Чтобы увидеть, как этот словарь связан с матрицей данных, достаточно сопоставить названия переменных в словаре и столбцы матрицы данных в Таблице 1. При составлении этого словаря мы закодировали значения качественных переменных целыми числами (значения числовых переменных кодировать не надо, они и так представляют собой числа). То, что на роль кодовых значений выбраны именно целые числа 1, 2, 3, и т. д, объясняется только соображениями простоты и удобства, больше ничем. Коды проставлены слева от текстов, представляющих значения нечисловых переменных.

В пределах значений одной переменной цифры позволяют отличить одно значение от другого. Эти цифры и представляют собой коды или, как еще говорят, “кодовые значения”.

В каком порядке присваивать различные кодовые значения фамилиям, видам диагноза, признакам пола и т. д, очевидно, не играет роли. Безразлично, обозначить ли НПУ кодом 1, а PSY кодом 2, или наоборот. Важно, чтобы коды были разными у различных значений одной переменной, чтобы с помощью кодов можно было отличить одно значение качественно-количественной переменной от другого. Бывают случаи, когда значения качественно-количественной переменной упорядочены каким-либо естественным образом. Тогда порядок, в котором возрастают или убывают кодовые значения, удобно сделать таким же, как и естественный порядок, в котором соотносятся друг с другом значения качественной переменной. В нашем примере таких случаев нет, но они могут быть.

Пользуясь словарем переменных и кодовыми значениями, которые в нем указазаны, можно первоначальную матрицу данных представить в гораздо более компактном виде, как показывает Таблица 2.

Таблица 2. Вид, к которому приводится матрица данных, когда словарь переменных задан (матрицу данных в этой форме мы называем “собственно данными”, хотя условность такого словоупотребления очевидна).

    Пере-менная 1
    Пере-менная 2
    Пере-менная 3
    Пере-менная 4
    Пере-менная 5
    Пере-менная 6
    Пере-менная 7
    Пере-менная 8
    Пере-менная 9
    Пере-менная 10
    1
    21
    8
    12
    12
    12
    21
    14
    9
    9
    2
    21
    4
    15
    14
    21
    18
    12
    24
    12
    3
    15
    14
    15
    12
    9
    15
    20
    15
    12
    4
    15
    18
    15
    18
    3
    9
    14
    9
    6
    5
    12
    14
    9
    16
    12
    15
    6
    18
    18
    6
    6
    20
    21
    20
    24
    24
    8
    21
    21
    7
    15
    20
    15
    18
    24
    21
    8
    24
    12
    8
    15
    14
    15
    18
    6
    12
    16
    15
    9
    1. 10 Роль словаря переменных.

Словарь переменных играет особую роль в организации всей работы с данными. Определение “словарь” здесь полностью оправдано. Названия переменных, значения этих переменных (как числовых, так и нечисловых) образуют в самом прямом смысле словарь, который использует психолог, чтобы ставить содержательные задачи, формулировать гипотезы, определять для себя способы решения задач и проверки гипотез. Конечно, у психолога есть свой собственный профессиональный словарь понятий, которыми он оперирует, когда думает о проблемах диагностики, клиники и т. д. Конечно, этот словарь в каких-то отношениях значительно шире, чем любой словарь переменных, связанный с любым конкретным массивом эмпирических данных. Однако, если иметь в виду первичные эмпирические данные, собранные для того, чтобы отыскать новые знания, то все связи этого профессионального широкого словаря понятий с эмпирическими данными, со всеми знаниями, которые могут быть получены с помощью этих данных, осуществляютсятолько через словарь переменных. Вот почему составлению словаря переменных при работе с эмпирическими данными следует уделять первостепенное внимание. Он полностью определяет то, что можно назвать “проблемным полем” в отношении эмпирических данных. Он задает содержательные границы анализа. Словарь переменных в буквальном смысле организует связь между профессиональным мышление психолога и эмпирическими данными.

    1. 11 Словарь переменных при работе с ДА-системой.

В рамках ДА-технологии составление словаря переменных производится с помощью специального программного обеспечения. Оно представляет собой отдельный модуль ДА-системы. Модуль имеет название DICT (от английского DICTIONARY - словарь). Он обслуживает все технологические процедуры, необходимые для того, чтобы формировать словари переменных.

После того, как словарь переменных создан в памяти компьютера (это делается с помощью простых и легко усваиваемых процедур), он становится затем основным средством общения психолога с компьютером. Словарь переменных обслуживает процесс ввода эмпирических данных в компьютер. Он служит опорой языка, на котором ставятся и решаются задачи анализа эмпирических данных. Благодаря такой роли словаря переменных язык общения с ДА-системой легкий. Он лишен ненужных техницизмов и максимально приближен к тому содержанию, ради которого проводится исследование, совершается анализ собранных данных.

1. 12 Строение словаря переменных при практической работе с данными Словарь переменных представляет собой перечень переменных, где о каждой переменной имеются сведения, которые необходимы, чтобы полностью охарактеризовать переменную. При практической работе с данными состав таких сведений по каждой переменной включает:

    порядковый номер переменной;
    тип переменной;
    название переменной;

Для нечисловых переменных в словаре указываются значения (множества значений) переменных.

Различают следующие основные типы переменных: альтернативная, неальтернативная, целочисленная, вещественная.

Два первых типа относятся к качественным переменным, два другие - к количественным . Типы переменных “Целочисленная” и “Вещественная” отличаются тем, что значениями переменных первого типа могут быть только целые числа, а во втором случае это могут быть практически любые числа (включая, разумеется, и целые).

Название переменной “альтернативная” означает, что каждый объект в матрице данных может характеризоваться только одним значением такой переменной. Целочисленная и вещественная переменные также относятся к альтернативным переменным. Однако по сложившейся традиции термин “альтернативная” закреплен преимущественно за качественными переменными.

Для переменной, относящейся к типу “Неальтернативная”, допускаются ситуации, когда каждый объект в матрице данных может характеризоваться не только одним, но, возможно и несколькими значениями такой переменной (количество значений в принципе не ограничено). ДА-система предоставляет возможность пользоваться неальтернативными переменными.

    1. 13 Пример словаря переменных.

Ниже приводятся реальный словарь переменных. Словарь был использован при исследовании эмоциональной устойчивости.

Пример 1. Словарь переменных, использованных при проведении исследования эмоциональной устойчивости.

    Переменная 1. Порядковый номер испытуемого
    Переменная 2. GP
    Переменная 3. Z
    Переменная 4. EM
    Переменная 5. P
    Переменная 6. TR
    Переменная 7. AL
    Переменная 8. DM
    Переменная 9. V
    Переменная 10. DI
    Переменная 11. AE
    Переменная 12. FA
    Переменная 13. KA
    Переменная 14. R
    Переменная 15. NG
    Переменная 16. OB
    Переменная 17. POD
    Переменная 18. VA
    Переменная 19. VIN
    Переменная 20. OA
    Переменная 21. VR
    Переменная 22. DST
    Переменная 23. NPU
    Переменная 24. GR
    Переменная 25. A
    Переменная 26. B
    Переменная 27. C
    Переменная 28. E
    Переменная 29. F
    Переменная 30. G
    Переменная 31. H
    Переменная 32. I
    Переменная 33. L
    Переменная 34. M
    Переменная 35. N
    Переменная 36. O
    Переменная 37. Q1
    Переменная 38. Q2
    Переменная 39. Q3
    Переменная 40. Q4
    Переменная 41. F1
    Переменная 42. F2
    Переменная 43. F3
    Переменная 44. F4
    Переменная 45. SOM
    Переменная 46. O_C
    Переменная 47. INT
    Переменная 48. DEP
    Переменная 49. ANX
    Переменная 50. HOS
    Переменная 51. PHOB
    Переменная 52. PAR
    Переменная 53. PSY
    Переменная 54. QSI

Глава 4. Анализ диагностических критериев методом детерминационного анализа. 2. 1 Задачи статистического оценивания и задачи анализа выборки Вообще все задачи анализа данных могут рассматриваться либо как задачи анализа выборки, либо как задачи анализа взаимоотношения между результатами, полученными на выборке, и “всем остальным миром” (т. е генеральной совокупностью), либо как задачи смешанного типа, в которых анализ выборки и анализ взаимоотношения между выборкой и генеральной совокупностью производится одновременно. Для решения задач первого типа используются методы описательной статистики. Для решения задач второго типа используются собственно статистические методы, в том числе методы оценки доверительных интервалов, методы разрешения статистических гипотез, основанные на применении критериев типа Стьюдента, Фишера, статистики “хи-квадрат” и т. д. Часто такая широко известная задача анализа, как задача построения уравнения регрессии по имеющимся выборочным данным, ставится и решается как задача смешанного типа. Как задачи смешанного типа ставятся и решаются и многие другие задачи анализа данных.

Если исследователь нашел какие-то, как ему показалось, интересные результаты, анализируя только одну выборку испытуемых, это еще ничего не значит. Может быть случаи, которые он наблюдал, отобраны так, что они не отражают действительной ситуации. Может быть выборка сделана плохо, так что в ней имеются искажения, которые носят систематический характер и не могут быть отнесены за счет случайных факторов. Может быть при работе с приборами в ходе исследования были допущены ошибки. Имеется множество требований, которые необходимо принимать во внимание, чтобы получить действительно ценный, научно выверенный результат. Среди них особое место занимают требования, связанные с оценкой отношения между выборкой и генеральной совокупностью. Как делать такие оценки, в каких случаях этим оценкам можно доверять, какой должна быть выборка и многое другое подробно обсуждается в руководствах по методам статистической обработки данных для психологов, и мы на этом останавливаться не будем. Мы сконцентрируем внимание на задачах анализа выборки, т. е. тех данных, которые доступны исследователю и находятся у него под руками. Более того, мы остановимся только на специальном, хотя и чрезвычайно важном классе задач - на задачах обнаружения диагностических критериев, когда в качестве исходных данных используются данные, полученные при проведении комплексных ультразвуковых обследований.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10