|
|
Главная \ Методичні вказівки \ ПСИХОДІАГНОСТИКА
ПСИХОДІАГНОСТИКА« Назад
ПСИХОДІАГНОСТИКА 28.10.2015 20:22
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ПСИХОДІАГНОСТИКАПрактикум
Київ 2013
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
Національний авіаційний університет
ПСИХОДІАГНОСТИКАПрактикум
Київ 2013
УДК 159.9.072 (076.5) ББК Ю9в686.4.я7 П 863
Укладачі: Т. В .Вашека, Я. І. Пономаренко
Рецензент Л. Ф. Бурлачук
Затверджено методично-редакційною радою Національного авіаційного університету (протокол 1/13 від 14.02.2013 р.).
П 863 Психодіагностика : практикум / уклад. Т. В. Вашека, Я. І. Пономаренко. – К. : НАУ, 2013. – 32 с.
Практикум з дисципліни «Психодіагностика» розроблено з метою навчити студентів підбирати та використовувати необхідний психодіагностичний інструментарій для діагностики психічних процесів та станів, а також обробляти отримані результати за допомогою методів математичної статистики. Для студентів напряму підготовки 6.030102 «Психологія».
ЗАГАЛЬНІ МЕТОДИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ ДО ВИКОНАННЯ ЛАБОРАТОРНИХ РОБІТ
Структура лабораторної роботи
Лабораторна робота має таку структуру: вступ, основна частина, висновок, список використаної літератури, додатки. У вступі слід відобразити мету роботи, основні етапи проведеного дослідження, завдання, описати вибірку та методики, що використовуються. Основна частина складається мінімум з двох розділів.Перший розділ – це опис індивідуальних результатів, другий – опис групових результатів. У першому розділі мають бути подані індивідуальні результати за кожною методикою окремо в табличному та графічному вигляді. Обов’язковою є інтерпретація отриманих результатів та висновок за результатами методики. Якщо методика містить багато шкал, що відображають одну досліджувану якість (наприклад, методика Леонгарда), необхідно описати тільки найбільш та найменш виражені показники. Якщо методика містить показники, що досліджують різні якості, слід проаналізувати всі отримані показники. У кінці першого розділу узагальнюють отримані індивідуальні результати, що дає змогу простежити певні індивідуальні особливості, притаманні респондентові. У другому розділі важливо проаналізувати отримані результати за всіма методиками для групи респондентів, тобто групові результати. При цьому для визначення особливостей групи інтерпретується відсоткове співвідношення високих, середніх та низьких рівнів певної ознаки. У кінці другого розділу робиться узагальнений висновок про особливості групи або груп. Отримані результати за методиками аналізуються в сукупності, що має набути вигляду «психологічного портрету» групи. Третій розділ лабораторної роботи може бути як окремим розділом, так і частиною другого. У ньому подається детальний аналіз використання математичних методів обробки даних та інтерпретація отриманих результатів за допомогою програми SPSS. У цьому розділі необхідно обґрунтувати доцільність використання та послідовність застосування методів математичної статистики, а також подати дані, що були отримані. У тексті лабораторної роботи наводять лише значущі результати у вигляді таблиці. Слід пам’ятати, що в групових результатах ПІБ респондентів можна не вказувати, а кодувати (табл. 1).
Таблиця 1 Групові результати за методикою Я. Стреляу
Усі інші дані, наприклад, кореляційні матриці, отримані в програмі SPSS, подають у додатках. Усі таблиці, їх назви та назви шкал у лабораторній роботі повинні бути українською мовою. Англійська та російська мова допускаються тільки в таблицях SPSS, що наводять у додатках. Після кожної таблиці або графіка слід зробити інтерпретацію отриманих даних. Якщо таблиця займає більше сторінки, її варто перенести в додатки. У кінці розділу робиться висновок щодо отриманих результатів. У загальному висновку підводять підсумки лабораторної роботи та наводять найістотніші результати. Список використаної літератури. Після кожної лабораторної роботи має бути список літератури, оформлений згідно з вимогами ДСТУ. Наприклад: Райгородский Д. Я. Практическая психодиагностика. Методики и тесты: учеб. пособ. / Д. Я. Райгородский. — Самара: БАХРАХ-М, 2002. — 672 с. Додатки. Кожна робота повинна мати додатки, що містять: 1) індивідуальні відповіді респондента за кожною методикою у вигляді таблиці; 2) відповіді всіх респондентів, зведені в загальну таблицю за кожною методикою окремо; 3) результати математичної обробки даних: кореляційні матриці, знаходження критерію Колмогорова-Смірнова, t-критерію Стьюдента і т. ін. У додатках наводять також таблиці, отримані у SPSS (табл. 2). Таблиці, що використовуються тільки в додатку, можуть бути подані в первинному вигляді (такими, якими вони є в програмі SPSS), але слід дотримуватися всіх правил оформлення таблиць. Якщо таблиця займає більше сторінки, то в додатках вона може бути продовжена на наступну сторінку.
Таблиця 2 Встановлення типу розподілу параметрів за допомогою критерію Колмогорова – Смірнова за методикою діагностики міжособистісних відносин Т. Лірі
Доцільно таблиці групувати в додатки за критеріями математичної статистики. Якщо застосування певного критерію в програмі SPSS передбачає наявність двох або більше таблиць, у додаток вносять обидві таблиці, їх розривати не можна. Інтерпретують у роботі обидві таблиці разом. Кожній таблиці має передувати назва.
Вимоги до оформлення лабораторної роботи
Текст роботи слід друкувати кеглем 14 з інтервалом 1,5, шрифт – Times New Roman, вирівнювання по ширині, формат аркушів – А4. Для виділення назв розділів, підрозділів можна використовувати напівжирний курсив. Текст лабораторної роботи слід виконувати українською мовою. Таблиці та рисунки (графіки, діаграми) мають окрему нумерацію. Номер таблиці або рисунка складається з номера розділу і порядкового номера таблиці або рисунка. Наприклад, табл. 2.3 – є третьою в другому розділі. Назву таблиці розміщують над таблицею з вирівнюванням по середині. Назви рисунків подають під рисунком з вирівнюванням по ширині. Перед тим, як розмістити в роботі таблицю або рисунок, у тексті слід зробити посилання на них, наприклад: «….. для того, щоб наочно простежити різницю між групами…., було побудовано діаграму (рис. 2.1)». Кожний розділ має починатися з нової сторінки. Крапка після назв розділів, підрозділів, таблиць, рисунків не ставиться. Додатки від роботи відокремлюються аркушем, на якому посередині великими літерами надруковано: ДОДАТКИ. Додатки позначають згідно з українським алфавітом: А, Б, В…, за винятком літер Ґ, Є, І, Ї, Й, О, Ч, Ь, наприклад, додаток А, додаток Б і т.д. У тексті обов’язково мають бути посилання на додатки в тих місцях, де згадуються дані, подані в додатках.
Лабораторна робота 1
ДІАГНОСТИКА КОНСТИТУЦІЙНИХ ДИСПОЗИЦІЙ
Мета: навчитися діагностувати конституційні риси особистості та особистісні властивості, навчитися інтерпретувати індивідуальні та групові результати.
Психодіагностичний інструментарій: 1) методика діагностики темпераменту Я. Стреляу; 2) тест-опитувальник Г. Айзенка EPi (в адаптації А. Шмельова); 3) методика діагностики темпераменту Л. Терстоуна; 4) методика визначення акцентуацій характеру К. Леонгарда; 5) Міннесотський багатовимірний особистісний опитувальник MMPI (СМИЛ в адаптації Л. Собчик).
Завдання
Практичні поради до виконання лабораторної роботи
Аналіз індивідуальних результатів. На першому етапі виконання лабораторної роботи студенти проходять діагностику вказаними методиками та обробляють індивідуальні результати за допомогою ключів. Числові показники за кожною шкалою слід подати у вигляді таблиці. Особливу увагу треба звернути на тести Г. Айзенка EPi та К. Леонгарда, які передбачають зображення отриманих результатів графічно.Результати за методикою Г. Айзенка зображують за допомогою графіка – «коло» Айзенка. Завдяки цьому можна встановити не лише рівень екстраверсії та нейротизму, але й діагностувати тип темпераменту (холерик, сангвінік, флегматик, меланхолік) [17, c. 137–141]. Результати за методикою К. Леонгарда зображують за допомогою графіка у вигляді профілю особистості, який дає змогу порівнювати між собою показники за всіма десятьма акцентуаціями. Методика СМИЛ вимагає зображення результатів на спеціальному бланку (див. Додаток А), окремо для досліджуваних жіночої та чоловічої статі. Інтерпретація індивідуальних результатів (другий етап) передбачає аналіз показників за кожною методикою, а також порівняння їх результатів. Слід аналізувати не всі шкали, а лише виражені (наприклад, за методикою К. Леонгарда треба описати ті акцентуації характеру, які найбільше виражені та виходять за межі норми). Для інтерпретації отриманих результатів доцільно звертатися до першоджерел.
Аналіз групових результатів. Для виконання третього завдання студентам слід зібрати групові показники та оформити їх за допомогою протоколу сирих даних: таблиця, у якій рядки – це прізвища досліджуваних, а стовпчики – це результати кожного студента за кожною шкалою всіх методик. Далі треба знайти середнє групове значення за кожною шкалою (обраховується як середнє арифметичне), а потім подати їх як і в попередньому завданні: числові показники, графік, інтерпретація. Якщо результати збираються у двох групах, можна зобразити окремо результати своєї та іншої групи (наприклад, дві криві на одному графіку). Якщо методика передбачає виділення високого, середнього та низького рівнів показника, їх потрібно зобразити у відсотках (наприклад, у 18 % досліджуваних низький рівень самооцінки, у 36 % – середній, у 46 % – високий) також у вигляді таблиці. Слід звернути увагу на те, що працюючи з методикою Г. Айзенка, варто враховувати показник «щирість». Якщо досліджуваний набрав більше ніж 5 балів, його результати не враховуються під час оброблення групових даних. До додатків лабораторної роботи обов’язково слід додати бланки студента з відповідями на питання методик та протокол сирих даних з груповими результатами. У разі їх відсутності робота не зараховується.
Слід запам’ятати:
Література: [8];[10]; [13]; [15]; [17]; [19].
Лабораторна робота 2
ДІАГНОСТИКА РІВНЯ ІНТЕЛЕКТУ
Мета:навчитися діагностувати вербальний та невербальний інтелект та порівнювати між собою групові результати з використанням статистичних критеріїв.
Психодіагностичний інструментарій: 1) прогресивні матриці Дж. Равена; 2) тест структури інтелекту Р. Амтхауера.
Завдання
Практичні поради до виконання лабораторної роботи
Аналіз індивідуальних результатів. Для виконання першого завдання лабораторної роботи студентам слід самостійно пройти тести інтелекту Дж. Равена та Р. Амтхауера. Варто звернути увагу на обмеження часу при виконанні вказаних тестів. У разі недотримання часових обмежень результати вважаються недійсними. Далі потрібно проаналізувати вираженість невербального інтелекту (методика Дж. Равена) та структуру інтелекту за тестом Р. Амтхауера. Для успішної інтерпретації результатів тесту Р. Амтхауера необхідно їх зобразити графічно у вигляді кривої та проаналізувати ступінь вираження кожної шкали та оцінити профіль загалом. Аналіз групових результатів Для встановлення відмінностей між двома академічними групами, по-перше, треба встановити тип розподілу даних. За допомогою статистичного пакета SPSS необхідно знайти критерій Колмогорова-Смірнова. Для цього в меню Analyze (аналіз даних) слід знайти тест Колмогорова-Смірнова в наборі непараметричних тестів (Nonparametric Tests) – 1-Sample K-S (для російської версії SPSS – «непараметрические критерии – устаревшие диалоговые окна – одновыборочный Колмогорова-Смирнова»). У таблиці результатів потрібно знайти ймовірність того, що розподіл відповідає нормальному (Asymp. Sig., Асимпт. знач. 2-сторонняя). Якщо це число більше ніж 0,05, то істотної відмінності від нормального розподілу не знайдено, тобто дані розподілилися згідно з нормальним розподілом. Якщо дане число 0,05 чи менше, це вказує на значущу відмінність від нормального розподілу. Якщо дані відповідають нормальному розподілу, застосовуємо t-критерій Стьюдента для встановлення відмінностей між групами. За умови значущого відхилення від нормального розподілу знаходимо непараметричний критерій Мана-Уїтні. Для цього в таблиці даних в SPSS слід створити колонку Group, у якій студентів першої групи позначають цифрою 1, а студентів другої – цифрою 2. Для знаходження t-критерію Стьюдента слід вибрати в меню команди Analyze – Compare Means – Independent Samples T Test (для російської версії – «Анализ – Сравнение Средних – Т-критерий для независимых выборок»). Змінну Group переносять у вікно Grouping Variable (для російської версії – «Группировать по…»), після натиснення кнопки Define Groups (для російської версії – «задать группы»), напроти надпису Group 1 слід поставити 1, а напроти Group 2 увести 2, натиснути Continue («Продолжить»). Потім слід перенести змінні, відмінності між якими вас цікавлять, у вікно Test Variables (для російської версії – «проверяемые переменные»), натиснути OK. У таблиці результатів у колонці Sig. (2-tailed) (для російської версії – «Значимость (2-сторонняя)» потрібно знайти значимість t-критерію Стьюдента. Якщо число менше або дорівнює 0,05, це означає, що відмінність між двома групами є статистично значущою. Для знаходження непараметричного критерію Мана-Уїтні потрібно виконати команди в меню Analyze – Nonparametric Tests – 2-Independent Samples (для російської версії – «Анализ – непараметрические критерии – устаревшие диалоговые окна – Для двух независимых выборок»). Змінну Group потрібно перенести у вікно Grouping Variable, після натиснення кнопки Define Groups (для російської версії – «Задать группы») напроти надпису Group 1 слід поставити 1, а напроти Group 2 ввести 2, натиснути Continue. Потім потрібно перенести змінні, відмінності між якими вас цікавлять, у вікно Test Variables (для російської версії – «Список проверяемых переменных»), натиснути OK. В таблиці Test Statistics (для російської версії – «статистики критерия») слід знайти значущість критерію (Asymp. Syg. (2-tailed)). Якщо це число менше за 0,05, між порівнюваними змінними існують статистично значущі відмінності. Особливу увагу слід звернути на те, щодля інтерпретації значущих відмінностей між групами буде потрібною не лише значущість t-критерію Стьюдента чи Мана-Уїтні, але й середній показник по кожній із груп. Його можна знайти в таблиці групових статистик (Group Statistics) (для російської версії – «групповые статистики») в колонці Mean (середнє). Середні показники по кожній групі разом зі значущістю t-критерію Стьюдента чи Мана-Уїтні необхідно подати в лабораторній роботі у вигляді таблиці. Наприклад, у наведеній табл. 3 порівнюється рівень самопочуття, активності та настрою за методикою САН у двох вибірках.
Таблиця 3 Знаходження відмінностей між двома групами за допомогою t-критерію Стьюдента
Таблиці зі значенням критерію Колмогорова-Смірнова поміщають у додатки. У тексті лабораторної роботи перераховують змінні, що мають нормальний розподіл та відхиляються від нормального, і на основі цього обґрунтовують вибір того чи іншого статистичного критерію для порівняння групових показників.
Література: [1]; [2]; [3]; [12]; [15]; [18]; [21].
Лабораторна робота 3
ДІАГНОСТИКА МОТИВАЦІЇ ОСОБИСТОСТІ
Мета: навчитися діагностувати мотиваційну сферу особистості, а також знаходити зв’язки між змінними за допомогою кореляційного аналізу.
Психодіагностичний інструментарій: 1) Тематичний аперцептивний тест (ТАТ) Х. Хекхаузена; 2) методика діагностики мотивації до успіху Т. Елерса; 3) методика діагностики мотивації уникнення невдач Т. Елерса; 4) методика діагностики мотивів навчальної діяльності М. Алексєєвої.
Завдання
Практичні поради до виконання лабораторної роботи
Аналіз індивідуальних результатів. Для обробки результатів за методикою Х. Хекхаузена, по-перше, необхідно написати розповіді за картинами та зробити їх контент-аналіз відповідно до методичних рекомендацій [9, c. 10–31]. Усі розповіді слід навести в лабораторній роботі. У тексті розповіді треба підкреслити слово чи словосполучення, що вказує на певну категорію, а над ним надписати літеру, що позначає категорію. Наступним етапом є підрахунок категорій НУ (надія на успіх) та СН (страх невдачі). Для цього по кожній розповіді аналізується наявність чи відсутність таких категорій, як П (потреба в досягненні успіху), І (інструментальна діяльність), У (успіх), В (похвала як результат високого досягнення), С+ (позитивний емоційний стан) та Т (тема успіху), для оцінювання надії на успіх. Щоб стверджувати вираженість страху перед невдачею, підраховують такі категорії: Пн (потреба уникнути невдачі), Ін (інструментальна діяльність, спрямована на уникнення невдачі), Ун (невпевненість в успіху чи удачі), К (обговорення і критика внаслідок недостатності успіху), С- (негативні переживання, пов`язані з роботою чи досягненням), Н (невдача) та Тн (тема невдачі). За результатами аналізу наявності чи відсутності вказаних категорій у кожній з розповідей складається зведена таблиця (табл. 4).
Таблиця 4 Зведена таблиця категорій за методикою Х. Хекхаузена
У першій графі проставляють номери картин, у клітинках проставляють «+», «++» або «-» залежно від того, наявна ця категорія в розповіді чи ні, і скільки разів у кожній розповіді вона трапляється.
Аналіз групових результатів. Потім необхідно обрахувати показники НУ та СУ і надати групові результати у вигляді проранжованого списку досліджуваних. Для ранжування слід скласти список досліджуваних із наведенням порядкового номера, прізвища, рангу, бала за НУ, а також порядкового номера, рангу, бала за СН та знайти медіану. Досліджувані, у яких бали за НУ нижчі від медіани, а за СН вищі від медіани, вважаються такими, що мають виражений мотив уникання невдач і навпаки. Наступний крок: обрахування показників загальної мотивації (ЗМ=НУ+СН) та «чистої надії» (ЧН=НУ-СН). Для всієї групи здійснюється ранжування показника ЧНта знаходиться медіана. Вище 75 % (четвертий квартель) – це ті досліджувані, у яких виражений мотив прагнення до успіху, перший квартель (менше 25 %) – досліджувані з домінуванням мотиву уникання невдач. Наступний етап: порівняння індивідуальних результатів, отриманих за методиками Х. Хекхаузена та Т. Елсера, а також балів за тестом М. Алексєєвої та успішності в навчанні. Щоб оцінити успішність у навчанні, необхідно підрахувати середній бал за минулу сесію (доцільно це зробити не за 100-бальною системою, а за 5-бальною). Потім слід інтерпретувати індивідуальні результати за всіма методиками.
Кореляційний аналіз. Наступний етап – кореляційний аналіз успішності в навчанні та мотивів навчальної діяльності за методикою М. Алексєєвої та інтерпретація отриманих кореляцій. Спочатку слід встановити розподіл змінних (нормальний чи з відхиленням) (див. лабораторну роботу 2) та пояснити вибір коефіцієнта кореляції. За умови нормального розподілу застосовують коефіцієнт кореляції Пірсона, при відхиленні від нормального розподілу – коефіцієнт Спірмена. Для проведення кореляційного аналізу за допомогою коефіцієнта кореляції Пірсона (за умови нормального розподілу) слід зробити такі кроки: обрати в меню Analyze (Аналіз) – Correlate (Кореляція) – Bivariate (Попарна). З’явиться діалогове вікно Bivariate Correlations (Парні кореляції). Для знаходження коефіцієнта кореляції Спірмена потрібно поставити «прапорець» у вікні Correlation Coefficients (Коефіцієнти кореляції) біля назви Spearman (Спірмен). Змінні, між якими необхідно знайти зв’язки, переносять у поле Variables (Змінні) та натискають ОК. З’явиться таблиця, яка буде містити значення коефіцієнта кореляції Пірсона, його значущість та кількість досліджуваних. У табл. 5 коефіцієнт кореляції між змінними «самотність» та «депресія» дорівнює 0,230, його значущість становить 0,001, а кількість досліджуваних – 206.
Таблиця 5 Таблиця кореляційних зв’язків між змінними «депресія» та «самотність»
Зверніть увагу, що програма наводить кореляцію між однією й тією ж змінною (депресія з депресією), при цьому коефіцієнт завжди становить 1, а значимість дорівнює 0. Для аналізу результатів ці дані не потрібні, тому доцільно в тексті лабораторної роботи наводити не всі кореляції, а лише значущі (табл. 6).
Таблиця 6 Значущі кореляції між копінг-стратегією «пошук соціальної підтримки» та особистісними якостями
** Кореляція значуща на рівні 0,01
У табл. 5 значущі кореляції позначено зірочками (*): одна зірочка – кореляція значуща на рівні 0,05, дві – кореляція значуща на рівні 0,01. Усі дані з SPSS слід наводити в додатках у вигляді зведеної таблиці та кореляційних матриць.
Побудова діаграми розсіювання. Наочне зображення зв’язків між змінними дає діаграма розсіювання – графік, осі якого відповідають значенням двох змінних, а кожен досліджуваний поданий у вигляді точки. На діаграмі розсіювання (рис. 1) видно не лише характер зв’язку, але й так звані «викиди» – якщо більшість досліджуваних на графіку згруповані, є одиниці, що займають крайні положення. Для побудови діаграми розсіювання в головному меню слід вибрати команду Graph – Scatter (для російської версії – «Графика – устаревшие диалоговые окна – рассеяния/точки»). У вікні, що з’явиться, потрібно обрати тип діаграми – Simple (проста двовимірна діаграма), а потім натиснути кнопку Define (для російської версії – «Задать»). У діалоговому вікні, що з’явилося, слід перемістити в поле Y Axis змінну, що буде відкладатися по вертикальній осі, в поле Х Axis – змінну, яка буде відкладатися по горизонтальній осі. У поле Set markers by («встановити вид точки на графіку залежно від…», для російської версії – «установить маркеры по…») слід перенести змінну, яка ділить вибірку на підгрупи (наприклад, стать чи належність до академічної групи). У поле Label Cases by («брати мітки досліджуваних із…», для російської версії – «метить значениями») слід перенести змінну Name та натиснути ОК. Якщо всі точки на діаграмі помітити прізвищем досліджуваного, вони будуть нечитабельні. Тому краще прибрати опцію Label Cases і вручну проставити найменування тих точок (тобто досліджуваних), які виходять за межі угруповань. Для цього треба двічі клацнути по діаграмі розсіювання та перейти в режим редагування. Натиснувши кнопку Point id (перша кнопка в другому ряду) (для російської версії – «режим идентификации данных»), можна, клацаючи на кожній точці на діаграмі, проставити прізвища досліджуваних.
Рис. 1. Діаграма розсіювання для змінних «успішність» та «дружелюбність»
Так, наприклад, діаграма розсіювання (рис. 1) демонструє зворотний зв'язок між успішністю та дружелюбністю, хоча ряд досліджуваних мають особливі позиції. Якщо на діаграмі задати опцію Label cases (або зробити це в режимі редагування), біля кожної точки з’явиться прізвище досліджуваного, що дасть змогу інтерпретувати кожен випадок окремо. Так, студент Кройтор дуже дружелюбний, але має низьку успішність, а студент Журавльов – навпаки. Студент Ковальков, один з небагатьох, поєднує в собі і дружелюбність, і високу успішність. Побудуйте діаграму розсіювання для двох змінних, між якими є кореляційний зв'язок, та поясніть характер зв’язку й окремі «викиди», тобто тих досліджуваних, результати яких виходять за межі угруповання.
Література: [9]; [12]; [18]; [20]; [23].
Лабораторна робота 4
ДІАГНОСТИКА ПСИХІЧНИХ СТАНІВ
Мета: навчити студентів діагностувати психічні стани особистості та знаходити причинно-наслідкові зв’язки між змінними за допомогою множинного регресійного аналізу.
Психодіагностичний інструментарій: 1) методика діагностики самооцінки рівня тривожності Ч. Спілбергера, Ю. Ханіна; 2) методика діагностики оперативної оцінки самопочуття, активності та настрою (САН); 3) методика діагностики рівня емоційного вигоряння В. Бойко; 4) методика диференційної діагностики депресивних станів Зунге (в адаптації Т. Балашової); 5) методика діагностики самооцінки психічних станів Г. Айзенка; 6) експериментально-психологічна методика вивчення фрустраційних реакцій С. Розенцвейга.
Завдання
Практичні поради до виконання лабораторної роботи
Аналіз індивідуальних результатів. Після виконання всіх методик знаходимо такі показники:
У висновку необхідно проаналізувати вираженість знайдених показників та їх співвідношення.
Аналіз групових результатів. Для обробки результатів у цій лабораторній роботі слід зробити множинний регресійний аналіз з метою встановлення змінних, що впливають на формування одного з показників (за вибором студента). Можна використовувати як дані цієї лабораторної роботи, так і дані попередніх робіт. Бажано продемонструвати наукові знання та творчий підхід, знайти такі зв’язки між змінними, які б могли становити наукову новизну чи мати практичну значимість. Пояснення кроків виконання регресійного аналізу буде здійснюватись на прикладі залежності рівня депресивності (залежна змінна) від інших показників, деякі з яких відсутні в лабораторних роботах. Перший крок: треба обрати незалежні змінні. Для цього в програмі SPSS слід увести всі показники за шістьма методиками і висунути гіпотези щодо можливих зв’язків між ними та залежною змінною. У наведеному прикладі припускається, що на виникнення депресивності впливатимуть висока особистісна та ситуативна тривожність, низькі показники за тестом «Смисложиттєві орієнтації», низька самооцінка, а також високий рівень суїцидальності. Далі потрібно провести кореляцію з обґрунтуванням вибору коефіцієнта кореляції відповідно до розподілу даних. Другий крок: слід обрати незалежні змінні, які мають значущі кореляції з депресивністю для регресійного аналізу. Наводимо таблицю з коефіцієнтами кореляції та їх значущістю. Третій крок – регресійний аналіз. Для цього в меню програми SPSS слід обрати Analyz (Аналіз) – Regression (Регресія) – Linear (Лінійна). Із переліку змінних перенести у віконце Dependent (для російської версії – «зависимая переменная») залежну змінну (в нашому прикладі депресивність), у вікно Independent(s) (для російської версії – «независимые переменные») – усі незалежні змінні, які виявили значущі кореляції із залежною. Далі треба натиснути кнопку Method (для російської версії – «Метод – принудительное включение»), щоб обрати метод регресійного аналізу. Виділити метод Bacrward (Зворотний покроковий, для російської версії – «шаговый отбор»). Натиснути кнопку Save (для російської версії – «Сохранить») для збереження оцінок залежної змінної. У вікні, що з’явилось, у розділі Predicted Value (для російської версії – «предсказанные значения») слід поставити «прапорець» поруч з Unstandarttized – Continue – OK (для російської версії – «Нестандартизованные – продолжить – ОК»). Інтерпретація отриманих результатів. В отриманих таблицях слід знайти такі показники: 1. Коефіцієнт множинної кореляції (R) та коефіцієнт множинної детермінації (R Square) (для російської версії – «R – квадрат»). Величина коефіцієнта множинної кореляції змінюється від нуля до одиниці і має бути ближчою до одиниці. Коефіцієнт множинної детермінації показує, який відсоток дисперсії залежної змінної пояснює регресійна модель (наприклад, якщо КМД становить 0,773, це означає, що 77 % дисперсії залежної змінної пояснюється саме тими незалежними змінними, які були обрані для моделі, інші 23 % дисперсії належать до помилки оцінювання). 2. Показник F – критерій Фішера та його значущість (Sig). Якщо значущість менша за 0,05, це означає, що отримана регресійна модель може бути інтерпретована і результати передбачення можна взяти до уваги. 3. Нестандартизовані (В) та стандартизовані (Вета) коефіцієнти регресії, а також t-критерій Стьюдента та його статистичну значимість. Саме Вета-коефіцієнт показує внесок кожної змінної в регресійну модель (чим він більший, тим значніший внесок, тобто тим більший відсоток залежної змінної пояснює незалежна і тим краще дозволяє її передбачити). На значущість незалежної змінної вказує показник р – Sig (для російської версії – «Знч.»). Чим менший він за 0,05, тим значущіша ця змінна для передбачення залежної змінної. В-коефіцієнти використовують для передбачення значень залежної змінної шляхом обрахунку її оцінок за рівнянням регресії (табл. 7). Останній крок – розробка формули регресійної моделі. Для цього буде потрібна книга Наследова А. Д. [12] . Формула регресійної моделі має вигляд лінійного рівняння. Наприклад, професійний портрет для спеціальностей психолог-психотерапевт та психодіагност, отриманий Р. Кеттеллом, має такий вигляд: Психотерапевт = 0,72А + 0,29В + 0, 29Н + 0,29N; Психодіагност = 0,31А + 0,78В + 0,47N. Як видно з наведеного рівняння, залежна змінна «ефективність професійної діяльності психолога-психотерапевта» залежить найбільшою мірою від незалежної змінної «комунікабельність» – фактор А за методикою Р. Кеттелла, а для психодіагноста найвпливовішим є фактор В – інтелект. У табл. 7 наведено результати множинного регресійного аналізу для залежної змінної «депресивність».
Таблиця 7 Результати множинного регресійного аналізу
У цьому випадку рівняння регресії матиме такий вигляд: DEPRESS = 51,506 – 0,246 (PRO) – 0,25 (LKL) + 291 (SUICID) + 0,104 (ОТ) – 0,204 (SAM). Як зрозуміло з наведеного прикладу, залежна змінна «депресія» детермінується такими змінними, як «процес життя» (обернений зв'язок, тому що перед коефіцієнтом стоїть знак «мінус»), «локус контролю життя» (обернений зв'язок), «рівень суїцидальності» (прямий зв'язок), «особистісна тривожність» (прямий зв'язок) та «рівень самооцінки» (обернений зв'язок). Якщо з переліку незалежних змінних вилучити ті, що найгірше передбачають залежну, регресійна модель може змінитися і показати кращі результати. Часто усунення змінних, які корелюють між собою, поліпшує регресійну модель. У висновку лабораторної роботи необхідно пояснити, чому саме обрані незалежні змінні виявились (чи ні) значущими для передбачення залежної змінної.
Література: [4]; [7]; [8]; [12]; [17].
Лабораторна робота 5
ДІАГНОСТИКА ОСОБИСТОСТІ В СИСТЕМІ СУСПІЛЬНИХ ВІДНОСИН
Мета: навчитися діагностувати міжособистісні стосунки та застосовувати ієрархічний кластерний аналіз.
Психодіагностичний інструментарій: 1) методика діагностики схильності особистості до конфліктної поведінки К. Томаса; 2) методика діагностики міжособистісних стосунків Т. Лірі; 3) методика діагностики міжособистісних та міжгрупових стосунків («Соціометрія») Дж. Морено; 4) методика діагностики рівня емпатійних здібностей В. Бойко; 5) Торонтська алекситимічна шкала.
Завдання
Практичні поради до виконання лабораторної роботи
Аналіз індивідуальних результатів. Застосовуючи перелічені психодіагностичні методики, необхідно звернути особливу увагу на те, що для представлення отриманих результатів за методикою Т. Лірі треба зобразити дискограму, на якій відкладають бали по 8 октантам. Відповідна частина октанта заштриховується та утворює профіль особистості. Необхідно підрахувати також за формулами показники за факторами «домінування» та «дружелюбність». Для виконання методики «Соціометрія» треба відповісти на запитання соціометричної картки (параметрична процедура з обмеженою кількістю виборів):
Максимальна кількість виборів – 4 (за умови, що кількість членів групи не менше 17).
Аналіз групових результатів. Для обробки групових результатів за методикою «Соціометрія» треба побудувати соціоматрицю. Це таблиця, рядки якої – прізвища тих членів групи, які обирають, а стовпці – кого обирають. У ній підсумовується кількість зроблених та отриманих виборів [17]. На основі соціоматриці слід побудувати соціограму та зробити змістовний аналіз формальної та неформальної структури групи. Далі розраховують соціометричні індекси: власний соціометричний статус та згуртованість групи.
Ієрархічний кластерний аналіз. Для виконання завдання 3 – кластерний аналіз за результатами соціометрії – слід зробити такі кроки: – у програмі SPSS вибрати Analyze – Classify (Класифікація) Hierarchical Cluster (Ієрархічний кластерний аналіз); – у вікні, що з’явилося, перенести в поле Variables (для російської версії – «Переменные») критерії кластеризації, тобто ті змінні, на основі яких порівнюють студентів між собою, а саме – позитивні та негативні вибори в роботі та дозвіллі за методикою «Соціометрія» (чотири змінні). Необхідно встановити в полі Claster (для російської версії – «кластеризовать») прапорець на Cases (об’єкти, для російської версії – «наблюдение»), що означатиме, що класифікації підлягають досліджувані, а не змінні. У полі Display (Вивести) слід установити прапорці на Statistics (Статистики) та Plots (Графіки); – натиснути кнопку Statistics та переконатись, що прапорець встановлено на Agglomeration schedule (Послідовність агломерації). Continue; – натиснути кнопку Plots (Графіки) та відмітити прапорцем Dendrogram (Дендрограма). Тут також можна вибрати орієнтацію дендрограми: вертикальну чи горизонтальну. Continue; – натиснути кнопку Method (Метод), у полі Claster Method (Метод кластеризації) залишити метод середнього зв’язку (Between-group linkage) (для російської версії – «межгрупповые связи»). У полі Measure (Міри відмінностей) обрати Internal data: Euclidean distance (Інтервальні дані: Евклідова відстань). Continue. ОК. У результаті отримують таблицю послідовності агломерації (табл. 8) та дендрограму (рис. 2). У табл. 8 у другому та третьому стовпцях показано, на якому кроці об’єднувалися кластери, четвертий стовпець Coefficients містить значення відстані між кластерами. Саме за результатами таблиці послідовності агломерації можна зробити висновок про оптимальну кількість кластерів.
Таблиця 8 Таблиця послідовності агломерації кластерів
Рис. 2. Графічне зображення результатів кластерного аналізу (дендрограма)
Для виконання завдання 4 треба зробити ті самі кроки, але встановити в полі Claster прапорець на Variables (Змінні), а у вікно перенести всі змінні, які підлягають кластеризації (у нашому випадку це показники за всіма методиками цієї лабораторної роботи). На дендрограмі (рис. 2) зображено результат кластеризації змінних, які, за гіпотезою дослідника, можуть впливати на суїцидальність. Як видно з наведеної дендрограми, на першому кроці утворилося три кластери: до першого увійшли змінні «суїцидальність» (SUICID) та «суїциди серед родичів» (SURVIV), до другого – самооцінка (SAM) та локус контролю Я (LKME), до третього – цілі в житті (CEL), локус контролю життя (LKL), результат (REZ) та процес життя (PRO). На другому кроці додаються три змінні, що утворюють четвертий кластер: ситуативна (ST) та особистісна тривожність (OT) і депресія (DEPRESS), а другий та третій кластери об’єднуються в один. Можна побачити, що в стороні стоїть змінна «осмисленість життя» (SLO), яка приєднується останньою, а перед цим усі інші змінні об’єднуються в два кластери (цікаво, що змінні, які діагностують суїцидальність, приєдналися в самому кінці, що вказує на їх відмінність від усіх інших показників, адже за гіпотезою вони є результатом впливу всіх інших змінних). Аналізуючи дендрограму, необхідно звертати увагу на кластери, які утворилися на перших кроках кластеризації.
Література: [12]; [13]; [17]; [18].
Лабораторна робота 6
ДІАГНОСТИКА САМОСВІДОМОСТІ ТА ЦІННІСНО-СМИСЛОВОЇ СФЕРИ ОСОБИСТОСТІ
Мета: навчитися діагностувати структурні компоненти самосвідомості та особливості ціннісно-смислової сфери особистості і використовувати методи математичної обробки даних, вивчених у попередніх лабораторних роботах.
Психодіагностичний інструментарій: 1) методика діагностики рівня суб’єктивного контролю Дж. Роттера; 2) методика особистісного диференціалу; 3) методика діагностики рівня самооцінки С. Будассі; 4) тест-опитувальник самовідношення В. Століна; 5) методика діагностики ціннісних орієнтацій М. Рокіча; 6) тест смисложиттєвих орієнтацій О. Леонтьєва.
Завдання
Практичні поради до виконання лабораторної роботи
Аналіз групових результатів. Виконуючи лабораторну роботу 6, студенти повинні показати вміння добирати та використовувати психодіагностичні методики як інструмент вимірювання індивідуально-психологічних відмінностей, інтерпретувати отримані результати дослідження, робити науково виважені висновки. На основі результатів усіх виконаних лабораторних робіт необхідно висунути гіпотезу та перевірити її з використанням відомих методів математичної статистики. Варто спробувати продемонструвати наукові знання та творчий підхід, знайти такі зв’язки чи відмінності між змінними, які б могли становити наукову новизну чи мати практичну значимість. Необхідно обґрунтувати висунуту гіпотезу та проаналізувати отримані результати незалежно від того, підтвердилась гіпотеза чи ні.
Література: [1]; [6]; [11]; [13]; [16].
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
Додаток А
ПСИХОДІАГНОСТИКАПрактикум
Укладачі: ВАШЕКА Тетяна Володимирівна, ПОНОМАРЕНКО Ярослава Ігорівна
Підп. до друку 18.09.2006 Формат 60х84/16. Папір офс. Офс. друк. Ум. друк. арк. 1,63. Обл.-вид. арк. 1,75 Тираж 100 пр. Замовлення №200-1. Вид. №80/ІІІ.
Видавництво НАУ 03680. Київ – 680, проспект Космонавта Комарова, 1.
Свідоцтво про внесення до Державного реєстру ДК №977 від 05.07.2002. КомментарииКомментариев пока нет Пожалуйста, авторизуйтесь, чтобы оставить комментарий. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||