test de inteligenta?

Intr-un experiment ipotetic, grupul neutru a obtinut urmatoarele rezultate:

Grupul S1=11; S2=10; S3=16; S4=13;

Neutru S5=11; S6= 9; S7=13; S8=17;

Grupul S 9 = 9; S10=10; S11=16; S12=10;

Anxios S13=10; S14=10; S15=17; S16=14.

Ne intereseaza:

1)     daca grupul neutru este diferit de grupul anxios;

2)     daca dispersia rezultatelor este mai mare in cadrul grupului anxios;

3)     ce rol joaca diferentele individuale;

4)     diferentele constatate pot fi generalizate?

Asadar, colectia de date trebuie organizata!

3.     Ordonarea si gruparea datelor

a)     Distributii de efective

Intr-un experiment, s-au obtinut urmatoarele rezultate:

S1=5; S2=2; S3=5; S4=3; S5=6; S6=8; S7=5; S8=7; S9=6; S10=4; S11=3; S12=7; S13=5; S14=5; S15=6; S16=4; S17=7; S18=4; S19=5; S20=6; S21=6; S22=4; S23=8; S24=5;

Distributie de efective

N = 24

X

X

X X

X X Protocol siste-

matizat

X X X

X X X X X

X X X X X X

1 2 3 4 5 6 7 8

Sistematizarea, clasificarea unui protocol, constituirea colectiei de date reprezinta proceduri statistice, liminare (minimale), si ele fac parte din statisticele descriptive.

Datele pot fi reprezentate in tabele, grafice.

Datele de mai sus pot fi distribuite si dupa rang (ordonare in ordinea rangurilor).

O a treia modalitate ar fi gruparea datelor in clase.

Notam numarul de clase cu k (intervalul de grupare).

= k, unde n = numarul de grupe.

Exemplul 1:

Avand date ce variaza (intinderea variatiei de la 4 la 24) vrem sa le grupam in clase. Pentru aceasta trebuie sa stabilim intervalul de grupare.

k =   = 4 intervalul de grupare.

Atentie: Este de preferat ca numarul grupelor sa fie impar.

In I grupa intra valorile: 4; 5; 6; 7; (4 - 7)

In a II-a grupa intra valorile: 8; 9; 10; 11; (8 - 11)

In a III-a grupa intra valorile; 12; 13; 14; 15; (12 - 15)

In a IV-a grupa intra valorile: 16; 17; 18; 19; (16 - 19)

In a V-a grupa intra valorile: 20; 21; 22; 23.

Exemplul 2:

Avem urmatoarele date:

16 10 10 24 15 13 205 13 139 12 20 16 13 19

4 14 9 16 13 15 22 11 17 11 15 17 12 136 11

15 17 12 13 6 11 12 14 23 14 23 14 11 13 21 8

10 5 147 8 18 15 13 14 17 8.

Xmax = 24

k = = 4.2 5

Xmin = 4

45 6 7 8

9 10 11 12 13

14      15 16 17 18

19      20 21 22 23

24

In cazul in care nu se precizeaza numarul de intervale se aplica formula lui STURGES:

k = , unde N = numarul de cazuri.

Folosirea acestei formule presupune accesul la o tabela de logaritmi, dar de obicei se lucreaza cu un numar de grupe precizat.

Pe baza datelor mentionate mai sus, se distribuie pe clase, si apoi se determina efectivele fiecarei clase.

In exemplul ales, daca vom lucra cu 7 clase 21/7 = 3 sau 21/8 = 2.6, care se rotunjeste; limitele claselor indica prima si ultima valoare intreaga pe care o include. Adica de la 3 la 5. Nu se stabilesc clase de tipul 3-6, 6-8.

Daca in determinarea unor clase avem o valoare care poate sa faca parte din doua clase consecutive, se incepe de la 0.1.

3 6 :prima clasa

6.01 . : a doua clasa s.a.m.d.

In exemplul dat mai sus stabilim numarul de clase ca fiind 7 sau 8 k=3;

N = 51 (numarul de subiecti)

X                         X_I Efective n

3 - 5                   4 /// 3 n= numarul de cazuri;

6 - 8                   7 ///// 5

9 - 11   10 ///////// 9

12 - 14 13 /////////////// 16

15 - 17 16 ////////// 10

18 - 20 19 //// 4

21 - 23 22 /// 3

24 - 25 25 / 1

b) Distributie de frecvente - daca ne intereseaza sa vedem proportia raspunsurilor in multimea de date.

Pe baza formulei unde 51...100%, se aplica formula pentru a stabili frecventa in fiecare clasa.

Pe baza acestei distributii se intrunesc tabele, grafice.      

4.     Condensarea datelor in tabele si grafice

a)     Reprezentari tabelare

Pentru intocmirea unui tabel:

un titlu de prezentare clar si concis;

in cadrul unei lucrari, tabelele se numeroteaza;

daca sunt necesare explicatii sau note suplimentare, acestea vor fi incorporate imediat sub titlu sau imediat sub tabel.

Exemplu:

Tabel 2.6

Media raspunsurilor la chestionarul X

61         4.6

62 7.2

63     8.5

In tabelele lungi, cu coloane, avand multe date, grupam datele cate 5 (sau 10), lasand intre ele un spatiu mai mare.

De obicei, prima si ultima linie a tabelului se dubleaza.

Exemplu:

Pentru durata retinerii unui material prezentat la 3 grupuri de cursanti:

N1 = 35 - prin retroproiector

N2 = 30 - film animat

N3 = 40 - expunere.

Dupa expunerea la material, s-a aplicat un test de cunostinte T1 cu 10 intrebari, cu raspunsuri la alegere, si dupa doua luni s-a mai aplicat un test, T2.

Datele de mai sus pot fi inglobate in urmatorul tabel:

Raspunsuri la testele de cunostinte Tabelul 2.5

Metoda                          N T1 T2

Retroproiector (A) 35 280 210

Film animat (B) 30 270 225

Expunere ( C)                40 300 100

Rezultatele nu sunt comparabile - ca interpretare - pentru ca efectivele sunt inegale; pentru a compara datele unui astfel de experiment, se calculeaza procentul de exactitate, notat cu E.

E= numarul de raspunsuri corecte x100

numarul maxim de puncte

unde numarul maxim de puncte = nr. de subiecti x nr maxim de puncte al testului.

Calculand, in exemplul nostru de mai sus, obtinem:

A: E_A1 = =80

E_A2 =   

B: E_B1 =

E_B2 =

C: E_C1 =

E_C2 =

Tabelul devine:

Raspunsurile corecte la testele de cunostinte Tabelul 2.6

(in procentaje de exactitate)

Metoda N T1 T2

A 25 80 60

B 30 90 75

C 40 75 40

Asadar, acum putem afirma ca cea mai buna metoda s-a dovedit a fi filmul animat.

Plecand de la datele sistematizate, putem reprezenta grafic ansamblul de date. Pentru aceasta se traseaza histograma.

Exemplu: trasam histograma tabelului de la pagina 22.

Unde, 3 = intervalul 3 - 5;

4 = intervalul 6 - 8;

5 = intervalul 9 - 11;

6 = intervalul 12 - 14;

7 = intervalul 15 - 17;

8 = intervalul 18 - 20;

9 = intervalul 21 - 23;

10 = intervalul 24 - 25.

Se pot obtine mai multe distributii:

normale (simetrice) - curba lui Gauss

asimetrice

in forma de i

Datele mai pot fi reprezentate si sub forma unor diagrame de structura

sau sub forma unor diagrame de comparatie.

Vom reda, mai jos, diagrama de comparatie a exemplului anterior.

Unde, 1 = metoda A (retroproiector);

2 = metoda B (film animat);

3 = metoda C (expunere);