Interpretasi dan pengumpulan data dari proses penelitian dalam psikologi

Bagaimana eksperimen dapat digunakan untuk mengumpulkan informasi dalam penelitian sosial. Pelajari bagaimana survei, seperti wawancara dan kuesioner, dapat digunakan untuk mengumpulkan data dalam penelitian sosial. Pelajari bagaimana analisis konten digunakan untuk mengumpulkan data dalam penelitian sosial.

Interpretasi hasil

Ini adalah menghubungkan hasil analisis data dengan hipotesis penelitian, dengan teori-teori dan dengan pengetahuan yang sudah ada dan diterima.

Jenis masalah apa yang bisa kita miliki dengan interpretasi data spesifik tertentu: Atenuasi skala pengukuran. Karena mereka harus ditafsirkan eksekusi yang mencapai secara sistematis atau tidak pernah bisa mencapai, batas skala pengukuran. Masalah ini dapat diselesaikan dengan melakukan studi percontohan, mendeteksi kegagalan ini dan memperluas skala dalam interpretasi baru.

Efek atap. Jika kita selalu menyentuh skor tertinggi. Efek lantai. Jika kita selalu menyentuh skor terendah. Regresi untuk diukur. Ini adalah fenomena yang tidak diinginkan yang muncul di hampir semua investigasi ketika penilaian kuantitatif diminta. Ini adalah kecenderungan untuk memancarkan tanggapan yang dekat dengan nilai rata-rata atau pusat ketika evaluasi high-end diminta. Ini bisa membawa kita pada kesimpulan yang salah.

Hasilnya harus menjadi ditafsirkan adapun: Besarnya efek yang diperoleh dan kecenderungan atau keteraturan yang diamati. Bandingkan hasil ini dengan yang diperoleh oleh peneliti lain dalam pekerjaan serupa. Kesimpulan yang jelas dari pekerjaan yang dilakukan.

Pengumpulan, analisis data

Pengumpulan data: Melalui pengamatan sistematis, survei, dan eksperimen. Di lingkungan alami (studi lapangan) atau di media buatan (Situasi dibuat oleh peneliti). Analisis data Faktor-faktor yang harus dipertimbangkan ketika melakukan empat tugas analisis data: Kita harus memutuskan, meskipun kami menyarankan lingkungan ganda: Statistik Deskriptif. Jika kita tetap dalam sampel. Statistik inferensial. Jika kita ingin menyimpulkan populasi menggunakan probabilitas. Tingkat pengukuran variabel: Tingkat pengukuran interval atau rasio. Cobalah untuk mengukur pada tingkat setinggi mungkin, karena ini termasuk yang rendah, tetapi tidak sebaliknya. Masalah yang telah diangkat dan cara pengumpulan data. Keseimbangan harus selalu dibuat antara yang mungkin dan yang nyaman, agar tidak dibanjiri dengan analisis yang berbeda. Dianjurkan untuk melaksanakan pluralisme "analitis" sistematis: Sistematisitas menyiratkan bahwa harus ada rencana terperinci dengan tujuan spesifik baik untuk mengumpulkan maupun menganalisis data..

Pluralisme (segala bentuk penelitian memiliki keterbatasan.) Ini dapat diminimalisir dengan mengoptimalkan analisis, untuk itu perlu dicari berbagai bentuk analisis jamak dan jamak. Kemajemukan ini termasuk yang merujuk pada data non-empiris dan murni perkembangan matematika atau teori.. Tugas analisis data: Cara untuk meringkas data. Memiliki indeks yang meringkas berbagai aspek distribusi. Indeks tren pusat. Tunjukkan pusat distribusi.

Hitung:

• Mean aritmatika: Kami menambahkan skor dan membaginya dengan nº dari mereka. Kel. (31 + 31 + 25 + 28 + 30) / 5 = 29 Mode: Pengamatan yang paling sering adalah 31
• Median: Menyortir skor, skor sentral adalah 30. Variabilitas atau indeks dispersi. Tunjukkan seberapa tersebar data dari variabel tersebut.
• Varians miring atau varians. Menghitung skor diferensial (mengurangi rata-rata setiap skor), menaikkannya ke kotak, menambahkannya dan membaginya di antara nº dari mereka. Kel. S2s = / 5 = 5.2
• Varians yang tidak sesuai Kami membagi nº kasus kecuali satu: Contoh VI = / (5-1) = 6.5
• Standar deviasi tidak bias. Menghapus akar kuadrat dari Varians yang tidak bias (VI) misalnya DTI = Ö VI = Ö 6.5 = 2.55
• Penyimpangan standar bias. Mengambil akar kuadrat dari varians atau varians bias (S2s) Kel. Ss = Ö S2s = Ö 5.2 = 2.28 Total amplitudo distribusi. Jika nilai minimum dari nilai maksimum dikurangi, AT = 31 - 25 = 6
• Indeks asimetri. ¿Apakah distribusi skor simetris? Mengurangi mode dari mean dan membagi perbedaan antara standar deviasi bias. As = (29 - 31) / 2.28 = -0.88 Jika kurang dari nol, yaitu negatif (ada skor lebih tinggi daripada rendah) Jika lebih besar dari nol, yaitu positif (ada skor lebih rendah daripada tinggi)

Jika nol, maka simetris (satu bagian dari distribusi adalah cerminan dari yang lain) Indeks penunjuk. ¿Apakah distribusi skor rata? Mencari pola (keteraturan atau perbedaan) dalam data. Salah satu bentuk terbaik adalah representasi grafis. Peramalan hasil berdasarkan data. Prediksi mengeksploitasi hubungan mereka. Ketika suatu pola dikenali, cara terbaik untuk meringkasnya adalah melalui fungsi. Meskipun tidak melewati semua poin, ia memberi kita cara yang lebih sederhana, meskipun tidak lengkap, untuk menggambarkan data serta sifat dan intensitas hubungan di antara mereka..

Menggeneralisasi populasi dari sampel. Generalisasi hasil sebelumnya ke bidang yang lebih luas daripada hasil sampel awal dari mana kita mulai membuat kesimpulan untuk populasi dengan bantuan analisis data deskriptif dengan menerapkan probabilitas. Kami melewati kesimpulan untuk menggeneralisasi terhadap hasil populasi.

Artikel ini murni informatif, dalam Psikologi Online kami tidak memiliki fakultas untuk membuat diagnosis atau merekomendasikan perawatan. Kami mengundang Anda untuk pergi ke psikolog untuk menangani kasus Anda secara khusus.

Jika Anda ingin membaca lebih banyak artikel yang mirip dengan Interpretasi dan pengumpulan data dari proses penelitian dalam psikologi, Kami menyarankan Anda untuk memasukkan kategori Psikologi Eksperimental kami.