Статистические методы анализа данных

Чтобы правильно выбрать статистический метод анализа данных в психологическом исследовании, нужно вначале сориентироваться в основных методах статистической обработки: какими они бывают, в каких случаях применяются, с какой целью и какой можно получить результат.

Выбор метода статистического анализа данных зависит от цели и задач исследования. Основные методы статистического анализа данных, широко используемые для обработки результатов эмпирических исследований в дипломных работах или ВКР по психологии, таковы:

  • Вычисление описательных статистик. Описательные статистики, как правило, вычисляются во всех без исключения дипломных работах по психологии. Чаще всего, по всем шкалам всех методик исследования вычисляются среднее значения (M) и стандартные отклонения (SD), и эти данные вносятся в таблицу первичных результатов эмпирического исследования, прилагаемую к работе. Их рассматривают, чаще всего, в первом пункте эмпирической главы, сравнивая с нормативными данными по методикам и определяя, обладает ли исследуемая выборка какими-либо особенностями, которые должны быть учтены или ставят ограничение в интерпретации результатов исследования.
  • Корреляционный анализ — выявление взаимосвязей между шкалами исследования. Этот метод позволяет обнаружить линейные (прямые и обратные) связи между переменными либо их отсутствие. Корреляционный анализ является основным методом статистического анализа данных в работах, целью которых является изучение влияния чего-либо на что-либо, зависимости А от Б.
  • Статистический анализ различий — это группа методов сравнения двух или более выборок. Сюда относятся методы сравнения выборок по критериям Стьюдента, Манна-Уитни, Вилкоксона и т.д. Все эти методы позволяют определить, насколько статистически значимыми (достоверными) являются различия между двумя или более группами испытуемых. Они являются главными методами математической обработки данных в исследованиях, целью которых является изучение особенностей какой-либо группы или изучение различий между группами, в том числе гендерных различий.
  • Многомерные методы статистического анализа данных — применяются в исследованиях с большим количеством исследуемых признаков (шкал и методик исследования). В психологических исследованиях это чаще всего факторный анализ и кластерный анализ. Эти методы позволяют классифицировать, обобщить, сократить количество изучаемых переменных, разделить их на группы или классы, выйти на другой уровень обобщения. Обработка результатов эмпирических исследований с применением многомерных методов считается «высшим классом» математической обработки данных. Дипломные работы, в которых применяются многомерные методы, как правило, заведомо претендуют на отличную оценку.