2. Методические рекомендации к выполнению курсового проектирования 1.

2.1. Выбор объекта исследования

Объектом исследования практической части курсовой работы может быть любое сервисное учреждение. Учреждение должно иметь руководителя, не менее 7-10 человек персонала, клиентскую базу.

Эмпирические исследования индивидуальной самостоятельной практической работы и курсовой работы выполняются на базе одного предприятия.

2.2. Выбор темы исследования

Выбор темы предполагает инициативу самого студента, который ко времени изучения данной дисциплины может руководствоваться любо предполагаемой будущей сферой деятельности, либо желанием более углубленного изучения какого-либо раздела учебного курса. Кроме того, тема студенту может быть дана по заданию кафедры, института и университета в целом.

Выбор темы исследования для индивидуальной самостоятельной практической работы и тематики для курсовой работы предпочтительно делать одновременно, во взаимной увязке. Такой подход позволит оптимизировать содержание программы исследования для обоих заданий, обеспечит расширенную информационную базу для выполнения курсовой работы и позволит выполнить курсовую работу на более высоком уровне.

Следует отметить, что наряду с индивидуальными приоритетами студента на выбор темы решающее влияние оказывает объект эмпирического исследования. В случае если объект эмпирического исследования (конкретная фирма) предопределен заранее, при выборе темы необходимо провести предварительный анализ исследуемой организации и выбрать тему актуальную для данного предприятия. В этом случае при выборе темы учитывается направление и масштабность деятельности, размеры, экономический потенциал, степень доступности информации, потребности руководства фирмы.

После выбора темы курсовой работы и утверждения ее руководителем и заведующим кафедрой, студенту необходимо определить цель курсовой работы круг вопросов, подлежащих изучению и подобрать соответствующую литературу.

2.3 Выбор психодиагностических методик для выполнения индивидуальной самостоятельной практической работы

Основными психодиагностическими методиками для решения задач, направленных на анализ деловых коммуникаций в сервисе, в том числе:

- на практическую реализацию полученных навыков и умений по пониманию психотипов деловых партнёров, клиентов, коллег, руководителей и особенностей их репрезентативных систем;

- на анализ коммуникативных процессов организации;

- на исследование проблем организационной и корпоративной культуры предприятия

являются:

а) психодиагностическая методика многофакторного исследования личности Р. Кеттела (16-PF);

б) Типологические опросники Кейрси и Майерс–Бриггс;

в) Методика диагностики межличностных отношений Т. Лири;

г) Методика на определение ценностных ориентаций личности М. Рокича;

д) Методика «Q-сортировка» В. Стефансона;

е) Методика определения типа характера по К.Г. Юнгу;

ж) Методика определения типологии личности «Психологический автопортрет личности» по Дж. Олдхэму и Л. Моррису

Выбор данного комплекта психологических методик для выполнения индивидуальной самостоятельной работы обосновывается тем, что, каждая из этих методик является лидером в своем классе по основным психодиагностическим параметрам - валидности, корреляции факторов и их надежности из числа адаптированных и доступных методик психологической диагностики сильных и слабых сторон личности, субъектов делового взаимодействия.

Данные методики позволяют адекватно определить психологические характеристики исследуемых деловых групп, отдельных членов коллектива, его руководителей; выполнить анализ социотипа членов коллектива и выявить особенности их общения.

Психодиагностическая методика многофакторного исследования личности Р. Кеттела позволяет определить тенденции поведения личности в системе межличностных взаимодействий. Согласно Р. Кеттелу, черты личности представляют собой относительно постоянные тенденции реагирования определенным образом в разных ситуациях. Спектр действия этих тенденций чрезвычайно велик. Иначе говоря, черты личности представляют собой гипотетические психологические структуры, обнаруживающиеся в поведении, которые обусловливают предрасположенность поступать единообразно в разных обстоятельствах. Черты личности отражают устойчивые и предсказуемые психологические характеристики и, позволяют проследить основные личностные проявления партнера по деловому общению.

Типологические опросники Кейрси и Майерс–Бриггс, позволяют определить типологию личности (социотип) из16 типов, характеризующихся определенными поведенческими проявлениями и особенностями.

Методика диагностики межличностных отношений Т. Лири, позволяет проследить стиль взаимоотношений в малых группах, определить преобладающий тип отношений к людям, а так же исследовать представления о себе у окружающих.

Методика «Q-сортировка» В. Стефансона, направленна на диагностику основных тенденций поведения в реальной группе и представлений личности о себе.

Использование данных методик позволит студентам овладеть методами психологической диагностики сильных и слабых сторон личности, субъектов делового взаимодействия, приемами описания психологических состояний субъектов деятельности, отдельных членов коллектива, его руководителей

Так же в случае необходимости, студент может самостоятельно подобрать в зависимости от исследуемой темы и объекта эмпирических исследований , применяемые им, психодиагностические методики, позволяющие наиболее полно раскрыть тему курсовой работы. Расширенный перечень методик исследования представлен в приложении В. Представленные методики могут быть также использованы и при выполнении курсовой работы.

2.4 Ранговая корреляция Спирмена - выявление и анализ связей между исследуемыми признаками.

Данный анализ является рекомендуемой составляющей эмпирической части индивидуальной самостоятельной практической работы и включен в рейтинговую оценку.

Выявление и анализ связей между исследуемыми признаками – главный вид задач, практически в любом эмпирическом исследовании. Изучение связей между переменными, интересует исследователя не само по себе, а как отражение соответствующих причинно-следственных отношений. Корреляционный анализ помогает установить, можно ли предсказывать возможные значения одного показателя, зная величину другого.

В психологических исследованиях чаще всего применяется коэффициент линейной корреляции (r) Пирсона и методы ранговой корреляции Спирмена и Кендала. Однако метод Пирсона является параметрическим и поэтому не лишен недостатков, свойственных параметрическим методам (необходимо, чтобы данные были измерены в интервальных шкалах или их распределение не отличалось от нормального). Параметрическими являются также методы определения корреляционного отношения и подсчета множественных коэффициентов корреляции.

Метод ранговой корреляции Спирмена, является непараметрическим методом, прост в применении, универсален и работает с данными, измеренными в любых шкалах. Уникальность метода ранговой корреляции состоит в том, что он позволяет сопоставлять не индивидуальные показатели, а индивидуальные иерархии, или профили, что недоступно ни одному из других статистических методов, включая метод линейной корреляции.

Коэффициент ранговой корреляции рекомендуется применять в тех случаях, когда нам необходимо проверить, согласованно ли изменяются разные признаки у одного и того же испытуемого и насколько совпадают индивидуальные ранговые показатели у двух отдельных испытуемых или у испытуемого и группы или же у двух исследуемых групп. Коэффициент корреляции — это величина, которая может варьировать в пределах от +1 в случае полной положительной корреляции до -1 при полной отрицательной корреляции.

Метод ранговой корреляции Спирмена позволяет определить тесноту (силу) и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями (иерархиями) признаков.

Для подсчета ранговой корреляции необходимо располагать двумя рядами значений, которые могут быть проранжированы. Такими рядами значений могут быть:

1) два признака, измеренные в одной и той же группе испытуемых;

2) две индивидуальные иерархии признаков, выявленные у двух испытуемых по одному и тому же набору признаков;

3) две групповые иерархии признаков,

4) индивидуальная и групповая иерархии признаков.

Вначале показатели ранжируются отдельно по каждому из признаков. Как правило, меньшему значению признака начисляется меньший ранг.

В первом случае, когда сравниваются два признака, измеренные в одной и той же группе испытуемых, ранжируются индивидуальные значения по первому признаку, полученные разными испытуемыми, а затем индивидуальные значения по второму признаку.

Если два признака связаны положительно, т.е. коррелируют между собой, то испытуемые, имеющие низкие ранги (значения признака) по одному из них, будут иметь низкие ранги и по другому, а испытуемые, имеющие высокие ранги по одному из признаков, будут иметь по другому признаку также высокие ранги. Для подсчета коэффициента корреляции необходимо определить разности между рангами (d), полученными данным испытуемым по обоим признакам. Чем меньше разность между рангами, тем выше будет коэффициент корреляции , тем ближе он будет к +1.

Во втором случае (два индивидуальных профиля), ранжируются индивидуальные значения, полученные каждым из 2-х испытуемых по определенному (одинаковому для них обоих) набору признаков. Первый ранг получит признак с самым низким значением; второй ранг – признак с более высоким значением и т.д.

Очевидно, что все признаки должны быть измерены в одних и тех же единицах, иначе ранжирование невозможно. Например, невозможно проранжировать показатели по личностному опроснику Кеттелла (16PF), если они выражены в "сырых" баллах (абсолютных величинах), поскольку по разным факторам диапазоны значений различны: от 0 до 13, от 0 до 20 и от 0 до 26. Мы не можем сказать, какой из факторов будет занимать первое место по выраженности, пока не приведем все значения к единой шкале (чаще всего это шкала стенов, т.е. стандартных единиц).

В третьем случае (два групповых профиля), ранжируются среднегрупповые значения, полученные в двух группах испытуемых по определенному, одинаковому для двух групп, набору признаков. В дальнейшем линия рассуждений такая же, как и в предыдущих двух случаях.

В случае 4-ом (индивидуальный и групповой профили), ранжируются отдельно индивидуальные значения испытуемого и среднегрупповые значения по тому же набору признаков, которые получены, как правило, при исключении этого отдельного испытуемого из группы (он не участвует в среднегрупповом профиле), с результатами которой будет сопоставляться его индивидуальный профиль. Ранговая корреляция позволит проверить, насколько согласованы индивидуальный и групповой профили.

Во всех четырех случаях значимость полученного коэффициента корреляции определяется по количеству ранжированных значений N (т.е количеству исследуемых лиц или признаков). В первом случае это количество будет совпадать с объемом выборки n. Во втором случае количеством наблюдений будет количество признаков, составляющих иерархию. В третьем и четвертом случае N – это также количество сопоставляемых признаков, а не количество испытуемых в группах.

В гуманитарных науках корреляция считается сильной, если ее коэффициент выше 0,60; если же он превышает 0,90, то корреляция считается очень сильной. Однако для того, чтобы можно было делать выводы о связях между переменными, большое значение имеет объем выборки: чем выборка больше, тем достовернее величина полученного коэффициента корреляции. Существуют таблицы с критическими значениями коэффициента корреляции Браве-Пирсона и Спирмена для разного числа степеней свободы (оно равно числу пар за вычетом 2, т. е. n-2) (Приложение Б). Только в случае, когда коэффициенты корреляции больше этих критических значений, они могут считаться достоверными. Так, для того чтобы коэффициент корреляции 0,70 был достоверным, в анализ должно быть взято не меньше 8 пар данных (=n-2=6) при вычислении r.

Задача эмпирического исследования определять, достаточно ли велика разность между средними двух распределений для того, чтобы можно было объяснить ее действием независимой переменной, а не случайностью, связанной с малым объемом выборки. Для этого возможно выдвинуть две гипотезы:

1) нулевая гипотеза (Н₀), согласно которой разница между распределениями недостоверна; предполагается, что различие недостаточно значительно, и поэтому распределения относятся к одной и той же популяции, а независимая переменная не оказывает никакого влияния;

2) альтернативная гипотеза (H_x), какой является рабочая гипотеза нашего исследования. В соответствии с этой гипотезой различия между обоими распределениями достаточно значимы и обусловлены влиянием независимой переменной. Основной принцип метода проверки гипотез состоит в том, что выдвигается нулевая гипотеза Н₀, с тем чтобы попытаться опровергнуть ее и тем самым подтвердить альтернативную гипотезу H₁. Действительно, если результаты статистического теста, используемого для анализа разницы между средними, окажутся таковы, что позволят отбросить Н₀, это будет означать, что верна Н₁ т.е. выдвинутая рабочая гипотеза подтверждается.

При определении ранговой корреляции Спирмена возможны два варианта гипотез, первый относится к случаю 1, второй - к трем остальным:

В первом случае, когда сравниваются два признака –

Н₀: Корреляция между переменными А и Б не отличается от нуля.

Н₁: Корреляция между переменными А и Б достоверно отличается от нуля.

Во втором (два индивидуальных профиля); в третьем (два групповых профиля); в четвертом (индивидуальный и групповой профили) случаях возможны следующие гипотезы:

Н₀: Корреляция между иерархиями А и Б не отличается от нуля.

Н₁: Корреляция между иерархиями А и Б достоверно отличается от нуля.

Расчет ранговой корреляции Спирмена

По каждой переменной должно быть представлено не менее 5 наблюдений.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена при большом количестве одинаковых рангов по одной или обеим сопоставляемым переменным дает огрубленные значения. В идеале оба коррелируемых ряда должны представлять собой две последовательности несовпадающих значений. В случае, если это условие не соблюдается, необходимо вносить поправку на одинаковые ранги (т.е. значения признаков, расположенные в порядке от минимального до максимального значения в ранговом ряду).

Алгоритм расчета ранговой корреляции Спирмена :

1. Определить, какие два признака или две иерархии признаков будут участвовать в сопоставлении как переменные А и В.

2. Проранжировать значения переменной А, начисляя ранг 1 наименьшему значению, в соответствии с правилами ранжирования. Занести ранги в первый столбец таблицы по порядку номеров испытуемых или признаков.

3. Проранжировать значения переменной В, в соответствии с теми же правилами. Занести ранги во второй столбец таблицы по порядку номеров испытуемых или признаков.

4. Подсчитать разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и занести в третий столбец таблицы.

5. Возвести каждую разность в квадрат: . Эти значения занести в четвертый столбец таблицы.

6. Подсчитать сумму квадратов .

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена рассчитывается по формуле:

, где

- сумма квадратов разностей между рангами;

N – количество испытуемых или признаков, участвовавших в ранжировании.

Если в обоих сопоставляемых ранговых рядах присутствуют группы одинаковых рангов, перед подсчетом коэффициента ранговой корреляции необходимо внести поправки на одинаковые ранги Та и Тв

Та = Σ (а3 – а)/12,

Тв= Σ (в3 – в)/12, где

“а” – объем каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду А, “в” – объем каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду В. В этом случае коэффициент ранговой корреляции подсчитывается по формуле:

.

7.Определить по Таблице 1( Приложение Б) критические значения для данного N. Если превышает критическое значение или, по крайней мере, равен ему, корреляция достоверно отличается от 0.

Критерии статистической значимости:

В гуманитарных науках принято считать, что разница между двумя выборками отражает действительную разницу между соответствующими популяциями лишь в том случае, если вероятность ошибки для этого утверждения не превышает 5%, т.е. имеется лишь 5 шансов из 100 ошибиться, выдвигая такое утверждение. Это так называемый уровень достоверности (уровень надежности, доверительный уровень) различия. Если этот уровень не превышен, то можно считать вероятным, что выявленная нами разница действительно отражает положение дел в популяции (отсюда еще одно название этого критерия — порог вероятности).

Для каждого статистического метода этот уровень можно узнать из таблиц распределения критических значений соответствующих критериев (r_s и т.д.); в этих таблицах приведены цифры для уровней 5% (0,05), 1% (0,01) или еще более высоких (Приложение Д).

Зависимость корреляции от уровня статистической значимости:

1) высокая значимая корреляция при r, соответствующем уровню статистической значимости ρ≤0,1

2) значимая корреляция при r, соответствующем уровню статистической значимости ρ≤0,05;

3) тенденция достоверной связи при r, соответствующем уровню статистической значимости ρ≤0,10;

4) незначимая корреляция при r, не достигающем уровня статистической значимости.