7.2. Форма представления результатов исследования

Завершением любой исследовательской работы является представ­ление результатов: в той форме, которая принята научным сообществом. Следует различать две основные формы представления результатов квалификационную и научно-исследовательскую.

Квалификационная работа — курсовая работа, дипломная работа, диссертация и т.д. — служит для того, чтобы студент, аспирант или соискатель, представив свой труд на суд экспертов, получил документ, удостоверяющий уровень компетентно­сти. Требования к таким работам, способу их оформления и представления резуль­татов изложены в инструкциях ВАК, положениях, принятых учеными советами, и в других столь же солидных документах. Нас интересует вторая форма — представ­ление результатов научной работы.

Условно вид представления научных результатов можно разделить еще на три подвида: 1) устные изложения; 2) публикации; 3) компьютерные версии. Но все они относятся к тем или иным вариантам представления текстовой, символической и графической информации. Поэтому разговор о способах оформления и представле­ния научных результатов целесообразно начать с характеристики методов описа­ния данных.

Наиболее детально этот вопрос рассмотрен в работе В. А. Ганзена «Системные описания в психологии» (1984). Под описанием понимается любая форма представ­ления информации о полученных в исследовании результатах. Различают следую­щие варианты представления информации: вербальная форма (текст, речь), симво­лическая (знаки, формулы), графическая (схемы, графики), предметно-образная (макеты, вещественные модели, фильмы и др.).

В человеческом сообществе основным способом передачи информации является слово. Поэтому любое научное сообщение — это прежде всего текст, организован­ный по определенным правилам. Различают два вида текстов: на естественном язы­ке («природном», обыденном) и научном языке. Любое представление результатов исследования по сути своей является текстом «смешанного» вида, где в естественноречевую структуру включены «куски», сформулированные на строго понятийном языке. Эти языки нельзя строго разграничить, ибо все время происходит взаимопро­никновение житейского и научного: научные термины входят в повседневное обра­щение, а наука черпает из естественного языка слова для обозначения вновь откры­тых сторон реальности. Например, мы свободно употребляем в повседневной речи слова, изобретенные учеными: «кислород» (М. Ломоносов), «экстраверсия» (К. Юнг), «условный рефлекс» (И. Павлов), «кварк» (Д. Геллман). С другой сторо­ны, в теорию элементарных частиц вошли слова «цвет», «очарованность», «стран­ность» для обозначения состояний кварков. В психологии в качестве научных тер­минов употребляются такие слова: «память», «мышление», «внимание», «чувство» и т.д. И вместе с тем, в отличие от обыденного язык, научный термин имеет одно­значное предметное содержание. А главное — значение научного термина опреде­ляется его местом в системе терминов данной науки, теории или модели. В психоло­гии грань между научной и обыденной терминологией весьма тонка, поэтому чита­тель всегда может привнести значение из обыденного языка в свою интерпретацию психологического научного текста. Это порождает дополнительную трудность для автора-психолога.

Главное требование к научному тексту — последовательность и логичность из­ложения. Автор должен по возможности не загружать текст избыточной информа­цией, но может использовать метафоры, примеры и «лирические отступления» для того, чтобы привлечь внимание к особо значимому для понимания сути звену рас­суждений. Научный текст, в отличие от литературного текста или повседневной речи, очень клиширован — в нем преобладают устойчивые структуры и обороты. В этом он сходен с «канцеляритом» — бюрократическим языком деловых бумаг. Роль этих штампов чрезвычайно важна — внимание читателя не отвлекается на ли­тературные изыски или неправильности изложения, а сосредоточивается на значи­мой информации: суждениях, умозаключениях, доказательствах, цифрах, формулах. «Наукообразные» штампы на самом деле играют важную роль «рамок», стандартной установки для нового научного содержания. Конечно, встречаются ученые — вели­колепные стилисты (какими, например, были Б. М. Теплов и А. Р. Лурия), но этот дар все же часто украшает произведения литераторов и философов (вспомним Ортегу-и-Гассета, А. Бергсона и многих других).

Текст состоит из высказываний. Каждое высказывание имеет определенную ло­гическую форму. Причинная зависимость, например, выражается импликативной формой «если А, то В», хотя, как показал Пиаже, в психологии импликативное объяснение и причинное объяснение отнюдь не тождественны. Существуют основ­ные логические формы высказывания: 1) индуктивное — обобщающее некоторый эмпирический материал; 2) дедуктивное — логический вывод от общего к частному или описание алгоритма; 3) аналогия — «трансдукция»; 4) толкование или коммен­тарий — «перевод», раскрытие содержания одного текста посредством создания другого.

Следующая форма описания результатов — геометрическая. Геометрические (пространственно-образные) описания являются традиционным способом кодиро­вания научной информации. Поскольку геометрическое описание дополняет и по­ясняет текст, оно «привязано» к языковому описанию. Геометрическое описание на­глядно. Оно позволяет одновременно представить систему отношений между от­дельными переменными, исследуемыми в эксперименте. Информационная емкость геометрического описания очень велика.

В психологии используется несколько основных форм графического представле­ния научной информации опирающиеся на характеристики топологические и мет­рические. Один из традиционных способов представления информации, использую­щих топологические характеристики, — это графы. Напомню, что графом является множество точек (вершин), соединенных ребрами (ориентированными или неори­ентированными отрезками). Различают графы планарные и пространственные, ори­ентированные (отрезки-векторы) и неориентированные, связные и несвязные. В психологических исследованиях графы используются очень часто при описании результатов. Многие теоретические модели исследователи представляют в виде гра­фов. Примеры: иерархическая модель интеллекта Д. Векслера или модель интеллек­та Ч. Спирмена; они представлены в форме дендритных несимметричных графов. Схема функциональной системы П. К. Анохина, схема психологической функцио­нальной системы деятельности В. Д. Шадрикова, модель концептуальной рефлек­торной дуги Е. Н. Соколова — примеры ориентированных графов.

Вернемся к описанию результатов. Чаще всего ориентированные графы исполь­зуются при описании системы причинных зависимостей между независимой, допол­нительными и зависимой переменными. Неориентированные графы применяются для описания системы корреляционных связей между измеренными свойствами пси­хики. «Вершинами» обозначаются свойства, а «ребрами» — корреляционные связи. Характеристика связи обычно кодируется разными вариантами изображения ребер графа. Положительные связи изображаются сплошными линиями (или красным цве­том), отрицательные связи — пунктиром (или синим цветом). Сила и значимость связи кодируются толщиной линии. Наиболее весомые признаки (с максимальным числом значимых связей с другими) помещаются в центре. Признаки, имеющие меньший «вес», располагаются ближе к периферии.

От системы корреляционных связей можно перейти к отображению «расстояний» между признаками на плоскости. Расстояние вычисляется по известной формуле:

d=(1-r)/2,

где d — расстояние, r — корреляция.

Расстояния отражают сходства — различия признаков. В этом случае от тополо­гического описания мы переходим к метрическому, поскольку расстояния между вершинами графа (свойствами) становятся пропорциональными величинам корреляций с учетом знака: при r = –1 расстояние максимально: d = 1, при r = –1 рассто­яние минимально: d = 0.

 

Ориентированные и неориентированные графы часто применяются при описа­нии результатов личностных и социально-психологических исследований, в частно­сти социометрических: социограмма — это ориентированный граф.

Любая граф-схема изоморфна матрице (предположений, корреляций и т.д.). Для удобства восприятия не рекомендуется использовать при описании результатов гра­фы более чем с 10-11 вершинами.

Наряду с графами в психологии применяются и пространственно-графические описания, в которых учитывается структура параметров и отношения между эле­ментами (либо метрические, либо топологические). Примером является известное описание структуры интеллекта — «куб» Д. Гилфорда. Другой вариант применения пространственного описания — пространство эмоциональных состояний по В. Вундту или же описание типов личности по Г. Айзенку («круг Айзенка»).

В случае если в пространстве признаков определена метрика, то используется более строгое представление данных. Положение точки в пространстве, изображен­ном на рисунке, соответствует реальным координатам ее в пространстве признаков. Таким способом представляются результаты многомерного шкалирования, фактор­ного анализа, латентно-структурного анализа и некоторых вариантов кластерного анализа.

Каждый фактор отображается осью пространства, а параметр проведения, изме­ренный нами, — точкой в этом пространстве. В других случаях, в частности при описании результатов дифференциально-психологических исследований, точками изображаются испытуемые, осями — главные факторы (или латентные свойства).

Для первичного представления данных используются другие графические фор­мы: диаграммы, гистограммы и полигоны распределения, а также различные графики.

Первичным способом представления данных является изображение распределе­ния. Для отображения распределения значений измеряемой переменной на выбор­ке используют гистограммы и полигоны распределения. Часто для наглядности рас­пределение показателя в экспериментальной и контрольной группах изображают на одном рисунке.

Гистограмма — это «столбчатая» диаграмма частотного распределения призна­ка на выборке. Используется декартова система координат. При построении гисто­грамм на оси абсцисс откладывают значения измеряемой величины, а на оси орди­нат — частоты или относительные частоты встречаемости данного диапазона вели­чины в выборке. Если на гистограмме отображены относительные частоты, то площадь всех столбиков равна 1.

В полигоне распределения количество испытуемых, имеющих данную величину признака (или попавших в определенный интервал величины), обозначают точкой с координатами: Х— градация признака, Y— частота (количество людей) конкрет­ной градации или относительная частота (отнесение количества людей с этой града­цией признака ко всей выборке). Точки соединяются отрезками прямой. Перед тем как строить полигон распределения, или гистограмму, исследователь должен раз­бить диапазон измеряемой величины, если признак дан в шкале интервалов или от­ношений, на равные отрезки. Рекомендуют использовать не менее 5, но не более 10 градаций. В случае использования номинальной или порядковой шкалы такой проблемы не возникает.

Если исследователь хочет нагляднее представить соотношение между различ­ными величинами, например доли испытуемых с разными качественными особенно­стями (количество мужчин и женщин), то ему выгоднее использовать диаграмму. В секторной круговой диаграмме величина каждого сектора пропорциональна вели­чине встречаемости каждого типа. Величина круговой диаграммы может отобра­жать относительный объем выборки или значимость признака.

Вариантом отображения информации, переходным от графического к аналити­ческому, являются в первую очередь графики, представляющие функциональную зависимость признаков. Собственно говоря, полигон распределения — это и есть отображение зависимости частоты встречаемости признака от его величины.

Идеальный вариант завершения экспериментального исследования — обнару­жение функциональной связи независимой и зависимой переменных, которую мож­но описать аналитически.

Условно выделим два различных по содержанию типа графиков: 1) отображаю­щие зависимость изменения параметров во времени; 2) отображающие связь неза­висимой и зависимой переменных (или любых двух других переменных). Класси­ческим вариантом изображения первой зависимости является обнаруженная Г. Эббингаузом связь между объемом воспроизведенного материала и временем, прошедшим после заучивания. Аналогичны многочисленные «кривые научения» или «кривые утомления», показывающие изменение эффективности деятельности во времени.

Графики функциональной зависимости двух переменных также не редкость в психологии: законы Фехнера, Стивенса (в психофизике), Йеркса—Додсона (в пси­хологии мотивации), закономерность, описывающая зависимость вероятности вос­произведения элемента от его места в ряду (в когнитивной психологии), и т. п.

Существует ряд простых рекомендаций по построению графиков. В частности, Л.В. Куликов дает следующие советы начинающим исследователям:

1. График и текст должны взаимно дополнять друг друга.

2. График должен быть понятен «сам по себе» и включать все необходимые обозна­чения.

3. На одном графике не разрешается изображать больше четырех кривых.

4. Линии на графике должны отражать значимость параметра, важнейшие необхо­димо обозначать цифрами.

5. Надписи на осях следует располагать внизу и слева.

6. Точки на разных линиях принято обозначать кружками, квадратами и треуголь­никами.

Если необходимо на том же графике представить величину разброса данных, то их следует изображать в виде вертикальных отрезков, чтобы точка, обозначающая среднее, находилась на отрезке (в соответствии с показателем асимметрии).

Видом графиков являются диагностические профили, которые характеризуют среднюю выраженность измеряемых показателей у группы или определенного ин­дивида.

Наиболее важный способ представления результатов научной работы — число­вые значения величины: 1) показатели центральной тенденции (среднее, мода, ме­диана); 2) абсолютные и относительные частоты; 3) показатели разброса (стандарт­ное отклонение, дисперсия, процентильный разброс); 4) значения критериев, ис­пользованных при сравнении результатов разных групп; 5) коэффициенты линейной и нелинейной связи переменных и т.д. и т.п. Стандартный вид таблиц для представ­ления первичных результатов: по строкам — испытуемые, по столбцам — значения измеренных параметров. Результаты математической статистической обработки также сводятся в таблицы.

Существующие компьютерные пакеты статистической обработки данных позво­ляют выбрать любую стандартную форму таблиц для представления их в научной публикации.

Итогом обработки данных «точного» эксперимента является аналитическое опи­сание полученных зависимостей между независимыми и зависимыми переменны­ми. Если до недавних пор в психологии для описания результатов использовались преимущественно элементарные функции, то сегодня исследователи работают прак­тически со всем аппаратом современной математики. К числу простейших аналитических выражений, описывающих эмпиричес­ки полученные зависимости, относятся, напри­мер, психофизические «законы» Г. Фехнера или С. Стивенса. Не меньшую известность по­лучили законы У. Хика и Р. Хаймета, по кото­рым определяется зависимость времени реак­ции выбора от числа альтернатив:

t=k log(n+ 1)

и

t=a+b log n

где t — время реакции выбора, п — число сти­мулов, а, b и k — константы.

Аналитические описания, как правило, ито­говое обобщение не одного, а серии исследова­ний, проведенных разными авторами. Поэтому они редко являются завершением отдельной экспериментальной работы.

Конкретный вид функциональной зависимости выступает в качестве содержа­ния гипотезы, которую проверяют в критическом эксперименте.

Итак, представление научной информации должно определяться алгоритмом, представленным на рис. 7.6.

Оглавление