23.Психодиагностика личности.

Психодиагностика (от греч. ψυχή —душа,и греч. διαγνωστικός —способный распознавать) — отрасль психологии, разрабатывающая теорию, принципы и инструменты оценки и измерения индивидуально-психологических особенностей личности^[1].

Психодиагностика складывалась в конце XIX — начале XX столетий. В. Вундт, хотя и считал, что высшие психические функции, составляющие сущность исследования личности, не подлежат экспериментальному изучению, в лабораторных условиях впервые экспериментально исследовал восприятие, память, внимание, скорость реагирования и т. п. Основателем психологии индивидуальных различий (дифференциальной психологии) принято считать В. Штерна, который еще в 1900 г. призывал психологов заниматься не только исследованием общих психических закономерностей, но также и индивидуальностью. Собственно понятие «психодиагностика» появилось в публикации Г. Роршаха в 1921 г., «Психодиагностика: диагностический тест, основанный на восприятии», где был описан знаменитый тест «пятна Роршаха».

В XX веке психодиагностика и ее приложения интенсивно разрабатывались, и в настоящее время образуют разветвлённую структуру методов и методик. Средства современной психодиагностики разделяются на две группы: строго формализированные методики, и методики малоформализованные.

К строго формализованным методикам относятся тесты, опросники, некоторые методики проективной техники и психофизиологические методики. Для строго формализованных методик характерны детальная регламентация, стандартизация (установление единообразия проведения обработки и представления результатов диагностических экспериментов), объективизация процедуры обследования или испытания (точное соблюдение инструкций, строго определенные способы предъявления стимульного материала, невмешательство исследователя в деятельность испытуемого и др.), надежность и валидность. Многие строго формализованные методики доведены до уровня компьютерной реализации.

Малоформализованные методики — это наблюдения, беседы и интервью, анализ продуктов деятельности. Они дают ценные сведения об испытуемом, особенно когда предметом изучения выступают такие психические процессы и явления, которые мало поддаются объективизации и формализации (например, плохо осознаваемые субъективные переживания, личностные смыслы) или являются чрезвычайно изменчивыми по содержанию (динамика целей, состояний, настроений и т. д.). Малоформализованные методики очень трудоемки (например, наблюдения за обследуемым осуществляются иногда в течение нескольких месяцев) и требуют большого профессионального мастерства и опыта психодиагноста.

Малоформализованные и строго формализованные диагностические методики дополняют друг друга и должны использоваться в комплексе. Развитие новых интеллектуальных методов анализа данных постепенно расширяет область применения компьютеров в психодиагностике. Новые технологии позволяют использовать имитацию психологической интуиции компьютерными системами.

24. Математические методы обработки данных в психологических исследованиях.

Математическую статистику условно делят на 3 части:

-описательная статистика;

-теория статистического вывода; -планирование и анализ эксперимента. Описательная статистика занимается описанием, графическим представлением и табулированием совокупности исходных данных. Теория статистического вывода – общий класс задач, характеризующийся попытками вывести свойства большого массива данных путем обследования небольшого массива данных, т.е. выборки. Планирование и анализ эксперимента – статистические методы, разработанные для обнаружения и проверки причинной связи между изучаемыми переменными (показателями).

2. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ. 1 этап – исходный предварительный анализ исследуемой реальной системы. В результате этого этапа определяются: - основные цели исследования на содержательном неформализованном уровне; - совокупность единиц, представляющих предмет статистического исследования; - перечень отобранных из представленных специалистами априорных (независимых от опыта человека) показателей, характеризующих каждого из исследуемых объектов; - степень формализации соответствующих записей при сборе исходных данных; - общее время и трудозатраты на планируемые работы. - формализованная постановка задачи, по возможности включающая статистическую модель изучаемого явления. 2 этап – составление детального плана сбора исходной информации. При составлении этого плана необходимо по возможности учитывать полную схему дальнейшего статистического анализа. 3 этап – сбор исходного материала и ввод этих данных в ЭВМ. 4 этап – первичная статистическая обработка данных. В ходе этой обработки решаются следующие задачи: 1.Отображение переменных, описанных текстом в номинальную или порядковую шкалу.

2. Анализ резко выделяющихся наблюдений.

3. Восстановление пропущенных наблюдений.

4. Проверка статистической независимости элементов исходной выборки. 5 этап – составление детального плана вычислительного анализа исходного материала. На этом этапе определяются основные группы, для которых будет проводиться дальнейший анализ. Обычно описывается блок-схема анализа с указанием привлекаемого метода. 6 этап – вычислительная реализация основной части статистической обработки данных. 7 этап – подведение итогов исследования. На этом этапе проверяется, в какой мере достигнуты сформулированные на 1 этапе содержательные цели работы. Если эти цели не достигнуты, то объясняется, почему. Работа завершается содержательной формулировкой новых задач, вытекающих из проведенного исследования.

3. ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ И ВЫБОРКА ИЗ НЕЕ. РЕПРЕЗЕНТАТИВНОСТЬ ВЫБОРКИ. Генеральная совокупность – это совокупность всех мысленных наблюдений (или всех мыслимо возможных объектов), которые могут быть проведены при данном реальном комплексе условий. Понятие ГС – это абстрактное математическое понятие. ГС может быть конечной или бесконечной. Выборка из данной ГС представляет собой результат ограниченного ряда наблюдений интересующего нас показателя (признака, переменной). ГС всегда больше, чем выборка. В статистике выборка обозначается х1, х2, …, хn количество наблюдений n. Количество наблюдений – «n»- называется объемом выборки. Сущность статистических методов – чтобы по некоторой части ГС, т.е. по выборке, выносить суждения о свойствах ГС в целом. Одним из важнейших вопросов, от успешного решения которого зависит достоверность выводов, получаемых в результате статистической обработки данных, является вопрос репрезентативности выборки, т.е. вопрос полноты и адекватности представления выборкой интересующих нас свойств ГС. Одним из важных путей повышения степени репрезентативности выборки является достижение полностью случайного отбора объектов из ГС.