Роль модератора

Модератор – специально обученный специалист, отвечающий за подготовку и проведение ряда методов качественных социально-психологических исследований.

Для того чтобы руководить групповой дискуссией, которая является основой практически всех методов социально-психологического исследования, модератор должен хорошо знать процессы групповой динамики. Основная задача модератора заключается в том, чтобы поддерживать спонтанность и в то же время не допускать отклонений от заданной темы. Это одно из самых необходимых умений модератора. Важными качествами модератора являются хорошая память, умение слушать, устанавливать контакт, способность вызывать доверие и создавать доброжелательную обстановку.

Кроме того, очень важным качеством для модератора является чувство времени, позволяющее выполнять программу исследования равномерно распределяя обсуждение конкретных вопросов. Важно также, чтобы модераторами мужских групп были мужчины, а модераторами женских – женщины, так как в этом случае исследование будет более достоверным, поскольку только в этом случае есть возможность выяснить «какое мнение они высказывают, когда говорят среди своих».

Чувство юмора, тесно связанное с воображением, способностью к творчеству и спонтанностью, так необходимыми в качественном исследовании, является важным качеством модератора.

Роль модератора качественного исследования требует проявления беспристрастности и интереса в равной степени. В ходе исследования модератор должен постоянно понимать значение происходящего в данный момент времени в группе для цели исследования и постоянно быть готовым к тому, чтобы мягко скорректировать и направить ход дискуссии в нужное русло.

Модератор должен хорошо уметь контролировать свои вербальные и невербальные реакции на высказывания участников группы. Особенно важно отказаться от оценочных вербальных и невербальных реакций, кратких ответов типа «хорошо», «правильно» и утвердительных и отрицательных киваний головой.

2.3. Анализ и представление результатов социально-психологического исследования Подготовка данных социально-психологического исследования к статистической обработке

Обычно методы обработки данных исследования выбираются еще на этапе планирования эксперимента или даже еще раньше – на этапе выдвижения экспериментальной гипотезы. На этапе обработки данных экспериментальная гипотеза трансформируется в статистическую. Существует всего четыре типа статистических гипотез:

1. о сходстве или различии двух и более групп;

2. о взаимодействии независимых переменных;

3. о статистической связи независимых и зависимых переменных;

4. о структуре латентных переменных (относится к корреляционному исследованию).

Для обработки данных существует ряд стандартных пакетов компьютерных программ для математической обработки данных.

Методы обработки эмпирического материала: корреляционный, факторный анализ, построение типологий и пр.

К

Корреляционный анализ– статистический метод оценки формы, знака и тесноты связи исследуемых признаков или факторов

орреляционный анализ.

По определению Психологического словаря, под редакцией А.В.Петровского и М.Г.Ярошевского, При определении формы связи рассматривается ее линейность или нелинейность (так как в среднем измеряется у в зависимости от изменения х, а х – от у).

Широкое применение в психологических исследованиях находит также коэффициент связи «фи», который рассчитывается в случае простейшей классификации.

Например, при наличии некоторого свойства у испытуемого ему приписывается 1, при отсутствии – 0. «Фи» представляет собой, по существу, коэффициент корреляции для случая дихотомических данных. Среди других широко используемых в психологии разновидностей Корреляционный анализ – расчет ранговых, частных, частичных, множественных и других коэффициентов корреляции.

Корреляционные связи могут быть разных типов. Можно говорить о положительной корреляции, если повышение уровня одной переменной сопровождается повышением уровня другой. Отрицательная корреляция имеет место, когда рост уровня одной переменной сопровождается понижением уровня другой. Нулевая корреляция говорит об отсутствии связей между переменными.

Следует заметить, что из наличия корреляции двух переменных не следует причина следственных зависимостей между ними, но появляется возможность выдвижения гипотезы, которая требует дополнительной проверки.

Если же корреляционная зависимость между переменными отсутствует, то это дает возможность опровергнуть гипотезу о наличии причинно - следственных связей.

Различают ряд интерпретаций наличия корреляционной связи между двумя переменными:

1). Прямая корреляционная связь. О такой связи можно говорить в случаях, когда уровень одной переменной напрямую зависит от уровня другой.

2). Случаи, когда две переменные коррелируют не напрямую между собой, а связаны третьей, не измерявшейся в ходе исследования.

3). Случайная корреляция.

4). Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки. В качестве примера такой корреляции можно привести случай, когда измеряется коэффициент интеллекта (IQ) в мужской и женской группах и делаются выводы по гендерному типу, однако не учитывается, что выбрана группа мужчин со средним образованием и группа женщин с высшим образованием.

Очевидно, что только в случае 1) корреляционная связь может подтвердить выдвинутую гипотезу. В случае 2), несмотря на то, что такая зависимость существует, необходимы дополнительные исследования, чтобы выявить причину этой зависимости (третью переменную). В случаях же 3) и 4) гипотеза вообще может оказаться ложной.

В практике корреляционный анализ часто является первым шагом, облегчающим дальнейшую обработку информации другими методами, такими как:

• регрессионный анализ (для установления количественных взаимосвязей),

• кластерный анализ (для разделения выборки на части с разным типом связи между факторами);

• факторный анализ (для установления общих закономерностей, определяющих сущность изучаемого явления).