MODULUL 2

CAPITOLUL 2

METODE DE INVESTIGARE N PSIHOLOGIA MUNCII I ORGANIZAIONALIntroducere

Psihologia muncii i organizaional studiaz subsistemul uman dintr-o organizaie, aa numitul comportament pe care l deruleaz personalul acesteia cu ocazia prestrii diferitelor activiti de munc. Echipa de munc, relaiile cu colegii, retribuia, sarcinile de munc etc., sunt exemple de stimuli sau variabile care intr n aria de interes a psihologului. De asemenea, organizaia, postul de munc, genereaz o suit de rspunsuri din partea operatorului uman. Aceste rspunsuri pot s se refere la satisfacia n munc, nivelul performanei profesionale, absenteism, atitudinea fa de superiori etc.

Am vzut n capitolul anterior c munca psihologilor este diferit n funcie de ramura psihologiei M-O n care activeaz. Aceste diferene se refer la problemele pe care acetia sunt chemai s le rezolve, la metodele de culegere a datelor, la abordarea problemelor de cercetare, maniera de comunicare a rezultatelor cercetrii ntreprinse etc.

Psihologul, indiferent de ipostazele de activitate n care se gsete, este un om de tiin. El nu se hazardeaz n a da verdicte pe baz de bun sim sau pentru c i alii cred la fel. Datoria sa este s fundamenteze tiinific rezultatele interveniilor sale. Dar, una din sarcinile importante ale psihologului este de a promova psihologia ca tiin, de a o face public. Frecvent ne este dat s auzim din partea personalului de conducere al unor companii, aprecieri care dovedesc nimic mai mult dect c psihologia M-O este considerat un lux pe care nu i-l pot permite, c ceea ce ofer psihologii tiau i ei etc. De fapt, acetia sufer de o lips de informaie pertinent, ei sunt i prada sigur a firmelor de consultan neprofesioniste sau a psihologilor de ocazie sau, simplu, a arlatanilor. Problema este veche, dar se menine cu obstinen. Ea preocup pe psihologi. Astfel, psihologul Donald Paterson a condus n anul 1920 un studiu care sonda n ce msur chiar studenii de la psihologie apreciaz valoarea psihologiei comparativ cu a pseudopsihologiei. Rezultatele au artat c numai 16% consider c psihologia aplicat poate potrivi oamenii cu posturile de munc; 9% cred c psihoterapia a fost de folos; n timp ce 12% cred n telepatie i 5% n grafologie i frenologie. Paterson s-a declarat puin optimist c managerii vor oferi rspunsuri mai ncurajatoare vizavi de posibilitile utilizrii psihologiei aplicate n activitatea lor.

Dar, poate remarca psihologului R. Pintner, n prefaa unei cri care publica rezultatele unei cercetri legate de presupunerile caracterologilor, este de actualitate i azi (Paterson, 1930). El consemna c adepii caracterologiei (ramur a psihologiei care se ocup de studiul caracterelor) i se refer aici la preteniile arlatanilor de descifrare a personalitii utiliznd o schem simplist de analiz, pot fi combtui, nu cu vorbe, ci cu fapte.

Este o realitate c toate formele de via (vegetal, uman, animal) prezint variaii ciclice n desfurarea lor cotidian: cronopsihologia se contureaz tot mai mult ca o ramur a psihologiei interesat de studiul ciclicitii sau ritmurilor manifestate n desfurarea unor procese psihice i aplicarea lor n activitatea omului (organizarea orarului colar sau de munc, ealonarea studiului individual, determinarea perioadelor de receptivitate maxim n nvare etc.). Dar, paralel cu aceste preocupri tiinifice s-a dezvoltat i reversul pseudotiinific a ceea ce s-au numit bioritmuri i anume psihobioritmuri sau calendarul bioritmic al comportamentelor psihice.

Pe scurt, teoria nu este altceva dect o extensie simplist de la biologic la psihic, susinnd c ar exista trei psihobioritmuri fundamentale care i pun amprenta asupra determinrii comportamentului cotidian al fiecrui individ: ritmul fizic (23 zile); ritmul afectiv (28 zile) i ritmul intelectual (33 zile). Aceste ritmuri s-ar declana n momentul naterii (dup unii, mai exigeni, n momentul concepiei) i ar constitui canavaua pe care se es comportamentele nostre de zi cu zi i care ofer promisiunea unor prognoze pe termen lung. Prin implicarea calculatorului n aceast operaie, adepii teoriei i practicii respective au gsit un plus de credibilitate. Ei au proiectat astfel rspunderea pe aparatul matematic/informatic.

Reacia psihologilor fa de orientarea amintit a fost de a iniia o serie de studii n legtur cu valoarea tiinific a teoriei n cauz. Holmes i colab. (1980) au demonstrat c psihobioritmurile sunt lipsite de valoare n predicia timpului de recuperare postoperatorie, a deceselor sau performanelor sportive. Floody (1981) confirm c decesele, naterile, performanele la examene i performanele ahitilor nu sunt condiionate i nu verific teoria tribioritmic.

Continund seria acestor cercetri, s-a testat dac performanele intelectuale ale unui grup de 98 de studeni sunt determinate de poziia lor pe scala celor trei ritmuri citate (Pitariu, 1988; 1993). Au fost administrate dou teste de aptitudini intelectuale (Matrici progresive avansate i Domino-48). Independent de rezultatele obinute, lotul a fost dihotomizat n (a) subieci care n momentul testrii erau n zi critic i (b) subieci care n momentul testrii erau n zi necritic. Ipoteza de lucru era c subiecii aflai n zi critic vor obine o medie a performanelor intelectuale superioar celor aflai n zi necritic. Tabelul 2.1 prezint sinteza rezultatele obinute.

Tabelul 2.1

Performanele subiecilor la testele de inteligen

TESTESubieci n zi critic (N=17)Subieci n zi necritic (N=81)Z

MediaASMediaAS

Matrici progresive avansate22.354.3022.656.29.24

(p>.10)

Domino 4829.244.5430.513.981.07

(p>.10)

Diferenele de performan la cele dou teste au fost statistic nesemnificative. Aceasta nseamn c ntre presupunerile adepilor teoriei psihobioritmurilor i performana intelectual nu apare o relaie sistematic. Teoria nu se confirm.

n acest capitol ne vom ocupa de modalitile n care psihologii M-O i desfoar cercetrile, cum pot fi ele organizate, ce tehnici de investigare utilizeaz, cum strng datele, cum le prelucreaz i cum le comunic. Pe parcursul timpului s-au dezvoltat o serie de tehnici statistice i o mare varietate de metode de investigare specifice psihologiei. Att psihologul M-O ct i beneficiarul interveniilor de psihologia M-O trebuie s le aibe n vedere i s tie s le descifreze sensurile.

2.1. Experimentul psihologic i organizarea cercetrii de psihologia M-O

Experimentul este un mod de cunoatere, este unul din cele mai fecunde i precise metode de cercetere n tiin. J. Piaget sublinia ntr-un interviu c un cercettor pleac de la observaie, descoper un fapt interesant apoi urmeaz reproducerea situaiei respective fcnd s varieze factorii implicai... Aici ncepe experimentarea. Dar, observatorul are ansa de a descoperi un fapt inedit sau demn de atenie numai dac exploreaz realul, ori aceasta nseamn dotarea sa cu un fond larg de cunotine, fond de ipoteze latente, n msur s favorizeze formularea unei ipoteze locale care s fie supus experimentrii i verificrii (Radu & Pitariu, 1986). Pentru psihologie, metoda experimental a nsemnat structurarea ei ca tiin independent. Experimentul reprezint un mijloc de analiz.

n linii generale, avantajele metodei experimentale pot fi sintetizate astfel:

intervine activ n producerea fenomenului studiat prin crearea unor condiii adecvate ntr-un moment prestabilit;

realizeaz controlul variabilelor care pot influena fenomenul studiat prin manevrarea lor independent sau concurent;

ofer posibilitatea nregistrrii precise a datelor cu tehnologii avansate etc.

Un atribut fundamental, deosebit de important, al experimentului, este posibilitatea repetrii sale.

Pentru psihologia M-O, abordarea cu metode tiinifice a comportamentului de munc constituie o strategie general. De pild, dac intenia noastr este s cunoatem efectele unui curs de perfecionare profesional asupra agenilor de vnzri, nu ne rmne dect s culegem ct mai multe date referitor la problema n cauz. Putem observa modul cum lucreaz agenii de vnzri pe teren, dup parcurgerea cursului vom putea analiza productivitatea muncii, natura erorilor/incidentelor n activitate, putem administra un test de cunotine sau s organizm o prob de lucru (simulare) etc. O cercetare nu nseamn altceva dect utilizarea unui set de proceduri de observare care ne vor conduce treptat, n cele din urm, la cteva alternative explicative.

Psihologia M-O este continuu confruntat cu problemele practice care se pot ivi la nivelul unei organizaii i care trebuie rezolvate aplicnd metode i tehnici tiinifice. Iat cteva din subiectele care intr n competena psihologilor M-O:

Studiul cauzelor fluctuaiei personalului din organizaie.

Motivul scderii productivitii muncii unei secii.

Care sunt principalele surse de nemulumire ale angajailor?

Descifrarea surselor de conflict din organizaie i cum pot fi ele evitate.

Proiectarea unei strategii de selecie optimizat a personalului.

Studiul naturii erorilor cnd se lucreaz la un panou de comand i cum pot fi ele prevenite?

De ce operatoarele de la ghieu comit erori de operare cnd introduc datele n calculator? Cum este realizat interfaa om-calculator?

Cum este perceput conducerea unei companii de ctre angajai?

Psihologul M-O, n activitile pe care le deruleaz urmrete trei obiective majore:

(1) Descrie fenomenul psihosocial. Este vorba de o simpl consemnare a evenimentelor, aa cum rezult din observare, documentele statistice ale organizaiei, chestionare etc. De exemplu: nregistrarea lunar a frecvenei prsirii organizaiei de ctre angajai, administrarea unui chestionar de satisfacie profesional i extragerea listei de nemulumiri etc.

(2) Explic natura fenomenelor descrise, cauzele determinante. Interpretarea rezultatelor obinute este o activitate care deosebete psihologul de simplul funcionar din departamentul de resurse umane care prezint preedintelui unei companii o situaie cu fluctuaia personalului pe parcursul unui an. Alta este gsirea cauzelor fluctuaiei: nemulumirea cu sistemul de promovare, utilizarea unei grile de salarizare lipsit de transparen, incompetena efului direct, practicarea unui management de personal deficitar etc.

(3) Prognozeaz evoluia unor evenimente i consecinele acestora. La ncheierea unui proiect, psihologul M-O trebuie s fac predicii legat de concluziile la care a ajuns n urma studiului ntreprins. Mai mult, este important ca sugestiile respective s le implementeze n practic. Astfel, de pild, dup ce n urma unui studiu se va constata c o cauz a scderii numrului de clieni ai unei bnci este lipsa de profesionalism n comportamentul personalului de la ghieu, psihologul va face cteva estimri i propuneri. n primul rnd va arta, pe baze statistice, cum vor scdea beneficiile bncii ntr-o perioad de timp determinat, n caz c situaia va persista. Pentru personalul existent va propune iniierea unui curs de perfecionare profesional (Secretele comportamentului cu clienii) totodat vor face demersurile metodologice necesare legate de validarea unei strategii de selecie profesional a operatoarelor de la ghieu.

2.2. Schema demersului de cercetare n psihologia M-O

Cercetarea n psihologia M-O pstreaz demersul clasic al algoritmului pe care trebuie s-l parcurg un cercettor. n Figura 2.1 este prezentat cadrul general de organizare a unei cercetri de psihologia M-O. Cercetarea de psihologia M-O parcurge cinci etape succesive care se termin prin bucla de feedback destinat procesului de evaluare a rezultatelor studiului ntreprins, de estimare a modului n care rezultatele obinute pot influena rezolvarea problemei pe care cercettorul i-a pus-o iniial.

Figura 2.1 Schema demersului de cercetare n psihologia M-O

Ceea ce este important s subliniem este faptul c, ntr-o organizaie, psihologul M-O are o situaie aparte. Este adevrat c el este asimilat departamentului de resurse umane i c prin natura muncii sale trebuie s fie prezent acolo unde activitatea desfurat presupune prezena oamenilor (angajai sau clieni) sau are repercusiuni asupra acestora. Dat fiind ns faptul c n momentul de fa puini sunt aceia care contientizeaz coninutul muncii psihologului, exist riscul ca, la puin timp dup angajarea sa, acesta s fie marginalizat. Acesta este motivul pentru care psihologul M-O are, ca sarcin fundamental, iniierea de studii pe diferite subiecte furnizate de nsi organizaia care l-a angajat. Mai mult, standardele metodologice pe care le aplic trebuie bine fundamentate. Practic, psihologul M-O i extrage temele de studiu din interiorul organizaiei, fapt pentru care el trebuie s fie ntr-o permanent cutare de probleme. Odat problema identificat (scderea productivitii muncii la nivelul unei secii, o cretere a numrului de reclamaii ale clienilor, creterea numrului erorilor i incidentelor de operare la un tablou de comand etc.) psihologul M-O trebuie s o sesizeze i s iniieze un studiu. Acest studiu va fi proiectat cu grij, se va proceda la o atent izolare a variabilelor i msurare a lor. Datele vor fi analizate i interpretate i apoi concluziile i recomandrile vor fi raportate pe cale ierarhic. Munca sa nu se termin ns aici, psihologul M-O are datoria s urmreasc punerea n aplicare a msurilor respective i s fac evalurile de rigoare.

n cele ce urmeaz vom detalia fiecare din etapele de cercetare amintite n Figura 2.1.

2.2.1. Formularea problemei de cercetare n psihologia M-O

Aminteam c psihologul M-O scaneaz permanent organizaia, c datoria lui este de a identifica problemele cu care aceasta se confrunt. Ceea ce erau numii armchair psychologists (psihologi de fotoliu) reprezint o noiune demult depit, practica demonstrnd c nimeni nu are nevoie de ei; o psihologie aplicat rupt de realitate este un element desuet. Contactul cu terenul, ideile culese din literatura de specialitate, discuiile cu colegii la simpozioane sau conferine pe teme de psihologia M-O, la fel intuiia sau teoriile legate de o problem, sunt punctul de pornire n orice cercetare. Cnd avem o idee, urmtorul pas este documentarea. Pentru aceasta putem contacta colegii, studiem literatura de specialitate, adic, ne familiarizm cu ideea/problema respectiv i trecem la formularea scopului investigaiei noastre. Adesea dup ce un cercettor a realizat o serie de investigaii pe o anumit tem, la care a adugat i concluziile altora pe cercetri similare, el va putea structura o teorie nou. Acest tip de investigaii (de la culegerea datelor la teorie) sunt cunoscute ca fiind specifice metodei inductive. Cercetrile care debuteaz cu o teorie i sfresc cu testarea acesteia i colectarea de date i concluzii legat de aceasta, sunt specifice metodei deductive.

n tiin, n psihologia aplicat n organizaii n special, cel mai adesea ne confruntm cu proiectarea unor studii de pe poziiile metodei deductive. Aceasta nseamn c cercettorul pleac de la o teorie existent care integreaz i opereaz cu o cantitate mare de informaii, cu sintetizarea lor i cu structurarea unui cadru de cercetare specific. De pild, motivaia pentru munc a fost studiat de numeroi cercettori ncepnd din anii 1930. n timp, au fost dezvoltate o serie de teorii i modele cum ar fi teoria i modelul cel mai popular al ierarhiei trebuinelor a lui Maslow dezvoltat n anii 1943 sau, mai recent, Teoria celor doi factori (motivator-igien) a lui Herzberg etc. (Landy, 1989). De la aceste teorii i altele similare, au fost dezvoltate o serie de instrumente i tehnici de investigare a motivaiei n munc. n zilele noastre exist metodologii bine puse la punct de studiere a motivaiei pentru munc i de stimulare a acesteia. Desigur, psihologul practician, bazat pe teoriile respective, va alege instrumentul potrivit i va proceda la culegerea datelor pe teren, apoi la prelucrarea lor. Concluziile derivate i vor permite s intervin eficient n motivarea atitudinii fa de munc a personalului unei secii sau companii.

Dar, despre rolul teoriei n cercetare, au fost formulate o serie de preri diferite. Astfel, psihosociologul Kurt Lewin considera c Nimic nu este mai practic dect o bun teorie, n timp ce psihologul experimentalist behaviorist B.F. Skinner, susinea c Proiectarea cercetrii raportat la teorie este probabil timp pierdut. Se pare ns c punctul de vedere al lui Kurt Lewin este mai realist, conducerea unei cercetri ntr-adevr trebuie s aib la baz o teorie. Skinner este un extremist. Eventual, putem s susinem c teoriile pot fi corecte sau incorecte. O recomandare general pentru psihologii M-O este ca prin competena lor s aleag ntotdeauna teoria potrivit.

Desigur, dac analizm atent faptele, rolul teoriei n psihologia M-O deine o poziie aparte, n funcie de domeniul de interes. Psihologia personalului a fost catalogat ca o mulime de date i puin teorie; psihologia organizaional este cunoscut i ca mult teorie i puine date. Psihologia inginereasc este aproape lipsit de teorii. Realitatea este c psihologii M-O trebuie s priveasc lucrurile dintr-un unghi de vedere ct se poate de pragmatic. Dac rata de fluctuaie a personalului unei companii este n cretere, dac angajaii companiei sunt nemulumii de sistemul managerial i productivitatea muncii a sczut progresiv de-a lungul anului, fr s apelm la vreo teorie oarecare, este clar c ne confruntm cu o problem care trebuie rezolvat ntr-un fel sau altul.

2.2.2. Proiectarea studiului de cercetare

A proiecta o cercetare sau design-ul unei cercetri, nu este altceva dect stabilirea planului urmrit de cercettor n vederea atingerii obiectivelor fixate. Exist numeroase strategii pe care cercettorul le poate avea n vedere. Dar, firete, alegerea metodei de investigare depinde de natura problemei pe care acesta trebuie s o rezolve. Astfel, pentru studiul cauzelor fluctuaiei de personal putem combina studiul dinamicii decontrilor companiei, a ratei de fluctuaie pe civa ani n urm, trimestrial sau lunar, n funcie de vrst i sex etc., combinat cu un interviu realizat n momentul prsirii companiei. Dac obiectivul vizat este optimizarea deciziilor manageriale, se poate organiza un experiment care s simuleze diferite situaii critice ce pot s apar ntr-o companie i s se evalueze performanele participanilor. Muchinsky (1990) discutnd despre strategiile pe care le poate adopta un cercettor n domeniul psihologiei M-O, menioneaz dou dimensiuni comparative majore: (1) cadrul natural de derulare a cercetrii i (2) nivelul de controlul al mediului de cercetare. Nici una din strategii nu este superioar celeilalte, fiecare i are valoarea i limitele sale.

(1) Cadrul natural de derulare a cercetrii. Psihologii M-O i organizeaz investigaiile preferenial n mediul natural sau pe teren, acolo unde au avut loc evenimentele investigate. Motivul real al acestei opiuni este c ei doresc s pstreze fenomenele studiate nedistorsionate, ct mai apropiate de realitate. De exemplu, pentru a realiza un studiu de analiz a muncii, psihologul va fi prezent la locul de munc respectiv i acolo i va face notele i schiele de care are nevoie pentru a-l finaliza. Uneori ns, pot fi organizate studii care nu permit operarea ntr-un cadru natural. Nimeni nu va permite unui cercettor s experimenteze reaciile anxioase vizavi de erorile comise de un pilot de pe un avion supersonic n timp ce acesta este n plin activitate de zbor. Pentru aceasta o metod de lucru economic (dar cu o marj de distorsionare mare) este operarea pe un simulator.

(2) Nivelul de control al mediului de cercetare. Succesul unei investigaii depinde de veridicitatea datelor care se obin. Din acest motiv cercettorii sunt preocupai de controlul situaiei experimentale i eliminarea tuturor sau n mare msur a factorilor care ar putea produce distorsionarea rezultatelor. Modalitile de control sunt numeroase. Dintre formele de control utilizate amintim: (a) manipularea (controlul exercitat de cercettor prin operarea la nivelul variabilei independente tipul de feedback utilizat, sursele de comunicare apelate, utilizarea unor stiluri de conducere diferite etc.); (b) eliminarea sau includerea (cercettorii sunt preocupai de identificarea i izolarea unor variabile externe care pot facilita confundarea efectelor variabilelor independente. Un mod de a elimina o variabil este prin convertirea ei la o constant variabile ca zgomotul, luminozitatea, sexul, vrsta, nivelul de colarizare etc., pot fi eliminate prin meninerea lor constant). Controlul prin includere nseamn introducerea variabilei externe n experiment astfel nct efectele poteniale ale acesteia asupra variabilei dependente s poat fi studiate. De pild, s presupunem c un cercettor studiaz influena a diferite surse de comunicare asupra schimbrii atitudinii. El poate presupune c variabila extern sex ar putea distorsiona rezultatele i deci necesit un control aparte. Pentru a controla variabila n cauz prin eliminare, va proceda la alctuirea lotului de subieci numai din brbai sau numai din femei. Controlul variabilei respective prin includere presupune studiul att al brbailor ct i al femeilor n contextul unui design factorial; (c) controlul statistic. Obinuit, variabilele categoriale sunt utilizate pentru a explica i ilustra sensul controlului variabilelor externe. Procedurile de control statistic mai frecvent utilizate sunt analiza de covarian i corelaia parial (Pedhazur & Pedhazur, 1991); (d) randomizarea. Este cunoscut faptul c numrul variabilelor externe care pot fi controlate este relativ mic. Ceea ce se face ns adesea este apelarea la tehnicile statistice de randomizare sau de selecie ntmpltoare, astfel se ncearc evitarea unor serieri sau legiti n operarea cu variabilele experimentale.

Vom ncerca n cele ce urmeaz s discutm cteva din strategiile de cercetare utilizate mai frecvent de psihologii M-O. Din capul locului inem s subliniem c nici una din metode nu este perfect, fiecare prezint avantaje i dezavantaje i se potrivete mai bine ntr-un context experimental sau altul. Utilizarea unei metode sau a alteia este dependent de natura problemei care face obiectul cercetrii.

2.2.2.1. Strategii de investigare n psihologia M-O

n psihologia muncii i organizaional, datele experimentale pot fi obinute prin folosirea a patru tipuri majore de organizri experimentale:

(1) experimente de laborator;

(2) experimente de teren;

(3) studii de teren;

(4) simulri.

Diferenele ntre aceste tipuri de experimente constau n:

(a) posibilitatea controlului sistematic de ctre experimentator a condiiilor de observare,

(b) posibilitatea operrii cu variabilele studiate (independente sau dependente),

(c) reprezentativitatea observaiilor (variabilelor dependente), n ce msur acestea pot caracteriza o anumit populaie.

Experimentul de laborator. Experimentele de laborator sunt organizate n condiii de lucru speciale, obinuit n ncperi amenajate n acest scop, departe de mediul de munc sau cadrul organizaional. n laborator, cercettorul are posibilitatea realizrii unui control sever al variabilelor, mai ales a acelora care in de condiiile (ambientul) asociate cu observarea reaciilor comportamentale.

Un exemplu. Multe activiti de munc constau n supravegherea i cutarea de informaii pe un ecran (terminal). De exemplu, operatorul radar urmrete concomitent traseul mai multor obiecte care pot s-i modifice poziia, pot spori sau scdea ca numr etc. Ne imaginm ce nseamn s fii operator radar-controlor de trafic pe un mare aeroport.

S presupunem c suntem interesai, ca psihologi, n problema dac numrul obiectelor de pe ecranul radarului influeneaz timpul de cutare sau viteza cu care poate fi gsit i identificat un obiect.

L.Carter (Landy,1985) a proiectat un experiment care s-a desfurat n condiii de laborator. El i-a propus s studieze caracteristicile ecranului de afiare radar care ar putea afecta timpul de cutare al operatorului/subiectului. n acest scop a construit un aparat care permitea varierea a doi parametri: numrul de obiecte (prezente ntr-un anumit moment - densitatea) i poziia relativ a acestor obiecte pe ecran. Densitatea putea fi de 30 i 60 de obiecte-int, n trei condiii de apropiere de bordura ecranului. Obiectele int mai puteau avea 0, 1 sau 2 obiecte nvecinate. Obiectele-int pot aprea n jumtatea superioar sau inferioar a ecranului. Au putut fi imaginate mai multe variante experimentale cu diferite grupuri de subieci. n Figura 2.2 sunt ilustrate dou ecrane radar care au fost prezentate subiecilor.

Subiecii, studeni, au fost selecionai cu un test de vedere, cei cu deficiene vizuale fiind eliminai. Sarcina lor consta n a sta ntr-o camer ntunecoas i s observe un ecran similar cu al unui radar. Li se cerea s caute o anumit cifr sau int, timpul de cutare reprezentnd viteza de lucru.

Figura 2.2 Dou din ecranele-radar prezentate subiecilor n cursul experimentului proiectat de L. Carter (Landy, 1985)

Rezultatele au relevat c densitatea are un efect semnificativ asupra timpului de cutare (la o densitate de 30 inte, media timpului de cutare a fost de 5.5 secunde, n timp ce la densitatea de 60 inte, acesta a fost de 11 secunde). inteledin centrul ecranului au fost identificate mai repede dect cele situate spre margine. Timpul de cutare nu a fost afectat de numrul obiectelor nvecinate. n fine, identificarea a fost mai rapid pentru intele situate n jumtatea de sus a ecranului, n comparaie cu cele din jumtatea inferioar.

Iat cteva avantaje ale experimentului de laborator:

subiecii pot fi selecionai dup criterii dorite i organizai n grupuri experimentale conform planului experimental proiectat de experimentator;

efectul experienei poate fi controlat printr-o perioad de instruire;

subiecii care nu corespund condiiilor experimentale sunt eliminai dup criterii precise de selecie;

variabilele independente pot fi manevrate ntr-o manier foarte diversificat (caracteristicile ecranului), se pot face nregistrri foarte precise ale variabilei dependente (timpul de cutare).

Ca dezavantaje menionm artificialitatea sarcinii, rezultatele sunt obinute de la subieci care au un contact pasager cu sarcina - altfel se prezint performana n condiiile unei sarcini marcate de efectul de noutate i deosebit ntr-una de durat, unde acest efect nu se mai aplic. Din punctul de vedere al efortului depus, se pare c acesta a fost intens pe o durat scurt, ori ce s-ar fi ntmplat dac condiiile experimentale erau mai uoare? n fine, camera ntunecat i linitit difer mult de condiiile existente ntr-un turn de control al traficului aerian.

Chapanis (1967), recunoscut prin studiile sale n domeniul psihologiei inginereti, avertiza c extrapolarea la condiii reale a rezultatelor obinute cu ocazia studiilor de laborator nu se poate face dect cu mult pruden. Riscul metodei experimentale n psihologia M-O este acela de a nlocui relaia subiect-obiect (tehnic), pe care dorim s l studiem, cu o alta care s fie foarte diferit (Chapanis, 1967). Aceast alterare, consider Faverge (1968; 1969), poate fi profund: (a) dac schimbm subiecii opernd n acest sens cu subieci naivi (studeni, de exemplu), n loc de operatori specializai ntr-o anumit profesie, cum ar fi aceea de operatori chimiti, cu o pregtire special n domeniul respectiv de activitate; (b) dac modificm situaia prin decantare i simplificare la extrem. Operatorul adus n laborator va avea un comportament deosebit de cel de la locul de munc, se va simi liber de influena efului nemijlocit, de motivaia activitii, de respectarea regulamentelor de ordine interioar etc., evolund spre o activitate lucid, care comport cu totul alte cerine. n experimentul de laborator, contextul sau mediul este controlat, sursele de variaie fiind precis reperate, dar montajul experimental este numai un model simplificat al situaiei de teren. Cele dou cerine, precizia i realismul situaiei, nu pot fi simultan maximizate.

Experimentul de teren. Prin modul de organizare, experimentul de teren se ncadreaz n cerinele generale ale oricrui experiment. Deosebirea fa de experimentul de laborator const n aceea c se desfoar n condiii reale, adic manipularea variabilelor independente are loc ntr-un mediu natural (participanii la experiment nu percep locul unde acesta se desfoar ca fiind altul dect cel n care i desfoar activitatea cotidian). Ca i n experimentele de laborator, cercettorul testeaz efectele ctorva variabile asupra comportamentului subiectului. Deficiena mare este c n experimentele de teren, posibilitile de control ale variabilelor sunt foarte reduse. Dac n experimentul de laborator, toate variabilele sunt controlate i manipulate, n cel de teren, din experiment fac parte toate variabilele existente. De fapt, aceast situaie ofer experimentului de teren un realism sporit.

Un exemplu: Se tie c n metropole exist un trafic automobilistic intens. Taximetrele sunt adesea implicate n fel de fel de accidente, fiind chiar ele nsele obiectul agresiunii altor conductori auto. O companie din San Francisco a proiectat experimentarea unei proceduri care s reduc unele din accidentele n care sunt implicate mai frecvent taximetrele (Voevodsky, 1975). Compania a instalat pe 343 taximetre o centur de semnalizatoare galbene care se aprindeau la frnare, fapt ce fcea maina observabil mult mai uor. Un grup de 160 taxiuri a constituit grupul de control, el rmnnd neechipat n maniera relatat. Dup 10 luni cele dou loturi au fost comparate din punctul de vedere al frecvenei i gravitii accidentelor - au fost luate n considerare numai coliziunile din spate cauzate de alte maini. Procentul de lovituri din spate a fost cu 60 % mai redus la lotul experimental comparativ cu cel de control. Concluzia a fost c echipamentul experimental are un efect pozitiv asupra siguranei circulaiei.

Dei se poate accepta ideea c semnalizatoarele plasate pe maini au avut un efect benefic asupra diminurii accidentelor, se mai poate argumenta c aici un rol major l-au avut totui oferii de taximetre. Adic, ei tiau c particip la un experiment i n consecin au condus mai cu grij. Aceast presupunere ar fi demn de luat n seam, dar n cazul relatat ea cade. Experimentatorul a comparat numrul de coliziuni n care era antrenat partea din fa a taximetrelor i a constatat c ntre grupul de control i cel experimental nu apare o diferen semnificativ. Ambele grupuri au intrat n coliziune cu aproximativ acelai numr de alte automobile. Concluzia este c taximetritii din grupul de control nu i-au schimbat comportamentul pe parcursul experimentului.

Exemplul relatat este tipic experimentrii de teren. Manipularea variabilei independente (prezena sau absena centurii de semnalizatoare luminoase) s-a operat cu mult atenie. Totui, au rmas factori care nu au putut fi controlai aa cum s-ar fi putut face aceasta n condiii de laborator. De pild, n condiii de laborator, densitatea traficului ar fi putut fi meninut constant (ne amintim prin analogie experimentul precedent cu supravegherea radarului), n timp ce pe strzile oraului San Fracisco acest lucru este imposibil. Mai mult, n laborator, toate condiiile experimentale au fost identice pentru fiecare subiect. n experimentul de teren situaia este alta. Numai dac ne gndim la maini, acestea pot fi mai noi sau mai vechi, ntreinerea lor este diferit etc. Avantajele experimentului de teren sunt legate de realismul situaiei experimentale i de faptul c experimentatorul nu mai trebuie s-i bat capul cu generalizarea rezultatelor din laborator spre postul de munc; aceasta se realizeaz automat. Totusi, nu nseamn c experimentul de teren nu are i limite sau este eliberat de artefacte i ambiguiti. n general, n experimentul de teren, experimentatorul are un control limitat al condiiilor de observare fa de experimentul de laborator; n experimentul relatat putem presupune c unele automobile erau mai nvechite dect altele, c unii taximetriti erau mai experimentai, pe parcursul experimentului se putea declana o furtun etc., toi aceti factori putnd influena proporia accidentelor altfel dect msura luat cu centura de semnalizatoare. Mai pot apare i alte situaii care privesc cele dou grupuri, de control i experimental, deci implicaii sociale care, la rndul lor, pot duce la modificri comportamentale. n psihologie aceast problem a fost consemnat n faimosul studiu Hawthorne, cercetare care continu s fie i azi o problem controversat.

Situaia de teren, este i ea, la rndul ei, rezultatul unui decupaj, al unei opiuni prealabile. Problema const n ce anume se ia ca unitate de studiu, cercetarea nu poate numai s consemneze numai un efect de varian global pe care un factor sau altul o explic. Mai mult, fenomenul complex nu rezult din simpla suprapunere a unor procese elementare; trecerea de la un nivel la altul de organizare adaug i noi proprieti, care nu erau cuprinse n cele precedente. Exist convingerea c timpul de reacie este o calitate predictiv a competenei n conducerea automobilului. Faverge (1967) inventariind studiile pe aceast tem a constatat c din 30 de studii, numai 4-5 au probat ipoteza respectiv. O component simpl nu este deci decisiv. n psihologie este vorba de totaliti complexe n cadrul crora o schimbare nu se produce niciodat singur de aici necesitatea ca n psihologia M-O, abordrile experimentale, interpretrile i soluiile oferite s se bazeze pe abordri sistemice (Radu & Pitariu, 1986).

Studiul de teren. n studiul de teren, cercettorul observ, msoar i nregistreaz ceea ce gsete, fr s intervin cu nici o manevr experimental. De obicei, metoda cea mai uzitat de colectarea datelor n acest tip de investigaii este inspectarea /observarea sau chestionarul.

Un cercettor interesat n cunoaterea profesiei de operator-calculator, va observa mai multe zile ce fac acetia, se va documenta i va alctui o list cu toate activitile prestate de un operator. Mai departe, el poate s rmn cteva zile n sala cu calculatoare sau lng un operator i s nregistreze din cinci n cinci minute ce fac membrii unei echipe de operare. Astfel, se va obine ponderea pe care o au diferitele activiti, dar i dinamica structural a interveniei echipei de operatori n diferite momente ale zilei i n diferite contexte de derulare a activitii de operare (Pitariu & Picuiu, 1973).

Un cercettor interesat de studiul influenei stresului profesional asupra activitii unei categorii de personal muncitor, poate s-i alctuiasc un chestionar prin care s obin informaii legate de problemele investigate i la care caut rspuns: satisfacia muncii, suportul social/familial, conflictul de rol, relaiile cu superiorii etc. Datele obinute sunt analizate, comparate i extrase concluziile de rigoare. Reinem c investigatorul nu s-a angajat n nici un fel n modificarea variabilelor studiate. El, pur i simplu a nregistrat i a observat. Studiile de teren sunt astfel cel mai puin costisitoare. Ele apeleaz( mai mult la tehnici statistice de interpretare.

Simularea. n cutarea unei soluii optimizate de intervenie n psihologia M-O s-a ajuns la concluzia c articularea experiment-situaie de teren este calea privilegiat de studiere n abordrile psihologice. Aceast soluie rspunde cel mai bine exigenelor de maximizare simultan a preciziei i autenticitii experimentului. Terenul este punctul de plecare i de sosire a demersului investigativ, care ar trece prin instana modelelor proiectate i validate n laborator ca instrumente de analiz (Radu & Pitariu, 1986). Dar, articularea ntre laborator i teren face loc unui alt mijloc de intervenie bazat pe ceea ce se numete reducie experimental sau simulare. Obiectivul simulrii este obinerea ctorva elemente de control care pot fi absente sau mascate ntr-un experiment de teren. n acelai timp simularea aproximeaz o secven operaional real, generalizabil sau transferabil unei sarcini operaionale. Simulrile au calitatea c sunt foarte apropiate de realitate. Problema critic este ce aspecte ale situaiei de munc vor fi simulate pentru a ne asigura c ele vor fi reprezentative acelor particulariti care pot afecta performana operatorilor n activitatea real. Simularea nu nseamn reproducere, ea presupune decuparea acelor aspecte relevante de care depinde, de exemplu, funcionarea unei instalaii. Nu putem reproduce camera de comand a unei centrale atomo-electrice cu scopul antrenrii sau instruirii viitorilor operatori; este i costisitor i nepractic. Un simulator al unei astfel de camere de comand va reproduce comenzile i afiajele relevante iar prin intermediul unui calculator se pot simula o serie de situaii, nregistra diferii parametri etc.

Dar un exemplu mai familiar de simulare este examenul de conducere auto pe care orice solicitant al permisului de conducere trebuie s-l dea. Candidatului i se cere s execute diferite programe contra cronometru, s conduc maina pe un anumit teren i s fac dovada deprinderilor achiziionate (parcare, pornire din pant, depire etc.). Se presupune c aceast prob simuleaz suficient de bine conducerea real a automobilului, nlnuirea secvenelor de aciuni participante la conducere.

Validarea simulrii notez Leplat (1982) - este o problem esenial pentru viitorul metodei experimentale n ramurile aplicate. Simplificarea, miniaturizarea situaiilor reale, nu poate merge dincolo de un anumit prag, pentru a pstra o apropiere suficient de situaia de teren. Cu ocazia zborului Gemini II, astronautul Richard Gordon a prsit capsula spaial, fiind ancorat doar de o coard, cu scopul executrii unei lucrri n spaiul cosmic. La sosire el declara: Tot ceea ce am fcut n aproximativ 30 de secunde n laborator, s-a dovedit a fi o monumental sarcin de aproximativ 30 de minute. A fost uor s lucrezi n cursul antrenamentului, dar a fost o munc dificil (real) n spaiul cosmic (Chapanis1967). Problema care se pune este a scrii la care se produce reducia experimental respectiv.

Simulrile au inconvenientul c dei tehnic sunt rezolvabile, participarea i angajarea n sarcin este artificial. Ele nu creaz tensiunile, anxietatea i emoiile pe care le furnizeaz situaiile reale. Totui, avantajul major n utilizarea simulrilor este legat de costul lor redus i sigurana operatorilor. Aplicabilitatea lor n instruirea profesional pentru locuri de munc cu risc ridicat de accidentare este notabil.

Aa cum am mai subliniat, fiecare din tipurile de strategii de cercetare discutate are avantaje si dezavantaje. Tabelul 2.2 prezint sintetic imaginea comparativ a celor patru tipuri de metode de cercetare pe cele dou dimensiuni amintite: realismul (cadrul natural n care se realizeaz cercetarea) i controlul. Observm c niciuna dintre metodele de investigare specifice psihologiei M-O, nu este perfect; niciuna dintre metode nu poate fi clasificat ca fiind superioar pe cele dou dimensiuni luate drept criteriu: realism i control. Alegerea strategiei optime este ntotdeauna dependent de obiectivul cercetrii iniiate i resursele disponibile (materiale i umane). Un psiholog M-O competent, avizat asupra avantajelor i dezavantajelor fiecrui tip de experiment va putea s-i conduc cercetarea cu competen i va evita multe din neajunsurile semnalate.

Tabelul 2.2

Compararea strategiilor de investigare specifice psihologiei M-O

Experimentul de laboratorExperimentul de terenStudiul de terenSimularea

Control (potenial) pentru testarea relaiilor cauzale

RealismSuperior

InferiorModerat

SuperiorInferior

SuperiorModerat

Moderat

2.2.3. Variabilele i msurarea lor

n munca pe care o presteaz, psihologii M-O opereaz cu o serie de date cum ar fi: luminozitatea locului de munc, aptitudinile necesare efecturii unei sarcini de munc, suportul social n munc, conducerea activitii de munc, comunicaiile la nivelul grupului, etc. Toate acestea se numesc variabile. O variabil( este orice factor, nsuire sau caracteristic ce se poate schimba/modifica sau poate lua diferite valori numerice. Variabilele pot fi cantitative (vrsta, timp, scoruri de test etc.) i calitative (sex, calificative profesionale etc.). Variabilele calitative nu sunt neaprat numerice, dar pot fi codificate numeric (brbai=1, femei=0; necstorii=0, cstorii=1, divorai=3 etc.).

Adesea n studiile de psihologia M-O, termenul de variabil l gsim asociat cu ali termeni: variabil independent, variabil dependent, variabil predictor i variabil criteriu.

Variabilele independente i dependente sunt evocate n orice strategie de cercetare experimental. Factorii de mediu, ca i cei legai de subiect (zgomotul, vibraiile, sarcina de munc, sexul, calificarea etc.) i pe care experimentatorul i manipuleaz cu scopul de a stabili influena lor asupra conduitei, relaia lor cu anumite aspecte ale conduitei, constituie ceea ce se numesc variabile independente.

Exemplu: studiind influena muncii n schimburi (orarul de munc) asupra calit(ii deciziilor luate de operatorii antrenai n supravegherea unor tablouri de comand, variabila independent este reprezentat de schimbul de munc respectiv sau orarul de munc. nregistrarea erorilor de operare (frecvena acestora) comise de operatori, reprezint variabila dependent.

Variabila independent se mai numete i variabil stimul, iar variabila dependent este numit i variabil rspuns. ntr-o msurare a timpului de reacie la stimuli luminoi, setul de imagini utilizat reprezint variabilele stimul (variabile independente), care sunt manipulate sau controlate de ctre experimentator. Timpul de reacie realizat de ctre fiecare subiect este variabila rspuns (variabila dependent), ea aparine subiectului. Relaia dintre variabila dependent i independent poate fi exprimat astfel: R = f(S). Adic, rspunsul sau reacia subiecilor (R) depinde de stimulii prezentai (S) i asupra crora experimentatorul poate aciona manevrndu-i conform planului experimental. n context uman este mai corect s scriem formula R =f(S

P), adic s includem i personalitatea (P). Sgeata dubl subliniaz c exist ntotdeauna o interaciune ntre S i P, care nu sunt variabile aditive. Este astfel acceptat ideea c exist ntotdeauna o interaciune reciproc ntre stimul/situaie i personalitate.

John Broadus Watson (1868-1958) este considerat ca fondatorul behaviorismului ai crui precursori au fost Ivan P. Pavlov (1849-1936) i Max F. Meyer (1873-1967). Watson susine c a studia un comportament nseamn a cerceta relaia existent ntre stimulrile care acioneaz asupra organismului i rspunsurile acestui organism. El propune ca psihologia s studieze relaiile stimuli-rspunsuri (SR). Robert S. Woodworth (1869-1962) completeaz formula respectiv cu variabila organism (O) iar P. Fraisse (1911-1906) propune studierea comportamentului ntr-un lan S-P-R (P este personalitatea) (Fraisse, 1970; Stagner, 1988). Contribuia abordrii behavioriste privete o foarte atent definire a variabilelor cu care se opereaz i un control exigent al acestora pe parcursul experimentului.

Abordarea behaviorist n ceea ce privete comportamentul uman, este limitat, explicaiile oferite fiind nesatisfctoare, chiar dac se are n vedere orientarea neobehaviorist: N. A. Chomsky consider c structura limbajului este prea complex pentru a putea fi explicat n termeni behavioriti; abordarea constructivist a dezvoltrii copilului susinut de J. Piaget sugereaz c schemele acionale formate pe parcursul dezvoltrii acestuia apar ca rezultat al confruntrii cu diferite experiene, ele reprezentnd construciile primare pe care se cldete inteligena; calculatoarele, inteligena artificial i tiina procesrii informaiilor au stimulat noile direcii care au deschis porile psihologiei cognitive. n acest context, fr a renuna la contribuia behaviorist, relaia R =f(S

P) primete conotaii noi, elementul de procesare al informaiilor i al comunicrii fiind definitoriu. Cercetarea de pe poziiile psihologiei cognitive utilizeaz din abunden tehnicile de modelare i testare ulterioar a acestora. Modelul, n aceste circumstane, nu este altceva dect o ipotez ce urmeaz a fi testat experimental. n ceea ce privete obiectul investigaiilor, acestea se relaioneaz la structura modelelor i reprezentrilor mintale, procesarea informaiei la diferite instane cognitive, formarea i utilizarea bazelor de cunotine precum i transferul acestora, evaluarea rezultatelor aciunilor etc. (Waern, 1989).

n general, prin abordarea experimental, cercettorul urmrete evaluarea efectelor variabilei independente asupra celor dependente; ele constituie obiectul de interes n orice investigaie. n experimentul de laborator ntreprins de Carter (1979) variabila dependent a fost timpul de reacie al subiecilor crora experimentatorul le prezenta o serie de stimuli pe ecranul radarului conform planului experimental pe care l-a alctuit (variabila independent). Dar, este important s menionm c ntr-un context experimental, aceeai variabil poate fi selectat ca independent sau dependent, n funcie de obiectivele experimentului. n Figura 2.3 sunt ilustrate dou situaii experimentale n care satisfacia profesional este utilizat odat ca variabil independent i altdat ca variabil dependent. n primul caz, cercettorul este interesat de efectul pe care relaiile cu colegii (variabila independent) o au asupra satisfaciei profesionale (variabila dependent). Pentru aceasta, psihologul selecteaz dou grupe de subieci, una n care relaiile dintre ei sunt tensionate i alta caracterizat prin relaii de cooperare bune. Prin intermediul unui chestionar el poate evalua efectul relaiilor interpersonale asupra satisfaciei profesionale. n al doilea caz, satisfacia profesional este privit ca variabil independent i tendina de a prsi compania ca variabil dependent. n acest caz, angajaii sunt dihotomizai n mulumii profesional i nemulumii profesional. La ambele loturi se va determina dac mulumirea cu locul de munc duce sau nu la creterea/diminuarea fluctuaiei latente. Rezult c variabilele pe care le studiem nu pot fi etichetate ca variabile dependente sau independente, cercettorul este cel care le confer atributul respectiv n funcie de planul experimental proiectat.

Figura 2.3 Utilizarea variabilei satisfacia profesional ca variabil dependent i independent

Variabil predictor i variabil criteriu. n mod obinuit, n psihologia M-O facem predicii i evalum performane. De exemplu, scorurile pe o variabil cum este aceea de satisfacie profesional ne pot permite s facem unele predicii: cei nesatisfcui cu activitatea de munc prestat vor manifesta tentative mai frecvente de prsire a companiei i vor realiza i performane profesionale mai sczute. Cnd performanele/scorurile pe o variabil servesc la predicia scorurilor/comportamentelor pe o variabil secund, variabilele sunt denumite variabile predictor i respectiv criteriu. De exemplu, performane mari realizate la un test de capacitate de organizare pot prognoza prezena unor caliti manageriale superioare. Performanele la test reprezint variabila predictor, iar performanele manageriale variabila criteriu. n psihologia M-O, activitatea psihologilor este centrat pe studierea variabilelor criteriu; asupra lor se fac predicii. Variabilele predictor sunt asociate celor dependente, n timp ce variabilele crireriu, celor independente. Folosim terminologia de variabil independent i dependent n context experimental. Variabil predictor i variabil criteriu se utilizeaz n orice strategie de cercetare n care obiectivul urmrit este s se determine statutul subiecilor pe o variabil (criteriu) ca funcie a statutului respectiv pe o alt variabil (predictor) (Muchinsky, 1990).

Natura msurrii psihologice. Variabilele trebuie msurate ct mai precis posibil. Msurarea, ntr-o accepiune general, este procesul de atribuire de numere obiectelor sau evenimentelor n conformitate cu nite reguli bine precizate (Stevens, 1951). Msurarea n psihologie este procesul de atribuire de numere persoanelor, astfel nct anumite relaii existente ntre indivizi n privina atributului msurat s fie reflectate fidel de cteva proprieti ale numerelor. Msurarea unei caracteristici fizice, fiziologice sau psihice, se bazeaz pe existena unor anumii indicatori, adic fapte observabile care permit aprecierea prezenei/absenei atributului studiat i nivelul sau gradul n care acesta este prezent. Un juctor de fotbal este apreciat dup numrul de goluri marcate iar agresivitatea sa dup numrul penalizrilor recepionate din partea arbitrului. Dar, n timp ce unele caracteristici sunt accesibile observaiei directe i cuantificate cu precizie (culoarea ochilor, fora de traciune sau strngerea unui dinamometru), variabilele psihice cum este agresivitatea, inteligena, creativitatea etc. nu pot face obiectul unei evaluri nemijlocite, nivelul prezenei calitii respective se deduce folosind anumii indicatori ai comportamentelor prin care caracteristicile psihice respective se manifest. Kerlinger (1986) nota c desprinderea proprietilor psihologice din datele observaiei directe este cea mai mare dificultate a msurrii psihologice. Msurarea n psihologie presupune utilizarea preponderent a scalelor de msur. Acestea sunt instrumente pe care se evalueaz o calitate psihic sau performanele aferente unei anumite variabile. Scala este definit ca orice serie progresiv de valori sau mrimi n conformitate cu care un fenomen fizic sau calitate psihic poate fi cuantificat. n practica psihologic sunt utilizate patru tipuri fundamentale de scale: (1) scala nominal; (2) scala ordinal; (3) scala de intervale; (4) scala de raport (Stevens, 1958).

(1) Scala nominal. Acest tip de scal este constituit dintr-o serie de categorii sau clase neordonate. Categoriile n cauz sunt definite de maniera c fiecare observaie nu poate fi plasat dect ntr-o anumit categorie. De pild, categoriile socio-profesionale (atunci cnd nu se are n vedere o ierarhizare) sau clasele constituite din persoane de acelai sex fac posibil utilizarea unei scale nominale. Regula impus la msurarea nominal este ca toate elementele din aceeai clas de echivalen s aib aceeai msur i o valoare a msurii s apar numai la elemente echivalente ntre ele. Un exemplu de msur nominal este numrul pe care l primesc juctorii unei echipe de fotbal. Numrul atribuit unei clase sau categorii de obiecte are rol de etichet. Variabilele care iau valori printr-o msurare de tip nominal se numesc variabile nominale sau variabile categoriale ori enumerative. Prelucrrile statistice obinuite n cazul variabilelor msurate printr-o scal nominal constau n calculul frecvenelor absolute sau relative ale claselor. Indicele statistic care poate fi calculat este modul. Datele rezultate n urma utilizrii scalelor nominale pot fi reprezentate grafic prin diagrame de structur sau prin diagrame n benzi ori n coloane. Prelucrrile statistice posibile sunt cele bazate pe frecvene: testul 2 i unele msuri ale asocierii, cum sunt coeficienii de contingen.

Exemplu de scal nominal:

Care este sexul dvs.?

Masculin .

Feminin(ncercuii rspunsul corect)

1

2

(2) Scala ordinal. Este un ansamblu de observaii ierarhizabile n funcie de o anumit caracteristic, dimensiune sau dup un anumit criteriu. n scalele ordinale, categoriile sunt ordonate dar distana dintre ele nu poate fi estimat. De exemplu, muncitorii unei secii pot fi ierarhizai n funcie de randamentul lor, de la cel mai eficient la cel mai putin eficient. Nu vom putea ti ns cu ct muncitorul A obine performane superioare lui B. Scalele utilizate n aprecierea performanelor sunt scale ordinale, la fel cele mai multe scale de atitudini. Scalele ordinale posed calitile celor nominale, reprezentarea grafic a datelor pe o histogram poate lua o form de I, J sau de clopot. Ele permit utilizarea metodelor de evaluare i a altor tehnici statistice de calcul a tendinei centrale i a repartiiei rezultatelor n jurul unei medii, sau statistici bazate pe interpretri ca mai mare sau mai mic. Indicele cel mai potrivit pentru descrierea tendinei centrale a datelor este mediana. Se mai pot calcula rangurile centile, decile sau cuartile. Pentru verificarea ipotezelor statistice se utilizeaz testele statistice neparametrice, studiul relaiei dintre variabile fiind efectuat prin calculul coeficienilor de corelaie a rangurilor (rho al lui Spearman) sau coeficienii de concordan (W al lui Kendall).

Exemplu de scal ordinal:

Care este calitatea pe care o apreciai cel mai mult la un manager?

Hotrrea

Agresivitatea..

Informarea..

Creativitatea

Contiinciozitatea..

Responsabilitatea..(ncercuii numai un singur rspuns)

1

2

3

4

5

6

(3) Scala de intervale. O scal de intervale msoar ct de mult este prezent o calitate a unei variabile, utiliznd distane egale ntre unitile scalei. Scala unui termometru este o scal de intervale. Distana ntre 50 i 100 (50) este aceeai ca i diferena dintre 320 i 370 (50). O scal de interval este mai precis dect una ordinal deoarece ea nu arat numai o preferin relativ (care este o ierarhizare dup rang), ci i ct de mult este preferat un obiect/calitate. S considerm c asistm la un concurs de frumusee i ni se cere s acordm candidatelor note pe o scal cu un interval cuprins ntre 1 i 10. Astfel, lui S i acordm nota 2, M nota 5 i L nota 8. Dac avem motive s credem c n realitate L este mai atrgtoare dect M care este mai frumoas dect S, i distana dintre L i M, n privina frumuseii, este egal cu distana dintre M si S, atunci putem afirma c notele acordate constituie o msur de tip interval a celor trei candidate. n mod obinuit, datele msurate pe scale de intervale se reprezint grafic prin histograme i poligoane de frecven. Indicii statistici calculai mai frecvent sunt media, mediana, i abaterea standard. Pot fi utilizai coeficienii de corelaie liniar i se pot aplica testele statistice parametrice (testul t, testul F etc.)

Exemplu de scal de intervale:

n ce categorie de salarizare v ncadrai?

Pn la $1500,,..

1501 2000

2001 - 2500

2501 3000 ..

3001 3500 ..

Peste $3501...

(ncercuii numai un singur rspuns)

1

2

3

4

5

6

(4) Scala de raport. Acest tip de scal este considerat ca fiind cea mai precis. Ea ntrunete toate proprietile celorlalte scale plus pe aceea c fiecare numr este gndit ca o distan msurat de la punctul zero. n psihologie acest tip de msurare este greu de realizat (msurarea timpului de reacie, de pild ntr-o sarcin perceptiv-motric, este un exemplu de scal de raport). Scalele de raport admit utilizarea tuturor operaiilor aritmetice i statistice. De exemplu, dac msurm dou scnduri i tim c una are 12cm iar cealalt 36cm, putem afirma c a doua scndur este de trei ori mai mare ca prima; dac o main se deplaseaz cu 60 Km/or i alta cu 30 Km/or, putem spune c prima merge cu o vitez de dou ori mai mare ca a doua.

Exemplu de scal de rapoarte:

Care este scorul obinut de Vasile la testul Matricile Progresive Avansate?

26

2.2.4. Tehnici de analiz a datelor

Orice experiment genereaz date care constituie cheia nelegerii comportamentului uman n diferite circumstane. Problema este cum s prelucrm i s analizm aceste date pentru a nelege un proces sau altul. n acest scop se apeleaz la diferite metode de prelucrare statistic. Este vorba att de utilizarea de tehnici statistice descriptive, ct i infereniale.

Statistici descriptive

Statisticile descriptive descriu datele culese cu ocazia iniierii unei cercetri. De exemplu, o companie s-a hotrt s testeze calitile manageriale ale personalului care deine funcii de conducere. Pentru aceasta, a fost derulat o procedur de validare a unei baterii de teste psihologice. n Tabelul 2.3 se prezint rezultatele obinute de cei 50 manageri testai cu un test de aptitudini manageriale.

Tabelul 2.3

Rezultatele examinrii psihologice a 50 manageri cu Testul de Aptitudini Manageriale

Nr. Crt.ScorNr. Crt.ScorNr. Crt.ScorNr. Crt.ScorNr. Crt.Scor

1251135215531404139

2341244222232294228

3331315234133254347

4151427244634164418

5461519251935244527

6291637262736334628

7331736275137214729

8421836282038384832

9271933291039344916

10212026301740215014

Distribuia de frecven

Datele obinute (n cazul nostru, scorurile la test) sunt studiate iniial din punctul de vedere al formei distribuiei lor. Tabelul 2.4 ilustreaz un demers de construire al unei distribuii de frecven.

Tabelul 2.4

Distribuia de frecven a scorurilor celor 50 de manageri din Tabelul 2.3

Scoruri

Frecvene (f)

55 59I1

50 54I1

45 49III3

40 44IIII4

35 39IIIII5

30 34IIIII II7

25 29IIIII IIIII II12

20 24IIIII I6

15 19IIIII II7

10 14II2

f = 50 = N

Figura 2.4 ne prezint o imagine intuitiv a distribuiei de frecven a scorurilor grupate a performanelor celor 50 de manageri examinai.

Figura 2.4 Distribuia de frecven a performanelor la Testul de Aptitudini Manageriale

Ceea ce putem spune n urma examinrii distribuiei de frecven din Figura 2.4 este c ea aproximeaz aa-numita distribuie normal sau sub form de clopot. Simpla inspectare a ei ne dezvluie c majoritatea scorurilor sunt grupate n jurul valorilor de 25-29. n psihologie, numeroase variabile au o distribuire normal, dar unele pot lua i alte forme (Figura 2.5).

Figura 2.5 Diferite curbe de distribuire a frecvenelor

Inspectarea formei distribuiei de frecven este o surs de informaii important pentru cercettor. Astfel, o distribuire a rezultatelor la un test de aptitudini cu o concentrare majoritar a scorurilor spre polul pozitiv sau negativ, poate nsemna c testul este prea uor, respectiv prea dificil, deci prezint unele deficiene constructive. Ca punct de start n analiza datelor se recomand examinarea formei distribuiei lor i gsirea unor explicaii cu privire la aceasta. Mai mult, n funcie de forma distribuiei de frecven, cercettorul va decide ce cale de analiz statistic va urma (utilizarea metodelor parametrice sau neparametrice de analiz).

Msuri ale tendinei centrale

Forma distribuiei de frecven joac un rol important n demersul pe care un psiholog l ntrprinde referitor la prelucrarea rezultatelor cercetrii. Deci, pasul urmtor dup ce este identificat forma distribuiei rezultatelor, este gsirea a ceea ce se numete scor tipic sau specific datelor cu care operm. Este vorba de una din cele trei msuri ale tendinei centrale: media, mediana i modul.

Media (M) este considerat ca cea mai obinuit msur a tendinei centrale. Ea reprezint suma unui set de msurtori mprit la numrul total al acestora. Formula de calcul este:

unde:

M = media aritmetic

(x = suma valorilor sau msurrilor individuale

N = numrul cazurilor, observaiilor sau msurtorilor.

Exemplu:

Un cursant a obinut de-a lungul unui curs de instruire urmtoarele puncte la testele de la sfritul fiecrui modul de curs:

Management general: 30; Statistic 22; Introducere n Marketing: 44; Poliitici de firm; 26; Comportament organizaional: 38; Comportamentul consumatorului: 20. Media notelor obinute este de:

M= (30+22+44+26+38+20) / 6 = 180 : 6 = 30 puncte.

Mediana (Md) este valoarea care mparte un ir de date ordonate n dou grupe egale ca numr; este punctul central al unei serii, adic punctul deasupra i dedesubtul cruia se situeaz 50% din totalul valorilor.

Calculm mediana atunci cnd distribuia de frecven cu care avem de-a face este asimetric. Acest fel de distribuie poate s apar n nregistrri ale timpului de execuie a unei operaii, msurri ale timpului de reacie etc.

Exemplu:

Avem un ir de date impar:

7 8 12 15 16 17 21 24 29

Mediana este localizat la mijlocul irului. Mdn = 16, adic:

Modul (Mo) este o alt msur a tendinei centrale. Este valoarea a crei frecven este cea mai mare ntr-un ir de date, valoarea care se repet cel mai des.

Exemplu:

n seria de date:

2 3 3 3 5 7 7 7 7 7 8 9 9

modul este 7, aceast valoare avnd frecvena cea mai mare.

Media, Mediana i Modul sunt trei indici ai tendinei centrale care au o semnificaie diferit.

Media este msura cea mai potrivit a centrului unei serii de variaie, (este centrul de gravitaie al datelor); ea surprinde integral ansamblul cazurilor (observaiilor) luate n studiu i permite operarea cu un evantai larg de metode aritmetice/algebrice de prelucrare deviaia unui singur caz de la valoarea central d o informaie util asupra distribuiei de frecven.

Mediana este considerat ca mijlocul efectivului unui ansamblu de date pe care l dihotomizeaz n dou pri egale ca mrime. n calculul medianei ne bazm deci pe proprietile ordinale ale datelor (dac datele sunt aezate n ordine, mediana reprezint centrul valorilor). Prin faptul c n calculul medianei se face abstracie de valorile extreme, ea este preferat mediei aritmetice n distribuiile asimetrice.

Modul este considerat a fi abscisa valorii cu frecvena maxim sau punctul de pe abscis care corespunde punctului celui mai ridicat al curbei de frecven. Utilizarea modului este rar ntlnit n cercetrile de psihologie, aceasta are loc numai cnd datele sunt grupate n distribuii bimodale ori multimodale, ori cnd lucrm cu variabile calitative.

n Figura 2.6 este ilustrat relaia dintre medie, median i mod n cazul une distribuii de frecven asimetrice.

Figura 2.6 Relaia ntre medie, median i mod n cazul unei distribuii de frecven asimetrice

Msuri ale variabilitii

Media, mediana i modul sunt indici statistici de start care ne indic doar locul central al unei distribuii, fr ns s ne spun nimic despre mprtierea sau dispersia notelor sau scorurilor etc. Adesea localizarea tendinei centrale a datelor se dovedete a fi o msur insuficient i ne poate duce la inferene eronate.

Printre cei mai uzuali indicatori ai variabilitii menionm: Rangul (R), Abaterea medie (AM), Abaterea standard (AS), Variabilitatea (V).

Rangul (R) . Este un indicator determinabil prin simpla inspectare a datelor i marcarea valorilor extreme, diferena dintre ele fiind rangul sau amplitudinea.

R= Xmax Xmin

Exemplu:

Cu ocazia administrrii unui test de inteligen la un grup de operatori la calculator, s-a gsit c performanele subiecilor oscileaz ntre 95 CI i 125 CI. Rangul este 125 95 = 30. Pentru un grup de ageni comerciali, performanele erau cuprinse ntre 105 CI i 115 CI. Rangul este de 115 105 = 10. Interpretarea este c primul grup are o mprtiere mai mare a performanelor dect grupul al doilea, despre care spunem c este mai omogen. Rangurile calculate pe eantioane care variaz ca numr, nu sunt direct comparabile. Rangul este utilizat mai ales cnd eantioanele sunt mici i atunci, cu multe precauii.

Abaterea medie (AM). Abaterea medie sau deviaia medie ori deviaia simpl, reprezint media aritmetic a tuturor abaterilor de la medie a valorilor unei serii de variaie, ignornd semnele algebrice. Pentru calcularea abaterii medii, calculm iniial media valorilor luate n studiu i o scdem din fiecare valoare luat separat. Se obin valori pozitive i negative. Suma diferenelor (luate n valoare absolut, mprit la numrul valorilor) ne d abaterea medie. Formula de calcul este urmtoarea:

Unde: AM = abaterea medie

((X - M( = suma abaterilor de la medie luat n cote absolute

N = numrul de cazuri

Pentru a interpreta AM se pot compara valorile obinute la mai multe grupuri, aprecierile oprindu-se la observarea c un grup poate avea un interval al valorilor datelor mai mic sau mai mare ca altul. n cercetare, acest indice este mai rar utilizat datorit introducerii unei aproximri a variabilitii destul de grosiere.

Abaterea standard (AS, DS sau (). Este indicele de variabilitate cel mai popular. Este preferat altora deoarece este exprimat n aceleai uniti ca i cele pe care le prelucrm. AS este calculat numai n contextul distribuiilor de frecven normale, ea intrnd n componena a numeroase formule statistice. La fel ca AM, AS este tot o medie a ptratelor abaterilor valorilor unui ansamblu de date, fa de valoarea medie a eantionului.

Formula general de calcul a AS este:

unde: = Abaterea standard

(X-M)2 = abaterea de la medie a eantionului

N = mrimea eantionului.

Cnd volumul de date este mare, apare necesitatea gruprii lor, Procedura de calcul este n acest caz puin modificat.

Exemplu:

Tabelul 2.5 ilustreaz procedura general de calcul a abaterii standard.

Tabelul 2.5

Calculul abaterii standard n cazul unui ansamblu de date negrupate.

Timpi de reacieAbateri (X-M)(X-M)2

15-525

2000

24+416

18-24

18-24

27+749

21+11

24+416

16-416

17-39

(( X- M)2 = 140

AS = = 3.94

Coeficientul de variaie (V). Coeficientul de variaie al lui Pearson se folosete cnd se dorete compararea variaiilor a dou fenomene cu scopul de a cunoate care este mai mare. Este o formul sintetic ce combin valorile medii cu mprtierea datelor. El se utilizeaz ca msur a gradului de omogenitate a unei colectiviti (Mrgineanu, 1939; Novak, 1988).

Formula de calcul a lui V este urmtoarea:

unde:

V = coeficientul de variabilitate

AS = abaterea standard

M = media aritmetic

Dac V este cuprins 0 15%, rezult c mprtierea datelor este mic i media este reprezentativ; ntre 15 - 30%, mprtierea este mijlocie i media suficient de reprezentativ; peste 30 33%, media colectivitii nu este reprezentativ din cauza neomogenitii (Novak, 1988).

Coeficientul de variaie, dispersia sau variana i abaterea standard sunt indici statistici ai mprtierii datelor n jurul mediei. Se impun cteva precizri. AS reprezint rdcina ptrat din media aritmetic a ptratului abaterilor de la media unor msurtori.

Suma Ptratelor (SP) se poate scrie: SP = (( X - M)2, iar media ptratelor, ceea ce este cunoscut ca variana sau dispersia unui eantion, se poate scrie: MP = AS2 = (2 = (( X - M)2 / N. (Adesea la numitor se utilizeaz N-1. N ne indic prezena unei populaii, iar N-1, doar a unui eantion. Estimarea lui AS2 va fi nedistorsionat) (Pitariu, 1991).

n mod obinuit este acceptat interpretarea abaterii standard n termeni de procentaj de cazuri incluse n intervalul de o deviaie standard situat deasupra i dedesubtul mediei ((1). ntr-o distribuie normal, n intervalul de la -1( la +1( sunt coninute 68.27% sau dou treimi din totalul cazurilor. n Figura 2. 9 este prezentat modul de repartizare pe curba normal a suprafeelor marcate de la 3 la +3(.

n exemplul din Tabelul 2.4, unde AS = 3.94 i M = 20, putem calcula 1( scznd i adunnd la medie valoarea abaterii standard. Deci, 20 + 3.94 = 23.94 i 20 3.94 = 16.06. Deci, ntre limitele de 23.94 i 16.06 sunt cuprinse 68.27% dintre valorile date, sau 2/3 dintre subieci au obinut la proba de timp de reacie rezultate care variaz ntre 23.94 i 16.06 sutimi de secund. ntr-o distribuie normal, 2( acoper circa 95.44% i 3(, 99.72%. din suprafaa de sub curb sau din numrul total de observaii.

Figura 2.7

Indicii statisticii studiai se refer la msurri ale tendinei centrale (media, mediana, modul), la determinarea variabilitii (rangul, dispersia i abaterea standard) i simetria distribuiei. Sunt modaliti uzuale de descriere a formei distribuiei datelor i alctuire a ceea ce se numete rezumatul statistic al cercetrii.

Conceptul de corelaie i analiza corelaional

n cercetrile de psihologia M/O, exist numeroase exemple cnd variabilele nu pot fi manevrate i apoi examinat efectul interveniilor efectuate. Putem ns observa variaiile naturale i s extragem concluzii bazai pe acestea. nseamn c influenele sau factorii distorsionani pot fi controlai statistic mai bine dect experimental. Nu putem atribui niveluri de inteligen, stim de sine, satisfacie ori de acuitate vizual. Putem ns observa n ce msur aceste variabile se nrudesc cu altele, astfel ca motivaia pentru munc, productivitatea sau tendina de prsire a companiei. Suntem deci interesai n ceea ce se numete covariere, adic tendina a dou sau mai multe variabile de a se modifica mpreun (n acelai sens sau n sensuri opuse).

n statistic exist mai multe tehnici de msur a covariaiei, aceasta fiind exprimat prin orice msur de asociaie care furnizeaz un indice de covariaie. Mai cunoscute sunt indicele chi ptrat i coeficientul de corelaie. Indicele chi ptrat este utilizat cnd se examineaz gradul de asociere dintre dou variabile categoriale. (Variabilele categoriale privesc mai mult aspecte calitative dect cantitative i se refer la divizri sau clasificri - reuit/eec profesional, prelucrtori prin achiere/lctui, mecanici/electricieni, calificai/necalificai etc.)

n practica investigaiei psihologice, unei variabile care ne intereseaz, i se pot atribui diferite valori numerice. Unui programator i se poate acorda un numr care s exprime n linii mari performana obinut la un test, sau ct de mulumit este de munca pe care o presteaz, ori ct de productiv este locul su de munc. Astfel de date furnizeaz mai multe informaii i mai nuanate dect simplele date categoriale ca de exemplu, brbai comparativ cu femei, absolveni de coal profesional fa de absolveni de liceu etc. n cercetrile de psihologie M-O, ne confruntm adesea cu studierea relaiei dintre dou sau mai multe variabile. Procedura statistic de determinare a gradului de asociere sau relaiei este coeficientul de corelaie (r). Corelaia, arat Mrgineanu (1938), pune unitate i ordine n ceea ce pare izolat i disparat; ea reprezint un stadiu superior n controlul variabilelor cu care operm, n manipularea i interpretarea acestora. De exemplu, prin studiul corelaiei putem stabili relaia dintre satisfac(ia profesional( (i tendin(a de a p(r(si compania, legtura dintre performanele la un test de inteligen i evaluarea performan(ei profesionale, relaia dintre erorile de detectare a unor semnale (i eficien(a profesional( etc. Esenial n calculul corelaiei este ca fiecare observaie sau subiect din lot s posede cel puin dou valori (scorul la testul de inteligen(( (i aprecierea profesional(); uneori msurtorile luate n studiu se pot referi i la perechi de subieci.

Exemplu. S( presupunem c( suntem interesa(i s( cunoa(tem m(sura n care competen(a profesional( este un predictor al stabilit(ii (n companie. Pentru aceasta s-a procedat la evaluarea performan(elor profesionale prin acordarea de note pe o scal( de evaluare de la 1 la 10 (i s-a administrat un chestionar care m(sura inten(ia salaria(ilor de a p(r(si compania. Datele sunt trecute n Tabelul 2.6.

O examinare sumar( a datelor ne indic( faptul c( ntre cele dou( variabile exist( o coresponden((, unei note de competen(( mai mari i corespunde (i un scor de stabilitate (n companie mai mare. Fire(te, aceast( coresponden(( nu este de unu la unu, ci cu mici varia(ii; muncitorul cel mai bun (Vasile), are (i un scor maxim la chestionarul de satisfac(ie, n timp ce persoana cu nota cea mai mic( (Dana), nu are (i scorul de stabilitate cel mai mic.

Tabelul 2.6

Competen(( (i inten(ia de a p(r(si compania

SalariatNote de competen(( (X)Stabilitatea (n companie (Y)

Vasile

Tibi

Alin

Francisc

Mihai

Ivan

Laura

Mariana

Henrieta

Carmen

Hedi

Dana10.00

9.50

9.00

8.50

8.00

7.50

6.50

6.00

6.00

5.50

4.50

4.0095

85

90

90

85

95

85

80

85

80

75

80

Putem vizualiza grafic coresponden(a dintre variabila X (i Y pe Figura 2.8.

Figura 2.8 Coresponden(a dintre nota de competen(( (X) (i cota de stabilitate (n companie (Y)

Pe abscis( s-a trecut nota de competen(( iar pe ordonat( cota de stabilitate (n companie. Un astfel de grafic este numit diagram( de corela(ie sau grafic bivariat, aceasta deoarece el ilustreaz( distribu(ia de asociere a dou( variabile, punctele de pe grafic reprezint( asocierea dintre scorurile de performan(( profesional( (i stabilitatea (n companie. De exemplu, punctul din partea de jos - stnga de pe grafic, arat( c( unei cote de competen(( de 4.50 i corespunde o cot( de stabilitate de 75.

Simpla inspectare a graficului din Figura 2.7 ne spune c(, n general, cu ct cre(te gradul de competen(( profesional(, cu att va cre(te (i nivelul stabilit((ii personalului (n companie. Desigur, rela(ia nu este perfect(, aceast lucru fiind sesizabil dup( maniera de dispunere a punctelor care se abat de la o aranjare n linie dreapt(, a(a cum ne-am a(tepta dac( coresponden(a ar fi de unu la unu. (n mod obi(nuit, ceea ce se ob(ine prin asocierea lui X cu Y este un nor de puncte de form( elipsoidal(. Cu c(t elipsa este mai aplatizat(, tinz(nd spre a deveni o linie dreapt(, cu at(t asociere este mai puternic(. (n cazul nostru, Ivan are un scor mai mare pe scala de stabilitate (n companie fa(( de al(i patru colegi care au ob(inut note de competen(( mai mari dec(t el. Din acest motiv, pentru c( coresponden(a nu este perfect(, s-a impus g(sirea unei metode care s( rezume m(sura (n care schimb(rile din Y s( poat( fi asociate cu schimb(rile din X. Solu(ia este apelarea la ceea ce s-a numit metoda celor mai mici p(trate (ele fac minim( suma p(tratelor abaterilor (ntre punctele observate (i punctele corespunz(toare ale dreptei. Se aplic( modelelor liniare.). Aceasta este o procedur( prin care asocierea dintre valorile lui X (i Y este reprezentat( printr-o linie sau dreapt( de regresie. Prin metoda celor mai mici p(trate se ajusteaz o dreapt( - linie de regresie - norului de puncte.

Distan(ele de la punctele care formeaz( norul de puncte, p(n( la linia de regresie se numesc linii reziduale sau simplu, reziduuri.

Linia de regresie = ( reziduurilor minime2

(n Figura 2.9 este prezentat( linia de regresie a diagramei de corela(ie din Figura 2.8. Prin puncte au fost reprezentate datele (locul ocupat de fiecare subiect pe diagrama de corela(ie), iar cu linii punctate, distan(a fiec(rui subiect fa(( de linia de regresie. Aceste distan(e au fost numite reziduuri. Linia de regresie reprezint( valoarea prezis( a lui Y (i este simbolizat( prin Y. Punctul (n care reziduul atinge linia de regresie reprezint( valoarea prezis( a lui ( pentru stabilitatea (n companie (n func(ie de Nivelul de competen estimat.

Figura 2.9 Linia de regresie: Nota de competen( i Stabilitatea (n companieMen(ion(m c( ( reziduurilor2 sau ((Y-Y)2 trebuie s( fie minim(.

Linia de regresie a unui nor de puncte joac( acela(i rol ca media unei distribu(ii de frecven(( a unor scoruri; ea reprezint( punctul de echilibru pentru o distribu(ie bivariat(.

Utilitatea liniei de regresie const( (n aceea c( ea serve(te ca baz( pentru a face predic(ii a unor valori Y asociate cu X. (n cazul nostru, dac( cunoa(tem nivelul/nota de competen(( a unui individ, putem face o predic(ie referitor la stabilitatea lui (n companie.

Este important de (tiut c( linia de regresie este o estimare mai mult sau mai pu(in fidel(, aceasta (n func(ie de varia(ia (n distribu(ie a punctelor datelor bivariate. Coeficientul de corela(ie dintre cele dou( variabile fa(( de care se face predic(ia joac( un rol fundamental. Cu c(t acesta este mai mare, deci asocierea mai bun(, cu at(t predic(ia sau prognosticul va fi mai bun. Aceasta este de fapt esen(a utilizrii analizelor corelaionale, de predicie a unui anumit comportament. Karl Pearson a introdus coeficientul de corelaie care nu este altceva dect un indice care descrie relaia liniar dintre dou variabile. El oscileaz ntre (1. Un coeficient de corelaie de zero ne indic absena corelaiei ntre dou variabile. O corelaie pozitiv nseamn c cele dou variabile studiate covariaz n aceeai direcie (exemplu: pregtirea profesional i rezultatele de la locul de munc); corelaia negativ ne indic o relaie invers - cu ct valoarea unei variabile crete, cu att valoarea celeilalte descrete - (vrsta i acuitatea vizual). De asemenea, cu ct valoarea coeficientului de corelaie (r) crete (tinde spre (1), cu att predicia care se poate face este mai precis.

Calculul coeficientului de corelaie este util pentru descrierea relaiei dintre dou variabile cnd acestea se refer la relaie liniar. n practic intervin adesea cazuri particulare rezolvabile prin diferite formule de calcul a coeficienilor de corelaie. Astfel, dac una din variabile este dihotomic (admite numai dou valori: 0/1; DA/NU), iar cealalt continu (cotele pot lua orice valoare) se calculeaz coeficientul de corelaie punct-biserial; dac ambele variabile sunt dihotomice, se calculeaz coeficientul phi. Exist cazuri cnd, de pild, trebuie s corelm seturi de date care indic o ordine - ierarhia lotului de participani la un curs de ageni de vnzri cu ierarhia aceluiai lot dar din punctul de vedere al rezultatelor profesionale. n acest context se calculeaz coeficientul de corelaie al rangurilor, Spearman (rho).

Nu toate relaiile dintre dou variabile sunt ns liniare. Unele distribuii pot lua o form curb. S lum de exemplu relaia dintre consumul de alimente i randamentul n nvare. Cnd pregtim un examen i ne este foame, randamentul n nvare este mic, se percepe o stare de discomfort. Dac nvm n condiiile unei stri de saietate, randamentul este maxim; prea mult mncare va cauza ns o stare de somnolen, ceea ce va duce la diminuarea randamentului de munc. Un alt exemplu ar putea fi studiul relaiei dintre inteligen i introducerea datelor primare n calculator, sau relaia dintre Tipul A de comportament i performana n munc (Figura 2.10).

Figura 2.10 Reprezentarea grafic a corelaiei curbiliniare

Persoanele sub un anumit nivel de inteligen vor avea performane slabe din cauz c i nsuesc mai greu sistemul de operare, uit procedurile de lucru, sunt depii de posibilitile echipamentului i ale softului utilizat. Persoanele cu un nivel superior de inteligen vor avea performane tot slabe, din cauz c se plictisesc repede, atenia lor se va deplasa spre alte activiti iar activitatea de munc va suferi. Persoanele cu inteligen medie sunt cele mai potrivite pentru activitatea respectiv; ele sunt suficient de inteligente pentru a-i nsui procedurile de operare, dar nu n aa msur nct s se plictiseasc de ceea ce fac.

ncercnd s calculm corelaia prin tehnicile enunate ntre datele variabilelor din Figura 2.11, vom obine un coeficient de corelaie de 0.00. ceea ce va fi o inexactitate. Aceasta datorit faptului c relaia nu este liniar, ci curbiliniar, caz n care se utilizeaz un alt tip de coeficient de corelaie. Controlul liniaritii distribuiei variabilelor este bine s se fac ntotdeauna, o cale fiind trasarea aa-numitei diagrame de corelaie.

Cnd intenia noastr este s combinm sau s vedem asocierile dintre mai multe variabile, de pild performanele la mai multe teste, lucrul este posibil prin procedura de calcul a regresiei multiple. Prin aceasta, variabilele sunt combinate n funcie de structura lor cea mai eficient pentru predicia performanelor pe o variabil dependent (performana profesional).

Se impune o precizare. Coeficienii de corelaie explic doar gradul de asociere a dou variabile, fr s ofere nici o informaie legat de relaia cauz-efect dintre ele. De exemplu, examinnd un grup de ageni comerciali cu o prob de inteligen i una de memorie, se poate constata c ntre cele dou probe exist o corelaie pozitiv semnificativ. Dac un agent comercial este inteligent va avea implicit i o memorie bun i invers (spunem c cele dou variabile covariaz). Dar aceasta nu nseamn c inteligena cauzeaz o memorie bun sau c memoria cauzeaz o inteligen mai bun.

Analiza factorial

Analiza factorial rspunde unor cerine practice. Adesea n psihologia M-O sunt utilizate chestionare constituite din numeroi itemi, psihologii fiind pui n situaia s neleag simultan relaia dintre ei. Un cercettor care administreaz un chestionar de diagnoz organizaional i pune pe bun dreptate ntrebarea dac aceti itemi msoar toi acelai lucru sau ei se grupeaz n funcie de dimensiunile investigate. Rspunsul cel mai adecvat la ntrebrile puse ni-l d tehnica analizei factoriale. Prin aceasta itemii unui chestionar sau variabilele cu care se opereaz, sunt grupai n funcie de corelaiile stabilite ntre ei. Prin analiz factorial restrngem un numr mare de itemi componeni ai unui chestionar, la cteva subseturi sau grupe. n contextul n care un cercettor este pus n situaia s opereze cu un numr mare de variabile, analiza factorial se dovedete a fi foarte util. Reinem faptul c factorii obinui prin tehnica analizei factoriale se bazeaz pe studiul intercorelaiilor dintre variabilele cu care cercettorul opereaz. Analiza factorial face o oarecare ordine n date eliminnd elementele redundante (Rotariu, Bdescu, Culic, Mezei & Murean, 1999).

Inferena statistic

Statisticile infereniale ocup un loc important n analiza datelor. n orice experiment tim c se testeaz o ipotez a relaiei ntre cteva variabile. Experimentatorul este firesc s-i pun ntrebarea dac rezultatele obinute nu se datoreaz unei pure ntmplri. Obstacolul principal legat de aceast problem este eroarea de eantionare. Altfel spus, exist posibilitatea ca rezultatul obinut pe un eantion de subieci s se repete identic la alt eantion? Poate cercettorul s dea crezare concluziilor pe care le-a formulat? n acest scop se utilizeaz teste statistice cu ajutorul crora obinem informaii despre ncrederea pe care un experimentator o poate avea n ceea ce a ntreprins.

Testele infereniale obinuite sunt testul-t, testul-F i chi ptrat (2). Cu ele putem determina dac dou sau mai multe grupuri de subieci (de exemplu, grupul experimental i cel de control) difer sau nu n conexiune cu variabilele studiate. Este, de fapt, un alt mod de a spune c cercettorul poate avea ncredere c anumite raporturi (nivel de realizare profesional, rezisten la factori stresani etc.). Semnificaia este definit n termeni de probabiliti. Astfel, o diferen poate fi semnificativ la un nivel de probabilitate de 0.05 (notat p=0.05), adic ne putem atepta ca n 5 cazuri din 100 diferena s se datoreze ntmplrii. ncrederea n rezultatele obinute va fi mai mare dac diferena se datoreaz ntmplrii numai ntr-un singur caz din 100 (p= 0.01). O semnificaie sau ncredere mai redus este cnd exist 10 anse din 100 ca s apar diferena.

Termenii de ncredere sau semnificativ cnd sunt utilizai n statistic sunt sinonimi. Termenul de semnificativ este ns impropriu pentru a defini importana, fora sau ponderea unui tratament sau efect - pentru astfel de exprimri se utilizeaz alte tehnici.

Noi concepte statistice

Metodele i tehnicile de analiz a datelor cunosc o mare varietate. Cele clasice pe care le-am amintit n paginile anterioare si pstreaz actualitatea i servesc din plin cerinele cercetrii psihologice. Dar, alturi de ele, att sub impulsul dezvoltrii studiilor din domeniul statisticii psihologice, ct i datorit posibilitilor noi pe care le-a oferit calculatorul, au aprut noi posibiliti de investigare. Printre cele mai cunoscute sunt analiza de cale sau modelarea cauzal i meta-analiza. Precizm c aceste tehnici statistice noi nu vin s nlocuiasc pe cele clasice, ci ele aduc doar o completare necesar. Menionam c prin intermediul corelaiei msurm doar gradul de asociere a dou variabile, fr s putem face nici o inferen asupra relaiei de cauz-efect.

Analiza de cale (path analysis) nu este o metod de descoperire a relaiilor cauzale, ea testeaz doar relaia teoretic denumit modelare cauzal. Ea este o form extins a analizei de regresie liniar care permite formalizarea unei teorii cauzale (Rotariu, Bdescu, Culic, Mezei & Murean, 1999). Deci, ntotdeauna cnd se dorete construirea unei scheme cauzale, punctul de start const n stabilirea unor ipoteze sau presupuneri legate de sensul cauzalitii. Se poate structura un model cauzal atunci cnd (Schumacker & Lomax, 1996):

Exist o ordonare temporal a variabilelor.

ntre variabile exist prezent o covariaie sau corelaie.

Exist un control i al celorlalte cauze legate de obiectul analizei.

Msurarea variabilelor este realizat la cel puin un nivel.

Analiza de cale nu nseamn c ne descrie un model, ea doar verific sau estimeaz efectele dintre variabilele unui model proiectat a priori pe baza unor consideraii teoretice. Analiza de cale se bazeaz pe intercorelaiile dintre variabile diferite, frecvent realizate cu ocazii diferite. Opernd cu aa de multe variabile, pentru cercettor este important s se tie care din ele ocup un loc de start i care le urmeaz, adic s cunoatem calea. De exemplu, pentru a studia stresul ocupaional este de interes s se tie dac satisfacia cu munca determin intenia de a prsi compania sau invers? Dac comportamentul de Tip A duce la performane profesionale sczute, sau performanele profesionale sczute conduc la augmentarea comprtamentului de Tip A? Acest tip de probleme sunt rezolvate prin intermediul tehnicii analizei de cale. Procesul de abordare teoretic general pe care se bazeaz analiza de cale este cunoscut ca modelare cauzal. Aceasta nseamn c mai nti de toate, psihologul construiete un model sau o simulare statistic pe baza creia relaia cauz-efect poate fi evideniat dintr-un set de date pe care le are la dispoziie. Menionm ns c analiza de cale, prin abordrile statistice pe care le pune la dispoziie, nu poate confirma sau infirma validitatea schemei cauzale care i-a fost aplicat. Un rol major este jucat de criteriile teoretice conceptuale care stau la baza ei.

Meta-analiza este o alt tehnic de lucru pe care psihologii o utilizeaz tot mai frecvent. Este cunoscut faptul c revistele de specialitate abund de cercetri care, de fapt, acoper una i aceeai tematic. Exist astfel sute de studii efectuate pe problema stresului ocupaional. La acestea, eantioanele sunt diferite, instrumentele de cercetare difer i ele, mediul de cercetare este diferit etc. Validarea acelorai teste psihologice provenite din arsenalul clasic, se repet cu ocazia a diferite studii efectuate n contexte organizaionale diferite. Pe bun dreptate, psihologul se poate ntreba care din aceste studii este bine s-l ia n considerare? Se poate el opri asupra studiului care i se pare c este cel mai bun sau poate c este mai bine s sintetizeze toate studiile derulate pe o aceeai tem i s obin nite valori medii la care s se refere ca la o concluzie general? Meta-analiza este o metod cantitativ de combinare a rezultatelor studiilor, asemntoare cu statisticile ce sumarizeaz rezultatele individuale ale subiecilor (Hunter & Schmidt, 1990; Rosenthal, 1991). Meta-analiza poate sumariza statistic rezultatele diferitelor studii n domeniile de interes ale psihologiei M-O. Asemenea analize pot fi simple descrieri sumative (sintetice) ale rezultatelor sau proceduri matematice foarte complexe i proceduri statistice. Meta-analiza este o tehnic statistic de grupare a studiilor care au fost efectuate pe una i aceeai tem i extragerea unor valori considerate medii. Poate cea mai simpl form de meta-analiz sintetizeaz rezultatele studiilor multiple prin intermediul valorilor medii. O meta-analiz ar putea descoperi o corelaie medie ntre dou variabile, aceasta avnd o valoare particular de .40. De exemplu, presupunnd c cinci studii au evideniat urmtoarele corelaii ntre satisfacia profesional i nivelul de salarizare: .20, .22, .24, .26, .28. O simpl meta-analiz a acestor studii ar indica o corelaie medie ntre aceste variabile de .24. Analize mai complexe ar putea fi conduse n sensul explorrii altor aspecte ale acestor studii. Dac unele studii ar fi realizate pe manageri i altele pe nonmanageri s-ar putea vedea dac corelaiile dintre cele dou tipuri de angajai sunt diferite (Spector, 2000). Landy (1989) apreciaz c n anii care vor urma, meta-analiza va deveni una dintre tehnicile cele mai uzuale de inferen i construire a teoriilor psihologice. O aplicaie specific a meta-analizei n psihologia M-O, este validitatea generalizat. Ea presupune realizarea unei analize statistice n scopul determinrii dac diferenele dintre patternurile obinute cu ocazia unor msurtori (testri) diferite, se aseamna ntre ele.

Analiza calitativ. Prin cercetarea calitativ nelegem orice tip de cercetare prin care se ajunge la rezultate fr a apela la proceduri statistice sau alte mijloace cantitative (Strauss & Corbin, 1998). Referirile se fac la evenimente de via, experiene personale, comportamente, emoii sau eficiena organizaional, analiza (diagnoza) unei organizaii, micri sociale, interaciuni culturale etc. Referindu-ne la analiza calitativ a datelor, avem n vedere procesele interpretative nonmatematice desfurate cu scopul descoperirii unor concepte i relaii n datele brute colectate i organizarea lor n scheme explicative teoretice. Datele supuse analizei calitative pot proveni din interviuri i observaii, documente, filme i benzi video, dar i date cuantificate pentru alte scopuri cum ar fi recensmintele. n psihologia M-O analiza calitativ a datelor este utilizat n multe intervenii, cum ar fi studiul incidentelor critice sau expertizarea accidentelor de munc sau a erorilor. De asemenea, n diagnoza organizaional muli psihologi fac apel la tehnicile analizei calitative a datelor.

2.3. Consideraii etice n cercetrile de psihologia M-O

Cercetrile n domeniul psihologiei M-O presupun respectarea unor norme etice a cror violare este penalizat de forurile abilitate din fiecare ar. n general, aceste norme se refer la tratamentul fizic al subiecilor pe parcursul experimentelor, confidenialitatea informaiilor obinute, respectarea vieii private a subiecilor, voluntariatul participrii la experimente etc. Asociaiile naionale i internaionale ale psihologilor i-au creat coduri etice care s protejeze drepturile subiecilor i s evite posibilitatea de a efectua cercetri psihologice de ctre persoane necalificate.

Activitatea n care psihologii M-O sunt cel mai adesea implicai este aceea de evaluare i testare. Astfel, psihologii M-O sunt confruntai cu evaluri ale cursanilor care au parcurs un stagiu de instruire, cu evaluarea performanelor sau cu evaluarea aptitudinilor prin teste i probe de personal