Interpretação e coleta de dados do processo de pesquisa em psicologia

Como os experimentos podem ser usados ​​para coletar informações na pesquisa social. Saiba como as pesquisas, como entrevistas e questionários, podem ser usadas para coletar dados em pesquisas sociais. Estudar como a análise de conteúdo é usada para coletar dados em pesquisa social.

Interpretação dos resultados

É a vinculação dos resultados da análise dos dados com a hipótese de pesquisa, com as teorias e com conhecimentos já existentes e aceitos..

Tipos de problemas o que poderíamos ter com o interpretações de certos dados específicos: Atenuação da escala de medição. Como devem ser interpretadas execuções que atingem sistematicamente ou nunca podem alcançar, os limites da escala de medição. Este problema pode ser resolvido fazendo um estudo piloto, detectando essas falhas e expandindo a escala na nova interpretação..

Efeito de telhado. Se sempre tocarmos as pontuações mais altas. Efeito chão. Se sempre tocarmos as pontuações mais baixas. Regressão à medida. É um fenômeno indesejado que aparece em quase todas as investigações quando uma sentença quantitativa é solicitada. É a tendência de emitir respostas próximas aos valores médios ou centrais quando são solicitadas avaliações de alto nível. Isso pode nos levar a conclusões erradas.

Os resultados deve ser interpretado quanto a: magnitude do efeito obtido e as tendências ou regularidades observadas. Compare esses resultados com aqueles obtidos por outros pesquisadores em trabalhos semelhantes. Conclusões claras do trabalho realizado.

Coleta, análise de dados

Coleta de dados: Por meio de observação sistemática, pesquisas e experimentos. Em ambientes naturais (estudo de campo) ou em meios artificiais (Situações criadas pelo pesquisador). Análise de dados Fatores a serem levados em conta ao realizar as quatro tarefas de análise de dados: Devemos decidir, apesar de sugerirmos o ambiente duplo: Estatística Descritiva. Se ficarmos na amostra. Estatísticas inferenciais. Se quisermos inferir para a população usando probabilidade. Nível de medição das variáveis: Nível de medida de intervalo ou razão. Tente medir no nível mais alto possível, pois eles incluem o baixo, mas não o contrário. Problema que foi levantado e a maneira pela qual os dados foram coletados. Um equilíbrio deve sempre ser feito entre o possível e o conveniente, de modo a não ser inundado com análises diferentes. É aconselhável realizar um pluralismo sistemático "analítico": A sistemática implica que deve haver um plano detalhado com objetivos específicos para coletar e analisar dados.

Pluralismo (qualquer forma de pesquisa tem suas limitações.) Estas podem ser minimizadas pela otimização da análise, para a qual é necessário buscar formas múltiplas e plurais de análise. Essa pluralidade inclui aquelas referentes a dados não-empíricos e desenvolvimentos puramente matemáticos ou teóricos.. Tarefas de análise de dados: formas de resumir dados. Tem índices que resumem diferentes aspectos da distribuição. Índices de tendência central. Indique o centro de uma distribuição.

Calcule:

• A média aritmética: Adicionamos as pontuações e as dividimos pelo nº delas. Ex. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Moda: A observação mais frequente é 31
• A mediana: classificando os escores, a pontuação central é 30. Variabilidade ou índices de dispersão. Indique como estão dispersos os dados da variável.
• Variância ou variância tendenciosa. Calcular os escores diferenciais (subtraindo a média de cada escore), elevando-os ao quadrado, somando-os e dividindo-os entre os nº delas. Ex. S2s = / 5 = 5,2
• Variação imparcial Nós dividimos o nº dos casos, exceto um: Exemplo VI = / (5-1) = 6,5
• Desvio padrão imparcial Removendo a raiz quadrada da variância imparcial (VI), por exemplo, DTI = Ö VI = Ö 6,5 = 2,55
• Desvio padrão enviesado. Tomando a raiz quadrada da variância ou variância tendenciosa (S2s) Ex. Ss = S2s = Ö 5,2 = 2,28 Amplitude total da distribuição. Se o valor mínimo do valor máximo é subtraído Ej. AT = 31 - 25 = 6
• Índices de assimetria. ¿É uma distribuição de pontuação simétrica? Subtraindo a moda da média e dividindo essa diferença entre o desvio padrão enviesado. Como = (29 - 31) / 2,28 = -0,88 Se for menor que zero, ou seja, negativo (há mais pontuações altas do que baixas) Se for maior que zero, ou seja, positivo (há mais pontuações baixas do que alta)

Se for zero, é simétrico (uma parte da distribuição é um reflexo da outra).. ¿É uma distribuição de pontuação achatada? Procurando por padrões (regularidades ou diferenças) nos dados. Uma das melhores formas é a representação gráfica. Previsão de resultados com base nos dados. Previsões explorando seus relacionamentos. Quando um padrão é reconhecido, a melhor maneira de resumi-lo é por meio de uma função. Embora não passe por todos os pontos, ela nos oferece uma maneira mais simples, embora incompleta, de descrever os dados, bem como a natureza e a intensidade das relações entre eles..

Generalizando a população da amostra. Generalize os resultados anteriores para campos mais amplos do que os da amostra inicial, a partir dos quais começamos a fazer inferências para a população com a ajuda da análise descritiva dos dados, aplicando a probabilidade. Passamos por inferências para generalizar para resultados populacionais.