Никандров В. В. Экспериментальная психология. Учебное пособие.

Порядковые, или компаративные (лат. comparativus – сравнительный) – это данные, на основании которых объекты можно сравнивать по степени выраженности их признаков в системе оценок «больше – меньше». Это дает возможность упорядочивать объекты по определенному изучаемому признаку в возрастающем (убывающем) порядке, т. е. ранжировать. Соответствующие шкалы называются порядковыми или ранговыми. Но далее субординации здесь не продвинуться. Указать, насколько различаются между собой объекты, невозможно. Психологическая основа выявления этих данных и построения порядковых шкал – процессы различения и предпочтения, т. е. установление отношений «равно – неравно» и «больше – меньше». Примеры: любые шкалы оценок, шкала твердости минералов Мооса, итоговая турнирная таблица без указания результатов, ранжирование популярных артистов, приятность звуков, запахов, цветов и т. п.
Интервальные данные – это те, которые позволяют метрически оценить выраженность признака и ответить на вопрос, «на сколько» у одного объекта этот признак выражен больше или меньше, чем у другого. Эта разница на континууме значений измеряемого признака (на шкале) представляется как некоторая сумма субъективно равных интервалов, поэтому и данные называются интервальными. А шкалы – шкалами интервалов, расстояний или разностей, где интервалы являются единицами измерения. Психологическая основа – способность к уравниванию субъективных (в первую очередь, сенсорных и эмоциональных) расстояний. Примеры: шкалы температур по Цельсию, Реомюру и Фаренгейту; календарные даты; шкалы, основанные на прямом измерении сенсорных расстояний.
Пропорциональные данные – это те, которые дополнительно к интервальной информации дают ответ на вопрос, «во сколько раз» признаку одного объекта выражен сильнее или слабее, чем у другого. Для этого на шкале данных должна иметься опорная точка, соответствующая естественному нулевому значению измеряемого признака. Такие шкалы называются пропорциональными, или шкалами отношений. Точка отсчета, называемая абсолютным нулем, указывает на отсутствие данного качества. Абсолютный нуль нельзя путать с относительным, или условным. Последний вводится искусственно, по договоренности. Например, на шкале температур по Цельсию, Фаренгейту и Реомюру за нулевую точку условно принята температура плавления льда. И в этих координатах бессмысленно говорить, во сколько раз что-то теплее или холоднее чего-то другого. Только шкала Кельвина имеет абсолютный нуль (-273,16° по Цельсию). К сожалению, для психологических характеристик обычно очень трудно указать нулевое значение, а значит, и получить пропорциональные данные. Тем не менее ряд специальных приемов, объединенных под наименованием процедур прямого (субъективного) шкалирования, открывает возможность получения пропорциональных данных и построения шкал отношений. Психологическая основа этих процедур – способность человека к определению субъективных отношений. Обычно это отношения, фиксирующие двойное или тройное превосходство (2:1, 3:1). Примеры: физические данные и соответствующие шкалы длин, весов, плотностей и т, д.; прямые психофизические шкалы громкости (сонов), яркости (брилов), тяжести (вегов) и т. п.
4.5.3. Процедура сбора данных
Сбор данных в целом должен соответствовать намеченному на предыдущем этапе алгоритму действий, чтобы избежать как пробелов в искомых знаниях, так и лишних трудозатрат. Очень важно при этом точно и четко фиксировать все действия и получаемые сведения. Для этого обычно ведется протокол исследования, используются специальные средства фиксации (видео, аудио и т. п.). Осуществляемый на этом этапе контакт исследователя с изучаемым объектом не должен наносить последнему вреда, процедура сбора данных должна быть предельно гуманизирована. Процесс сбора данных конкретизируется в зависимости от выбранного метода и задач исследования.
4.6. ОБРАБОТКА ДАННЫХ
4.6.1. Общее представление об обработке
Собрав совокупность данных, исследователь приступает к их обработке, получая сведения более высокого уровня, называемые результатами. Он уподобляется портному, который снял мерку (данные) и теперь все зафиксированные размеры соотносит между собой, приводит в целостную систему в виде выкройки и в конечном итоге – в виде той или иной одежды. Параметры фигуры заказчика – это данные, а готовое платье – это результат. На этом этапе могут обнаружиться ошибки в замерах, неясности в согласовании отдельных деталей одежды, что требует новых сведений, и клиент приглашается на примерку, где вносятся необходимые коррективы. Так и в научном исследовании: полученные на предыдущем этапе «сырые» данные путем их обработки приводят в определенную сбалансированную систему, которая становится базой для дальнейшего содержательного анализа, интерпретации и научных выводов и практических рекомендаций. Если по обработке данных выявляются какие-либо ошибки, пробелы, несоответствия, препятствующие построению такой системы, то их можно ликвидировать и восполнить, проведя повторные замеры.
Обработка данных направлена на решение следующих задач: 1) упорядочивание исходного материала, преобразование множества данных в целостную систему сведений, на основе которой возможно дальнейшее описание и объяснение изучаемых объекта и предмета; 2) обнаружение и ликвидация ошибок, недочетов, пробелов в сведениях; 3) выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей; 4) обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эмпирического процесса; 5) выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их базе научно обоснованных результатов.
Если на предыдущих этапах происходит процесс увеличения разнообразия сведений (числа параметров, единичных измерений, источников и т. п.), то теперь наблюдается обратный процесс – ограничение разнообразия, приведение данных к общим знаменателям, позволяющим делать обобщения и прогнозировать развитие тех или иных психических явлений.
Рассматриваемый этап обычно связывается с обработкой количественного характера. Качественная сторона обработки эмпирического материала, как правило, только подразумевается либо вовсе опускается. Обусловлено это, видимо, тем, что качественный анализ часто ассоциируется с теоретическим уровнем исследования, который присущ последующим стадиям изучения объекта – обсуждению и интерпретации результатов. Представляется, однако, что исследование качественного характера имеет два уровня: уровень обработки данных, где проводится организационно-подготовительная работа по первичному выявлению и упорядочиванию качественных характеристик изучаемого объекта, и уровень теоретического проникновения в сущность этого объекта. Работа первого типа характерна для стадии обработки данных, а второго – для этапа интерпретации результатов. Результат в данном случае понимается как итог и количественного, и качественного преобразования первичных данных. Тогда количественная обработка есть манипуляция с измеренными характеристиками изучаемого объекта (объектов), с его «объективизированными» во внешнем проявлении свойствами. Качественная обработка – это способ предварительного проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств на базе количественных данных.
Количественная обработка направлена в основном на формальное, внешнее изучение объекта, качественная – преимущественно, на содержательное, внутреннее его изучение. В количественном исследовании доминирует аналитическая составляющая познания, что отражено и в названиях количественных методов обработки эмпирического материала, включающих в себя категорию «анализ» корреляционный анализ, факторный анализ и т. д. Основным гом количественной обработки является упорядоченная совокупность «внешних» показателей объекта (объектов). Реализуется количественная обработка с помощью математико-статистических методов.
В качественной обработке доминирует синтетическая составляющая познания, причем в этом синтезе превалирует компонент, объединения и в меньшей степени присутствует компонент обобщения. Обобщение – прерогатива последующего этапа исследовательского процесса – интерпретационного. В фазе качественной обработки данных главное заключается не в раскрытии сущности изучаемого явления, а пока лишь в соответствующем представлении сведений о нем, обеспечивающем дальнейшее его теоретическое изучение. Обычно результатом качественной обработки является интегрированное представление о множестве свойств объекта или множестве объектов в форме классификаций и типологий. Качественная обработка в значительной мере апеллирует к методам логики.
Противопоставление друг другу качественной и количествен ной обработок (а следовательно, и соответствующих методов) довольно условно. Они составляют органичное целое. Количественный анализ без последующей качественной обработки бессмыслен, так как сам по себе он не в состоянии превратить эмпирические данные в систему знаний. А качественное изучение: объекта без базовых количественных данных – немыслимо. В научном познании. Без количественных данных качественное познание – это чисто умозрительная процедура, не свойственная современной науке. В философии категории «качество» и «количество», как известно, объединяются в категории «мера».
Единство количественного и качественного осмысления эмпирического материала наглядно проступает во многих методах обработки данных: факторный и таксономический анализы, шкалирование, классификация и др. Но поскольку традиционно в науке принято деление на количественные и качественные характеристики, количественные и качественные методы, количественные и качественные описания, не будем «святее папы Римского» и примем количественные и качественные аспекты обработки данных за самостоятельные фазы одного исследовательского этапа, которым соответствуют определенные количественные и качественные методы.