- •Введение
- •1. Общие требования к оформлению дипломной (курсовой) работы
- •2. Оформление структурных разделов дипломной (курсовой) работы
- •2.1. Оформление титульного листа
- •2.2. Оформление оглавления (содержания)
- •2.3. Оформление введения
- •2.4. Оформление глав основной части работы
- •2.4.1. Общие требования к оформлению.
- •2.4.2. Оформление теоретической части работы
- •2.4.3. Оформление эмпирической части работы
- •Основные сравнительные характеристики качественных и количественных методов исследования
- •Классификация задач и методов их решения
- •2.5. Оформление выводов и заключения
- •2.6. Оформление списка литературы
- •Образцы библиографических описаний
- •Образцы библиографических описаний на иностранных языках
- •2.7. Оформление приложения
- •Список литературы
- •Образец оформления титульного листа дипломной работы
- •Екатеринбург
- •Образец оформления оглавления дипломной работы
Основные сравнительные характеристики качественных и количественных методов исследования
Окончание табл. 1
Общие рекомендации по выбору методов и методик и определению необходимого количества испытуемых:
чем менее изучено явление, тем обоснованнее обращение к качественным методам исследования. Соответственно, чем в большей степени изучено явление, тем предпочтительнее использование количественных методов;
чем более «размыта» гипотеза, тем большее количество методик необходимо использовать, чтобы иметь возможность конкретизировать проблему, отбросив несущественное;
количество используемых в исследовании качественных методов может быть небольшим, количество испытуемых также может быть невелико, что предъявляет повышенные требования к анализу результатов;
рекомендуется комплексный подход, при котором качественные и количественные методы взаимодополняют друг друга;
минимальное количество испытуемых, которые должны быть задействованы в исследовании – 15 – 30 человек (при использовании качественных методов), максимальное количество – 150 – 200 человек (при использовании количественных методов).
Минимальное количество методик, используемых в исследовании, 2 – 3 (при условии наличия: четко сформулированной гипотезы; достаточно большого количества регистрируемых показателей; узкой цели; большого количества испытуемых, представляющих разные группы).
Максимальное количество – 6 – 7 методик (так как слишком большое количество зафиксированных релевантных показателей может затруднить анализ).
Эти рекомендации носят условный характер. Окончательное решение является продуктом творческого анализа проблемы исследователем и зависит от используемой логики доказательств.
При использовании статистической обработки количество испытуемых определяется типом статистического анализа.
Общие рекомендации по описанию методики:
при описании испытуемых надо указать, какие группы сравнивались (например: указать состав экспериментальной и контрольной групп; при их отсутствии указать состав групп, сравниваемых по другим основаниям – социально-экономическим, профессиональным, этническим и т.д.).
Если группа испытуемых была достаточно однородной (например: только управляющие проектами или только летчики) и исследователем не вводились разделяющие ее на подгруппы условия, необходимо обоснование такого подхода.
Возможные обоснования:
а) необходимость сравнения диагностических возможностей различных методик;
б) необходимость сравнения некоторых характеристик испытуемых конкретной группы: если у них есть «то», есть ли у них и «это»;
в)необходимость проверки предположения о том, что определенная методика способна выявить те или иные характеристики;
г)необходимость изучения появления определенных характеристик в ходе тренинга или формирующего эксперимента.
При описании методик подробно следует описывать только малоизвестные методики. В обосновании использования необходимо указывать, каким образом методика разрешает поставленные задачи;
при описании способов обработки результатов необходимо указать конкретный способ, особенно при обработке количественных данных (например: «Использовался многофакторный дисперсионный анализ МАNOVA. Для выявления источников значимых эффектов использовался t-критерий Стьюдента»). Если использовалась компьютерная обработка, то указывается программа (например: «Анализ данных проводился в статистической системе SPSS 11.5 for Windows»).
В)Заключительный параграф основной части: «Результаты и их обсуждение».
Данный параграф должен быть значительным по объему (15 – 20 страниц для дипломной работы).
В нем представляются результаты исследования, и дается их трактовка в соответствии с целями и задачами, обсуждается их значение и соотношение с известными фактами.
Основное требование к представлению результатов: не смешивать исходные теоретические предположения, результаты и их интерпретацию.
Другими требованиями являются:
краткость и компактность: представляется только та информация, которая помогает разрешить поставленные задачи, и, по возможности, в обобщенном виде. Все «сырые» результаты (сводные таблицы данных, протоколы, типичные рисунки испытуемых), а также все громоздкие таблицы нужно помещать в Приложении. Полные копии всех протоколов прилагать к работе не требуется;
наглядность: при отображении информации необходимо учитывать законы восприятия. Минимальные требования – результаты, наглядно представленные в виде таблиц, графиков должны целиком помещаться в поле зрения и иметь законченную форму. Способ представления результатов зависит от типа данных, полученных в ходе исследования.
К качественным методам обычно относят: беседу, наблюдение, неформализованные проективные техники, групповую дискуссию, фокус-группы, ролевые игры и др.
О.Т. Мельникова выделяет несколько уровней анализа результатов качественного исследования [20]:
уровень сознательных факторов, доступных для структурированных опросников;
уровень личных чувств и языка, для которых требуется «сочувствующее» интервью;
уровень интуитивных ассоциаций, для выявления которых используются невербальные методы или игры;
уровень бессознательных, спонтанных реакций, не подверженных цензуре сознания факторов, поддающихся проективным методам.
Выделяются также несколько этапов анализа, описанных Р. Крюгером [3]:
сбор непосредственных данных;
описательные утверждения (обобщения);
интерпретация.
Основной способ представления качественных данных – текст. При текстовом представлении особенно важно соблюдать правило: не смешивать результаты и их интерпретацию.
Поэтому обычная схема описания результатов – представление данных в обобщенном виде (повторяющихся, непротиворечивых) с приведением выдержек из протоколов.
Пример представления результатов наблюдения: «У детей, от которых отказались родители, интерес к общению со взрослыми сохранился лишь благодаря активным попыткам взрослых привлечь к себе внимание. Тогда наблюдался непродолжительный интерес, который угасал, как только взрослый прекращал свои попытки. Эти наблюдения позволили объединить особенности поведения детей, от которых отказались родители, в особый тип …»
Пример представления результатов беседы: «Несмотря на то, что исследуемые нами респонденты объективно могли быть отнесены к успешным, внутренняя композиция оценок своей деятельности была смещена к шкале «нереализация» … «Я еще ничего не достиг в своей системе ценностей, – считает один из ведущих бизнесменов России. – То, что я для себя сам, мной не сформулировано. Что я хочу для себя, кроме того минимума, к которому стремится каждый человек? Внутренней комфортности? Но что является достаточным для этой внутренней комфортности, я не могу себе объяснить. Может быть, это слишком невыполнимые требования, поэтому я боюсь их формулировать для себя и ухожу от ответа … Но у меня глубокое чувство неудовлетворенности…»1
Другой пример: «Обращаясь к прошлой жизни, эти испытуемые выражают удовлетворенность ею («жизнь прожита большей частью хорошо, с удовольствием, вообще повезло в жизни, много сделано»)».
Пример представления результатов проективной техники: «Устремленность в прошлое налицо у испытуемых старшей группы («этот человек думает о том, как было хорошо, когда он был молодым, вспоминает свой первый успех и тихо говорит: «Никогда мне уже не стать таким, как прежде»)».
Пример представления результатов фокус-группы: «В целом было выделено 21 понятие, релевантное для восприятия идеи предпринимательства… Их можно классифицировать в соответствии с тремя конструктами, применяемыми участниками фокус-групп при оценке бизнесменов…
Рассмотрим все выявившиеся в ходе обсуждения оценочные категории…
1.1.1. Борьба (с бюрократией, обстоятельствами и т.п.): «Эта статья – о точности положения бизнесменов. Бизнес – это борьба за выживание. Тамара жизнеспособна, она – человек борьбы…»2
Другой способ представления качественных данных – таблица. Принцип отражения материала в таблице: обобщенные описательные утверждения, подтверждаемые выдержками из протоколов. Пример такой таблицы см. в Приложении 3 (табл. 3).
Результаты рисуночных проективных тестов можно представить в виде типичных рисунков испытуемых. Образец см. в Приложении 4 (рис. 2).
Качественные данные могут быть преобразованы в количественные и представлены способами, характерными для представления данного типа данных.
Самый простой способ преобразования – перевод в проценты, расчет частоты встречаемости, частости, приписывание рангов. Возможна и дальнейшая статистическая обработка с использованием различных методов. При обработке качественных данных чаще всего используются непараметрические методы.
Распространенные способы представления: текст, гистограмма, таблица.
Пример текстового представления: «Беседа с родителями выявила жалобы на плохой контакт ребенка со сверстниками (65%), смену настроения (45%), отсутствие увлечений (42%)».
Образец представления качественных данных в виде гистограммы (на примере представления результатов игры, преобразованных в процент случаев) см. в Приложении 4 (рис. 3).Образец табличного представления качественных данных, преобразованных в количественные (на примере результатов наблюдения, преобразованных в условные единицы) см. в Приложении 3 (табл. 4).
В зависимости от того, какие задачи стоят перед исследователем, применяются те или иные методы сбора и обработки количественных данных.
Простейшие количественные показатели, которые используются в работах – ранги и проценты.
Используются также первичные данные статистики: среднее арифметическое, среднее квадратичное отклонение, коэффициенты асимметрии и эксцесса.
Способы обработки количественных данных зависят, в первую очередь, от применяемых методов сбора данных, типа шкалы, количества сравниваемых групп, зависимости/независимости сравниваемых выборок. Если данные не удовлетворяют требованиям, предъявляемым к использованию кривой нормального распределения, используются непараметрические методы анализа. Если результаты распределены в соответствии с нормальным распределением, а также, если значения признака измерены по интервальной шкале – используются параметрические методы.
В табл. 2 приведены часто встречающиеся методы обработки количественных данных [25]:
Таблица 2