Psihologie experimentala si analiza datelor, Radu Ioan

Universitatea Babeş-Bolyai, Cluj Napoca

PSIHOLOGIA EXPERIMENTALĂ ŞI MEDOLOGIA ANALIZEI

DATELOR

IOAN RADU

1

InformaŃii generale

Date de identificare ale cursului

Date de contact ale titularului de curs:

Nume: Prof.univ.dr. Radu Ioan

Birou: Birou 6 sediul Fac. de Psihologie şi

ŞtiinŃele EducaŃiei, str. Republicii 37

Telefon: 0264-590967

Fax: 0264-590967

E-mail: [email protected]

ConsultaŃii: Miercuri, 12-14

Date de identificare curs şi contact tutori:

Numele cursului - Psihologie Experimentală şi

Analiza Datelor I

Codul cursului - PSY1031

Anul, Semestrul – anul 1, sem. 1

Tipul cursului - Obligatoriu

Pagina web a cursului- http://www.psychology.ro

Tutori – Asist. univ. dr. Balázsi Róbert

Asist. univ. drd. Bivolaru Adrian

Cercet. drd. Vonaş Gabriel

Varga Mihai

Gherasim Simina

Bogdan Alexandru

Spânu Florina

Goraş Maura

[email protected]

CondiŃionări şi cunoştinŃe prerechizite

Înscrierea la acest curs nu este condiŃionată de parcurgerea şi promovarea în prealabil a

unor discipline universitare. CunoştinŃele generale legate de cercetarea ştiinŃifică dobândite prin

parcurgerea disciplinelor liceale (psihologie, sociologie, biologie, fizică sau chimie), respectiv

cunoştinŃele de algebră elementară sporesc considerabil accesibilitatea temelor pe care vi le

propunem. În totalitatea lor, aceste prerechizite vor fi foarte utile în rezolvarea lucrărilor de

evaluare ce încheie fiecare modul cât şi în promovarea examenului de evaluare finală.

Descrierea cursului

Cursul de Psihologie Experimentală şi Analiza Datelor I face parte din pachetul de

discipline fundamentale ale specializării psihologie, nivel licenŃă, din cadrul FacultăŃii de

Psihologie şi ŞtiinŃe ale EducaŃiei a UniversităŃii „Babeş-Bolyai” din Cluj-Napoca. Disciplina

oferă cunoştinŃe conceptuale şi procedurale legate de problematica cercetării în psihologie, astfel

fundamentând şi facilitând accesibilitatea studenŃilor la o serie de discipline teoretice sau

aplicative ale aceluiaşi an academic (Psihologie Cognitivă şi Introducere în Psihologie) sau ale

anilor superiori (Psihodiagnostic, Psihologia Dezvoltării, Psihologie Socială, Psihologia Muncii,

2

Psihologie Clinică sau Psihologie Şcolară). Tematicile abordate în cadrul cursului reprezintă un

preambul esenŃial pentru toate cursurile menŃionate mai sus.

Afirmarea psihologiei ca şi ramură ştiinŃifică a fost condiŃionată de elaborarea unei

metodologii de cercetare riguroase care să permită verificarea empirică a teoriilor şi ipotezelor

formulate. Actual, independent de domeniul în care îşi desfăşoară activitatea (clinic, şcolar,

organizaŃional, academic sau cercetare) psihologul este (sau trebuie să fie) un consumator însetat

al literaturii de specialitate. ÎnŃelegerea corectă a studiilor empirice publicate în reviste de

specialitate presupune însă cunoştinŃe de metodologie a cercetării şi analiza datelor.

Această disciplină intervine tocmai în acest punct, oferind posibilitatea studenŃilor să:

conştientizeze importanŃa cercetării experimentale în validarea unor demersuri de intervenŃie

(clinică, şcolară sau organizaŃională) şi să deprindă demersurile metodologice necesare pentru

elaborarea şi derularea acestor cercetări; să înveŃe criteriile metodologice de evaluare validate

empiric (grile de observaŃie sau probe experimentale) în colectarea unor date de calitate

superioară; şi să-şi însuşească şi să aplice principiile statistice în analiza datelor şi elaborarea unui

proiect decercetare.

Organizarea temelor în cadrul cursului

Cursul este structurat pe patru module de învăŃare, corespunzător structurii funcŃionale a

unei cercetări, fiecare modul fiind subîmpărŃit în următoarele tematici:

� cadru general al cercetării şi noŃiuni introductive (modul I),

� studiu descriptiv observaŃional şi studiu comparativ experimental (modulul I),

� evaluare şi colectare de date (modul II),

� organizarea colecŃiei de date (modul II),

� statistică descriptivă (modul III),

� statistică inferenŃială (modul IV).

Tematicile specificate reprezintă elemente clasice ale oricărui manual de introducere în

metodologia cercetării şi analizei datelor care-şi propune discuŃia şi prezentarea principiilor care

guvernează cercetarea psihologică.

Nivelul de înŃelegere ş, implicit, utilitatea informaŃiilor pe care le regăsiŃi în fiecare modul

vor fi sensibil optimizate dacă, în timpul parcurgerii suportului de curs, veŃi consulta sursele

bibliografice recomandate. Dealtfel, rezolvarea tuturor lucrărilor de verificare impune, cel puŃin,

parcurgerea referinŃelor obligatorii, menŃionate la finele fiecărui modul. În situaŃia în care nu veŃi

reuşi să accesaŃi anumite materiale bibliografice, sunteŃi invitaŃi să contactaŃi tutorii disciplinei.

Formatul şi tipul activităŃilor implicate de curs

3

Parcurgerea celor patru module incluse în curs va presupune atât întâlniri faŃă în faŃă

(consultaŃii), discuŃii pe forum cât şi muncă individuală. ConsultaŃiile, la care prezenŃa este

facultativă, reprezintă un sprijin direct acordat dumneavoastră din partea titularului şi a tutorilor.

Pe durata acestora vom recurge la prezentări contrase a informaŃiilor esenŃiale aferente fiecărui

modul dar mai cu seamă vă vom oferi, explicaŃii şi răspunsuri directe la întrebările pe care ni le

veŃi adresa. Activitatea şi discuŃiile de pe forum vă vor permite urmarea unui ritm de învăŃare

echilibrat şi optim, în acelaşi timp discuŃiile cu colegii şi moderatorii forumului vă vor permite şi

verificarea cunoştinŃelor asimilate şi extinderea lor. În ceea ce priveşte activitatea individuală, ea

se va concretiza în parcurgerea tuturor materialelor bibliografice obligatorii, rezolvarea lucrărilor

de verificare şi a proiectului de semestru. Reperele de timp şi implicit perioadele în care veŃi

rezolva fiecare activitate (lucrări de verificare, proiect etc.) sunt monitorizate de către noi prin

intermediul calendarului disciplinei. Modalitatea de notare si respectiv, ponderea acestor

activităŃi obligatorii, în nota finală vă sunt precizate în secŃiunea: politica de evaluare şi notare

precum şi în cadrul fiecărui modul.

Pe scurt, având în vedere particularităŃile învăŃământului la distanŃă dar şi reglementările

interne ale CFCID al UBB, parcurgerea şi promovarea acestei discipline presupune antrenarea

studenŃilor în următoarele tipuri de activităŃi:

a. consultaŃii – pe parcursul semestrului vor fi organizate două întâlniri de consultaŃii faŃă în

faŃă; prezenŃa la aceste întâlniri este facultativă;

b. realizarea unui proiect de semestru cu o temă şi un set de sarcini anunŃate cu cel puŃin 30

de zile înaintea datei de depunere a acesteia.

c. 2 lucrări de evaluare care vor fi rezolvate şi, respectiv trimise tutorilor în conformitate cu

precizările din calendarul disciplinei.

d. forumul de discuŃii – acesta va fi monitorizat de echipa de tutori şi supervizat de titularul

disciplinei.

Materiale bibliografice obligatorii

In suportul de curs, în cadrul fiecărui modul sunt precizate referinŃele bibliografice

obligatorii care permit asimilarea corectă a informaŃiilor, iar la sfârşitul modulului apar cele

facultative, care să permită aprofundarea cunoştinŃelor. Sursele bibliografice au fost astfel

stabilite încât să ofere posibilitatea adâncirii nivelului de analiză si implicit, înŃelegerea mai bună

a fiecărei componente a cercetării. Volumul „Psihologie experimentală şi metodologia analizei

datelor” (1993), este referinŃa obligatorie principală pentru acest curs. Caracteristica sa definitorie

o constituie prezentarea iterantă a demersului de cercetare, de la fazele sale timpurii (formularea

unei probleme de cercetare) şi până la finalizarea cercetării (analiza statistică a datelor şi

4

interpretarea rezultatelor). Această referinŃă menŃionată la bibliografia obligatorie se găseşte la

Biblioteca FacultăŃii de Psihologie din cadrul Bibliotecii Centrale „Lucian Blaga”.

De asemenea, suportului de curs vom anexa un READER care conŃine capitole, selectate

din diferite surse bibliografice acestea ajutând la completarea şi aprofundarea informaŃiilor oferite

de bibliografia obligatorie menŃionată mai sus. READER-ul poate fi accesat direct de pe CD-ul

care conŃine cursurile aferente anului I sau online de pe platforma care deserveşte ÎnvăŃamântul

Deschis la DistanŃă al FacultăŃii de Psihologie şi ŞtiinŃele EducaŃiei de la adresa:

https://portal.portalid.ubbcluj.ro/romana/psihologie_ro/an1/psy1031/default.aspx

Materiale şi instrumente necesare pentru curs

Optimizarea secvenŃelor de formare reclamă accesul studenŃilor la următoarele resurse:

- calculator conectat la internet (pentru a putea accesa bazele de date şi resursele electronice

suplimentare dar şi pentru a putea participa la secvenŃele de formare interactivă online)

- imprimantă (pentru tipărirea materialelor suport, a temelor redactate, a studiilor de caz)

- acces la resursele bibliografice (ex: abonament la Biblioteca Centrală „Lucian Blaga”)

- acces la echipamente de fotocopiere.

Calendar al cursului

Pe parcursul semestrului I, în care se studiază disciplina de faŃă, sunt programate 2

întâlniri faŃă în faŃă (consultaŃii) cu toŃi studenŃii; ele sunt destinate soluŃionării, nemediate, a

oricăror nelămuriri de conŃinut sau a celor privind sarcinile individuale. Pentru prima întâlnire vă

recomandăm lectura atentă a primului modul; la cea de-a doua se vor discuta următoarele trei

module şi se va realiza o secvenŃă recapitulativă pentru pregătirea examenului final. De asemenea

în cadrul celor două întâlniri aveŃi posibilitatea de a solicita titularului şi/sau tutorilor sprijin

pentru rezolvarea anumitor lucrări de verificare sau a proiectului de semestru, în cazul în care nu

aŃi reuşit singuri. Pentru a valorifica maximal timpul alocat celor două întâlniri studenŃii sunt

atenŃionaŃi asupra necesităŃii suplimentării lecturii din suportul de curs cu parcurgerea capitolelor

aferente bibliografiei obligatorii. În acelaşi calendar se regăsesc şi termenele la care trebuie

transmise/depuse lucrările de verificare aferente fiecărui modul precum şi data limită pentru

depunerea proiectului de semestru.

Politica de evaluare şi notare

Evaluarea finala se va realiza pe baza unui examen scris desfăşurat în sesiunea de la finele

semestrului III. Nota finală se compune din:

a. punctajul obŃinut la acest examen în proporŃie de - 50%;

b. aprecierea lucrărilor de evaluare pe parcurs - 20%;

5

c. evaluarea proiectului de semestru - 15%;

d. evaluarea activităŃii de forum - 15%.

Fiecare tip de activitate va fi notată cu o notă de la 1 la 10, nota finală fiind media

ponderată a celor patru note.

Modulul cuprinde două lucrări de verificare care vor fi transmise tutorelui la termenele

precizate în calendarul disciplinei. InstrucŃiuni suplimentare privind modalităŃile de elaborare,

redactare, dar şi criteriile de notare ale lucrărilor, vă vor fi furnizate de către titularul de curs sau

tutori în cadrul întâlnirilor faŃă în faŃă.

Pentru predarea temelor se vor respecta cu stricteŃe cerinŃele specificate. Orice abatere

de la acestea aduce după sine penalizări sau pierderea punctajului corespunzător acelei lucrări.

Evaluarea acestor lucrări se va face imediat după preluare, iar afişarea pe site a notelor

acordate se va realiza la cel mult 2 săptămâni de la data depunerii/primirii lucrării. Dacă studentul

consideră că activitatea sa a fost subapreciată de către evaluatori atunci poate solicita feedback

suplimentar prin contactarea titularului sau a tutorilor prin email.

Elemente de deontologie academică

Se vor avea în vedere următoarele detalii de natură organizatorică:

- Orice material elaborat de către studenŃi pe parcursul activităŃilor va face dovada originalităŃii.

StudenŃii ale căror lucrări se dovedesc a fi plagiate nu vor fi acceptaŃi la examinarea finală.

- Orice tentativă de fraudă sau fraudă depistată va fi sancŃionată prin acordrea notei minime sau,

în anumite condiŃii, prin exmatriculare.

- Rezultatele finale vor fi puse la dispoziŃia studenŃilor prin afişaj electronic.

- ContestaŃiile pot fi adresate în maxim 24 de ore de la afişarea rezultatelor iar soluŃionarea lor nu

va depăşi 48 de ore de la momentul depunerii.

StudenŃi cu dizabilităŃi

Titularul cursului şi echipa de tutori îşi exprimă disponibilitatea, în limita constrângerilor

tehnice şi de timp, de a adapta conŃinutul şi metodele de transmitere a informaŃiilor precum şi

modalităŃile de evaluare (examen oral, examen on line etc) în funcŃie de tipul dizabilităŃii

cursantului. Altfel spus, avem în vedere ca o prioritate facilitarea accesului egal al tuturor

cursanŃilor la activităŃile didactice şi de evaluare.

Strategii de studiu recomandate

Date fiind caracteristicile învăŃământului la distanŃă, se recomandă studenŃilor o

planificare foarte riguroasă a secvenŃelor de studiu individual, coroborată cu secvenŃe de dialog

pe forum, cu tutorii si respectiv titularul de disciplină. Lectura fiecărui modul şi rezolvarea la

6

timp a lucrărilor de evaluare garantează nivele înalte de înŃelegere a conŃinutului tematic şi

totodată sporesc şansele promovării cu succes a acestei discipline.

PlanificaŃi-vă să alocaŃi cel puŃin la fel de mult timp pentru studiul fiecărei teme online a

cursului pe cât aŃi aloca dacă aŃi studia tema respectivă în varianta clasică a cursurilor faŃă în faŃă.

PlanificaŃi-vă un interval orar în timpul zilei pe care îl veŃi rezerva studiului. La fel cum

dobândirea măiestriei în utilizarea unui instrument muzical sau să devii fluent într-o limbă străină

sau să excelezi într-un sport necesită determinare şi mult exerciŃiu, la fel este şi cu studiul

psihologie experimentale şi a anlizei datelor.

ÎncepeŃi prin a vă realiza un calendar săptămânal cu toate cursurile dumneavoastră, timpul

alocat pentru activităŃile ce Ńin de locul de muncă sau alte obligaŃii. RezervaŃi-vă 2-3 ore zilnic

pentru studiu şi marcaŃi-le în calendarul săptămânii. AsiguraŃi-vă că aŃi ales un interval orar când

vă puteŃi concentra cel mai bine asupra acestei activităŃi.

ÎncercaŃi să rezolvaŃi toate sarcinile oferite în suportul de curs. Dacă întâmpinaŃi dificultăŃi

notaŃi-vă punctul unde aŃi ajuns şi cereŃi ajutor pentru a trece mai departe.

Vă rugăm să puneŃi întrebări! Curiozitatea şi întrebările oneste sunt esenŃiale pentru învăŃare.

7

Modulul 1

Metode de cercetare în psihologie Scopul modulului: Familiarizarea studentului cu conceptele de bază ale metodologiei cercetării

în psihologie.

Obiectivele modulului: La finalul acestui modul, vor fi capabili:

1.1 Introducere

În acest capitol vom analiza principalele caracteristici ale demersului de cercetare

ştiinŃifică în contextul psihologiei. Vom prezenta mai întâi reperele istorice relevante în

trasformarea psihologiei într-o ştiinŃă fundamentată empiric, conceptele cheie fiind cel de

contrusct ipotetic, operaŃionalizare şi validare empirică. Pentru a le înŃelege mai bine vom

prezenta aceste concepte în două ipostaze, în cadrul cercetării observaŃionale şi cel al

experimentului.

În cele din urmă vom prezenta aspectele importante ale evaluării empirice, respectiv

modalitatea de elaborare a unor isntrumente standardizate de evaluare. Asemenea temelor

anterioare şi în acest caz accentul va fi relaŃia dintre construct ipotetic şi operaŃionalizare.

1.1 Demersul ştiinŃific în cercetarea psihologică

O psihologie naivă, în forma cunoaşterii de altul şi de sine, a apărut probabil o dată cu

dezvoltarea contactelor interumane, cu omul social. ActivităŃile comune au plasat indivizii în

relaŃii “faŃă în faŃă” impunându-le o ajustare continuă în raport cu reacŃiile celorlaŃi. ObservaŃiile

ocazionate de existenŃa cotidiană s-au fixat în replici, proverbe, zicale – deci în folclor – iar mai

târziu în scrieri literare, încercări de portretizare, judecăŃi de valoare etc. În chip firesc, oamenii

nu au aşteptat constituirea unei ştiinŃe psihologice pentru a-şi pune întrebări referitoare la viaŃa

psihică, la modul de comportare al semenilor, la însuşirile personale. SimŃul comun a devenit

• să identifice principalele componente ale demersului de cercetare ştiinŃifică

• să definească principalele carcateristici ale psihologiei ca ştiinŃă

• să descrie caracteristicile metodei observaŃiei şi modul de elaborare a unui studiu cu grile de observaŃie

• să descrie caracteristicile metodei experimentale şi modul de realizare concretă a unui studiu experimental

• să facă disctincŃie între testul psihologic şi proba experimentală

8

depozitarul acestei psihologii naive, pe care individul a împrumutat-o odată cu limba, obiceiurile

de viaŃă etc. Se spune astfel despre psihologie că are un trecut lung, dar o istorie scurtă.

Temă de reflecŃie nr. 1

ComparaŃi tabelar trăsăturile cunoştinŃelor ştiinŃifice cu cele ale

cunoştinŃelor neştiinŃifice! Pentru aprofundarea subiectului vezi în

READER documentele:

Bibliografie 1.pdf - Lakatos (1973) Science and Pseudoscience

Bibliografie 2.pdf - Wynn (2001) Quantum leaps – cap.1

În jumătatea a doua a secolului trecut, psihologia devine o ramură de sine stătătoarea a

ştiinŃei. Prima lucrare cu caracter ştiinŃific în acest domeniu – ceea ce a însemnat studierea unor

fapte psihice cu mijloace precise- a apărut în 1860 şi aparŃine lui Th. Fechner, care a fost mai

întâi medic, apoi fizician. Lucrarea se intitulează “Elemente de psihofizică” (Elemente der

Psychophysik) şi studiază, în principal, raportul dintre modificările stimulului fizic şi variaŃiile

corespunzătoare în planul senzaŃiei. Aceste prime experienŃe au fost sistematizate într-o lege

matematică, numită legea psihofizică, în care se stabileşte raportul dintre modificările senzaŃiei

(s) în funcŃie de mărimea stimulului extern (I), sub forma expresiei cunoscute:

s = k logI + c

În anul 1879, la Leipzig (Germania), ia fiinŃă primul institut de psihologie din lume- creat

de W. Wundt - care îşi propune să studieze cu mijloace precise fenomene psihice mai simple:

senzaŃia, percepŃia, asociaŃia, memoria etc. În acest institut s-au format pionierii psihologiei

experimentale pe diferite meridiane ale globului, inclusiv România.

Să amintim că termenul de psihologie apăruse mai demult, şi anume într-un fragment din

opera lui Leibniz, puŃin ulterior anului 1696. Noul termen (“psihologie”) va oferi titlul a două

lucrări ale lui Chr. Wolff- Psychologia empirica şi Psychologia rationalis- prima apărută în 1732,

iar a doua în 1734, care au contribuit la răspândirea noii denumiri şi a preocupărilor despre

“suflet”. Autorul, elev al lui Leibniz, admitea posibilitatea unei psihologii propriu-zise şi

avansează chiar ideea de măsurare a fenomenelor psihice.

Punctul de plecare al multor cercetări de psihologie este prefigurat în datele simŃului

comun. H. Kelley (1992) ne propune să acceptăm pentru simŃul comun un anumit nivel al

9

cunoaşterii psihologice. Este vorba de observaŃii şi concluzii asupra comportamentului direct

observabil, care se dezvăluie mai ales în relaŃiile interpersonale, în activităŃile îndreptate spre

scop ale individului. Acesta este nivelul comportamentului moral, desfăşurat în secvenŃe

temporale de ordinul minutelor până la al zilelor, comportament care devine vizibil în relaŃiile de

faŃă în faŃă - în perimetrul grupului mic – şi care prezintă antecedente şi consecinŃe concret

reperabile. În schimb, fenomenele care se desfăşoară la macro şi micro-nivel nu pot intra în raza

de competenŃă a simŃului comun. În primul caz este vorba de fenomene psihice care implică mai

mulŃi oameni în intervale mai mari de timp ( de ex. tendinŃe pe parcursul unei vieŃi, schimbări

sociale etc.). La micronivel este vorba de evenimente psihice care se desfăsoară rapid (în secunde

sau milisecunde), la scară mică de mărime (sacade oculare sau mici contracŃii ale muşchilor feŃei

etc); ele pot fi detectate, de pildă, cu mijloacele electrofiziologiei. Nivelul mediu – al

comportamentului manifest – ar constitui nişa cognitivă a simŃului comun (p. 6-7).

Din datele invocate de H. Kelley în sprijinul tezelor sale reŃinem rezultatele unor testări

asupra oamenilor de pe stradă. Un autor (J. Houston) a întocmit un chestionar referitor la

memorie şi învăŃare. Itemii (în număr de 21) au fost formulaŃi în limbajul curent, oferind

răspunsuri la alegere. Chestionarul a fost propus unui lot de 50 de studenŃi din anul I înaintea

cursului de Introducere în psihologie. Presupunând că subiectul nu dispune de cunoştinŃe într-un

domeniu este de aşteptat ca răspunsurile sale la întrebările chestionarului să se distribuie în mod

aleator. La 15 itemi din 21, subiecŃii interogaŃi au răspuns însă corect, în proporŃii superioare

hazardului. Pe un lot de alte 50 de persoane, selecŃionate aleatoriu dintr-un parc public, s-a

obŃinut – de asemenea – proporŃii de răspunsuri excte superioare hazardului la 16 itemi (din 21).

De aici concluzia care atribuie simŃului comun un nivel al cunoaşterii psihologice. Pe de altă

parte, eforturile oricărui cercetător de a operaŃionaliza conceptele duce adesea la o scufundare a

lor în simŃul comun, ca poziŃie de plecare. Psihologia cuprinsă în simŃul comun oferă o bază utilă

pentru dezvoltarea cunoaşterii. Este imposibil să eviŃi efectele simŃului comun – încheie Kelley –

dar este uşor să nu fii conştient de ele. Problema este a atitudinii lucide şi echilibrate.

În perioada în care psihologia începea să se afirme ca disciplină independentă, în

jumătatea a doua a secolului XIX, modelele de investigaŃie, “paradigmele” ştiinŃelor naturale erau

deja cristalizate. O trăsătură caracteristică subliniată de L. Blaga (1969) în dezvoltarea ştiinŃei

moderne este aceea de a alcătui “cupluri metodologice”, în care matematica figura de fiecare dată

ca unul dintre factorii constitutivi (p.88). O asemenea îmbinare de metode funcŃiona ca o opŃiune

10

tacită în comunitatea oamenilor de ştiinŃă. Experimentul, în cuplul metodologic cu matematica, a

făcut carieră remarcabilă de-a lungul istoriei ştiinŃei, impunându-se în definiŃia însăşi a spiritului

ştiinŃific modern.


StabiliŃi rolul şi limitele statisticii matematice în inferenŃa ştiinŃifică.

Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER documentul:

Bibliografie 3.pdf - Anderson (2001) Empirical Direction in Design and

Analysis – cap. 1.

Constituirea demersului investigativ în psihologie a avut loc aşadar sub influenŃa

paradigmei înfăŃişate mai sus. De pildă, când Fl. Ştefănescu- Goangă înfiinŃează în 1922 primul

institut de psihologie din Ńara noastră, el militează pentru un program de lucru care să îmbine

sistematic în activitatea de cercetare- experimentul şi metoda statistică, termenul de experiment

fiind luat în accepŃia largă.

Prin lucrările sale, “ Elemente de psihometrie” şi “Analiza factorilor psihici”, N.

Mărgineanu oferea termenii concreŃi ai unei asemenea abordări a fenomenului psihic. Desigur,

acest început era marcat de o doză exagerată de optimism, pe care deceniile următoare au retuşat-

o în mod sensibil. Rămâne valabilă ideea de bază: asocierea între observaŃie / experiment şi

metoda statistică.

Conform programului pozitivist al oricărei ştiinŃe, psihologia pleacă de la fapte- fapte de

conştiinŃă şi de conduită. Datele autoobservaŃiei au şi ele statut de fapte. Conduita nu se reduce la

actul fizic, la reacŃia externă ( mişcare, gest, faptă,…). Conduita poate să nu capete uneori

expresie externă, motorie; ea poate consta tocmai în suspendarea sau amânarea reacŃiei. De

asemenea, faptele ce le consemnăm în studii experimentale sau anchete pot fi date

comportamentale propriu-zise sau date hârtie-creion cum este cazul multor probe psihologice. În

consecinŃă, noŃiunea de fapt psihic are un sens larg. B. F. Skinner vorbeşte de “conduite

interiorizate” în înŃelesul de operaŃii sau acte mintale în genere. Relatarea introspectivă se

utilizează în combinaŃie cu alte date, mai ales cu înregistrări obiective. De exemplu, raportul

introspectiv al subiectului se asociază adesea cu date electrofiziologice (EEG) pentru a studia

stări afective, activităŃi intelectuale etc.

11

Latura externă a conduitei, luată în ea însăşi, nu califică în mod univoc conŃinutul

psihologic intern; aceleaşi acte de comportare pot avea motivaŃii diferite. De aceea nu ne putem

mărgini- în cunoaşterea psihologică- numai la consemnarea formei externe a acŃiunii, aşa cum

procedează behaviorismul clasic; trebuie surprins şi conŃinutul psihologic intern, sensul său,

luminat de întreg contextul de viaŃă în care se manifestă. Acelaşi context - contextul vieŃii şi

activităŃii omului - include atât datele comportării, cât şi trăirile subiective într-o conexiune

indisolubilă. Cunoaşterea psihologică se desfăşoară în principiu ca orice cunoaştere ştiinŃifică: ea

se ridică de la date la ipoteză pentru a verifica acestea din urmă pe baza unor noi date de control;

ea trece de la fapte care cuprind întotdeauna o parte de interpretare, de inferenŃă, spre a verifica

apoi aceste inferenŃe cu ajutorul unor noi fapte. În psihologie, ca şi în alte domenii, fenomenul şi

esenŃa nu coincid ( S. L. Rubinstein).


Rolul modelelor ştiinŃifice în cercetare şi modul de elaborare a acestora! Pentru

aprofundarea subiectului vezi în READER documentele:

Bibliografie 4.pdf - Derry (1999) What Science Is and How It Works – cap. 6

Bibliografie 5.pdf - Chalmers (1999) What is this thing called science - cap. 4.

ŞtiinŃa porneşte de la fapte, dar nu se reduce la colectarea de fapte disparate. Faptele o

dată identificate servesc şi ca pretexte pentru o cunoaştere explicativă…” AspiraŃiile cognitive ale

omului trec dincolo de “fapte” ca atare, în vederea unei cunoaşteri de adâncime. “Faptul” devine

cu aceasta o “problemă”, ceea ce impune căutarea unui răspuns, a unei “soluŃii”; inteligenŃa

propune un model, o teorie, care este într-un sens o “plăsmuire teoretică” (L. Blaga, p. 180).

Pe măsură ce obiectul unei ştiinŃe se conturează, ea îşi crează un univers de semnificaŃii

(noŃiuni, ipoteze).

Se pune întrebarea: ce constituie “fapt ştiinŃific”? Cl. Bernard sublinia: un fapt nu este

nimic în el însuşi, el nu valorează decât prin ideea care i se ataşează sau prin proba pe care o

furnizează. Un fapt intră în câmpul atenŃiei graŃie problemei care este pusă sau se pune.

J. Piaget (1970) propune în această privinŃă trei caracteristici:

● un fapt ştiinŃific este un răspuns la o întrebare, ceea ce presupune o întreagă elaborare,

solidară cu sistemul de informaŃii care au dus la acea întrebare;

12

● un fapt este apoi o constatare sau o ”lectură” a experienŃei, care nu se reduce la simpla

“citire” a datelor, ci comportă o întreagă structurare;

●“un fapt nu există niciodată în stare pură …; el este întotdeauna solidar cu o interpretare”.

Această caracteristică subliniază importanŃa orizontului de informaŃie, a cadrului interpretativ,

atât în punerea întrebării, cât şi în “lectura experienŃei.” Există o deosebire între faptul brut,

neanalizat – fruct al unei percepŃii globale – şi faptul ştiinŃific, plasat în contextul unei idei şi a

unei observaŃii analitice.

1.2. OBSERVAłIA

O cercetare concretă îşi are originea – de regulă- într-un proces de observaŃie. După cum

spune Piaget într-un interviu: “Pleci de la observaŃie, descoperi un fapt interesant; urmează să

reproduci apoi situaŃia respectivă facând să varieze factorii implicaŃi… Aici începe

experimentarea”.

Observatorul are şansa de a descoperi un fapt inedit sau demn de atenŃie numai dacă

inspectează realul, fiind înzestrat cu un fond larg de cunoştinŃe, fond de ipoteze latente, în măsură

să înlesnească formularea unei ipoteze locale, care să fie supusă experimentării şi verificării.

(Fraisse,1982).

Demersul experimental, comportă, în genere, o suită de momente sau faze: observaŃia,

stabilirea ipotezelor, experimentarea propriu-zisă şi analiza/interpretarea datelor. Fireşte nu orice

cercetare psihologică urmează acest ciclu complet; unele se limitează la observaŃie şi la analiza

datelor, altele constau din experiment şi interpretarea materialului obŃinut ş.a.m.d. Aşadar,

anumite momente sau faze pot dobândi o semnificaŃie autonomă.

Ca metodă de investigaŃie, observaŃia nu este reductibilă la simpla impresie asupra unui

fapt sau a unei persoane. În observaŃia curentă, adeseori, reprezentări colective sau clişee însuşite

de individ din grupul de apartenenŃă devin într-un fel filtru sau ecran în abordarea faptelor, a

persoanelor din ambianŃă. Datorită acestora, individul ia act din câmpul perceptiv, din contactele

cu alŃii, numai de anumiŃi indici sau însuşiri, ignorând alte aspecte; însăşi percepŃia devine

selectivă, ca să nu mai amintim de interpretarea datelor observaŃiei pe linia acestor reprezentări,

uneori clişee.

13

Exemplu:

Unui lot de cadre didactice( în număr de 164) i s-a cerut să facă descrierea concisă a elevilor

din clasele cu care lucrează. Pentru a uşura sarcina, li s-au oferit şi mijloace de expresie strict

necesare -atribute sau propoziŃii descriptive scurte, având ataşate scale cu gradaŃii - care să se

refere la inteligenŃă, memorie, mod de exprimare, sârguinŃă, dexteritate, etc., precum şi la

trăsături de caracter, de personalitate. S-au obŃinut în acest fel peste 1500 de caracterizări sau

profile ale elevilor, material care a fost supus apoi analizei ( M.Gilly,1972 ).

Constatarea: atributele care diferenŃiază elevii, în profilele întocmite de profesori - sunt cele

legate nemijlocit de reuşita şcolară: inteligenŃă, memoria, atenŃia, sârguinŃa, vocabularul, stilul de

lucru. Dincolo de aceste aspecte, contururile personalităŃii elevului se şterg; el rămâne parcă un

“necunoscut”; portretele încep să se asemene destul de mult între ele, trăsăturile fiind prea puŃin

diferenŃiate. Copilul este privit adesea prin prisma statutului său şcolar, în esenŃă, prin prisma

unei optici profesionale care face ca datele să fie selectate şi filtrate în lumina exigenŃelor

profesiunii didactice. Spre exemplu, un copil este disciplinat dacă stă cuminte în bancă, dacă nu

dă de lucru profesorului. Dar conceptul de disciplină nu are doar un “conŃinut negativ”; în primul

plan trebuie să fie ceea ce face, deci activitatea elevului, şi nu doar inhibiŃia sau reŃinerea ei. Pe

de altă parte, conformismul şi docilitatea sunt preŃuite de profesor, dar repudiate de elev.

Alături de observaŃia curentă, ocazională, practicată de profesor în clasă, de inginer în

intreprindere, de ziarist în viaŃa socială etc., distingem observaŃia sistematică, străină de clişee

obişnuite, care urmăreşte înregistrarea obiectivă a faptelor, înscriindu-se într-un program explicit,

ce restrânge câmpul studiat şi impune selectarea datelor relevante.

Strict vorbind, observaŃia este percepŃia unui eveniment, a unei conduite, a unui document

(Fraisse, 1982). Dar ea nu se reduce practic la simpla “lectură” a faptului brut, ci se prelungeşte

într-un act de clasificare, de încadrare a informaŃiei în anumite concepte şi de anticipare a unor

relaŃii.

Acelaşi autor atrăgea atenŃia asupra dualităŃii modului de percepŃie asupra propriei

personalităŃi. Omul este capabil – în opinia autorului – de o dublă cunoaştere: una, prin care el

sesizează propriile gânduri, sentimente, senzaŃii etc, şi a doua, prin care se vede pe sine trăind şi

acŃionând aşa cum îi vede trăind şi acŃionând pe ceilalŃi şi, sub acest unghi, el se cunoaşte pe sine

în acelaşi chip în care îi cunoaşte pe alŃii.

14

AutoobservaŃia este observaŃia aplicată asupra propriei persoane, ceea ce înseamnă nu

numai (introspecŃia) cunoaşterea gândurilor, sentimentelor şi aspiraŃiilor intime, ci şi cunoaştera

prin activiatea proprie, din succese şi eşecuri, din actele relaŃiilor cu semenii, din încercările vieŃii

etc. IntrospecŃia este numai o latură a autoobservaŃiei.

AutoobservaŃia poate fi valorificată în forma unor itemi de chestionar. După cum se poate

vedea din exemplul de mai jos, în acest caz subiectul este solicitat să aprecieze gradul de acord cu

o serie de afirmaŃii, răspunsul său fiind cuantificat cu ajutorul unei scale numerice. Răspunsul său

va presupune accesul la datele autoobservaŃiei.

Fig. 1.1. Exemplu de itemi din cadrul unui chestionar de anxietate:

Instrumente de observaŃie. Pe baza documentării prealabile şi a unei anchete

preliminare se schiŃează o grilă de observaŃie, adică o listă de rubrici care să ofere cadrul de

clasificare a datelor brute. O grilă de observaŃie nu este indicat să cuprindă, în medie, mai mult de

10 categorii, deoarece nu se poate opera simultan cu mai multe rubrici de clasificare. Aceste

categorii trebuie să fie disjuncte şi să epuizeze aspectele principale ale fenomenului. Lista lor se

stabileşte pe baza unui material empiric strâns în faza preliminară şi condensat în concepte.

Avantajul acesteia este de a oferi acelaşi cadru de referinŃă unor observaŃii diferite.

Exemple:

1o.Bakeman & Brownlee (1980) au studiat comportamentul de joc la preşcolari. Pe baza

unui studiu prealabil, ei au determinat cinci categorii de joc, ce au constituit cadrul de clasificare

pentru observaŃia efectuată. Astfel, reacŃiile subiecŃilor au fost încadrate în una dintre următoarele

tipuri:

Neocupat: copilul nu face nimic, sau îi priveşte pe ceilalŃi;

Aproape Uneori Adesea Aproape

niciodata totdeauna

Sunt înclinat sa iau lucrurile prea în serios. 1 2 3 4

Sunt o persoana ferma, constanta. 1 2 3 4

Sunt calm, impasibil si su “sânge rece”. 1 2 3 51 2 3 4

15

A fi împreună: copilul se află laolaltă cu alŃi copii fără a fi ocupat cu vreo activitate;

Joc solitar: copilul se joacă singur dar nu este interesat sau afectat de activităŃile celorlalŃi

copii;

Joc paralel: copilul se joacă alături de alŃi copii, dar nu se joacă cu ei;

Joc colectiv: copilul se joacă cu ceilalŃi, şi participă la activităŃile de joc organizat, ca

membru al grupului.

ObservaŃia era structurată atât în funcŃie de timp cât şi de vârsta subiecŃilor. (tabelul 1.1)

În cadrul cercetării, autorii au fost în mod particular interesaŃi de secvenŃa sau ordinea în

care copiii s-au angajat în diferite comportamente. Ei au constatat, de exemplu că rareori copiii au

trecut de la comportamentul “neocupat”, la cel de “joc paralel”. De asemenea, odată cu avansarea

în vârstă, ei au trecut frecvent de la jocul paralel la cel colectiv, ceea ce indică faptul că jocul

paralel reprezintă o stare tranzitorie în cadrul dezvoltării. Grila de observaŃie expusă poate fi

utilizată atăt în plan sincronic (transversal), cât şi diacronic (longitudinal).

Tabel 1.1 Grila de observaŃie a jocului la preşcolari

Vârsta

Durata

observaŃi

ei

COMPORTAMENTE

Neocupa

t

A fi

împreună

Joc

solitar

Joc paralel Joc

colectiv

Subiect

1

(4 ani)

1 min

2 min

3 min

4 min

--------

10 min

S

ubiect 2

(5 ani)

1 min

2 min

3 min

4 min

-----------

16

10 min

--------- -----------

2o. Pentru a identifica un tip temperamental sau altul căruia îi aparŃine o persoană vom

putea găsi în activitatea şi în viaŃa cotidiană situaŃii relevante. De exemplu, o situaŃie tipică de

aşteptare, o situaŃie competiŃională, o activitate cuprinzând un element imprevizibil şi de

dificultate (de pildă, un traseu mai greu de excursie), o sarcină de reprezentare a colectivului într-

o confruntare (de opinii) sau în faŃa autorităŃii etc, toate acestea constituie situaŃii-test pentru că

pun în evidenŃă particularităŃi sau diferenŃe individuale uşor de clasificat.

Asemenea situaŃii cuprind indicii de temperament pe care-i putem sistematiza prin

condensarea experienŃei într-o grilă de observare a comportamentului (Tabelul 1.2), arătând în

dreptul faptelor de conduită ipotezele plauzibile cu privire la categoria prezumtivă de

temperament. Se notează cu “XX” clasificarea, respectiv ipoteza cea mai plauzibilă, şi cu “X”

încadrarea doar plauzibilă în studierea unui caz sau altul. Un asemenea document este susceptibil

de îmbunătăŃire continuă. Prin însumări pe coloane decidem asupra apartenenŃei la un anumit tip

sau altul. Preocuparea de cuantificare este aici minimă.

Tabel 1.2. Grilă de observare a comportamentului *

FAPTE DE CONDUITĂ

TEMPERAMENT

Cole

-ric

Sang

vinic

Fleg

-

mati

c

Melan-

colic

Doreşte să fie primul care încearcă, îi place parcă să

înfrunte necunoscutul

X XX

Se decide greu pentru acŃiune, are gesturi şovăielnice X XX

Îşi pierde răbdarea aşteptând să-i vină rândul, se agită XX X

Este vădit emoŃionat înainte de probe X XX

Precipitat în acŃiune, se corectează cu viteza actului reflex,

execuŃia lipsită de acurateŃe îndeosebi spre sfârşit

XX

Execută activitatea în ritm lent, dar cu destulă acurateŃe XX X

17

ReacŃii verbale abundente, se îndeamnă pe sine (“haide!”,

“nu te lăsa!”, “acuma-i acum!”)

X XX

ReacŃii motorii abundente, devine nervos când greşeşte,

apar violenŃe verbale, plusul de energie se descarcă cu

fiecare act

XX

Execută activitatea/proba în tăcere, gesturile şi cuvintele

sunt aproape absente

XX XX

Execută proba cu încordare nervoasă, mobilizarea excesivă

în raport cu sarcina; tensiunea, plusul de energie se

descarcă la încheierea acŃiunii

XX

TendinŃa de supraevaluare proprie şi subestimare a sarcinii XX X

TendinŃa de supraestimare a sarcinii, dar de subapreciere

personală

XX

În caz de eşec nu se dă bătut, persistă, reia proba/activitatea

de la capăt încurajându-se; duce la bun sfârşit sarcina

XX X

În caz de eşec se pierde, are nevoie de încurajare pentru a

relua lucrul

XX

Cu fiecare succes exclamă de bucurie, bate din palme X XX

Rămâne indiferent la reuşită, schiŃează doar un zâmbet XX X

Abandonează la primul eşec, se închide în sine şi “se

blochează” total

XX

Abandonează când eşecurile se acumulează XX X

Tăcut în momentele critice (dificile) prezintă reacŃii

vegetative, dă semne de oboseală

XX

Derută emoŃională sub presiunea timpului X XX

După terminarea lucrului relatează colorat cele petrecute X XX

Eşecul produce un “halo afectiv” de durată XX

După un exerciŃiu simplu de aplicare a acestei grile de observaŃie, se poate evidenŃia

acordul semnificativ între evaluatori. Acest exemplu ne orientează asupra noŃiunii de fidelitate

definită prin gradul de consens dintre evaluatorii ce utilizează acelaşi instrument. În cazul

18

utilizării observaŃiei ca metodă de cercetare autonomă, fidelitatea ei se va verifica pe baza

coeficientului de concordanŃă Cohen (K).


PrezentaŃi comparativ asemănările şi diferenŃele instrumentelor de evaluare

psihologică (grilă de observaŃie) şi instrumentele tehnologice de evaluare şi

observaŃie utilizate în alte ştiinŃe. Pentru aprofundarea subiectului vezi în

READER documentul:

Bibliografie 6.pdf - Derry (1999) What Science Is and How It Works – cap. 3.

1.2.1. Coeficientul de concordanŃă K (Cohen)

Coeficientul de concordanŃă interevaluatori a fost propus de Cohen pentru a verifica

fidelitatea evaluării unor comportamente prin grile de observaŃie. Se utilizează în situaŃia în care

grila de observaŃie folosită are la bază o scală nominală. În cazul în care grila de observaŃie are la

bază o scală de măsură ordinală sau hiperordinală, fidelitatea ei se verifică prin coeficientul de

concordanŃă a rangurilor (Kendall) sau prin coeficientul de corelaŃie parametric (Pearson).

Exemplu:

Belsky & Rovine (1988) au investigat relaŃia dintre timpul petrecut de copil în creşă şi

modul de dezvoltare a ataşamentului copil–părinte. Ei au folosit în acest sens o grilă de

observaŃie a comportamentului matern (securizant - în sensul întăririi ataşamentului, sau

insecurizant). Doi observatori au verificat grila, observând independent, într-un mod sistematic

(la intervale de 10 minute) o pereche mamă-copil. S-au realizat în total 20 de observaŃii

rezultatele obŃinute fiind notate mai jos sub forma celor două grile de observaŃie.

19

Observatorul 1 Observatorul 2

Fiecare observaŃie s-a realizat simultan de către cei doi observatori, pentru aceeaşi

pereche mamă –copil. Rolul observatorilor a constat în a atribui, pe baza definiŃiilor grilei,

categoria “securizant” sau “insecurizant” pentru comportamentul mamei. Se poate remarca faptul

că observatorii nu pot atribui decât o singură categorie unei perechi mamă–copil la un moment

dat (cele două categorii sunt disjuncte). Se trece la calculul coeficientului K utilizând formula:

Po - Pe

1 - PeK =

unde Po reprezintă proporŃia concordanŃelor observate dintre categoriile celor doi observatori

(din numărul total de observaŃii) şi Pe proporŃia concordanŃelor care ar putea apărea întâmplător

în cazul rezultatelor date. Pentru a înŃelege Pe să ne imaginăm că cei doi observatori ar obŃine

aceleaşi date, dar nu ar folosi grila de observaŃie, ci ar decide la întâmplare (fară să observe

comportamentul mamei).

Pentru calculul valorilor Po şi Pe se condensează frecvenŃa concordanŃelor şi

discordanŃelor dintre cei doi observatori în matricea de mai jos, numită matrice de concordanŃe.

nr. obs. Securizant Insecurizant

1 I

2 I

3 I

4 I

5 I

6 I

7 I

8 I

9 I

10 I

11 I

12 I

13 I

14 I

15 I

16 I

17 I

18 I

19 I

20 I

nr. obs.Securizant Insecurizant

1 I

2 I

3 I

4 I

5 I

6 I

7 I

8 I

9 I

10 I

11 I

12 I

13 I

14 I

15 I

16 I

17 I

18 I

19 I

20 I

20

Prin definiŃie, observaŃiile se consideră concordante atunci când cei doi observatori atribuie

aceeaşi categorie unei perechi mamă – copil (adică securizant – securizant sau insecurizant –

insecurizant), şi discordanŃe atunci când observatorii atribuie categorii diferite (securizant –

insecurizant sau insecurizant – securizant).

Observatorul 1

securiz. insecuriz.

Observatorul 2 securiz.

insecuriz.

16 0

1 3

Valoarea Po va fi dată de raportul dintre numărul total de concordanŃe (securizant şi

insecurizant) şi numărul total de observaŃii realizate:

16 + 3

20Po = = 0.95

Indicele Pe se calculează prin determinarea probabilităŃii de concordanŃă întâmplătoare a

alegerilor celor doi observatori. De exemplu, în acest exemplu, observatorul 1 a ales de 17 ori

opŃiunea “securizant” din 20 de observaŃii. Deci probabilitatea ca această opŃiune să fie dată de

observatorul 1 este 17/20. Observatorul 2 a ales opŃiunea “securizant” de 16 ori; probabilitatea ca

el să dea această opŃiune este 16/20.

Ca urmare, probabilitatea pentru ca opŃiunea “securizant” să coincidă din întâmplare este:

17

20

16

20xP=

Similar se calculează probabilitatea de coincidenŃă pentru opŃiunea “insecurizant”:

3

20

4

20xP=

Valoarea Pe se obŃine însumând cele două probabilităŃi:

17

20

16

20xPe=

3

20

4

20x+ = 0,71

Valoarea coeficientului K este deci:

21

0,95 - 0,71

1 - 0,71K = = 0,83

Interpretarea coeficientului K este similară unui coeficient de corelaŃie (cu valori între -1

şi +1). Este evident că din punct de vedere practic vom fi interesaŃi doar de valorile pozitive ale K

(cele negative indicând o “concordanŃă” inferioară celei întâmplătoare).

Calculul semnificaŃiei valorilor K fiind laborios, Cohen propune valoarea – prag de 0.7

pentru coeficienŃi semnificativi. Deci orice valoare K egală sau mai mare decât 0,7 este

semnificativă. În cazul nostru, valoarea calculată este 0,83, mai mare deci decât valoarea prag.

Grila de observaŃie are deci o bună fidelitate.

1.3. STABILIREA IPOTEZELOR

Datele observaŃiei conduc – în cadrul informaŃiei existente – la anumite ipoteze, supoziŃii,

cu privire la anumite relaŃii cauză – efect. Aceste presupuneri sunt sugerate de observarea faptelor

şi de cunoştinŃele anterioare, fără să fie o simplă prelungire a datelor amintite. Ipoteza este operă

de gândire, constituind momentul creator în cercetarea experimentală. Ea traduce ideea într-o

propoziŃie testabilă, adică “operaŃionalizează” reflexia. În acest domeniu nu se pot formula reguli

generale; pe baza experienŃei se pot schiŃa doar anumite cerinŃe utile.

Datele observaŃiei arată de exemplu, că într-o situaŃie de aşteptare conduita oamenilor este

foarte diferită, “efectul aşteptării” nu-l suportă toŃi la fel. De la o atitudine plină de calm până la

agitaŃie motorie sau verbală există o gamă largă de reacŃii posibile în aceste situaŃii. ObservaŃia

consemnează “tabloul comportării” la diferite persoane, iar analiza şi interpretarea datelor

conduce la stabilirea unor grupe sau tipuri de reacŃii. Se face imediat supoziŃia (HS ), că aceste

deosebiri se datoresc unor factori legaŃi de personalitate, situaŃia externă fiind în esenŃă aceeaşi

pentru toŃi. Analiza datelor scoate în evidenŃă anumite note comune în cadrul deosebirilor

constatate, fapt care permite o clasificare, o grupare aproximativă a persoanelor. Prin ipoteză,

această clasificare este pusă în relaŃie cu un anumit parametru care defineşte tipul de sistem

nervos şi anume, cu echilibrul proceselor nervoase fundamentale. Această ipoteză, care

anticipează o corelaŃie determinată, urmează să fie supusă verificării instituindu-se un

experiment.

22

Prin urmare, ipoteza se naşte din observarea faptelor, dar se formulează în termenii oferiŃi

de dezvoltarea ştiinŃei contemporane, de ansamblul de informaŃii existente. Elaborarea ipotezei

presupune astfel o solidă informaŃie în domeniu, care oferă cadrul conceptual al ipotezei. Într-un

stadiu avansat al cercetării, ipotezele pot fi deduse din cunoştinŃele existente, din teoriile ce

generalizează relaŃiile cunoscute.


DaŃi două exemple de ipoteze experimentale care nu pot fi falsificate şi două

care să permită falsificarea lor. Pentru aprofundarea subiectului vezi în

READER documentul:

Bibliografie 7.pdf - Chalmers (1999) What is this thing called science – cap. 5.

23

1.4. EXPERIMENTUL

Experimentul reprezintă, în primul rând, un mijloc de analiză. Cu ajutorul său, situaŃii de

viaŃă sunt miniaturizate, aduse în formă concentrată în condiŃii de laborator, punând sub control

factorii implicaŃi. Aducerea în laborator înseamnă reducerea numărului de variabile (cel mult 3 –

4); precizia fiind astfel, obŃinută cu preŃul simplificării. O situaŃie complexă – cum este, de

regulă, cea din teren – nu poate fi studiată dintr-o dată, în toată complexitatea ei .

Exemple:

1o. ObsevaŃia ne arată un declin al rezultatelor învăŃării sub influenŃa oboselii. Ne

propunem să studiem efectul oboselii asupra păstrării materialului învăŃat. Experimentul va fi

centrat pe evidenŃierea relaŃiei dintre oboseală (=cauză) şi rezultatul învăŃării (=efect), relaŃie ce

poate fi notată pe scurt y=f(x), unde y este efectul şi x este cauza. Putem adăuga imediat: x este

variabila independentă şi are statutul de cauză iar y este variabila dependentă având statutul de

efect.

Notăm în continuare variabila independentă cu A iar pentru cea dependentă păstrăm

notaŃia utilizată. Deci y=f(A). În general, factorul experimental, adică variabilele independente le

notăm cu literele mari alfabet A, B, C.

Să observăm că oboseala poate avea grade diferite, de exemplu: uşoară, medie şi

accentuată. Notăm aceste modalităŃi cu a1, a2, a3. Desfăşurarea experimentului până la acest nivel

sugerează un plan unifactorial. Dacă în continuare, materialul care se învaŃă va fi prezentat

prezenta ca material figural, (concret) sau pe suport pur verbal, va apare o a doua variabilă.

Notăm cu B natura materialului, care va prezenta două modalităŃi; b1 şi b2. Presupunem că efectul

oboselii va fi diferit în cazul celor 2 tipuri de material. Rezultatul învăŃării (y) este pus în relaŃie

cu doi factori: gradul de oboseală (A) şi natura materialului (B). Avem de-a face cu un experiment

bifactorial.

Practic nu putem studia oboseala în mod global, ci luăm măsuri ale oboselii după cum nu

considerăm învăŃarea în general ci măsurări ale rezultatului învăŃării. Intervine deci

operaŃionalizarea conceptelor ceea ce înseamnă transpunerea în termenii unei operaŃii de

evaluare, măsurare cu ajutorul unor probe psihologice adecvate. Aşadar luăm o măsură a învăŃării

pe care o punem în relaŃie cu anumite măsuri ale oboselii. Rezultatul învăŃării îl verificăm adesea

prin probe de reactualizare liberă din memorie, iar pentru evaluarea oboselii utilizăm un test de

atenŃie sau de eficienŃă vizuală (proba flicker). Dar pentru a cunoaşte efectul oboselii, va trebui să

considerăm o situaŃie de contrast sau o situaŃie-martor de “ne-oboseală” ori de oboseală zero.

24

Convenim să numim aceasta “condiŃia zero”, notată a0 şi care prezintă situaŃia de control.

Aşadar, variabila independentă (A) va fi prezentă în experiment prin patru modalităŃi: a1, a2, a3 şi

a0. Rezultatul învăŃării ne va apare diferit în cele patru condiŃii şi se vor compara în final măsurări

ale efectelor oboselii în condiŃiile a0, a1, a2, a3 (figura 1.2.).

Pe scurt vom avea:

Fig. 1.2

Urmează să comparăm rezultatele învăŃării în condiŃia zero, apoi în condiŃiile

experimentale a1, a2, a3, mai concret o măsură a învăŃării în condiŃia zero cu măsurări ale învăŃării

în condiŃiile a1, a2 respectiv a3. Rezultatul final ne va apare sub forma unor diferenŃe între aceste

măsurări luate perechi sau grupat (figura 1.3.).

Fig.1.3.

Aşadar, pentru a răspunde la întrebarea iniŃială – referitor la învăŃarea în condiŃii de

oboseală – vor trebui efectuate mai multe comparaŃii. Acestea vor reprezenta în formă condensată

măsurări ale rezultatului învăŃării în condiŃiile a0, a1, a2, a3 în combinaŃii sugerate de experiment.

2o.Să considerăm o situaŃie de aşteptare, cunoscută de fiecare din experienŃa cotidiană:

aştepŃi un tren în gară, rândul la dentist, intrarea la un examen etc. Datele observaŃiei arată că

“efectul aşteptării“ este suportat în mod diferit de oameni: de la atitudinea calmă, reŃinută până la

agitaŃia motorie sau verbală putem întâlni o gamă întreagă de reacŃii posibile. Pe măsură ce

aşteptarea se prelungeşte, tensiunea psihică se accentuează şi creşte cota de reacŃii dezadaptate.

conditia a0 conditiile a1, a2, a3

situatie de control situatii experimentale

a0 a1 a2 a3

25

Să supunem, în continuare, această situaŃie de viaŃă unui proces de decantare pentru a desprinde

factorii relevanŃi prezenŃi în contextul dat.

Simplificând puŃin lucrurile, avem pe de o parte o situaŃie externă de aşteptare (S) -

caracterizată prin doi parametri ( durată şi tensiune psihică ) – iar pe de altă parte avem reacŃii

comportamentale diferite ( R1,,R2 , … , Rn ) ale persoanelor plasate în acest context. Se poate

scrie, ca primă aproximaŃie: R = f (S). Întrucât situaŃia obiectivă este aceeaşi, este firesc să punem

diversitatea reacŃiilor pe seama unor trăsături individuale, deci pe seama unui factor de

personalitate (P). Într-adevăr, o situaŃie de aşteptare instituie un conflict între excitaŃie şi inhibiŃie,

între impulsul spre acŃiune şi necesitatea de a suspenda acŃiunea până la momentul necesar.

Aceasta conduce la ipoteza: echilibrul emoŃional/temperamental determină diversitatea

reacŃiilor, ceea ce vom numi ipoteză specifică (HS ). Altfel spus, într-o situaŃie de aşteptare,

individul este pregătit pentru acŃiune, dar răspunsul însuşi este amânat pentru un timp mai lung

sau mai scurt, fapt care pune la încercare echilibrul dintre excitaŃie şi inhibiŃie ; mai general,

echilibrul emoŃional al unei persoane în condiŃiile unei stări de tensiune nervoasă. În consecinŃă,

diversitatea comportamentelor trebuie pusă pe seama combinaŃiei celor doi factori “S” şi “P”,ceea

ce putem scrie: R = f(S, P). Reluând pentru precizare, putem spune că o situaŃie de aşteptare

“combină” trei factori: durata aşteptării, tensiunea psihică implicată şi echilibrul emoŃional al

persoanelor cuprinse în contextul respectiv. Luând alternative extreme, situaŃia de aşteptare poate

fi scurtă sau prelungită, tensiunea psihică poate fi minoră sau accentuată, iar persoanele aflate în

această situaŃie se pot caracteriza prin echilibru emoŃional precar sau marcat. ToŃi aceşti factori au

statutul de cauze sau condiŃii determinante; efectul acŃiunii lor aparând în cota de reacŃii

dezadaptate ce caracterizează conduita persoanelor observate .

Pentru a disocia acŃiunea fiecărui factor şi apoi a combinaŃiei lor, pornind de la anumite

ipoteze se instituie experimentul care miniaturizează situaŃia concretă, o reproduce în laborator în

formă simplificată în vederea analizei şi înregistrării precise a datelor. În această etapă intervine

operaŃionalizarea variabilelor. În cadrul experimentului se modifică sistematic un factor sau un

grup de factori, pe baza ipotezei avansate, şi se notează paralel efectele acestei modificări asupra

activităŃii şi conduitei subiectului sau grupului. Factorul controlat sau manipulat de către

exprimentator s-a numit variabilă independentă, iar efectele acestei modificări, adică variaŃiile

paralele survenite în răspunsurile sau prestaŃia subiectului au căpătat denumirea de variabilă

dependentă. Ceea ce urmărim nemijlocit şi notăm în cursul experimentului este efectul, rezultatul

- adică variabila dependentă, în funcŃie de condiŃiile sau factorii mânuiŃi ori dinainte cunoscuŃi. În

final, se stabilesc relaŃii de tipul y = f(x) între efectele constatate şi variaŃiile imprimate factorilor

26

manipulaŃi de către experimentator. Scopul experimentului este stabilirea unei legităŃi sau

regularităŃi care să permită apoi dezvelirea unei relaŃii cauză – efect.

Miniaturizarea, în condiŃii de laborator, a unei situaŃii de aşteptare poate lua o înfăŃişare

simplă: determinarea timpului de reacŃie în condiŃii diferite de aşteptare. Timpul de reacŃie este

timpul scurs între apariŃia stimulului şi declanşarea reacŃiei necesare la stimul. În mod obişnuit,

prezentarea stimulului este precedată de un semnal de avertizare. Variind intervalul între

avertizare şi aplicarea stimulului, se creează o stare de aşteptare având durate diferite. De

asemenea, prin asocierea răspunsului cu un şoc electric de intensitate controlabilă se induce o

stare de tensiune variabilă. În sfârşit, pe baza unei probe precise, se constituie grupe diferite de

experienŃă, având echilibrul emoŃional precar sau marcat. În consecinŃă, experimentatorul are sub

controlul său trei factori: durata aşteptării, tensiunea indusă şi echilibrul emoŃional al persoanelor

cuprinse în experienŃă. Primii doi factori pot fi modificaŃi nemijlocit de cercetător, în timp ce al

treilea factor se află sub controlul său prin compoziŃia grupelor de experienŃă. Aceşti trei factori

sunt supuşi unor variaŃii sistematice controlate: de la durata scurtă a aşteptării la una prelungită,

de la o tensiune minimă la una accentuată ş.a.m.d. Variabila dependentă este timpul de reacŃie,

determinat cu mijloace de laborator (cronoscop) . Întreg mersul experienŃei poate fi anticipat într-

un tabel care prevede combinaŃiile posibile între modalităŃile variabilelor independente implicate

în situaŃia respectivă (Tabelul 1.3.).

Tabelul 1.3. Design-ul experimental

Tensiunea

Psihică

Durata

Aşteptării

Echilibru emoŃional

Precar Marcat

Minimă Scurtă

Prelungită

I

III

II

IV

Accentuată Scurtă

Prelungită

V

VII

VI

VIII

Un asemenea tabel care reuneşte toate combinaŃiile posibile ale factorilor consideraŃi se

numeşte plan multifactorial. Fiecare căsuŃă din tabel realizează o anumită combinaŃie, sugerând

totodată loturile de experienŃă necesare. De exemplu, căsuŃa III reuneşte “tensiune minoră”,

“durata aşteptării prelungită” şi “echilibru emoŃional precar”.

Rezultatele finale, adică valorile timpului de reacŃie condensate în cifre medii înscrise în

tabel, vor permite comparaŃii pe coloane şi pe linii, înlesnind desprinderea acŃiunii fiecărui factor

27

în parte şi apoi efectul lor reunit. În exemplul dat se poate urmări cum se modifică timpul de

reacŃie sub influenŃa variabilelor controlate în experiment.

Din consideraŃiile expuse mai sus nu trebuie să rezulte că întotdeauna montajul experimental

este foarte complex. Uneori, în psihologie, experienŃe relativ simple – cum sunt cele realizate de

Piaget – s-au soldat cu o bază importantă de date. Nimic mai simplu ca procedeul “transvasării”:

două recipiente A şi B de aceeaşi formă, capacitate etc, sunt umplute cu un lichid până la acelaşi

nivel. În timp ce A rămâne martor, lichidul din B se varsă, sub ochii copiilor în B1, B2 şi B3,

întrebându-se asupra conservării cantităŃii de substanŃă. ExperienŃa se desfăşoară în faŃa unor

copii de diferite vârste ani. Variabila independentă este vârsta care este o variabilă clasificatorie.

Intervine o “manipulare” – transvasarea lichidului – şi dialogul scurt cu copiii. Variabila

dependentă este răspunsul verbal al subiectului reunit sub 3 etichete: “nonconservare” (0),

“intermediar” (1), “conservare” (2).

A B

B1 B2 B3

Fig. 1.4. ExperienŃa de transvasare a lichidului

Aceste experienŃe i-au permis lui Piaget stabilirea unor regularităŃi în apariŃia şi

succesiunea noŃiunilor de conservare la 7, 9 şi 11 ani. Einstein asculta cu interes relatările lui

Piaget şi se minuna de simplitatea experienŃelor, dar şi de complexitatea fenomenului: de ce apar

noŃiunile de conservare abia de la 6 – 7 ani, când contactul cu obiectele fizice există de la

început? Piaget explica acest lucru prin mecanismul reversibilităŃii: o acŃiune directă T se

compune pe plan mintal cu inversa ei T-1, făcând superfluu recursul la experienŃă.

Putem cita un experiment care se plasează la extrema contrară.

În laboratorul de experimentări al Şcolii politehnice din Lausanne (ElveŃia) – relatează

Droz (1982) – se construiesc machete arhitecturale care merg până la scara 1:1. Cercetătorii

psihologi şi arhitecŃi caută să studieze interacŃiunile dintre comportamentul uman şi spaŃiile

construite. S-a urmărit, de pildă, aprehensiunea conotativă şi emoŃională a spaŃiilor de trecere

28

(uşi, holuri de intrare, culoare etc.) – cu ajutorul unui test de personalitate adaptat (Adjective

Check List a lui Gough) – în condiŃiile simulării la scara 1 : 1, apoi ale prezentării de diapozitive

şi în spaŃii reale. ReacŃiile subiecŃilor s-au dovedit sensibil apropiate în cele trei condiŃii.

Important este că instrumentul de analiză psihologică furnizează profiluri conotative diferenŃiate

în funcŃie de categoriile de obiect evaluate înainte de transpunerea în beton, staŃiile construite

sunt supuse acestui test psihologic funcŃional cu beneficiarii.

Pe baza exemplelor prezentate se poate desprinde o schemă generală ce surprinde

principalele faze ale demersului experimental (figura 1.5.)

Figura 1.5. Fazele demersului experimental

Pornind de la schema de mai sus vom studia în continuare modul de alcătuire al design-

ului experimental.

1.4.1. Elaborarea design-ului (planului) experimental

Trebuie să distingem între variabilele modificate, “manipulate” efectiv de experimentator

– în exemplul nostru A şi B – şi variabilele independente etichete sau clasificatori care sunt

caracteristici naturale ce permit să reperăm, să descriem subiecŃii. În exemplul dat nivelul de

şcolarizare (C) constituie o asemenea variabilă – etichetă şi serveşte la repartizarea subiecŃilor în

OBSERVA łIE CURENT Ă DOCUMENTARE

FORMULAREA UNEIIPOTEZE TESTABILE

ELABORAREA UNUI DESIGNEXPERIMENTAL

SELECłIA SUBIECłILOR

DESFĂŞURAREAEXPERIMENTULUI

ANALIZA ŞIINTERPRETAREA DATELOR

IDEE

RAłIONAMENTDEDUCTIV

29

diferite grupe. În general, datele de clasificare – vârsta, sexul, nivelul de motivare, CI, nivelul

socio – cultural, gradul de instruire etc. – au acest statut de variabilă etichetă, pe care subiecŃii le

posedă încă din start, înaintea experienŃei.

Se vorbeşte de variabile independente, care se notează cu litere mari (A, B) şi modalităŃi

ale acestora, care se notează cu litere mici: a1, a2…sau b1, b2,…ş.a.m.d.

Întreg mersul experiennŃei poate fi anticipat într – un tabel – care este expresia planului

stabilit mintal – şi care prevede combinaŃiile relevante între modalităŃile variabilelor

inndependente implicate în situaŃia considerată.

Un plan factorial reuneşte toate combinaŃiile posibile de factori relevanŃi. Fiecare căsuŃă

din tabel realizează o anumită combinaŃie, sugerând şi schema de eşantionare, adică numărul de

grupe de subiecŃi care vor fi formate în vederea experienŃei.

Există planuri de experienŃă elementare sau de bază cu un singur factor de variaŃie şi

planuri factoriale – mai exact multifactoriale – cu mai mulŃi factori.

1.4.1.1. OperaŃionalizarea variabilelor

Variabilele independente (VI) sunt reprezentate de orice stimul care poate avea o influenŃă

relevantă (cauzală) asupra unor prestaŃii sau comportamente, care devin variabile dependente

(VD). ModalităŃile VI pot fi fixate anticipat (“factori fixaŃi”) sau pot fi selectate aleator (“factori

aleatori”). De exemplu, într–un experiment care vizează detectarea influenŃei zgomotului asupra

performanŃelor mnezice se pot alege zgomote de 40, 60, 80 dB pentru a vedea efectul lor asupra

memoriei. Într–un experiment ulterior pentru o generalizare a rezultatelor se pot lua alte

modalităŃi VI (de ex.: zgomote de 30, 50, 70, 90 dB). În capitolele lucrării de faŃă se vorbeşte mai

frecvent de grupe aleatoare şi de grupe sistematice, referindu–se mai ales la modul cum sunt

considerate grupele cuprinse în studiu. Experimentele din prima categorie presupun că, nu numai

compoziŃia grupelor în parte este aleatoare, dar şi alegerea lor în studiu se face la întâmplare.

În cea de-a doua categorie, grupele sunt alese pe baza unui criteriu precis, compoziŃia lor

rămânând aleatoare. Această dihotomie a variabilelor sau grupelor nu este una scolastică, efectul

ei văzându–se în proceduri diferite de calcul şi mai ales de interpretare a rezultatelor în cazul

analizei de varianŃă.

Variabilele dependente sunt, de regulă, performanŃele comportamentale. Destul de rar

reuşim să sesizăm nemijlocit efectul VI asupra VD, ca atare. Nu putem studia comportamentul

global în mod calitativ şi trebuie să desprindem faŃete. De multe ori, VD sunt operaŃionalizări ale

30

unui construct teoretic. Dificultatea apare în faptul că multe dintre constructele psihologice – de

exemplu, memoria, gândirea, “depresia”,etc - nu au o singură definiŃie operaŃională.

De exemplu, depresia se poate operaŃionaliza sub mai multe forme:

• Scale de evaluare psihometrică - ex. MMPI.

• Zile de spitalizare - pentru depresia severă

• Modificări biochimice - un deficit la nivelul neurotransmiŃătorilor.

Anxietatea, de pildă, poate fi operaŃionalizată sub formă de variabilă dependentă ca :

● Schimbări psihofiziologice (ritm cardiac, transpiraŃia mâinilor, răspuns electrodermal etc.);

● Prin senzaŃii subiective resimŃite de subiect (de exemplu “vertij”, “teamă”);

● Prin comportamente specifice (evitarea situaŃiilor de risc, evitarea confruntărilor, performanŃe

scăzute în situaŃii de stres).

Uneori variabila dependentă (VD), nu operaŃionalizează ceea ce am stabilit noi să

operaŃionalizeze; este cazul răspunsului electrodermal – în cazul detectorului de minciuni – care

este mai curând o rezultantă. De regulă, reŃinem ca VD anumite faŃete ale comportamentului

global. De exemplu, reacŃia oamenilor într-o situaŃie de aşteptare (o barieră prelungită pe şosea)

prezintă mai multe faŃete: agitaŃie, violenŃe verbale, reacŃii vegetative (creşterea pulsului, a

tensiunii sangvine), creşterea catecolaminelor ş.a.m.d. Se reŃine numai o componentă a acestui

comportament global.

Enumerăm câteva dintre condiŃiile pe care trebuie să le îndeplinească variabila

dependentă pentru a avea un bun experiment:

● să fie sensibilă la variaŃiile sau manipulările variabilei independente. De exemplu,

dificultatea unei probleme poate fi operaŃionalizată prin coeficientul de reuşite şi abandonuri

obŃinute. Ea poate fi operaŃionalizată însă şi prin timpul necesar pentru rezolvarea problemei

respective. Evident, vom opta pentru a doua variantă de operaŃionalizare, deoarece e mult mai

sensibilă şi pune în evidenŃă mult mai subtil dificultatea problemei în cauză.

● variabila dependentă trebuie să fie uşor de măsurat şi clar definită, pentru a putea fi

măsurată şi de un alt cercetător în acelaşi fel.

● să fie fiabilă, adică să dea efecte statornice, nu fluctuante episodice.

1.4.1.2. Design-ul experimental de bază.

Planurile experimentale de bază vizează situaŃiile în care manipulăm experimental

un singur factor. Rezultatele obŃinute de grupul experimental devin semnificative prin

31

compararea lor cu scorurile obŃinute (la post-test) de grupul de control. Schema generală a

planurilor experimentale de bază e prezentată în tabelul 1.4.

Tabelul 1.4. Schema planului experimental de bază

S

A

ge gc Legendă

a1 A = factorul manipulat experimantal

a1, a2, ...an = modalităŃile lui A

S = subiecŃii participanŃi la experiment

ge = grupul experimental

gc = grupul de control

a2

.

.

.

an

Exemple:

1o.Se instituie un experiment pentru a cunoaşte efectul unor tranchilizante asupra

activităŃii de conducere auto. În acest scop se admninistrează tranchilizante cu nume diferite sau

doze diferite (5 mg, 10 mg, 15 mg, 20 mg) la patru loturi de persoane stabilite după regulile

selecŃiei aleatoare. Se introduce şi un grup de control, căruia nu i se administrează nici un drog.

Notăm variabila independentă (administrarea unui tranchilizant) cu A şi vom avea în studiu patru

modalităŃi a1, a2, a3, a4, la care se adaugă grupa de control a0. Avem, practic, un singur factor de

variaŃie, prezent sub 5 modalităŃi. Nu facem nici o altă diferenŃiere a subiecŃilor, decât cea oferită

de administrarea în doze diferite a drogului. Efectul fiecărui medicament aplicat se dezvăluie în

diferenŃele sau variaŃiile apărute în comportamentul la volan. Acesta din urmă îl considerăm

printr-o faŃetă particulară: timpul de reacŃie (TR). Ne aşteptăm ca drogul în doze diferite sau

purtând nume diferite să diferenŃieze grupele cuprinse în studiu, să apară deosebiri în ceea ce

priveşte TR între grupele de experienŃă şi cea de control. Sursele acestor deosebiri sau variaŃii

sunt bine precizate.

În cadrul acestui exemplu avem de-a face cu un singur factor de variaŃie (A). Pentru a

răspunde la întrebarea iniŃială, urmează să se instituie în final comparaŃii multiple.

2o. Sugerăm un experiment care să verifice ipoteza: ”cuvintele al căror conŃinut poate fi

imaginat se memoreaza mai uşor“(Paivio, 1982) ;în acest caz factorul manipulat (cuvintele),

prezintă două modalităŃi fixate de experimentator : cuvinte cu conŃinut imagistic (a1) şi fără

conŃinut imagistic (a2). Aceeaşi listă de cuvinte se prezintă atât grupului experimental cât şi

32

grupului de control, dar subiecŃilor din grupul experimental li se sugerează să-şi imagineze

cuvintele memorate.

1.4.1.3. Design-ul experimental factorial.

Planurile factoriale sunt experimentele în care intervin două sau mai multe variabile

controlate sau factori de variaŃie. În acest caz se vizează nu numai influenŃa fiecăruia dintre aceşti

factori, ci şi influenŃa interacŃiunii lor asupra variabilei dependente. Cele mai frecvente sunt

planurile bi- şi trifactoriale. Planurile factoriale cu mai mult de trei factori sunt greu de realizat şi

nepractice. În cazul unui plan cvadrifactorial, de pildă, dacă presupunem că fiecare factor are

numai două modalităŃi, ajungem la un plan factorial 2 x 2 x 2 x 2 = 16, ceea ce inseamnă că avem

nevoie de 16 grupuri. Deşi calculul statistic nu ridică probleme, constituirea practica a 16 grupuri

de subiecŃi este o sarcină extrem de dificilă.

Cel mai simplu plan factorial este planul bifactorial (2 x 2). Schema lui generală este

prezentată în tabelul 1.5.

Tabelul 1.5. Plan factorial

B

A

b1

b2

Legenda

A1 A, B – factorii de variaŃie

a, b – mod. factorilor A, respectiv B A2

Exemplu:

1o. S-a iniŃiat un experiment de instruire programată în care s-au utilizat, în grupuri

paralele, programe liniare (PL) şi programe ramificate (PR). De asemenea, s-a menŃinut, pentru

comparaŃie, în alte grupe, lecŃia orală clasică (LC). Pentru o urmărire diferenŃiată a efectelor,

grupele au fost dihotomizate în funcŃie de CI şi anume: CI > m şi CI < m. Aşadar, avem două

variabile independente: A, metoda de instruire şi B, nivelul de inteligenŃă (CI). Prima variabilă

prezintă trei modalităŃi (PL, PR şi LC), iar a doua variabilă are două modalităŃi: CI > m şi CI < m.

Datele de bază sunt condensate în tabelul 1.6.

33

Tabel 1.6.

Nivel de

inteligenŃă.

(B)

Metoda de instruire (A)

PL (a1) PR (a2) LC (a0)

(b1)

CI > m

(b2)

CI < m

În planul factorial apare adeseori grupuri de control prin care se realizează condiŃia zero.

Planurile factoriale pun în evidenŃă relaŃii mult mai complexe decât planurile de bază. Ca urmare,

rezultatele obŃinute pe baza lor au o mai mare validitate ecologică (= reflectă mai exact realitatea

din afara laboratorului, în care trăieşte subiectul uman). Datele obŃinute dintr-un experiment

probează ipoteza care a stat la baza lui dacă sunt semnificativ statistic (lucru dovedit prin testele

statistice, ANOVA etc). La baza acestor teste se află comparaŃiile intergrupale şi cele

intragrupale.

1.4.1.4. Design-ul experimental mixt.

Planurile mixte vizează cercetările în care variabila dependentă este pusă în relaŃie: a) cu

unul sau mai mulŃi factori manipulaŃi şi b) cu o variabilă clasificatorie.

O variabilă clasificatorie sau variabilă etichetă constă în repartizarea subiecŃilor care

participă la experiment în clase diferite pe baza unor caracteristici imanente ale acestora (sexul,

vârsta, statutul social etc.).

Exemplu:

Presupunem că dorim să studiem eficacitatea a două metode de învăŃare a limbilor străine.

Variabila manipulată are deci două modalităŃi: metoda nouă, metoda tradiŃională. Lansăm ipoteza

că eficacitatea acestor metode depinde de vârsta subiecŃilor. În acest caz, clasificăm subiecŃii

după vârstă, selectând subiecŃii de 5, 7, 9 şi 11 ani (deci variabila clasificatorie are patru

modalităŃi). Planul experimental arată ca în tabelul 1.7.

34

Tabelul 1.7.

Variabila

Clasificatoare

(vârsta)

Variabila

Manipulată

(metoda)

5 ani

7 ani

9 ani

11 ani

metoda tradiŃională

metoda nouă

Aşadar, în planul experimental variabila clasificatorie ocupă acelaşi loc ca şi factorul

manipulat într-un plan factorial. Nu trebuie însă uitat că variabila clasificatorie nu face obiectul

manipulării! Prin urmare, relaŃia dintre variabila clasificatorie şi variabila dependentă nu este una

cauzală, ci de simplă covarianŃă. Dar interpretarea acestei covarianŃe ridică aceleaşi probleme ca

şi în cazul coeficientului de corelaŃie.

În exemplu de mai sus dacă, de pildă, metoda nouă s-a dovedit mai eficace faŃă de metoda

tradiŃională pentru subiecŃii de 7, 9 şi 11 ani, dar cu eficacitate egală pentru subiecŃii de 5 ani, nu

putem spune că vârsta (de 5 ani) este cauza acestor rezultate. Eventual, putem presupune că

procese subiacente, specifice vârstei de 5 ani, influenŃează rezultatele obŃinute. Probarea acestei

supoziŃii se face printr-un alt design factorial, în care presupuşii factori subiacenŃi sunt explicitaŃi.

Utilizarea designurilor mixte este adesea extrem de utilă, deoarece:

● sporeşte senzitivitatea, constatabilă experimental, a variabilei dependente faŃă de

factorul manipulat;

● oferă informaŃii despre gradul de generalitate a rezultatelor obŃinute


łinând cont de cauzalitatea multiplă explicaŃi importanŃa designurilor

multifactoriale în cercetarea psihologică. Pentru aprofundarea subiectului vezi în

READER documentul:

Bibliografie 8.pdf - Stanovich (2001) How to think straight about psychology

cap. 9.

35

1.4.2. SelecŃia şi repartizarea subiecŃilor.

Orice experiment presupune selectarea unei mulŃimi de subiecŃi. Din păcate, selecŃia

subiecŃilor nu este la discreŃia cercetătorului. De multe ori ea se face pe bază de voluntariat din

subiecŃii pe care cercetătorul îi are la îndemână. Or, această situaŃie poate induce de la început

distorsiuni. Aşa cum s-a remarcat deja (McNemar, 1946) o mare parte a datelor psihologiei se

bazează pe cercetări asupra şoarecilor albi de laborator şi a studenŃilor din anul I – psihologie.

Idealul ar fi ca selecŃia subiecŃilor să fie aleatoare, dar această pretenŃie este exagerată faŃă de

posibilităŃile reale. Adesea utilizăm grupuri naturale intacte, în compoziŃia lor datorată

hazardului. De exemplu, o clasă de elevi ca atare ar satisface această exigenŃă numai că trebuie să

fim atenŃi la faptul dacă actuala ei compoziŃie nu este rezultanta unor selecŃii pregătitoare.

SituaŃia trebuie totuşi avută în vedere la interpretarea rezultatelor. Într-o cercetare clinică asupra

coeficientului de recidivă la fumători s-a constatat că în urma tratamentului 80-90 % dintre

fumători recidivează (Schacter, 1982). Datele experimentale intrau în contradicŃie cu numeroase

statistici care arătau că proporŃia celor care au abandonat fumatul fără recidivă este foarte mare.

În acest caz, rezultatele obŃinute în clinică s-au dovedit nerelevante, pentru că lotul clinic, era

format tocmai din pacienŃi care recidivau.

Repartizarea subiecŃilor în grupul de control şi în grupul sau grupurile experimentale se face

aleatoriu (randomizat). Randomizarea se poate face prin mai multe tehnici (vezi Nunally, 1967,

pag 95). Mai importante fiind:

● randomizarea simplă (“tragerea la sorŃi “, metoda loteriei).

● randomizarea stratificată (în care populaŃia este împărŃită pe “straturi”, după

unul sau mai multe criterii, pentru fiecare strat, realizându-se o eşantionare aleatoare).


SpecificaŃi modalităŃile de manifestare a controlului experimental. Pentru

aprofundarea subiectului vezi în READER documentul:

Bibliografie 9.pdf - Stanovich (2001) How to think straight about psychology -

cap. 6.

1.4.3. Design-uri experimentale defectuoase.

36

Rezultatele experimentale sunt considerate statistic semnificative sau nesemnificative pe

baza efectuării unor comparaŃii inter şi intragrupale. Erorile comise în procesul comparaŃiilor pun

în evidenŃă planurile experimentale defectuoase.

Erori posibile în comparaŃiile intragrupale

Erori posibile în comparaŃiile intragrupale pot apărea la compararea scorurilor subiecŃilor

unui grup experimental înainte şi după manipularea experimentală sau pe parcursul unor măsurări

repetate.

● Efectul de maturare. Pe parcursul desfăşurării unui experiment subiecŃii sunt implicaŃi

în procesul propriei lor evoluŃii, normale, naturale. În aceste condiŃii, se poate întâmpla ca

diferenŃele dintre două măsurări repetate ale aceloraşi subiecŃi să se datoreze maturării ce a avut

loc pe parcursul experimentului, nu manipulării experimentale. Un plan experimental care

neglijează aceste aspecte duce la rezultate eronate.

Exemple:

1. Să presupunem că dorim să vedem eficacitatea unei metode de îmbunătăŃire a lecturii

pentru elevii din clasa a II-a. Se aplică metoda respectivă timp de un an. În acest sens se fac

măsurări ale performanŃelor de lectură ale elevilor la începutul şi şfârşitul fiecărui trimestru. După

un an se compară scorurile obŃinute de fiecare subiect şi se constată îmbunătăŃirea treptată a

scorurilor, deci a performanŃelor. Rezultatele se pot datora metodei practice, dar tot la fel de bine

se pot datora maturizării elevilor pe parcursul anului respectiv sau interacŃiunii dintre metodă şi

maturare, astfel că interpretarea rezultatelor este pusă sub semnul întrebării.

2.Evaluarea eficacităŃii unui tratament psihoterapeutic poate cădea în aceeaşi eroare.

● Efectul testării repetate. DiferenŃele de scoruri dintre mai multe măsurări succesive se

pot datora administrării repetate a aceluiaşi test.

Exemplu:

Procedăm la un experiment pentru a testa eficacitatea unei probe formative pentru

dezvoltarea inteligenŃei. În acest sens, înainte şi după proba respectivă subiecŃilor li se

administrează un test de inteligenŃă. În general vom observa o creştere a QI de la pre-test la post-

test. Acest fapt se poate datora probei formative, dar se poate datora şi readministrării testului.

37

După cum se ştie (vezi Anastasi, 1974) se constată o creştere a scorurilor de inteligenŃă între două

administrări succesive, în lipsa oricărei alte intervenŃii.

● Degradarea instrumentelor de măsură. Între două sau mai multe măsurări repetate,

validitatea instrumentului de măsurare scade. RelevanŃa unor teste de personalitate, de pildă,

scade în cazul readministrării lor faŃă de prima administrare (Neale, 1986).

● Regresia statistică constă în tendinŃa, observată deja de Galton, de regresie spre medie a

scorurilor extreme odată cu repetarea unei măsurări.

Exemplu:

Presupunem că dorim să evaluăm eficitatea unei metode psihoterapeutice asupra

anxietăŃii. În acest sens, se aplică un test de anxietate (STAI, MAS etc.) în urma căruia sunt

selectaŃi numai pacienŃii cu scoruri extrem de ridicate. Se aplică terapia respectivă după care

subiecŃii sunt retestaŃi. Cu siguranŃă se va constata o scădere a nivelului anxietăŃii, pe baza

tendinŃei de regresie statistică, chiar în absenŃa oricărei eficacităŃi a tratamentului respectiv.

● Evenimente externe cu relevanŃă asupra evenimentului investigat pot distorsiona

rezultatele obŃinute experimental.

Exemplu:

Procedăm la un experiment pentru a detecta influenŃa unor emisiuni T.V. saturate în scene

de agresivitate asupra agresivităŃii subiecŃilor. Timp de 10 zile subiecŃii vizionează programe cu

conŃinut agresiv. Se măsoară nivelul de agresivitate înainte şi după manipularea experimentală. În

răstimp se declanşează un război sau alt fenomen de agresivitate colectivă extremă. Aceste

evenimente, deşi exterioare subiecŃilor participanŃi la experiment îşi pot pune pecetea în mod

decisiv asupra rezultatelor. Efectul unor astfel de evenimente este şi mai vizibil în cazul unui

experiment asupra atitudinilor.

Erori posibile în cazul comparaŃiilor intergrupale

● Erori de selecŃie. Aşa cum s-a arătat, selecŃia subiecŃilor care participă la experiment nu

este aleatoare. Ca urmare, rezultatele experimentale pot fi nerelevante pentru populaŃia în cauză.

Exemplu:

38

În vederea testării eficacităŃii unor psihoterapii sugestive asupra "nevrozei cardiace" se

face selecŃia subiecŃilor pe bază de voluntariat. Ei sunt randomizaŃi în grupuri diferite cărora li se

aplică tehnici sugestive diferite. La post-test apar diferenŃe semnificative între grupurile

experimentale pe de o parte şi grupul martor, pe de altă parte. Se poate conchide că aceste

diferenŃe se datorează metodelor sugestive. Dar, selecŃia pe bază de voluntariat poate fi

determinată, putându-se presupune că s-au prezentat subiecŃii convinşi de eficacitatea metodei.

Rezultatele pot deveni valide prin procedarea la un plan factorial în care se introduce şi variabila

"încredere în metodele sugestive". Vezi, mai sus, şi exemplul oferit de cercetarea lui Schachter

asupra redicivei fumătorilor.

● "Moartea experimentală" (= "pierderea" unor subiecŃi pe parcursul deşfăşurării

experimentului, datorită oboselii, lipsei de motivaŃie etc.). În acest caz, lotul de subiecŃi pe care se

administrează post-testul poate să nu mai posede aceleaşi caracteristici ca şi lotul iniŃial.

Exemplu:

Să presupunem că dorim să cercetăm eficacitatea unei metode de tratare a alcoolismului.

Pe parcursul tratamentului mulŃi subiecŃi din grupul experimental părăsesc tratamentul, în vreme

ce grupul de control rămâne aproximativ acelaşi. Compararea rezultatelor obŃinute la post-test de

grupul experimental şi grupul de control poate fi nerelevantă din cauza modificării compoziŃiei

grupului experimental.

● Efectul difuziunii costă în răspândirea efectului manipulării de la grupul experimental la

cel de control.

Exemplu:

Dorim să cecetăm influenŃa cunoaşterii datei administrării unui test de memorie asupra

fidelităŃii memoriei. SubiecŃii sunt solicitaŃi să memoreze o listă de cuvinte. Grupului

experimental i se spune că vor fi testaŃi asupra capacităŃii lor mnezice după o săptămână, în

vreme ce subiecŃilor din grupul de control nu li se spune nimic în legătură cu data când vor fi

testaŃi. Ambele grupuri sunt testate după o săptămână. Rezultatele pot fi distorsionate prin

răspândirea informaŃiei furnizate grupului experimental şi la grupul de control.

Difuzarea prezintă un factor de distorsionare a rezultatelor mai ales atunci când

experimentul presupune oferirea unei informaŃii pentru grupul de control.

39

● Efectul compensării. Acest efect studiat amănunŃit de Adler (vezi Adler, 1987) constă în

efortul compensatoriu pe care îl pot manifesta membrii grupului de control simŃindu-se frustraŃi

că nu fac parte din grupul experimental.

Exempul:

Să presupunem că – în condiŃiile respectării tuturor cerinŃelor experimentale – se aplică

două metode de învăŃare a aritmeticii: una tradiŃională, alta modernă, la elevii a două clase

paralele. Aceste clase sunt cunoscute în şcoală ca fiind clase rivale. În acest caz, lipsa unor

diferenŃe semnificative între performanŃele la aritmetică în urma aplicării celor două metode se

poate datora efortului compensatoriu al grupului de control (căruia i s-a aplicat metoda

tradiŃională) stimulat de rivalităŃile anterioare dintre clasele de elevi respective.

● Efectul resemnării, este invers efectului de compensare. SubiecŃii din grupul de control

pot obŃine rezultate mai slabe datorită demotivării ce o resimt ca urmare a excluderii lor din

grupul experimental.

Pe lângă erorile rezultate din comparaŃiile inter sau intragrupale, rezultatele

experimentului pot fi distorsionate inconştient de experimentator sau subiecŃii care participă la

experiment. Într-un studiu retrospectv Rosenthal trece în revistă 21 de studii oferind dovezi

serioase că expectanŃele sau ipotezele eperimentatorului influenŃează, uneori decisiv, colectarea şi

interpretarea datelor (Rosenthal, 1978).

Pe de altă parte, pe parcursul desfăşurării experimentului subiecŃii îşi formează propriile

lor ipoteze asupra rezultatelor experimentului, uneori exercitând în acest fel o influenŃă puternică

asupra lor. Ambele situaŃii pot fi ilustrate de studii psihofarmacologice, cu substanŃe placebo.

Evitarea unor astfel de distorsiuni se poate realiza, aşa cum este cunoscut, prin metoda dublu-

oarbă, în care nici experimentatorul, nici subiecŃii nu cunosc scopul în care se efectuează

experimentul.

● Efectul Pygmalion şi efectul Hawthorne sunt situaŃii cunoscute de distorsiune a

rezultatelor experimentale.

În finalul acestui subcapitol ne mărginim să atragem atenŃia cititorului asupra "efectului

cumulativ"! Inventarierea erorilor la care poate fi expus un experiment făcut cu cea mai mare

bună-credinŃă poate, prin urmare, să creeze cititorului impresia că experimentul este pândit de

atâtea erori încât cel mai înŃelept lucru este să privim cu scepticism rolul experimentului în

40

cercetarea psihologică. Or, această impresie este eronată şi neproductivă. Mai întâi, pentru că un

experiment nu este obliterat concomitent de toŃi aceşti factori de distorsiune. Apoi, practica

ştiinŃifică face dovada unei cantităŃi imense de date experimentale certe. Ca oriunde, şi în

cercetarea psihologică singura atitudine viabilă este construcŃia, nu scepticismul!

1.5. TESTUL

În prima aproximaŃie, testul este un gen de experiment standardizat . NoŃiunea de test

psihologic ar putea fi sumar ilustrată recurgând din nou la exemplul unei situaŃii de aşteptare

puse sub semnul unei tensiuni nervoase. În esenŃă, o situaŃie de aşteptare în forma sa acută

împinge la limită conflictul dintre excitaŃie şi inhibiŃie, punând în relief diferenŃe individuale de

comportare. Un test este un mijloc de evaluare a persoanei în raport cu anumite repere de

comparaŃie. O situaŃie obiectivă capătă caracteristicile unui test psihologic, atunci când pune în

evidenŃă în chip concludent diferenŃe individuale între oameni şi permite evaluarea acestor

diferenŃe. Dacă studiem, de pildă, un grup numeros de persoane într-o situŃie tipică de aşteptare,

putem ajunge la o clasificare a persoanelor, la o tipologie având la bază echilibul proceselor

nervoase.O asemenea tipologie oferă un cadru de clasificare, pe baza căruia putem situa ulterior o

persoană sau alta la rubricile stabilite, pornind de la indici de comportament înregistraŃi în

condiŃii identice.În cadrul testului situaŃia, odată precizată, trebuie menŃinută constantă.

Tot aşa, dacă alcătuim un grupaj de probleme de judecată, prezentate în formă grafică sau

verbală şi le aşezăm într-o ordine de dificultate crescândă, putem obŃine un test de gândire pe

baza unor tatonări practice. Este vorba de aplicarea acestui lot de probleme bine alese la un grup

reprezentativ de persoane având aceeaşi vârstă şi formaŃie şcolară. Pe baza punctajelor constatate

se vor preciza anumite repere pe o scală ordinală, care să indice nivele diferite de capacitate

intelectuală în domeniul respectiv.O asemenea scală de repere numerice, stabilite pe un grup de

referinŃă, devine un fel de etalon la care raportăm rezultatele individuale obŃinute ulterior de o

persoană sau alta.

Testul psihologic reprezintă – după P. Pichot – “o situaŃie experimentală standardizată,

servind drept stimul unui comportament. Acest comportament este evaluat printr-o comparaŃie

statistică cu acela al unor indivizi plasaŃi în aceeaşi situaŃie, ceea ce permite clasificarea

subiectului examinat fie cantitativ, fie tipologic”. Prin conŃinutul său , testul acoperă practic

numai un fragment din situaŃiile reale; el constituie întotdeauna numai un decupaj din activitatea

generală a subiectului. În termeni mai precişi :”Un test psihologic este, în esenŃă, o măsură

obiectivă şi standardizată a unui eşantion de comportament”.Această caracterizare enunŃă

41

totodată o constatare, dar şi o cerinŃă. Dacă se urmăreşte, spre exemplu, să se determine

vocabularul unui copil la o anumită vârstă, se va utiliza în acest scop o listă de cuvinte, alese la

întâmplare din dicŃionar sau alese după anumite criterii, astfel încât să constituie un eşantion

reprezentativ. Rezultatul la acest test trebuie să oglindească vocabularul general al copilului

pentru a putea considera nota sau cota obŃinută drept un indicator real.

În această ordine de idei, cu greu s-ar mai putea numi, de pildă, “problemă de imaginaŃie”

o activitate mecanică de compunere de cuvinte din 3 – 4 litere date, aşa cum

s-a propus cândva. Simplificarea situaŃiei şi a activităŃii în probele psihologice nu trebuie să

depăşească o limită,dincolo de care se pierd notele definitorii ale fenomenului psihic examinat.

Orice test psihologic concretizează cunoştinŃele dobândite în cercetarea psihologică

referitoare la domeniul respectiv (inteligenŃă, creativitate, aptitudini tehnice etc.). Cum aceste

cunoştinŃe se îmbogăŃesc necontenit, înseamnă că şi probele psihologice urmează să fie mereu

amendate, încorporând achiziŃiile cercetării ştiinŃifice. Utilizarea unui test, pe lângă tehnicitatea

aplicării, presupune cunoaşterea datelor psihologice care fundamentează proba şi permite

interpretarea corectă a rezultatelor. Cum este şi firesc, aplicarea testelor impune o competenŃă

precisă, care îmbină o anumită tehnicitate cu fineŃea observaŃiei.

O precizare este esenŃială: testul, ca mijloc de evaluare a prestaŃiei sau conduitei umane,

se elaborează pe bază statistică. Rezultatul obŃinut de o persoană la o probă standardizată, capătă

semnificaŃie prin raportarea sa la rezultatele obŃinute de un grup mai larg – grupul de referinŃă –

prin examinarea căruia în condiŃii identice se stabileşte un tabel de norme sau o tipologie. Aşadar,

un test psihologic este inseparabil de tabelul de norme sau cadrul de clasificare oferit de o

tipologie. Situarea persoanei examinate în acest cadru de clasificare – expresie a grupului de

referinŃă – constituie scopul final al testării.

S-ar putea schiŃa o paralelă între experiment şi test:

Experimentul

• instrument de cercetare;• situaŃia (S) este supusă unei variaŃii

sistematice (deci S variabil);• urmăreşte evidenŃierea unei legităŃi sau

regularităŃi: legea de variaŃie a lui y înfuncŃie de r, z, ...

• stabilirea unei relaŃii cauză – efect;• nu vizează judecata de valoare,

evaluarea

Testul

• instrument de evaluare;• situaŃie standardizată (S – constantă);

de aici: testul = experimentstandardizat;

• relevă diferenŃele individuale şiurmăreşte evaluarea acestor diferenŃe;

• evaluarea în raport cu un tabel denorme (etalon) sau o tipologie stabilităpe o colectivitate de referinŃă;

• urmăreşte situarea individului înreperele unei scări (tabel de norme ), încadrul de clasificare prestabilit

42

Pentru a exemplifica aspectele prezentate ne oprim la un test verificat în practică, numit

“Matrici progresive”, care a fost propus de J. C. Raven .

Testul se compune din 60 de probe simple grupate în cinci serii de dificultate crescândă.

Fiecare probă elementară – numită şi item – constă dintr-un desen sau “matrice”, care aminteşte

noŃiunea algebrică de matrice. Este vorba de un grupaj de figuri, dispuse pe linii şi coloane, în

interiorul căruia anumite relaŃii sau criterii de organizare a elementelor pot fi desprinse. Fiecare

matrice comportă o lacună, un termen de completat. În figură este redat un model de acest gen.

Subiectului i se cere să examineze matricea de bază şi să decidă care din figurile ataşate (în partea

de jos a planşei) se potriveşte pentru a completa desenul. Cota globală a testului rezultă din

totalizarea răspunsurilor exacte.

Figura 1.8. Item din testul “ Matrici Progresive Standard “

Evident, pentru a răspunde corect, subiectul trebuie să desprindă anumite relaŃii sau

criterii care stau la baza organizării interioare a matricii (pe linii şi coloane) şi să aleagă figura ce

întregeşte în mod logic desenul. Cu alte cuvinte, subiectul trebuie să analizeze materialul, să

compare, să combine, uneori să generalizeze, adică să facă efort de gândire. Rezolvarea unei

probe elementare este foarte uşoară, în timp ce soluŃionarea altora este un fenomen rar.

CompoziŃia testului a fost inspirată de analiza teoretică a inteligenŃei.

În sfârşit, o remarcă finală: testele psihologice au creditul de a fi mijloace de măsură. Or,

în psihologie, putem vorbi de măsurare numai într-un sens foarte larg. ExperienŃa psihologică nu

ne furnizează decât relaŃii de ordine (J.Piaget). În psihometrie, convertim aceste relaŃii de ordine

în distanŃe sau intervale având conştiinŃa că realizăm doar o aproximare ce poate fi practic

43

suficientă în numeroase situaŃii. Altfel, cine ar putea admite, de exemplu că “un elev de zece” s-ar

putea compune din “doi elevi de cinci,”deşi 5 + 5 = 10. Fenomenele psihice nu sunt aditive, în

psihologie nu există unităŃi de măsură ca în fizică. În lipsa unităŃilor obiective de măsură se alege

o metrică arbitrară, care poate satisface din punct de vedere practic. Când psihologul francez

A.Binet lansa prima “Scară metrică a inteligenŃei”, el observa cu mult bun simŃ: “…calităŃile

intelectuale nu se măsoară ca lungimile, ele nu sunt superpozabile”; scara metrică permite “un

clasament ierarhic între inteligenŃe diferite; şi pentru nevoile practicii acest clasament echivalează

cu măsurare”.

Rezumat

ApariŃia psihologiei experimentale este asociată cu înfiinŃarea de către Wilhelm Wundt în

anul 1879 a primului institut de psihologie la Leipzig. Aici s-au format promotorii acestui

domeniu pe plan mondial. ObservaŃia ca metodă permite o clasificare a informaŃiei Astfel se pot

prefigura relaŃii cauzale a căror investigare este posibilă ulterior pe bază de experiment.

Alcătuirea unei grile de observaŃie constituie un proces sistematic în care se realizează iniŃial

delimitarea categoriilor, urmată de aplicare şi determinarea fidelităŃii (pe baza coeficientului

Cohen).

InvestigaŃia experimentală constituie un demers sistematic ce implică o serie de etape:

observaŃia sau analiza de caz, stabilirea ipotezelor, proiectarea design-ului experimental, selecŃia

subiecŃilor, experimentarea propriu-zisă şi analiza-interpretarea datelor. În funcŃie de numărul

variabilelor independente implicate, design-ul experimental poate fi: de bază (este implicată o

singură variabilă independentă) sau factorial (sunt implicate mai multe variabile independente). O

formă particulară a design-ului factorial este design-ul mixt în care cel puŃin una dintre variabile

este clasificatorie. Testul constituie un experiment standardizat. Spre deosebire de metoda

experimentală în care se evidenŃiază o serie de legităŃi, testul este utilizat în vederea evaluării

diferenŃelor interindividuale.

44

Recomandări şi comentarii cu privire la temele de reflecŃie

Tema 1: DiferenŃele rezidă din faptul că toate cunoştinŃele ştiinŃifice, deşi sunt constructe

teoretice, sunt supuse unor verificări empirice sistematice.

Tema 2: RelaŃia dintre procesele anterioare cuantificării şi procedurile statistice propriu-zise,

respectiv impactul pe care îl au principiile statistice asupra diferitelor componente ale unui plan

de cercetare.

Tema 3: ConstrucŃia modelelor teoretice se alimentează pe un raŃionament inductiv şi pe procese

de transfer (preluarea unor principii care s-au dovedit a fi validate în alte domenii ale cunoaşterii).

Tema 4: Aspectele esenŃiale în comparaŃie vor fi: precizia, validitatea şi fidelitatea

instrumentelor.

Tema 6: RelaŃia existentă între presupuse cauze şi designuri multifactoriale.

Tema 7: ModalităŃile de control se manifestă prin manipulare (stabilirea variabilelor

independente), menŃinere constantă şi randomizarea.

Bibliografie minimală pentru acest modul

Anderson H. Norman (2001) Empirical Direction in Design and Analysis. Routledge, USA

Chalmers Alan (1999) What is this thing called science? Hackett Publishing Company, Inc.

Indianapolis.

Derry Gregory (1999) What Science Is and How It Works. Princeton Univerity Press, New

Jersey.

Lakatos Imre (1973) Science and Pseudoscience.

http://www.lse.ac.uk/collections/lakatos/scienceAndPseudoscience.htm

Radu, I. şi colab. (1993) Metodologie psihologica si analiza datelor, Cluj-Napoca, Ed. Sincron.

Stanovich Keith (2001) How to think straight about psychology. Allyn & Bacon, Boston

Wynn M. Charles and Wiggins W. Arthur (2001) Quantum leaps: Where Real Science Ends ...

and Pseudoscience Begins. Joseph Henry Press Washington, D.C.

45

Modulul 2

ORGANIZAREA COLECłIEI DE DATE

Scopul modului: Familiarizarea studentului cu principalele scale de evaluare utilizate în

psihologie şi modalităŃile uzuale de organizare a datelor.

Obiectivele modulului: După parcurgerea acestui modul, veŃi fi capabili:

În acest capitol vom analiza principalele caracteristici ale demersului de evaluare şi

măsurare ştiinŃifică în contextul psihologiei. Vom prezenta mai întâi principalele tipuri de scale

de măsurare, conceptele cheie fiind cel de categorizare şi cunatificare. Pentru a înŃelege mai bine

vom prezenta aceste concepte utilizând multiple exemple luate din psihologie cât şi din domenii

învecinate.

În cele din urmă vom prezenta aspectele importante ale demersului de colectare şi

organizare a datelor de cercetare. În acest demers vom discuta avantajele utilizării distribuŃiilor de

frecvenŃe cât şi particularităŃile esenŃiale ale acestora.

2.1. EVALUAREA ŞI MĂSURAREA ÎN PSIHOLOGIE

Datele obŃinute prin diferite forme de investigaŃie psihologică se prezintă adesea în formă

numerică sau sunt aduse, graŃie unei operaŃii de codare, la o formă numerică, astfel încât se

pretează la o prelucrare matematică, în particular, statistică. Spre exemplu, într-o experienŃă de

laborator se înregistrează frecvenŃa, durata ori amplitudinea unei reacŃii în funcŃie de stimulii

aplicaŃi; într-o activitate sau o probă practică se numără răspunsurile exacte, ca şi erorile; altădată,

se notează timpul de execuŃie a unei mişcări sau acŃiuni, timpul de reacŃie pentru răspuns, timpul

de evocare a unui material din memorie ori de asociere a unor cuvinte etc. De asemenea, în probe

de învăŃare se marchează numărul de repetiŃii sau încercări necesare până la obŃinerea curbei cu

platou, precum şi volumul materialului reŃinut în diferite unităŃi de timp ş.a.m.d.

Când este vorba de influenŃa unor factori fizici (stimuli vizuali, acustici, tactili) se

măsoară – pe baza aparatelor cunoscute – anumiŃi parametri fizici: intensitate, frecvenŃă, greutate

ş.a. De notat că variabilele brute, adică şirul de numere cu care operează psihologul rezultă fie în

mod direct din citirea aparatelor – cum este cazul indicilor de timp sau al parametrilor fizici –, fie

• să definiŃi şi să recunoaşteŃi principalele scale de măsurare utilizate în cercetarea psihologică.

• să sistematizaŃi o colecŃie de date. • să organizaŃi în tabele şi grafice o colecŃie de date.

46

din însumarea de puncte, cum este cazul testelor creion – hârtie sau alte probe. Alteori, datele

apar din totalizări pe rubrici ordonate ale unui tabel sau protocol de observaŃie, cum va reieşi din

exemplul ce urmează.

Exemplu:

Un proces de investigare ce ia forma observaŃiei pune, de regulă, în joc o grilă de

observaŃie, care oferă cadrul de clasificare a datelor, rubricile tabelului de înregistrare a faptelor

urmărite.

Pentru a surprinde, de pildă, anumite trăsături de temperament în comportarea

preşcolarului sau a şcolarului mic se organizează un joc – denumit convenŃional "transportul

cuburilor" – căruia i se impun anumite cerinŃe. Copilul trebuie să transporte cu lopăŃica pe un

traseu dat (dus şi întors) un număr crescând de cuburi (3, 4, 5, ... 10), purtând coloana acestora cu

mâna dreaptă fără să o sprijine cu cealaltă mână. În caz de eşec (pierderea vreunui cub,

răsturnarea coloanei etc.) proba se reia de la început. Se înregistrează succesiunea probelor,

reacŃiile verbale şi motorii care însoŃesc îndeplinirea sarcinii, conŃinutul sau felul acestor reacŃii în

funcŃie de succes/insucces, reluarea probei etc. Tabelul 2.1., adaptat după I. A. Samarin (1954),

redă un fragment dintr-un asemenea protocol. Rubricile tabelului alcătuiesc grila de observare a

comportamentului.

Tabelul 2.1.

Suc-

ce-

siu-

nea

pro-

belor

Cu-

buri

trans-

por-

tate

Pre-

zenŃa

reac-

Ńiilor

ver-

bale

Caracterul reacŃiilor verbale Pre-

zenŃa

reac-

Ńiilor

mo-

trice

Caracterul reacŃiilor motrice Alte

Obser-vaŃii

Auto-

stimu-

lare

Se

plân-

ge de

greu-

tatea

sar-

cinii

Re-

fuz

Alte

re-

acŃii

ver-

bale

pre-

cipi-

tare

ener-

vare

Refuz

pasiv

Distra-

geri

mo-

trice

Reac-

Ńii

vege-

tative

1 3 +! + - - - + - - + -

2 4 + +! - - - - - - - -

3 5 +!! + + - - + - - - +

.

.

( Adaptat după I. A. Samarin, 1954)

47

După cum se vede, este vorba de strângerea unei informaŃii mai mult calitative: s-a notat

prezenŃa sau absenŃa reacŃiilor verbale şi motorii (cu "+", respectiv "-"), apoi felul sau conŃinutul

acestora, manifestarea cu insistenŃă a unei trăsături (marcată cu semnul exclamării). Documentul

care consemnează datele obŃinute şi modul de recoltare se numeşte protocol. Efectuând totalizări

pe coloane în tabelul de date, se obŃin frecvenŃe diferite pentru anumite tipuri de reacŃii, care se

pun în corelaŃie cu tipul temperamental al subiectului. Datele observaŃiei ne apar condensate sub

formă de efective sau frecvenŃe, corespunzător unor tipuri de răspuns.

Sub presiunea unor cerinŃe de ordin practic, nevoia de măsurare s-a extins, după cum se

vede, de la măsurarea fizică la cea psihologică. Trebuie însă precizat că psihologia nu dispune de

unităŃi de măsură aşa cum se întâlnesc ele în fizică. Spre exemplu, un copil reŃine dintr-o probă de

memorie 8 cuvinte din 15 sau patru trasee dintr-un labirint. Rezultatul testelor se exprimă

numeric prin însumarea elementelor memorate. Nu este precizat însă dacă traseele respective sau

cuvintele sunt echivalente între ele pentru a fi doar numărate, totalizate în cota atribuită

subiectului. De asemenea, nu este precizat modul de comparare între memoria cuvintelor şi aceea

a traseelor pentru a le "compune" într-un indice cantitativ unic. Aşadar, nu sunt conturate aici

unităŃi de măsură (cf. J. Piaget, 1972).

Conceptul de măsurare este luat în psihologie în conŃinutul său cel mai larg şi anume, în

sensul de operaŃie prin care se atribuie numere datelor discrete sau continue ce urmează a fi

evaluate. Un exemplu familiar în această privinŃă ar fi evaluarea şi notarea şcolară, care

reprezintă în final un mod de codare numerică (de la 1 la 10) a rezultatelor la învăŃătură. Numai

că notele finale presupun un act de apreciere care comportă oricum un grad de subiectivitate. În

schimb investigaŃiile psihologice tind şi reuşesc în numeroase situaŃii să obŃină date obiective,

independente de persoana care face cercetarea. Montajele de laborator, tehnica de notare a

probelor psihologice, analiza produselor activităŃii, ca şi observarea sistematică permit – cum s-a

arătat mai sus – înregistrarea unor fapte precise, colectarea în cele din urmă a unei informaŃii

numerice. Exprimând anumite date în formă numerică, suntem tentaŃi să facem în continuare

operaŃii aritmetice cunoscute: adunarea, înmulŃirea, împărŃirea etc. Or, fenomenele psihice – cum

vom vedea – impun anumite restricŃii în această privinŃă; trebuie să existe un paralelism

(izomorfism) între tratarea numerică şi proprietăŃile faptelor studiate.

Măsurarea psihologică, luată în sensul larg de aplicare a numărului la datele obŃinute,

prezintă o anumită gradaŃie, definită de tipurile de scale întâlnite în investigaŃiile concrete.

Folosind terminologia lucrărilor de metodologie psihologică (Stevens, 1951; Suppes şi Zinnes,

1963; Coombs, 1963; Faverge, 1965; Reuchlin, 1963; Rouanet, 1987 ş.a.) vorbim de diferite

tipuri de scale: scale nominale, scale ordinale, scale de intervale ş.a. Între acestea se găsesc şi

48

tipuri intermediare, de exemplu scale hiperordinale (între scale ordinale şi scale de interval).

Felurile amintite de scări sau scale denumesc trepte succesive de măsurare într-un domeniu dat.

● Scale nominale sau calitative – definesc primul nivel al măsurării, de fapt al pre-

măsurării. Acesta este nivelul curent în observaŃie şi anchete.

A utiliza o scală nominală înseamnă a clasifica sau repartiza datele (rezultatele), după o

serie de nume sau categorii diferite (disjuncte), astfel încât fiecare element (răspuns, observaŃie

etc.) să-şi găsească locul într-o categorie şi numai într-una singură. Orice tipologie constituie în

acest sens o scală nominală. În locul denumirii categoriilor se utilizează de regulă un cod numeric

(01, 02, ... ) care nu formează propriu-zis obiectivul calculelor, ci serveşte la individualizarea

acestor grupări, la repetarea lor în cursul prelucrării statistice. Aşadar, nivelul nominal al

măsurării comportă atribuire de numere doar pentru a denumi clase de echivalenŃă. Desigur,

calculele obişnuite au loc, dar ele se fac asupra efectivelor sau frecvenŃelor ce se stabilesc în

cadrul diverselor categorii (clase), individualizate prin cod numeric.

Exemplu:

Se dă un chestionar referitor la orientarea profesională la o colectivitate de şcolari. Elevii

sunt solicitaŃi să răspundă în scris asupra profesiunii spre care doresc să se îndrepte. Se obŃine un

ansamblu de răspunsuri care vor fi grupate, repartizate în diferite categorii după o listă sau

repertoriu de profesiuni care va constitui cadrul de clasificare. Aşadar, efectuând ancheta,

mulŃimea de răspunsuri obŃinute se va repartiza într-un număr de clase disjuncte, indicate prin

denumirea profesiei ori un simbol ales în mod convenŃional (cod numeric) care, evident, nu face

obiectul calculului. Fiecare răspuns în parte consemnat în chestionar va fi repartizat în una din

aceste categorii sau profesii. În ancheta concretă, opŃiunile exprimate nu acoperă în mod necesar

întreg repertoriul de profesiuni existent la un moment dat într-o societate; acest repertoriu este de

regulă mai larg decât protocolul obŃinut. În final se numără răspunsurile din fiecare categorie sau

rubrică întâlnită şi se stabilesc frecvenŃele corespunzătoare sau efectivele. Datele astfel obŃinute se

pretează în continuare la o tratare numerică, utilizându-se mai ales indicii din teoria informaŃiei.


OferiŃi două exemple de variabile psihologice evaluate pe o scală categorială

utilizată în domeniul educaŃional, respective clinic. Pentru aprofundarea

subiectului vezi în READER documentul:

Bibliografie 10.pdf - Cohen_2001_Explaining Psychological Statistics - cap. 1.

49

● Nivelul cel mai răspândit al măsurării în cercetarea psihologică este acela al scalelor ordinale

sau, pe scurt, nivelul ordinal. Variabilele psihologice – notează Faverge (1965) – sunt în

majoritatea lor variabile, având valori simplu ordonate. Caracteristică acestui nivel – pe lângă

propietăŃile treptei anterioare – este posibilitatea de a stabili relaŃii de ordine totală între lucruri

(date); fiind date elementele A, B, C, ... semnul ">" aşezat între ele poate însemna:

A superior lui B, B superior lui C etc., sau A este preferat lui B, B preferat lui C ş.a.m.d.

Notând în general Pxxy vom citi "x superior lui y", "x preferat lui y" sau "x înaintea lui y" etc.

Probele sau criteriile de care ne servim conduc la clasamente ierarhice: scări de capacitate, scări

de preferinŃe, scări de produse, scări de atitudini ş.a.m.d.

Când Alferd Binet lansa în 1905 cunoscuta sa "scală metrică a inteligenŃei", el pornea de

la următoarele consideraŃii: "... calităŃile intelectuale nu se măsoară ca lungimile, ele nu sunt

superpozabile" (în limbajul nostru, ele nu satisfac cerinŃa aditivităŃii); scala metrică permite –

spunea Binet – "un clasament ierarhic între inteligenŃe diferite; şi pentru nevoile practicii acest

clasament echivalează cu o măsurare" (p.194-195).

Exemplu:

Ordonarea subiecŃilor cu privire la atitudinile pe care le adoptă într-un domeniu sau altul

presupune o ordonare a întrebărilor ce le sunt adresate. De aici ideea de a întocmi şi prezenta

anumite grupaje sau baterii de întrebări care se referă la aceeaşi temă, la acelaşi domeniu, pe

scurt, la aceeaşi variabilă. Un asemenea grupaj, numit test sau scală de atitudini trebuie să

constituie el însuşi o scală ordinală. Răspunsurile posibile se grupează şi ele într-o ierarhie.

● Cel de-al treilea nivel al măsurării este definit de scalele de intervale.

Acest nivel nu constituie practic nivelul curent în psihologie. RelaŃiei de ordine i se

adaugă, în acest caz, mărimea exactă a intervalelor sau a distanŃei care separă toate elementele

situate pe scală, ceea ce presupune o unitate de măsură comună şi constantă (L. Coombs,1963).

O procedură experimentală care să traducă practic exigenŃa amintită nu este uşor de realizat. Ea

se întâlneşte în domeniul psihofiziologiei senzoriale, în experienŃe de laborator în care se

înregistrează timpul de reacŃie, numărul de erori, forŃa sau amplitudinea reacŃiei motrice etc. De

asemenea, în anumite probleme de psihologie aplicată, cum sunt cele legate de producŃie – când

interesează exclusiv performanŃele comparabile, făcându-se abstracŃie de orice alte considerente,

utilizarea scalelor de intervale este posibilă. În cadrul scalei de interval se conturează şi elementul

compus.

50

● Scalele "hiperordinale", sunt caracterizate nu numai printr-o relaŃie de ordine între date

(elemente), ci şi între intervalele care le separă. Aceste intervale însă nu sunt reductibile la

compuneri de unităŃi (echivalente între ele), dar pot fi evaluate cu o anumită precizie. DistanŃa

poate fi relevată nu în termeni numerici, ci în formă intuitivă.

Exemplu:

Prezentăm unui grup de şcolari un lot de probleme de gândire, în total 20, dispuse în

ordinea greutăŃii lor crescânde, formând deci cum se spune o scală de dificultate. Într-o asemenea

probă, se presupune, dacă testul este omogen, că toŃi subiecŃii care au rezolvat o întrebare de

dificultate p, rezolvă de asemenea toate întrebările de dificultate inferioară lui p. Acordăm un

timp limitat pentru rezolvare, aceeaşi pentru fiecare subiect în parte. Din ansamblul de rezultate

individuale să reŃinem patru performanŃe; să zicem: A rezolvă 10 probleme, B rezolvă 8

probleme, C rezolvă 16 probleme şi D rezolvă 6 probleme. Punctajul întrunit de fiecare – pe care

îl vom nota cu litere mici corespunzătoare (a=10; b=8; c=16; d=6) – este diferit şi ia, după cum se

vede, o formă numerică. Variabila brută ia naştere prin însumarea punctelor.

Operând în continuare asupra numerelor atribuite am fi tentaŃi să spune c=2b (întrucât

16=2 x 8), că d=c - a (întrucât 6=16 - 10), că a + d=c (pentru că 10 + 6=16) ş.a.m.d. Asemenea

operaŃii ar fi din punct de vedere psihologic incorecte, deşi aritmetic ele sunt corecte. Cine ar

accepta, de pildă – vorbind în limbajul notelor şcolare – că "un răspuns de 10" s-ar putea

compune din "două răspunsuri de 5", deşi 10=5 + 5. Fenomenele psihologice nu sunt aditive.

Ceea ce putem spune în exemplul dat este că C este superior lui A sub aspectul cercetat, că A este

superior lui B, iar acesta se află înaintea lui D (pe scurt: C>A>B>D). În plus, putem adăuga în

mod intuitiv intervalul sau distanŃa care le separă: astfel, intervalul sau distanŃa care-l separă pe C

de D este mai mare decât distanŃa CB, că intervalul CA<CB ş.a.m.d. Stabilim, cu alte cuvinte, o

relaŃie de ordine, o ierarhie a elementelor şi a intervalelor care le separă, relaŃie care subzistă

statistic la a doua, a treia examinare, eventual la a n-a examinare, în condiŃii identice.


OferiŃi un exemplu concret de măsurare în care acelaşi construct să fie evaluat prin

toate tipurile de scale. Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER

documentul:

Bibliografie – 10.pdf - Cohen_2001_Explaining Psychological Statistics - cap. 1.

51

Corespunzător tipurilor de scale vom avea de-a face cu variabile nominale, variabile

ordinale, variabile numerice etc. Când vorbim de variabile avem în vedere pe de o parte,

domeniul de variaŃie, adică registrul de valori posibile, şi, pe de altă parte, domeniul de definiŃie,

adică mulŃimea de indivizi susceptibili de a prezenta aceste modalităŃi. De exemplu, o atitudine

considerată ca variabilă presupune că putem preciza o mulŃime de modalităŃi posibile ale acesteia

şi, totodată, o populaŃie care să prezinte aceste modalităŃi. Putem face ca fiecărui individ din

domeniul de definiŃie să-i corespundă o modalitate şi una singură, din domeniul de variaŃie.

Un protocol este o particularitate a variabilei, pentru care domeniul de definiŃie este

mulŃimea de indivizi I şi domeniul de variaŃie o mulŃime de observabile U. NoŃiunea de variabilă

este mai generală: un protocol este mulŃimea de observaŃii (date) efective, în timp ce o variabilă

poate fi o mulŃime de observaŃii potenŃiale (H. Rouanet, 1987, p. 50). Prin urmare putem distinge

între mulŃimea de date sau observaŃii efectiv înregistrate şi mulŃimea de observabile, de date

ipotetice (prezumtive). Tipurile de scale descrise mai sus reprezintă structuri pe mulŃimea de date

observabile.

Rezumând: în majoritatea situaŃiilor, variabilele întâlnite în psihologie sunt variabile

având valori simplu ordonate (ExperienŃa psihologică – notează Piaget – nu ne furnizează decât

relaŃii de ordine). Valorile numerice constituie repere menite să pună în evidenŃă o relaŃie de

ordine totală. Se introduce însă, în mai multe cazuri, o distanŃă între valorile unei variabile. În

prelucrarea datelor, în funcŃie de cerinŃele studiului şi pentru a ne înscrie într-o schemă statistică,

noi introducem astfel o metrică, adică tratăm datele ca şi cum s-ar situa la nivelul scalei de

interval. Suprapunem deci – nu fără artificiu – scalei hiperordinale o scală de intervale şi utilizăm

operaŃiile de calcul cunoscute. Se comite astfel o eroare, care practic este adesea neglijabilă. S-a

constatat că paralelismul între modul de prelucrare a datelor ordinale şi tratarea aceloraşi date în

scala de intervale a fost de ordinul lui 0,90, adesea mai mare ca 0,90, ceea ce face acceptabilă

transformarea respectivă. Decisiv din punct de vedere practic, este faptul dacă o asemenea tratare

dă loc la predicŃii valide, fapt deja verificat în psihologia aplicată.

2.2. COLECłIA DE DATE BRUTE

De regulă, un experiment, o testare psihologică, o suită de observatii, o anchetă psiho – socială

etc. pornesc de la o întrebare chiar şi mai puŃin însemnată, îşi propun deci să rezolve o problemă.

Exemplu:

52

Cu ajutorul unui aparat flicker se determină în laborator frecvenŃa critică de fuziune a luminii

intermitente. O suită de măsurări asupra aceluiaşi subiect ne oferă un indice asupra eficienŃei

vizuale. Pentru discuŃie să reŃinem rezultatele obŃinute de doi subiecŃi:

N.V. C.M.

47 48 50 52

47 47 50 51

48 46 52 52

49 48 48 50

Prima remarcă este că variabila rezultă direct din lectura aparatului şi că acelaşi subiect se

caracterizează prin valori care oscilează destul de puŃin în jurul unei cifre – reper, motiv pentru

care volumul colecŃiei de date recoltate poate fi mai restrâns.

Se pune întrebarea: care este în populaŃie registrul de variaŃie, al pragului de fuziune? –

ceea ce presupune extinderea determinărilor pe o colectivitate mai largă, numită colectivitate sau

grup de referinŃă. Se constată că în condiŃii de repaus întinderea variaŃiei este cuprinsă între 40 şi

70 Hz. Scăderea cu 3 – 4 Hz a pragului după un efort psihofiziologic este un indiciu concret al

apariŃiei oboselii vizuale.

Să observăm că proba ca atare constituie într-un fel o “fereastră deschisă” spre mai multe

faŃete ale fenomenului considerat. Remarca este valabilă şi pentru alte probe psihologige. Ne

poate interesa în exemplul de mai sus o măsură a stării de oboseală, un indice asupra eficienŃei

vizuale la diferiŃi subiecŃi, fluctuaŃii datorate stimulării concrete a altor analizatori. De asemenea,

poate fi vorba de studiul lateralitaŃii, pornind de la difernŃa dintre pragul de fuziune al ochiului

conducător în raport cu celălalt. Volumul de date, ca şi organizarea lor internă vor depinde de

problema pusă spre rezolvare şi de gradul de împrăştiere sau variabilitate a datelor. De pildă,

determinarea pragului discriminării tactile – cu ajutorul unui esteziometru – duce la o colecŃie de

date având o variabilitate de–a dreptul deconcertantă. În consecinŃă, volumul colecŃiei de date –

având o variabilitate sau o dispersie mare, - va trebui să fie mult mai mare. Se poate estima acest

lucru pe baza unor formule stabilite.

În psihologia aplicată cum este şi cazul exemplelor de mai sus – sunt frecvente situaŃiile

în care ne interesează poziŃia relativă a unui individ, respectiv a unui rezultat specific, în cadrul

unui grup mai larg. Este situaŃia tipică a testării psihologice. Spre exemplu, într-o examinare

psihologică problema care se pune este situarea individului în raport cu grupul de referinŃă, a

cărui investigaŃie furnizează un tabel de norme sau o tipologie. Un rezultat, o cotă individuală,

53

luată singură reprezintă un bit de informaŃie care nu ne spune mare lucru. Trebuie să ştim ceva

despre rezultatele celorlalŃi subiecŃi. Interpretarea unei măsuri, a unei cote depinde de cunoaşterea

poziŃiei ei relative într-un grup de referinŃă, ceea ce presupune strângerea prealabilă (sau

simultană) de date asupra acestei colectivităŃi şi întocmirea unui tabel de norme sau unei tipologii

pe această colectivitate. Investigarea grupului, respectiv a individului devin astfel

complementare.

Exemplu:

Se pune întrebarea dacă o stare de tensiune psihică de încordare produce modificări în

rezultatele obŃinute la un test de inteligenŃă. Pentru a răspunde la această întrebare se constituie

două grupe dintr-un lot mai mare de subiecŃi cuprinşi într-o testare anterioară a inteligenŃei făcută

cu alt scop. În noua experienŃă, fiecare subiect este supus din nou, în mod individul, la unele

probe din bateria iniŃială de teste, primul grup este retestat în condiŃii de testare psihică graŃie

motivării date repetării examenului: s-a explicat, de pildă, fiecărui subiect că rezultatul (CI)

obŃinut de el la prima testare a fost neaşteptat de slab şi că i se oferă ocazia de a-şi îmbunătăŃi

scorul. ComponenŃii celui de-al doilea grup sunt trataŃi altfel şi anume într-o atmosferă

emoŃională neutră, motivându-se că experimentatorul este interesat pur şi simplu de rezultatele

unei retestări cu probe identice.

Într-o experienŃă efectivă, din subtestele aplicate, cercetătorul a reŃinut datele referitoare la

volumul memoriei de numere, probă care s-a dovedit mai sensibilă la factorul implicat: tensiunea

psihică. Aceste date iau forma numerică (după Spencer şi colab., 1968). Variabila se constituie

prin însumare de puncte, de răspunsuri exacte. Cu s1, s2,…, sn, se notează subiecŃii cuprinşi în

experienŃă (Tab. 2.2.).

Tabel 2.2.

Grupul neutru (N) Grupul anxios (A)

(s1) 11 (s9) 11 (s17) 9 (s25) 13

(s2) 10 (s10) 11 (s18) 10 (s26) 4

(s3) 16 (s11) 14 (s19) 16 (s27) 10

(s4) 13 (s12) 16 (s20) 10 (s28) 11

(s5) 11 (s13) 13 (s21) 10 (s29) 13

(s6) 9 (s14) 10 (s22) 10 (s30) 11

(s7) 13 (s15) 13 (s23) 17 (s31) 13

(s8) 17 (s16) 17 (s24) 14 (s32) 11

54

În protocolul brut apar aşadar subiecŃii (indivizii) reperaŃi printr-un indicator (s1, s2, …) şi

rezultatele corespunzătoare fiecăruia. Transcrierea acestui protocol pe un suport informatic va

duce la constituirea unui fişier de date.

În continuare se pune întrebarea: cum să extragem informaŃie din datele brute? Trebuie să

scoatem la lumină aspecte sau relaŃii ascunse în colecŃia de date. Asemenea aspecte ar putea fi:

dacă, în medie grupul N diferă de grupul A;

dacă diversitatea s-au dispersia datelor creşte în condiŃia A;

ce rol joacă diferenŃele individuale?

● dacă diferenŃele constatate pot fi generalizate?

Iată suma de întrebări pe care urmeaza să le rezolve prelucrarea statistică.

Dintr-un unghi de vedere, cercetarea este practic încheiată o dată cu consemnarea datelor

experimentale; într-un alt sens, ea abia acum începe. Analiza datelor va extrage informaŃia

psihologică pentru a răspunde la întrebarea pusă. Statistica oferă mijloace pentru a desprinde

informaŃia relativă cuprinsă în colecŃia de date; concluziile acestei prelucrări se situează de fapt

între frontiere largi, care pendulează între cunoaşterea exactă şi empirismul pur.

.

2.3. ORDONAREA ŞI GRUPAREA DATELOR

După cum s-a arătat, în urma unui experiment, a unei observaŃii sistematice sau a unei

anchete, se obŃine de regulă o colecŃie de date, care nu pot fi cuprinse şi examinate printr-o

simplă “inspecŃie” vizuală. Trebuie să intervină o operaŃie de clasificare, ordonare şi condensare a

datelor brute, care să permită relevarea unor legităŃi sau dependenŃe cât mai precise.

Exemplu (după I. Radu):

Într-o experienŃă efectuată cu 24 de elevi s-au consemnat răspunsurile exacte date de aceştia în

rezolvarea unei probe de verificare în cadrul unei discipline şcolare. Rezultatele brute, redate în

tabelul 2.3. indică numărul de răspunsuri corecte constatat la fiecare elev. Transcris pe un suport

informatic, acesta devine fişier de date.

Se poate observa cum datele brute, care sunt valorile unei variabile x – în cazul nostru

numărul de răspunsuri exacte – se înşiruie la întâmplare, iar din examinarea lor imediată nu

rezultă nimic precis. Se impune ordonarea şi gruparea valorilor, prezentarea materialului într-o

55

formă clară şi condensată. Ca prim pas este necesar să întrevedem modul de organizare a datelor,

distribuŃia lor.

Dacă aruncăm o privire asupra şirului de date putem uşor constata că anumite valori se

repetă şi astfel – renunŃînd la identificatori – putem sistematiza materialul scriind într-o coloană

valorile diferite în ordine crescândă (2, 3, 4, …, 8) şi notând în dreptul fiecăreia – prin puncte,

bare transversale sau steluŃe – de câte ori se repetă acesta în şirul iniŃial. S-au determinat astfel –

numărând punctele sau barele trasate – efectivele corespunzătoare fiecărei valori din ansamblul

rezultatelor, stabilindu-se o situaŃie mai clară a datelor obŃinute, practic o distribuŃie de efective.

(Tab. 2.4.).

Tabelul 2.3. Tabelul 2.4

(s1) 5 (s9) 6 (s17) 7 .

(s2) 2 (s10) 4 (s18) 4

N=2

4

(s3) 5 (s11) 3 (s19) 5

(s4) 3 (s12) 7 (s20) 6

(s5) 6 (s13) 5 (s21) 6

(s6) 8 (s14) 5 (s22) 4

(s7) 5 (s15) 6 (s23) 8

(s8) 7 (s16) 4 (s24) 5 x 1 2 3 4 5 6 7 8

Ne aflăm în faŃa unui protocol sistematizat, clasificat: diagrama de steluŃe. Sistematizarea,

clasificarea unui protocol şi constituirea colecŃiei de date, a grupului de observaŃii reprezintă

proceduri statistice liminare, în sensul că se situează în pragul analizei statistice, pregătind

aplicarea tehnicilor ulterioare de prelucrare.

După cum s-a văzut, constituirea colecŃiei de date, a grupei de observaŃii este însoŃită de

suprimarea indicatorilor şi totdeauna fără pierdere de informaŃie.

Datele primare odată grupate pot fi centralizate în anumite tabele, sau pot fi prezentate

sub diferite forme grafice (diagrama în dreptunghiri, în steluŃe etc).

Este necesar să reamintim că cercetările experimentale au loc pe loturi sau grupe de

indivizi extrase dintr-o populaŃie. Tot aşa, observaŃia şi metodele de anchetă cuprind în aria

investigaŃiilor colectivităŃi mai restrânse dintr-o populaŃie mai largă. Pe de altă parte, analiza

produselor activităŃii supune aprcierii o mulŃime de produse, lucrări piese etc. Alteori se

56

efectuează un lot de măsurări asupra aceleaşi persoane, practicându-se un număr de înregistrări

succesive. În toate situaŃiile amintite, se obŃine o colecŃie de date care constituie un fragment

reprezentativ, un eşantion din multimea datelor sau măsurătorilor posibile. Se impune astfel

distincŃia între eşantion şi populaŃie sau colectivitatea mai largă. Termenul de populaŃie ori

colectivitate nu are aici un sens sociologic sau demografic, ci indică pur şi simplu ansamblul

statistic vizat prin cercetare. Evident, o investigaŃie ştiinŃifică recoltează efectiv o colecŃie

reprezentativă sau un eşantion de date, dar extinde concluziile sale asupra populaŃiei. Pentru ca o

asemenea generalizare sau inferenŃă să fie justificată, se cere ca lotul sau grupul să fie constituit

după regulile selecŃiei aleatoare, precizate în îndreptarele curente de statistică.


DefiniŃi două populaŃii şi denumiŃi două eşantioane care fac parte din populaŃiile

definite. Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER documentul:


2.4. CONDENSAREA DATELOR ÎN TABELE ŞI GRAFICE

În fiecare tabel distingem coloane şi linii sau rânduri. Fiecare linie şi fiecare coloană are

un titlu, o explicaŃie prescurtată, precizându-se totodată unităŃile de măsură. Tabelul însuşi poartă

un titlu - notat deasupra -, care redă concis conŃinutul său. De regulă, variabilele independente

sunt acelea care servesc la gruparea populaŃiei, iar datele cifrice din tabel reflectă variabila

dependentă.

Pentru a nu fi prea încărcate, în tabele reducem uneori numărul claselor sau categoriilor

stabilite, contopind intervale sau categorii învecinate. Precizarea numărului de subiecŃi care

compun grupele studiate este obligatorie pentru orice tabel. Când N este mic nu se recurge la

exprimarea procentuală, pentru că aceasta ar exagera proporŃiile.

Plecând de la datele sistematizate în tabel, urmează să preciză forma distribuŃiei servindu-

ne de reprezentarea grafică a ansamblului de date.

Graficul de bază este - aşa cum s-a spus - histograma.

Exemplu:

În tabelul 2.5, sunt prezentate rezultatele unei probe de memorie efectuată pe un eşantion de 51

subiecŃi (N=51).Variabila prezintă valori între 3 şi 26. Deci întinderea varianŃei este: (Xmax- Xmin )

+1, (26-3)+1=24. Datele se vor condensa în grupuri de câte trei:

57

3,4,5,

6,7,8

.......

deci intervalul (I), este 3. Valorile aflate la mijlocul fiecărui interval se notează cu xk.

Tabelul 2.5. Rezultatele obŃinute de studenŃi în cadrul probei de memorie

X Xk Determinarea efectivelor n

3 – 5 4 III 3

6 – 8 7 IIIII 5

9 – 11 10 IIIII IIII 9

12 – 14 13 IIIII IIIII IIIII I 16

15 – 17 16 IIIII IIIII 10

18 – 20 19 IIII 4

21 – 23 22 III 3

24 - 26 25 I 1

N = 51

Pe axa abciselor (Ox) marcăm opt intervale continue egale, deoarece avem opt clase de

efective. Fiecărui interval îi corespunde o clasă, care se notează în dreptul său (3 - 5, 6 - 8 etc). Pe

ordonată( Oy) formăm 16 diviziuni corespunzător efectivului celui mai mare. Pe fiecare din

intervalele marcate pe abcisă se construiesc apoi dreptunghiuri având înălŃimi proporŃionale cu

efectivele distribuŃiei (Fig. 2.1.). Întreaga procedură se poate executa pe calculator. Dacă unim

acum mijlocul bazelor superioare ale dreptunghiurilor histogramei prin segmente de dreaptă, se

obŃine poligonul efectivelor / frecvenŃelor (Fig. 2.2.).

Pe această bază, putem formula o ipoteză cu privire la forma distribuŃiei caracteristicii

studiate în sânul populaŃiei sau a colectivităŃii mai largi, ceea ce constituie un bit de informaŃie

valoros despre distribuŃie. O asemenea ipoteză se poate enunŃa şi pe baza unor studii anterioare,

deci a informaŃiei acumulate în domeniul respectiv (de exemplu, despre distribuŃia CI).

58

Fig.2.2. Poligonul frecvenŃelor.

În investigaŃiile psihologice se întâlnesc mai frecvent trei tipuri de forme ale unei

distribuŃii sau histograme experimentale şi anume: distribuŃii simetrice sau normale, distribuŃii

asimetrice şi distribuŃii în formă de i.

DistribuŃiile simetrice, numite şi normale, se caracterizează prin aceea că valorile

efectivelor situate de o parte şi de alta a clasei cu efectivul maxim sunt egale sau diferă destul de

puŃin între ele. Un exemplu de acest gest îl oferă datele din tabelul 2.5 reprezentate grafic în

histograma din figura 2.1. Se poate observa că intervalul cu efectivul maxim este 12 - 14, iar de o

parte şi de alta efectivele, respectiv frecvenŃele descresc în aceeaşi manieră (diferă puŃin între

ele). Dacă s-ar mări volunul de date, uşoara asimetrie a poligonului de efective s-ar retuşa treptat.

La limită, s-ar putea trasa o curbă în formă de clopot (Fig. 2.3), numită curbă normală, a cărei

expresie matematică (ecuaŃie) este:

y = πσ 21 e 2

2

2

)(

σmx−

−

în care π şi e sunt două numere a căror valoare este cunoscută, iar m şi σ reprezintă media

respectiv abaterea standard la nivelul eşantionului studiat.

Fig. 2.3. DistribuŃia normală Fig. 2.4. DistribuŃii asimetrice

59

Fig. 2.5. DistribuŃie în formă de I Fig. 2.6. DistribuŃie bimodală

Fig. 2.7. Diagramă de comparaŃie

În practică dispunem însă de un volum limitat de date, iar histograma obŃinută este mai

mult sau mai puŃin simetrică. Redând forma de organizare a datelor concrete, histograma ne

sugerează însă aspectul sau forma distribuŃiei teoretice. După cum am văzut, un grafic în formă

aproximativă de clopot şi cu o tendinŃă netă de simetrie sugerează o lege normală de repartiŃie.

ProprietăŃile distribuŃiei normale sunt precizate din punct de vedere matematic şi ne bazăm pe ele

în inferenŃa statistică.

În cazul distribuŃiilor asimetrice sau disimetrice, redate în formă stilizată prin graficele

din Fig. 2.4, majoritatea efectivelor se polarizează în mod evident de o singură parte, fie în partea

dreaptă, fie în partea stângă a clasei centrale.


DescrieŃi două situaŃii de colectare a datelor care să producă distribuŃii asimetrice,

alungite fie la dreapta, fie la stânga. Pentru aprofundarea subiectului vezi în

READER documentul


60

`Aşa se întâmplă, de exemplu, când se înregistrează timpul de reacŃie simplă a unui

subiect sau timpul de execŃie a unei lucrări (operaŃii de muncă). În aceste cazuri se obŃin de cele

mai multe ori histograme asimetrice, clasele cu efective mai mari corespunzând timpilor inferiori

mediei. Este posibil să se ajungă în anumite situaŃii la distribuŃii normale dacă se modifică proba

prin care se obŃin datele sau se schimbă condiŃiile de administrare (de exemplu, se elimină

elementele grele, se prelungeşte timpul de examinare etc). Alteori se pot înlocui datele brute prin

logaritmul lor (de exemplu în cronometrări) şi se retuşează asimetria. Există situaŃii în care

disimetria este caracteristică fenomenului studiat; "corectarea" iregularităŃilor ar însemna aici

distorsionarea datelor. Metodele de prelucrare statistică vor fi diferite.

La distribuŃiile în formă de i curba este constant descrescătoare. De pildă, curba erorilor în

seria exerciŃiilor de formare a deprinderii este constant descrescătoare (Fig. 2.5). La fel, timpul de

execuŃie al unei acŃiuni în procesul exerciŃiului prezintă aceeaşi alură de variaŃie.

În anumite cazuri particulare putem întâlni şi distribuŃii având efectivele polarizate în două grupe:

clasele cu efective mari se împart în două grupe despărŃite de clase cu efective mici. Este vorba

atunci de o distribuŃie bimodală, care sugerează ipoteza existenŃei a doi factori diferiŃi sau grupe

diferite (Fig.2.6).


DescrieŃi o situaŃie de colectare a datelor care să producă distribuŃie bimodală.

Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER documentul:


Când rezultatele sunt grupate doar în câteva categorii sau procente, se folosesc diagramele

de comparaŃie, care constau adeseori în coloane (dreptunghiuri) paralele având aceeaşi bază sau

lăŃime. Un exemplu în acest sens oferă figura 2.7. Coloanele, proporŃionale ca înălŃimea cu

efectivele sau procentele pe care le reprezentăm, pot fi aşezate vertical sau orizontal, având

alăturată o scară cu diviziuni marcate.

Tipurile de grafice menŃionate cuprind situaŃii consemnate la un moment dat. Alături de

acestea, există grafice care redau evoluŃia în timp a unor procese, punând în evidenŃă anumite

tendinŃe, schimbări de alură, "denivelări", evoluŃia spre platouri etc. De exemplu, desfăşurarea

unui proces de învăŃare este urmărită cu ajutorul unor asemenea grafice.

61

Rezumat

Măsurarea reprezintă operaŃia prin care se atribuie valori numerice datelor discrete sau

continue ce urmează a fi evaluate. Se pot diferenŃia patru niveluri ale măsurării ce corespund

celor patru tipuri de scale: nominale, ordinale, de interval , respectiv de proporŃii. În vederea

interpretării rezultatelor obŃinute într-o cercetare, datele brute sunt supuse unei organizări

(determinarea intervalelor de grupare, respective determinarea frecvenŃelor). Pe baza acestei

etape se poate realiza reprezentarea grafică sub forma histogramelor respectiv a poligoanelor de

frecvenŃă.


Tema 1: Orice variabilă care permite includerea subiecŃilor într-una din categoriile definite (de

ex. diagnostic clinic).

Tema 4: Înregistrarea notelor la un exerciŃiu foarte uşor, respectiv la unul foarte dificil.

Tema 5: În cazul în care variabila măsurată este corelată cu o variabilă externă care permite

gruparea subiecŃilor în două categorii (ex. variabila măsurată este înălŃimea şi eşantionul include

femei şi bărbaŃi).

Lucrare de evaluare

Se va acorda o notă de la 1 la 10 pentru fiecare subpunct. Pentru obŃinerea notei finale

vom calcula media ponderată a celor două note, ponderea punctului a. este de 70% iar ponderea

punctului b. este de 20%.

AccesaŃi adresa web: http://memlab1.eng.yale.edu/mkj.html şi alegeŃi un studiu experimental.

a. IdentificaŃi şi extrageŃi din acest studiu elementele componente ale piramidei inferenŃei

ştiinŃifice (modelul Anderson, 2001).

b. IdentificaŃi şi extrageŃi din studiu informaŃiile cu privire la distribuŃia de date şi la modul lor

de organizare.

62

Calitatea soluŃiilor oferite de dvs. la sarcinile de evaluare şi implicit, şansele obŃinerii

punctajului maxim, sporesc sensibil dacă înaintea rezolvării lor veŃi parcurge şi urmatoarele

referinŃe bibliografice:




Cohen, B. (2001) Explaining Psychological Statistics. Second Edition. New York: Wiley.

Faverge, J.M. (1965). Méthodes statistiques en psychologie appliquée. t.III, Paris, P.U.F.

Heiman, G., W., (2001) Understanding Research Methods and Statistics: an integrated approach.

Houghton Mifflin Company, Boston.

Jaccard J & Becker, M. (1997). Statistics for the behavioral sciences (third edition), Brooks, Cole

Publishing Company, Pacific Grove.


Rouanet, H., Le Roux, B., Best, C. (1987). Statistique en sciences humaines: procedures

naturelles, Paris, Bordas.

Spence, J., Underwood, B.J., Duncan, C.P., Cotton, J.W. (1968). Elementary statistics, New

York, Appleton.

Stevens, S.S. (1951). Matematics, measurement, and psychopsysics. În Handbook of

experimental psychology, ( ed. S.S. Stevens), New York, Wiley.

63

Modulul 3

INDICI STATISTICI DE START

Scopul modului: Familiarizarea studentului cu principalii indicatori ai unei distribuŃii de

frecvenŃe.


În acest capitol vom analiza principalele caracteristici ale distribuŃiilor de frecvenŃe, mai

precis tendinŃa centrală, variabilitatea şi forma acestora. Vom prezenta mai întâi principalii

indicatori statistici utilizaŃi pentru descrierea unei distribuŃii, conceptele cheie fiind cel de medie,

varianŃă şi cote standard. Vom prezenta aspectele conceptuale cât şi aspecte computaŃionale.

În cele din urmă vom prezenta aspectele importante ale demersului de transformare a

catelor brute în cote standard z şi importanŃa acestor cote din punct de vedere al demersului

statistic ulterior.

3.1. DETERMINAREA "VALORII CENTRALE" SAU A "TENDINłEI CENTRALE"

În exemplul analizat în Modulul 2 (Fig. 2.2. şi Tab. 2.5.) s-a putut constata cum datele

tind să se concentreze parcă în jurul unei valori centrale; efectivele cele mai mari (16 şi 10,

respectiv 9) corespund în acest caz claselor situate la mijlocul şirului.

Acest aspect îl întâlnim destul de frecvent în experimentele psihologice. În anumite

situaŃii, majoritatea rezultatelor pot să graviteze fie în partea dreaptă, fie în partea stângă a seriei

de variaŃie. Se vorbeşte atunci de distribuŃii asimetrice. Şi în aceste cazuri datele tind să graviteze

în jurul unor valori. Indicii prin care se determină în mod curent "tendinŃa centrală" a rezultatelor

sunt media, mediana şi modul.

Media, pe care o notăm cu m, nu este altceva decât suma valorilor, a datelor numerice,

împărŃită la numărul acestora. Formula ei de definiŃie este m=∑x/N, în care ∑ înseamnă "sumă

de", x reprezintă valorile sau rezultatele individuale, iar N constituie efectivul grupei studiate. În

• să calculaŃi şi să interpretaŃi indicii statistici de determinare a tendinŃei centrale (media, mediana, modul)

• să calculaŃi şi să interpretaŃi indicii statistici ai variabilităŃii - varianŃa (dispersia) şi abaterea standard

• să interpretaŃi semnificaŃia abaterii standard • să înŃeleageŃi funcŃia cotelor standardizate z • să recunoasteŃi condiŃiile de utilizare a frecvenŃei ca indice statistic

64

capitolele ce urmează va fi vorba de formule de definiŃie, necesare pentru înŃelegerea unui indice

statistic şi de formule de calcul, care indică procedurile statistice aplicabile pentru determinarea

unui indice (media, abaterea standard, varianŃa etc). Psihologul care beneficiază de serviciile unui

calculator, dotat cu programe informatice pentru prelucrarea statistică a datelor, se poate dispensa

de cunoaşterea şi stăpânirea formulelor de calcul. Calculatorul oferă la cerere, rezultatul

calculului, indiferent de procedura aplicată. Ca exerciŃiu preliminar, parcurgerea acestor tehnici

este utilă pentru a ne da seama de transformarea ce se produce asupra datelor brute. De asemenea,

în absenŃa serviciilor unui calculator sau a programelor informatice necesare, stăpânirea

formulelor de calcul devine necesară, eventual în vederea improvizării unui program.

Revenind la formula de definiŃie a mediei, întrucât N este totdeauna dat, urmează să

stabilim procedee de calcul pentru ∑x (suma valorilor numerice), pe care o notăm cu T (iniŃiala

cuvântului "total").

Când volumul datelor noastre este destul de restrâns, pentru a-l determina pe T facem o

simplă adunare fără să mai grupăm valorile.

Metoda da calcul presupune distribuŃie statistică dată, ca aceea din tabelul 3.1. Precizăm

că, pentru a păstra notaŃia acreditată de lucrări clasice în domeniu, cu f am notat efectivele şi nu

frecvenŃa relativă (proporŃiile), raportată la întreg.

Vom avea trei coloane: valorile lui x grupate în clase, valorile centrale xk, şi efectivele

corespunzătoare f. Pentru calcularea lui T adăugăm o coloană în plus cu produsele fxxk. Aşadar

înmulŃim fiecare valoare centrală xk cu efectivul corespunzător clasei respective, iar produsele

înscrise în coloana fxxk le adunăm şi obŃinem totalul T.

Ştiind că m = T/N, vom efectua împărŃirea şi vom obŃine media.

În exemplu nostru: m = 672/51 = 13,17.

Tabelul 3.1 Calcularea mediei

x

xk

f

fxxk

3-5 4 3 12

6-8 7 5 35

9-11 10 9 90

12-14 13 16 208

15-17 16 10 160

18-20 19 4 76

21-23 22 3 66

24-26 25 1 25

N = 51 T = 672

65

Aşa cum s-a precizat, media pune în evidenŃă tendinŃa centrală a rezultatelor constate într-

o experienŃă. Prin calcularea mediei obŃinem o măsură a nivelului mediu relativ la un eşantion

studiat, fapt care permite apoi comparaŃii între grupe.


Luând ca şi punct de plecare formula de definiŃie a mediei descrieŃi proprietăŃile

statisticile ale mediei. Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER

documentul:


Mediana este un alt indice al tendinŃei centrale, care se utilizează mai ales când avem de-a

face cu distribuŃii asimetrice. De exemplu, în cronometrări se înregistrează succesiv timpul de

execuŃie a unei operaŃii de producŃie la un muncitor; distribuŃia empirică obŃinută este, de regulă,

asimetrică şi atunci se reŃine mediana ca măsură a timpului de lucru.

Pentru a găsi mediana - pe care o notăm cu med - trebuie să aranjăm, în cazuri mai simple,

toate datele (valorile) în ordine crescândă sau descrescândă.

Mediana este acea valoare care împarte şirul ordonat în două grupe egale ca număr. Cu

alte cuvinte, mediana se găseşte la mijlocul şirului: jumătate din valori se află deasupra, iar

cealaltă jumătate dedesubt. Locul sau rangul pe care îl ocupă mediana în şirul ordonat se

detrmină cu ajutorul formulei (N+1)/2 (care nu este formula de definiŃie pentru med).

Când valorile constituie un număr fără soŃ, mediana va corespunde determinantei din

mijloc. Astfel, în seria valorilor: 4, 4, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 9, med = 7 pentru că 7 este valoarea

care împarte şirul ordonat exact în două. Formula (N + 1)/2 ne indică locul pe care se găseşte

mediana. În cazul nostru med este valoarea situată pe locul al 6- lea în şirul ordonat [(11 + 1)/2 =

6].

Tabelul 3.2. Calculul medianei în cazul datelor grupate

Interval xk f fc

24-26 25 1 51

21-23 22 3 50

18-20 19 4 47

15-17 16 10 43

12-14 13 16 33

9-11 10 9 17

6-8 7 5 8

3-5 4 3 3

i = 3 N = 51

66

Dacă valorile ordonate sunt în număr cu soŃ, mediana se va găsi la mijlocul şirului, între

două valori consecutive.

Fie datele ordonate: 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 8, 9; deci 10 valori. Mediana se va găsi pe locul

5,5 deoarece (N + 1)/2 este în cazul acesta (10 + 1/2) adică 5,5. Căutând în şirul dat valoarea

situată pe locul 5,5 constatăm că ea se găseşte între două valori consecutive:6 şi 7. În consecinŃă

vom face media celor două valori: med va fi egală cu 6,5.

Când datele sunt grupate ca în tabelul 3.2 localizăm mai întâi intervalul în care se găseşte

mediana luând ca reper N/2. În exemplul citat N/2 = 51/2 = 25,5 deci mediana se află în intervalul

(12 - 14) ale cărui limite exacte sunt 11,5 şi 14,5 (variabila fiind considerată continuă). Formula

care ne dă valoarea medianei este următoarea:

if

FN

lmedi

s

×−

+= 2

în care:

l este limita inferioară a intervalului reperat,

Fs este totalul frecvenŃelor situate sub l (în exemplul dat 3 + 5 + 9 = 17),

fi= frecvenŃa corespunzătoare intervalului localizat, iar N şi i sunt notaŃii cunoscute

În exemplul ales vom avea:

09,13316

175,255,11 =×

−+=med

Spre deosebire de medie, mediana prezintă avantajul de a nu fi afectată de variaŃiile

extreme ale seriei, fapt care o face potrivită pentru studiul distribuŃiilor asimetrice.


Luând ca şi punct de plecare formula de definiŃie a mediei descreŃi proprietăŃile


documentul:

Bibliografie 12 - Cohen_2001_Explaining Psychological Statistics - cap. 3.

Modul este valorea care se repetă mai des într-un şir de rezultate, adică valoarea care

prezintă frecvenŃa cea mai mare.

De exemplu, în seria de date 4, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 9, modul este 7, deoarece 7 este

valoarea cu frecvenŃa cea mai mare.

Când datele sunt grupate, modul este clasa care reuneşte cei mai mulŃi din subiecŃi, mai

67

precis - valoarea centarală a acestei clase. De exemplu, în tabelul 3.2., clasa care întruneşte

frecvenŃa maximă este 12 – 14, a cărei valoare centrală este 13.

După cum se vede, modul poate fi determinat prin simpla examinare a valorilor, fără să fie

necesare operaŃii de calcul. Ca indice al tendinŃei centrale, modul este foarte aproximativ şi se ia

în considerare mai ales la prima inspecŃie a datelor. În cazul distribuŃiilor normale modul,

mediana şi media coincid sau prezintă valori foarte apropiate.


Luând ca şi punct de plecare formula de definiŃie a mediei descreŃi proprietăŃile


documentul:

Bibliografie 12 Cohen_2001_Explaining Psychological Statistics - cap. 3.

3.2. DETERMINAREA INDICILOR DE DISPERSIE

Media, mediana şi modul caracterizează un singur aspect al distribuŃiei statistice: tendinŃa

generală a datelor. Este necesar să cunoaştem şi modul în care se repartizează diferite rezultate în

jurul "valorii centrale", adică organizarea interioară a distribuŃiei. De exemplu, două distribuŃii

statistice - cum sunt cele redate în figura 3.1. - pot avea aceeaşi medie, dar ele să fie totuşi foarte

diferite sub aspectul variabilităŃii, respectiv al omogenităŃii.

Figura 3.1.

Se pune deci problema de a găsi indicatori prin intermediul cărora se poate măsura

variaŃia sau împrăştierea datelor în jurul mediei. Aceşti indicatori sunt: dispersia sau varianŃa, şi

abaterea standard.Cu ajutorul lor se obŃin informaŃii asupra variabilităŃii grupului studiat.

Dispersia şi abaterea standard

Dispersia sau varianŃa se notează cu σ2 sau cu s2 şi are ca formulă de definiiŃie:

68

1

)( 222

−

−== ∑

N

mxsσ

în care (x-m) reprezintă abaterea fiecărei valori de la media calculată, iar N este efectivul grupei

de măsurări.

Abaterea standard sau abaterea tip - care se notează cu σ sau cu s - nu este altceva decât

rădăcina pătrată din valoarea dispersiei: 2σσ = Aşadar, pentru a determina abaterea standard

trebuie oricum să aflăm mai întâi dispersia σ2.

Indicele de dispersie cel mai exact şi mai des utilizat este de fapt abaterea standard, având

avantajul de a fi exprimat în aceleaşi unităŃi ca şi datele iniŃiale pe care le prelucrăm. De exemplu,

dacă studiul se bazează pe note, abaterea standard este exprimată tot în note, permiŃând să se

analizeze mai corect gradul de variabilitate al grupului.

Abaterea tip se foloseşte, de asemenea, în discutarea distribuŃiilor normale. Dispersia are

avantajul de a nu cuprinde radicalul în expresia ei algebrică şi astfel se pretează mai uşor la

calcule teoretice.

Dacă analizăm formula de definiŃie a dispersiei ne dăm seama că numai expresia de la

numărător, adică suma pătratelor abaterilor de la medie, ridică probleme mai dificile pentru

calcul. Vom numi pe scurt această expresie suma pătratelor.

Determinarea sumei pătratelor nu se face utilizând expresia de definiŃie Σ(x-m)2 deoarece

comportă operaŃii laborioase şi de cele mai multe ori cu numere zecimale. Transformând expresia

de definiŃie, se obŃine o formulă convenabilă de calcul:

N

Txmx

222)( −=− ∑∑

în care notaŃiile sunt deja cunoscute. Σx2 reprezintă totalul pătratelor celor N rezultate (valori)

care compun grupul iniŃial de date.

Formula de calcul a dispersiei devine astfel:

1

22

2

−

−=∑

N

N

Tx

σ

De notat că T2 şi Σx2 sunt valori cu totul diferite, ceea ce se poate verifica în tabelul 3.3.

În ceea ce priveşte determinarea disprsiei, având datele grupate, ne referim din nou la cele

două metode utilizate pentru calculul mediei.

Metoda de calcul ilustrată prin tabelul 3.3, ne-a condus la determinarea lui T prin

însumarea produselor fxx, ştiind că Σfxx'T. Ridicând acum la pătrat pe T şi împărŃind apoi cu N

(efectivul grupei), avem stabilit T2/N din formula de calcul a sumei pătratelor stabilită mai sus.

69

Ne rămâne să calculăm doar Σx2. Pentru aceasta la tabelul care a condus la determinarea lui T mai

adăugăm o coloană fxx2 în care vom înscrie produsele (fxx) x x (adică produsele fxx notate în

coloana precedentă se mai înmulŃesc o dată cu valorile x).

Pentru ilustrare să urmărim exemplul din tabelul 3.3.

Tabelul 3.3.

Note, x f fxx (fxx)xx

3 2 6 18

4 2 8 32

5 3 15 75

6 7 42 252

7 10 70 490

8 8 64 512

9 4 36 324

10 2 20 200

N = 38 T = 261 ∑x2 = 1903

Însumând produsele înscrise în coloana (f x x) x x sau, pe scurt fxx2, se obŃine Σx

2 şi în

felul acesta avem asigurate toate elementele necesare pentru determinare sumei pătratelor potrivit

formulei.

Exemplul ales constituie oarecum un caz particular, având ca interval de grupare i = 1.

Valorile centrale xk coincid cu valorile lui x. Aceasta este situaŃia seriilor de variaŃie mai mici,

când distanŃa dintre valorile extreme nu este mai mare şi permite o grupare mai simplă a datelor

(de pildă, în cazul notelor şcolare).

Când intervalul de grupare este mai mare decât 1 şi lucrăm cu valori centrale xk, produsele

vor fi fxxxxxk, adică fxxk2.

Făcând înlocuirile necesare în exemplul dat vom avea:

4,11038

681211903)( 2 =−=−∑ mx

Pentru a determina dispersia sau varianŃa, împărŃim rezultatul obŃinut la N - 1.

337

4,1102 ==σ

În continuare extragem rădăcina pătrată din σ2 sau s2 şi obŃinem abaterea tip: 7,13 ==σ

Se poate observa că pentru determinarea dispersiei în tabelul de calcul utilizat la medie se

adaugă doar încă o coloană fxx2. Pentru uşurarea caculelor trebuie utilizate tabele matematice

uzuale, care ne dau n2 şi n pentru orice numere până la 10.000.

70

În încheiere sunt necesare două precizări esenŃiale:

● În prezent, determinarea indicilor statistici se face cu ajutorul calculatorului, care preia

munca de rutină a cercetătorului. Acesta din urmă decide însă ce indici va calcula, ce tabele şi

grafice sunt necesare în funcŃie de natura datelor, va întrevedea forma distribuŃiei şi obiectivele

cercetării. Programele informatice aplicate vor sugera modul în care trebuie pregătit şi organizat

materialul brut pentru prelucrarea statistică; psihologul - cercetător stăpâneşte datele de intrare şi

"citeşte" datele de ieşire pe care le interpretează.

● Datele numerice sunt culese pe loturi sau grupuri extrase dintr-o colectivitate mai

largă numită populaŃie. Elementele unui lot sau grup trebuie alese după regulile selecŃiei aleatoare

pentru a putea formula concluzii valabile. Notăm indicii obŃinuŃi pe eşantion cu m şi respectiv cu

σ


Cum va afecta prezenŃa valorilor extreme valoarea abaterii standard? Luând ca şi

punct de plecare formula de definiŃie a mediei descrieŃi proprietăŃile statisticile ale

mediei. Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER documentul:


3.3. SEMNIFICAłIA ABATERII STANDARD

Distingem: σ abaterea standard în populaŃie; σ abaterea standard obŃinută pe o colecŃie de

date (eşantion dintr-o populaŃie).

Distingem, de asemenea, variabilitatea inter-individuală (între indivizi) şi variabilitatea

intraindividuală (pentru acelaşi individ). De exemplu, distribuŃia CI pe o colectivitate reflectă

varianŃa inter iar distribuŃia timpilor de reacŃie la un singur individ arată varianŃa intra.

Fenomenul variabilităŃii inter şi intra este atât de obişnuit şi nu ne mai întrebăm asupra cauzei sau

sursei deoarece se îmbină aici mai multe surse.

Abaterea standard poate fi luată ca unitate de măsură pe abscisa unui poligon sau a unei

curbe de frecvenŃă, în cazul unei histograme experimentale simetrice

Dorim deci, să luăm abscisa în unităŃi σ . Pentru aceasta pornim de la medie în dreapta şi

în stânga. Adăugăm 1σ =5 la m =25 şi obŃinem 30. DistanŃa dintre 25 şi 30 este de 1σ , ea are o

întindere de 5 unităŃi brute. La fel este situat 35 la distanŃa de +2σ deasupra mediei şi-i

71

corespunde o întindere în unităŃi brute de 10. Mai adăugăm 1σ la 35 şi obŃinem 40; observăm că

distanŃa totală între m şi 40 este de +3σ Într-o distribuŃie simetrică ideală, aproximativ 3σ

acoperă distanŃa între m şi cota cea mai mare a distribuŃiei.

În acelaşi fel procedăm în partea stângă, adică sub medie. Scădem succesiv 5 din 25, şi

apoi 5 din 20, şi 5 din 15, adică întâi -1σ apoi -2σ şi -3σ . Deci într-o distribuŃie simetrică

tipică există numai aproximativ 3σ deasupra mediei şi -3σ sub medie, ceea ce putem scrie

±3σ . Înseamnă că amplitudinea sau întinderea variaŃiei - notată cu V - este de aproximativ 6σ

sau că abaterea standard este a şasea parte din V. Abaterea standard devine o unitate de măsură

pentru întinderea variaŃiei. RelaŃia arătată se verifică pe măsură ce N creşte (de exemplu la N =

50, raportul V/σ este de cca 4,5, la N = 90, raportul devine 5 etc).

Să reŃinem două idei:

• σ măsoară distanŃa la care se află o cotă oarecare în raport cu m ,

• σ devine unitate de măsură pentru V.

În practică, este necesară utilizarea unor registre diferite de variaŃie. De exemplu în cazul

inteligenŃei se operează în mod curent cu registrul 70-140, într-o probă de memorie se obŃin

valori între 2-12, în cazul măsurării timpului de reacŃie se înregistrează fracŃiuni de secundă. Se

pune problema comparării şi combinării acestor date heterogene. SoluŃia este oferită de cotele z.


CreaŃi seturi de date în care media să aibă aceeaşi valoare dar abaterea standard să

difere. Luând ca şi punct de plecare formula de definiŃie a mediei descrieŃi

proprietăŃile statistice ale mediei. Pentru aprofundarea subiectului vezi în

READER documentul:


Cote z

O distanŃă, un interval dat în cote brute poate fi exprimat în unităŃi σ , împărŃind distanŃa

respectivă (x- m ) cu σ . În felul acesta avem un punct de referinŃă zero. Luând σ drept unitate

trecem de la cotele brute x la cote transformate z. Această nouă variabilă z se numeşte variabilă

standardizată.

Cota z: o valoare care ne arată cât se distanŃează, în unităŃi σ , o cotă brută de media

distribuŃiei respective.

72

Formula de trecere de la variabila brută x la variabila normată sau standardizată z este

următoarea:

σmx

z−

=

Într-o distribuŃie tipic normală, în care există trei abateri standard deasupra mediei şi trei

dedesubt, cea mai mare cotă z pe care o putem obŃine este + 3, iar cea mai mică - 3. Amplitudinea

cotelor z este între + 3 şi - 3 trecând evident prin zero.

Exemplu:

Avem un test de inteligenŃă şi altul de aptitudine mecanică. Rezultatul final condensat

este:

Tabelul 3.5.

m σ

Aptitudinea mecanică 100 10

InteligenŃă 60 6

Transpunerea cotelor brute x în cote z permite compararea lor directă. Cu ajutorul cotelor

z avem abaterea unei valori de la medie în termeni de unităŃi σ . Odată cu acestea, variabile

diferite sunt aduse la un numitor comun, fiind exprimate în aceleaşi unităŃi, devin deci

comparabile.

Media şi abaterea standard servesc la interpretarea datelor; semnificaŃia lor se stabileşte în

cadrul unor raŃionamente bine precizate.


LuaŃi un set de date, calculaŃi media şi abaterea standard a distribuŃiei. Utilizând

aceste informaŃii transformaŃi fiecare valoare brută în cote standard z. Ce puteŃi

spune despre noua distribuŃie? Dar despre media şi abaterea standard a noi

distribuŃii? Luând ca şi punct de plecare formula de definiŃie a mediei descrieŃi

proprietăŃile statistice ale mediei. Pentru aprofundarea subiectului vezi în

READER documentul:

Bibliografie13.pdf - Cohen_2001_Explaining Psychological Statistics - cap. 4.

În încheiere trebuie să precizăm că valorile caracteristice studiate ),,( σmedm nu se

determină pentru orice distribuŃie statistică. Dacă distribuŃia rezultatelor este normală sau aproape

73

normală, se deterină media, dispersia şi abaterea standard; dacă distribuŃia este asimetrică, se

determină mediana. În cazul distribuŃiilor particulare, în formă de i sau j de exemplu, este bine să

ne mulŃumim cu un grafic (Fraisse, 1963) şi să determinăm modul, respectiv frecvenŃa.

3.4. FRECVENłA

Alături de medie şi abaterea standard, un indice statistic adesea utilizat este frecvenŃa.

Într-o colecŃie de date, fiecare element fie că prezintă o caracteristică A, fie că nu. Notăm cu N

efectivul total al unui grup şi cu n numărul de elemente care prezintă caracteristica A. FrecvenŃa

caracteristicii A în lotul studiat este n din N sau n/N, care se mai numeşte şi frecvenŃă relativă.

Se vorbeşte, de pildă, de frecvenŃa accidentelor de circulaŃie, clasificându-le după diferite

criterii, sau de frecvenŃa muncitorilor accidentaŃi într-o uzină ş.a.m.d. De asemenea, când se

aplică un test se vorbeşte de frecvenŃa persoanelor care au obŃinut un anumit rezultat, o cotă

determinată.

Procentajele se obŃin plecând de la frecvenŃe conform formului:

n/N x 100.

Exemplu (după Faverge):

Într-o statistică asupra erorilor de la casierie, s-au observat 134 erori în plus şi 289 erori în

minus. FrecvenŃa f a erorilor în plus este:

f = 134/423 = 0,32; (423 = 134 + 289).

De reŃinut: distincŃia dintre frecvenŃe absolute sau efective - notate, de regulă, cu n - şi

frecvenŃe relative sau proporŃii, notate cu f. În exemplul de mai sus se poate urmări modul de

trecere de la frecvenŃa absolută la cea relativă.

Rezumat

Caracterizarea datelor cuantificate prin scale de interval se realizează prin intermediul

unui set de indici descriptivi încadraŃi în două categorii: indicii tendinŃei centrale, respectiv ai

variabilităŃii. În prima categorie sunt incluşi: media, mediana, respectiv modul. În a doua

categorie se pot menŃiona: dispersia (varianŃa) şi abaterea standard. Cotele z permit exprimarea

datelor în funcŃie de medie şi abaterea standard şi asigură cuantificarea în unităŃi standard. În

cazul scalelor nominale sau ordinale se utilizează ca indice descriptiv frecvenŃa.

74


Tema 3: Media va fi cea mai afectată de prezenŃa valorilor extreme, la mijloc se va situa mediana

şi în partea opusă modul.

Tema 4: Ne gândim la faptul că abaterea stabdard se calculează ca şi abatere de la medie.

Tema 6: Forma nu se va schimba, media va fi 0 şi abaterea standard va fi 1.



Faverge, J.M. (1965). Méthodes statistiques en psychologie appliquée. t.I Paris, P.U.F.







York, Appleton.

75

Modulul 4

INFERENłA STATISTICĂ

Scopul modului: Familiarizarea studentului cu demersul de inferenŃă statistică în contextul a

două tipuri de designuri de cercetare.


În acest capitol vom analiza principiile inferenŃei statistice şi aplicaŃiile acestora în

demersul de cercetare psihologică. Vom prezenta mai întâi principalele „ingredinte” ale

demersului inferenŃial, conceptele cheie fiind cele de distribuŃie normală, ipoteze statistice şi test

statistic. Vom prezenta aspectele conceptuale cât şi aspecte computaŃionale.

În cele din urmă vom extinde raŃionamentul utilizat pentru compararea a două medii şi la

situaŃiile în care măsurarea a fost efectuată pe o scală nominală, adică la situaŃi în care vrem să

estimăm frecvenŃe în populaŃie, având ca punct de plecare frecvenŃele eşantionului.

4.1. PROPRIETĂłILE DISTRIBUłIEI NORMALE

După cum s-a arătat, datele obŃinute în cursul unui experiment, a unei observaŃii

sistematice sau anchete, constituie un eşantion pe care îl considerăm extras dintr-o “colectivitate”

mai largă sau populaŃie. În final, extrapolăm de la eşantion la populaŃie, extindem concluziile

asupra întregii colectivităŃi vizate prin cercetare.

Să luăm câteva exemple:

1o. Ne propunem să determinăm, pe baza unor metode precizate, volumul vocabularului la

copiii de 5 ani. Prin enunŃul ei, sarcina sau problema stabileşte populaŃia pe care o avem în

vedere: copiii de 5 ani. Ancheta noastră nu poate cuprinde în mod practic decât o subcolectivitate

limitată, un eşantion de populaŃie, în care un număr de N copii sunt aleşi la întâmplare.

Înregistrările făcute pe acest lot stabilesc un volum al vocabularului să zicem de 2024 de cuvinte.

Un alt cercetător, propunându-şi aceeaşi problemă, ajunge la o cifră uşor diferită, să zicem 1936

de cuvinte. Repetând procedura, un al treilea cercetător găseşte 2000 de cuvinte.

• să enumeraŃi proprietăŃile distribuŃiei normale • să interpretaŃi semnificaŃia mediilor şi a frecvenŃelor • să explicaŃi raŃionamentul ipotezei nule • să derulaŃi testarea ipotezei nule în cazul eşantioanelor

independente • să derulaŃi testarea ipotezei nule în cazul eşantioanelor perechi

76

2o. CerinŃe de ordin practic ne impun determinarea procentului tulburărilor de vorbire în

clasele I-II, pentru a aproxima schema de organizare a reŃelei logopedice.

Determinările efectuate pe câteva eşantioane ne evidenŃiază un procent de circa 12-13 %.

Se ridică întrebarea dacă această frecvenŃă caracterizează populaŃia şcolară din clasele

menŃionate.

3o. Pentru organizarea reŃelei de învăŃământ special se ridică problema estimării

proporŃiei de deficienŃi mintali pentru palierul de vârstă 6-7 ani. Determinările arată un procent de

circa 2%, dacă se consideră ca prag psihometric al debilităŃii mintale IQ = 70. Dacă se fixează un

prag mai sever, evident procentul va fi mai mare.

Aceste diferenŃe de la un eşantion la altul se datoresc hazardului şi se numesc fluctuaŃii de

eşantionare. SituaŃia este identică şi în alte condiŃii. CompoziŃia eşantioanelor prezintă variaŃii,

diferenŃe întâmplătoare în diferite studii pe aceeaşi populaŃie. Dacă vom lua de pildă, şase clase

paralele de elevi dintr-o şcoală şi le vom supune aceleiaşi probe vom constata diferenŃe sau

fluctuaŃii în rezultatele obŃinute de la o clasă la alta. Este vorba despre fluctuŃii de eşantionaj

datorate factorilor aleatori. Un grup natural intact, luat în compoziŃia sa dată, constituie un

eşantion la întâmplare, dacă nu au intervenit factori de selecŃie controlaŃi de noi.


Să presupunem că într-o populaŃie avem patru valori 1, 2, 3 şi 4. Cum va arăta

distribuŃia mediilor dacă eşantioanele selectate vor avea N=2; dar dacă N=3?


statistice ale mediei. Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER

documentul:


Prelucrarea statistică, aşa cum am văzut, reduce datele brute la câteva valori caracteristice:

frecvenŃe sau procente, medii, abateri standard etc. Se pune întrebarea: în ce măsură datele

obŃinute sunt relevante pentru populaŃie. Această operaŃie se numeşte inferenŃă statistică.

Datele obŃinute asupra eşantionului se apropie de indicii adevăraŃi ai populaŃiei, această

apropiere sau aproximaŃie fiind cu atât mai mare cu cât volumul eşantionului N este mai mare.

Practic, nu reuşim să determinăm exact indicii caracteristici ai populaŃiei. Indicii

eşantionului constituie estimări ale parametrilor populaŃiei. În exemplul ales mai sus, volumul

mediu m – stabilit pe baza studierii grupului de copii – reprezintă o estimare a mediei adevărate a

colectivităŃii generale. Întrucât nu se pot cerceta toŃi copiii de 5 ani ne bazăm în afirmaŃiile

77

noastre pe datele asupra eşantionului cercetat. Luând ca bază indicii eşantionului, extrapolându-i

deci la populaŃie, comitem o anumită eroare, a cărei valoare probabilă trebuie să fie, evident, cât

mai mică.

În felul acesta, în legătură cu indicii stabiliŃi asupra eşantionului – medii sau frecvenŃe –

se pune problema erorii probabile pe care o comitem bazându-ne pe ei în extrapolarea la

populaŃie.

RaŃionamentul se întemeiază pe proprietăŃile distribuŃiei normale, schiŃate deja în capitolul

precedent în legătură cu semnificaŃia abaterii standard. În psihologie, ca şi în alte domenii,

modelul distribuŃiei normale este un model privilegiat, pentru că îl regăsim în numeroase situaŃii.

S-a stabilit că ±2σ, mai exact ±1,96σ, în raport cu media acoperă 95% din rezultate

(elemente). Cu alte cuvinte, 95% din elemente cad în intervalul m ± 1,96σ, iar 5% cad în afara

acestui interval. Procentul de 5% se compune din 2,5%, respectiv 2,5% de o parte şi de alta a

mediei spre extremităŃile distribuŃiei. De asemena, s-a stabilit că 99% din rezultate (elemente)

sunt cuprinse în intervalul m ± 2,58σ , în timp ce 1% (0,5% + 0,5%) din elemente sunt exterioare

acestui interval. (Fig. 4.1.).

Figura 4.1. ProprietăŃile distribuŃiei normale

Pentru a evita o anumită variabilitate a situaŃiilor se introduce o distribuŃie – standard.

Variabila brută x se înlocuieşte cu variabila normată z pe baza formulei de transformare deja

amintite:

σmx

z−

= ,

prin care se împarte fiecare abatere de la medie (x – m) cu abaterea standard σ. GraŃie

transformării amintite, orice distribuŃie normală, are media egală cu zero şi varianŃa egală cu 1.

Pentru această ultimă distribuŃie s-a întocmit un tabel, care permite să avem proporŃia de

elemente pentru care variabila este exterioară unui interval oarecare centrat pe medie.

78

Este vorba de tabelul legii normale reduse , care ne permite să vorbim în cele din urmă în

limbajul şanselor, al probabilităŃilor. Variabila redusă | z | prezintă de regulă valori între 0 şi 3,00

(cu două zecimale). Figura 4.2 redă un exemplu pentru | z | = 1,00. Variabila iniŃială x este

înlocuită cu variabila standardizată z, având m = 0. Din punctele z, respectiv - z, ridicăm

ordonatele corespunzătoare, care indică punctele de inflexiune ale curbei şi haşurăm spre cele

două extremităŃi suprafaŃa exterioară benzii cuprinse între cele două ordonate (Fig. 4.2).

Pentru | z | = 1,00 corespunde o valoare de 0,317, ceea ce înseamnă că pentru un element

extras la întâmplare din mulŃime există 317 şanse dintr-o mie ca acesta să cadă în una din

suprafeŃele haşurate – într-o parte sau alta- deci să-i corespundă o valoare | z | >1,00. ReŃinem în

continuare două repere: pentru | z | =1,96 corespunde 0,05 , iar pentru | z | = 2,58 , valoarea

0,01.

Fig. 4.2.

Cu alte cuvinte, există 5 şanse din 100 ca unui element considerat la întâmplare din mulŃime să-i

corespundă o valoare | z | > 1,96, după cum există o şansă din 100 ca | z | să fie mai mare decât

2,58. De aceste două repere, frecvent utilizate, se leagă deci şanse sau probabilităŃi precizate: 5%,

respectiv 1%.

Rezumând: într-o distribuŃie normală standard avem 95% din valorile z cuprinse între –

1,96 şi + 1,96; de asemenea avem 99% din valorile z cuprinse între –2,58 şi +2,58.

De aici se poate face pasul spre o distribuŃie normală oarecare având media m şi abaterea standard

σ. Întrucât variabila standardizată z s-a obŃinut – plecând de la variabila iniŃială x – graŃie

formulei:

σmx

z−

= ,

reiese că: a spune că z este cuprins între –1,96 şi +1,96 înseamnă a spune că

-1,96 < (x-m)/σ < 1,96

sau

(m – 1,96σ) < x < (m + 1,96σ),

ceea ce s-a enunŃat la început.

79

Cu alte cuvinte, există 95% din valorile x interioare intervalului :

[m – 1,96σ; m +1,96σ],

după cum există 99% din valorile x interioare intervalului:

[m – 2,58σ; m + 2,58σ].

AfirmaŃiile făcute anterior au devenit astfel propoziŃii motivate.


Care este relaŃia dintre distribuŃia mediilor selectate aleator şi distribuŃia normală?



documentul:


4.2. PROBLEME DE ESTIMARE

Aşa cum s-a arătat, marcăm indicii eşantionului cu o bară aşazată deasupra m , f ,σ , iar

parametrii populaŃiei îi notăm în mod obişnuit: m, f, σ. Pornind de la indicii eşantionului stabilim

cu o anumită probabilitate valoarea parametrilor. În mod obişnuit nu putem determina exact

valoarea parametrului, ci stabilim un interval în care se găseşte cu certitudine practică parametrul

respectiv. Cu cât acest interval este mai mic, cu atât informaŃia noastră asupra adevăratei valori în

populaŃie este mai precisă . Se cere deci o concentrare a masei de probabilitate într-o regiune

restrânsă. Intervalul menŃionat se numeşte interval de încredere.

4.2.1. SemnificaŃia unei medii

SemnificaŃia unei medii depinde pe de o parte de volumul eşantionului studiat (N), iar pe

de altă parte, de variabilitatea populaŃiei (σ) din care s-a extras grupul dat. Cu cât volumul datelor

creşte, cu atât media devine mai stabilă şi deci mai reprezentativă.

S-a numit eroarea standard a mediei cantitatea σ/ N care se notează cu E. Aceasta ne

oferă un etalon pentru a evalua eroarea ce o comitem luând drept bază media eşantionului m în

locul mediei adevărate m a colectivităŃii generale (pe care practic nu reuşim de cele mai multe ori

să o determinăm).

În relaŃia de mai sus σ reprezintă abaterea standard a colectivităŃii generale, care rămâne

aproape întotdeauna necunoscută, fiind înlocuită în calcule cu σ determinată pe baza datelor

80

eşantionului (când N este destul de mare).

Reluând tabelul din tabelul 3.4, avem:

N=51; 17,13=m ; 74,4=σ ;

Făcând înlocuirile:

66,051

74,4==E .

În mod curent nu ne putem aştepta să determinăm valori punctuale pentru parametrii

populaŃiei. În acest sens se stabilesc intervale. Pe baza erorii standard a mediei E se stabilesc

limitele între care se găseşte, cu o probabilitate dată adevărata valoare m a colectivităŃii generale.

Aceste limite se numesc limite de încredere, iar intervalul delimitat de ele este intervalul de

încredere. Întrucât mediile prezintă distribuŃie normală, se stabilesc drept limite de siguranŃă : m -

1,96E şi m +1,96E.

În exemplul menŃionat vom avea: L1 = 13,17 - (1,96 x 0,66) şi L2 = 13,17 + (1,96 x 0,66).

Efectuând înmulŃirile obŃinem: 13,17 +/- 1,29, adică 11,88 şi 14,46. Acestea sunt limitele între

care se găseşte aproape sigur (cu o probabilitate de 95%) adevărata medie m a colectivităŃii

generale.Afirmând că media adevărată se va găsi între 11,88 şi 14,46 riscăm totuşi să greşim în

5% din cazuri.

Se obişnuieşte să se noteze şi riscul pe care ni-l asumăm de a greşi făcând o aserŃiume sau

alta. Aceasta a căpătat denumirea de prag sau nivel de semnificaŃie. Astfel, intervalul ( m -1,96E;

m +1,96E) se numeşte interval de încredere la pragul de p = 0,05, ceea ce înseamnă că în 5% din

cazuri adevărata medie se află în afara intervalului ales. În practică, se ia adeseori pragul p =

0,01, ceea ce indică riscul de a greşi în 1% din cazuri. Limitele de încredere vor fi atunci L1= m -

2,58E şi L2= m +2,58E.


Care este relaŃia dintre volumul eşantionului şi mărimea intervalului de încredere

estimate? Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER documentul:


4.2.2. SemnificaŃia frecvenŃei

Transpunând noŃiunile prezentate anterior, putem spune că eroarea - tip a frecvenŃei este:

81

N

qpE

×=

şi că limitele de încredere, la pragul de p = 0,05vor fi:

(N

qpf

N

qpf

×+

×− 96,1;,961 . )

Practic, N fiind mai mare (>100), vom comite o eroare foarte mică înlocuind în calculul

limitelor de încredere pe p prin f , şi pe q prin 1- f. După înlocuire vom avea:

))1(

96,1,)1(

96,1(N

fff

N

fff

−×+

−×− .

Exemplu (după Faverge)

Să considerăm un exemplu.

Într-o statistică a erorilor de la casierie s-au observat 134 de erori în plus şi 289 de erori

în minus. FrecvenŃa f a erorilor în plus este:

32,0423

134==f (423 = 134 + 289).

Vom avea:

020,0423

)32,01(32,0)1(=

−=

−=

N

ffE .

La pragul de semnificaŃie de p = 0,05, limitele de încredere se obŃin calculând:

1,96 x 0,020 = 0,04.

Ele sunt:

0,32 + 0,04 = 0,36,

0,32 - 0,04 = 0,28.

Cu alte cuvinte, admiŃând că eşantionul nostru face parte din cele 95% pentru care

parametrii se situează în intervalul de încredere, putem afirma că procentajul erorilor în plus va fi

cuprins între 36% şi 28%.

4.3. SARCINI SAU PROBLEME DE COMPARAłIE

În chip frecvent intervin în cercetările psihologice probleme de comparaŃie. Astfel, se

compară între ele mediile obŃinute într-o experienŃă şi se pune întrebarea dacă diferenŃele

constatate sunt semnificative sau nu, se pot extinde la populaŃie sau nu.

82

Exemplu (după I. Radu):

Într-o experianŃă de instruire programată au fost cuprinse două clase paralele. La probele

de control date în post- test s-a constatat la clasa experimentală - cu un efectiv de 33 elevi - o

medie a notelor de 7,7, iar în clasa de control (N = 34), media la aceleaşi teste a fost de 6,7.

DiferenŃa dintre medii este 1,00. Se pune întrebarea dacă această diferenŃă este semnificativă,

dacă putem extrapola la populaŃie, ceea ce ne indică dacă metoda de instruire încercată este mai

bună decât cele curente.

Rezultatele unei investigaŃii pot să apară exprimate şi sub formă de frecvenŃe sau

proporŃii. În exemplul citat mai sus rezultatele experimentului ar putea fi exprimate şi în

frecvenŃe, indicând proporŃiile consemnate de răspunsuri corecte şi de răspunsuri greşite. Şi în

cazul acesta se pune întrebarea dacă diferenŃele constatate sunt semnificative sau nu. Răspunsul la

întrebarea pusă s-ar putea obŃine repetând experienŃa. Dacă rezultatele se menŃin statornice vom

putea conchide asupra semnificaŃiei lor. Cum experienŃele nu se pot repeta indefinit - procedeu de

altfel neeconomic - s-a conturat un mecanism logic prin care se infirmă ipoteza hazardului, notată

H0.

În condiŃiile experienŃei obişnuite ne-am putea mulŃumi cu diferenŃe între medii de 0,5 sau

0,7 ori 0,9 ş.a.m.d., după cum diferenŃe de 5%, 7% etc între frecvenŃe ar părea doveditoare.

Experimentul ştiinŃific nu poate face extrapolări la populaŃie bazate doar pe simpla

evaluare intuitivă. Întrebarea este: de la ce nivel (0,5 sau 0,7, respectiv 5%; 7%;...) diferenŃele pot

fi considerate semnificative?

În orice experienŃă studiem procesul dat în anumite condiŃii, într-un anumit context: la

lecŃie, la joc, în activităŃile practice, în condiŃii de laborator etc. Trebuie să admitem că, într-un fel

sau altul, întâmplarea poate interveni în desfăşurarea fenomenului cercetat prin condiŃii

neaşteptate, prin compoziŃia grupului, prin deosebiri în personalitatea profesorului etc. Datele

obŃinute sunt afectate în felul acesta de un element aleator (întâmplător). În consecinŃă, alături de

ipoteza specifică (Hs), ce stă la baza experienŃei respective şi care este o ipoteză psihologică sau

pedagogică se poate formula şi o altă ipoteză care să atribuie numai întâmplării tendinŃele sau

diferenŃele constatate. Aceasta din urmă este "ipoteza întâplării"sau ipoteza nulă (H0) şi se enunŃă

pentru toate cazurile în aceiaşi termeni. De notat că atât ipoteza nulă (H0) cât şi ipoteza

alternativă (Hs) se referă la populaŃie, nu la eşantioane ca atare.

83


Care este diferenŃa dintre ipotezele statistice şi ipotezele experimentale? Pentru

aprofundarea subiectului vezi în READER documentul:


Preocupat să dovedească în mod temeinic justeŃea ipotezei specifice, cercetătorul va

admite în mod provizoriu –în raŃionamentul său – ipoteza nulă şi va determina şansele

(probabilitatea) ca diferenŃele obŃinute în experiment să aibă loc numai pe baza " legilor

întâmplării" (care sunt legi de probabilitate bine studiate). Ştim că probabilitatea ia valori între 0

şi 1, iar transcrisă în procente – între 0 şi 100%.

Dacă probabilitatea obŃinerii diferenŃei date, în baza ipotezei nule, este foarte mică (de

pildă, mai mică decât 0,05 ceea ce se scrie p < 0,05), atunci respingem ipoteza hazardului şi

arătăm toată încrederea ipotezei specifice. Dacă însă, probabilitatea determinată în lumina

ipotezei nule este mai mare (de pildă, p > 0,10 putând merge până la 1), atunci nu ne putem

asuma riscul respingerii ipotezei nule şi vom considera diferenŃele efectiv obŃinute ca fiind încă

nesemnificative.

Prin urmare se acceptă ca semnificative acele rezultate care au şansele de a se produce

prin simpla întâmplare numai într-un număr mic de cazuri: sub 5% din cazuri, uneori sub 10%.

Şansele de a obŃine rezultatele respective prin simplul joc al factorilor aleatori se află în acest caz

sub 10%, respectiv 5% ( ceea ce se scrie p < 0,10 respectiv p < 0,05). Înseamnă că, acceptând

rezultatele unei experienŃe drept proba justeŃei ipotezei specifice, ne asumăm totodată riscul de a

greşi în mai puŃin de 10%, respectiv 5% din cazuri. Fiecărei aserŃiuni i se asociază astfel un prag

de semnificaŃie, care indică riscul de a greşi pe care ni-l asumăm.

Rezumând: mecanismul logic al ipotezei nule permite infimarea ipotezei hazardului şi

acceptarea în consecinŃă a ipotezei alternative (Hs). Ipoteza nulă şi ipoteza alternativă sunt

contradictorii; a respinge ipoteza nulă înseamnă a accepta ipoteza specifică. Dacă plasăm pe o

axă probabilităŃile amintite vom avea situaŃia din figura 4.3.

Respingând ipoteza nulă şi accepând existenŃa unui efect al variabilei independente – ceea

ce susŃine Hs - ne asumăm un risc de a greşi destul de mic: 5% respectiv 1%. Măsurarea acestui

risc, notată cu α, constituie pragul de semnificaŃie, care însoŃeşte fiecare aserŃiune.

1 0,05 0,01 p

|-------------------- . . . -----------------|------------------|------------------>

H0 nu se consideră infirmată | H0 se consideră infirmată

84

şi se suspendă decizia | şi se acceptă Hs

limita semnificativităŃii

Fig. 4.3

Se poate întâpla ca ipoteza nulă să nu fie infirmată, z cal fiind mai mic decât 1,96 (deci p

> 0,05). În cazul acesta nu se conchide că H0 ar fi validată, ci, pur şi simplu, că nu se poate

decide; intervine o zonă de suspendare a judecăŃii. Valoarea | z | care separă cele două zone - zona

de respingere a ipotezei nule şi zona de suspendare a judecăŃii - se numeşte valoare critică. Ea

corespunde valorii z cal având o probanbilitate asociată egală cu α. Riscul de a greşi α se poate

lua 10%, 5%, 1%. TradiŃia a acreditat pragul de p≤ 0,05 sau p≤ 0, 01. În funcŃie de cerinŃele

cercetării se alege pragul indicat.

De notat că ipoteza nulă nu poate fi niciodată acceptată; a nu se respinge H0 nu

echivalează cu acceptarea ei. În schimb, ipoteza specifică nu poate fi niciodată respinsă. Fiind o

ipoteză statistică imprecisă nu se poate calcula distribuŃia de eşantionaj sub ipoteza alternativă

(Abdi, 1987).


Care este diferenŃa dintre ipotezele statistice unidirecŃionale faŃă de cele

bidirecŃionale? Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER documentul:


Valorile cririce ale criteriului z, t, ş.a. au fost calculate pentru diferite praguri α fiind

prezentate sub formă de tabele ce urmează doar a fi consultate. Regula de decizie este precizată:

- dacă criteriul z, calculat pe eşantionul experimental este mai mare sau egal cu valoarea

critică (z critic), probabilitatea sa asociată este mai mică sau egală cu pragul α (se decide

respingerea H0);

- dacă criteriul z cal, calculat pe eşantionul experimental, este mai mic decât valoarea

critică (z critic), probabilitatea asociată este mai mare decât pragul α. În consecinŃă intervine

suspendarea judecăŃii: nu se va respinge nici accepta H0. În sens strict, se va decide de a nu se

decide ...(Abdi, 1987).

În probleme de comparaŃie statistică urmează să se facă disticŃia între eşantioane

independente şi eşantioane perechi.

O clasă de elevi, spre exemplu, poate fi considerată practic ca un eşantion la întâmplare

extras dintr-o colectivitate mai largă. Dacă se consideră o altă clasă, paralelă, în vederea unei

85

experienŃe determinate, atunci alegerea poate fi făcută în două feluri. Se pot alege în mod

independent cele două eşantioane: faptul că un element sau altul din primul eşantion a fost ales nu

are nici o influenŃă asupra alegerii elementelor din eşantionul al doilea. CompoziŃia celor două

grupe nu este reglementată pe baza unei probe prealabile; cele două clase sunt considerate în

compoziŃia lor stabilită prin " legile întâmplării". În acest caz este vorba despre eşantioane

independente.

Se poate proceda şi altfel. Se pot constitui eşantioane perechi. În cazul acesta, fiecare

element dintr-un eşantion corespunde unui element dintr-un alt eşantion (formează o pereche cu

el). De exemplu, pentru a compara două metode de instruire se constituie două grupe cu acelaşi

număr de elevi, astfel ca fiecărui elev dintr-o grupă să-i corespundă un elev din cealaltă grupă,

având acelaşi nivel de cunoştinŃe, eventual acelaşi C.I. În felul acesta, compoziŃia grupelor este

precizată pe baza unei probe anterioare, în virtutea căreia elementele celor două eşantioane nu se

determină la întâmplare. Fiecare individ dintr-o grupă are "corespondent” în grupa a doua, având

aceeaşi notă (sau acelaşi nivel) în proba preliminară. SituaŃia este identică şi în cazul când acelaşi

grup de subiecŃi este supus de două ori la probe diferite (de exemplu, înainte şi după acŃiunea

unui anumit factor experimental). Se obŃin atunci două grupe de măsurări efectuate pe aceiaşi

subiecŃi, care constituie perechi.

Prin urmare putem alege grupele de studiu în mod independent şi atunci este vorba de o

alegere la întâmplare a elementelor; sau putem asocia într-un anumit fel - pe baza unui criteriu

precis - elementele celor două eşantioane, două câte două, şi atunci compoziŃia lor este

determinată de regulă în virtutea unei probe prealabile: test de inteligenŃă, test de cunoştinŃe etc.

4.3.1. SemnificaŃia diferenŃei între două medii în cazul eşantioanelor independente

Probele de semnificaŃie diferă în funcŃie de două situaŃii:

●când numărul de măsurători (N) în fiecare eşantion este destul de mare (mai mare ca 30);

●când numărul de măsurări sau volumul eşantionului este mai mic dacât 30.

În experimentele cu caracter instructiv de la care am pornit N1= 33 şi N2 = 34, deci ne

aflăm în prima situaŃie.

Pentru a vedea dacă cele două medii constatate diferă semnificativ, facem raŃionamentul

care urmează.

Admitem pentru moment ipoteza nulă şi stabilim care este şansa de a fi verificată. Cu alte

cuvinte presupunem că diferenŃa între cele două medii 1m şi 2m se datoreşte întâmplării şi că nu

există diferenŃe reale între eşantioanele considerate. În limbaj statistic înseamnă că cele două

86

grupe constituie eşantioane extrase la întâmplare din aceeaşi populaŃie.

Pentru a testa ipoteza nulă se utilizează criteriul sau raportul:

2

22

1

21

21

NN

mmz

σσ+

−= ,

în care notaŃiile sunt deja cunoscute.

Calculând valoarea raportului de mai sus, notat cu | z |, ne vom referi la proprietăŃile

curbei normale schiŃând valorile calculate (z cal) în raport cu valorile critice (1,96 şi 2,58). Dacă

valoarea ce va corespunde indicelui z cal este mai mare decât 1,96, atunci diferenŃa între cele

două medii este semnificativă la pragul de p < 0,05, iar dacă z cal > 2,58, atunci diferenŃa este

semnificativă la pragul de p < 0,01. BineînŃeles, dacă vom avea z cal < 1,96, atunci ipoteza nulă

nu va fi infirmată, iar diferenŃa obŃinută în cadrul experienŃei nu va fi considerată concludentă

pentru a proba justeŃea ipotezei specifice (vom suspenda decizia).

În exemplul considerat trebuie să cunoaştem cu privire la fiecare grup m , N şi 2

σ .

;15,3;33;7,72111 === σNm

;5,3;34;7,62222 === σNm

Utilizând formula stabilită obŃinem:

33,2

34

5,3

33

15,3

7,67,7=

+

−.

Raportul găsit este mai are decât 1,96 şi mai mic decât 2,58, deci p < 0,05. Făcând un

calcul de interpolare se află p = 0,02; deci diferenŃa este net semnificativă, ipoteza nulă fiind

infirmată.

Când volumul datelor obŃinute în fiecare eşantion este mai mic (numărul de măsurări este

mai mic decât 30) se utilizează un procedeu întrucâtva diferit.

Ipoteza nulă se enunŃă la fel: presupunem că cele două grupe de date sunt două eşantioane

întâmplătoare ce provin din aceeşi colectivitate generală. Verificăm apoi şansa acestei ipoteze pe

baza criteriului t:

)11

(21

2

21

NNs

mmt

+

−= .

87

Pentru a obŃine o estimare a dispersiei colectivităŃii - care este notată în formulă cu s2 - se

combină datele celor două eşantioane:

2

)()(

21

22

212

−+

−+−=∑ ∑

NN

mxmxs

Formulele de la numărător ne sunt cunoscute de la calcularea dispersiei (sumei de pătrate

referitoare la cele două grupe), iar N1 şi N2 sunt efectivele celor două eşantioane.

Există un tabel special (întocmit de Student) în care figurează probabilităŃile raportului | t |

corespunzător numărului "gradelor de libertate" care depinde de volumul eşantioanelor (vezi

Anexa 1.1.). În cazul nostru numărul acesta - notat n - este:

n = N1 + N2 - 2.

Să luăm un exemplu.

În procesul învăŃării eşalonarea repetiŃiilor este mai productivă decât concentrarea lor.

Într-o experienŃă se ia câte o grupă formată fiecare din câte 10 subiecŃi şi se experimentează în

cele două situaŃii prevăzute: repetiŃii eşalonate sau concentrate în timp. Încă din prima perioadă

subiecŃii manifestă o diferenŃă. Vrem să ştim dacă ea este semnificativă (după P. Oleron).

Datele consemnate de autor sunt:

;3,131 =m ;101 =N ;1,82)( 21 =−∑ mx

;2,142 =m ;102 =N ;6,97)( 22 =−∑ mx

98,918

6,971,822=

+=s

63,0

10

1

10

198,9

3,132,14=

+

−=t

| t | fiind calculat, ne referim la tabelul distribuŃiei | t | întocmit de Student. Acest tabel prezintă o

coloană n sau v, care corespunde gradelor de libertate. În tabelul de mai sus n = 10 +10 - 2 = 18.

Căutăm în coloana n pe 18. După ce l-am fixat, mergem pe rândul respectiv şi căutăm valoarea

lui | t | la pragul de 0,05 şi 0,01 (probabilitatea o citim în prima linie de sus a tabelului unde găsim

de la dreapta spre stânga: 0,01; 0,02; 0,05; 0,10). În cazul nostru tabelul indică 2,10 pentru | t | la

pragul de 0,05 respectiv 2,88 la oragul de 0,01. Valoarea calculată în exemplul ales este 0,63,

deci este mult mai mică decât 2,10 căreia îi corespunde p = 0,05. Putem spune atunci că pentru | t

88

| = 0,63 avem p > 0,05. şi astfel ipoteza nulă nu este infirmată. Considerăm diferenŃa dintre medii

ca nesemnificativă, mai exact suspendăm decizia.

În general, dacă valoarea găsită prin calcul este mai mică decât valoarea | t | indicată în

tabel la pragul p = 0,05, atunci considerăm că ipoteza nulă nu este infirmată, iar diferenŃele

obŃinute în experienŃă ca nesemnificative. Dacă valoarea calculată de noi este mai mare decât

valoarea | t | la pragul 0,05, dar mai mică dacât valoarea lui | t | la pragul de 0,01, vom spune că

diferenŃa este semnificativă la pragul de 0.05. În sfârşit, dacă valoarea găsită de noi este mai mare

decât valoarea | t | indicată în tabel pentru p = 0,01, atunci vom spune că diferenŃa este

semnificativă la pragul de 0,01.

Observăm că respingerea ipotezei nule se face considerând un prag de semnificaŃie ales în

prealabil (cel mai riguros este p = 0,01). De reŃinut este faptul că ipoteza nulă nu se consideră

niciodată demonstrată; ea poate fi doar infirmată. Efectul admiterii sau respingerii ipotezei nule

se răsfrânge asupra ipotezei specifice. Neinfirmarea ipotezei nule pune sub semnul întrebării

ipoteza specifică, infirmarea ipotezei nule consolidează foarte mult ipoteza specifică. Cele două

ipoteze H0 şi Hs sunt, cum s-a spus, contradictorii.


Care este relaŃia dintre testul t şi demersul de estimare a intervalului de încredere a

diferenŃei dintre medii? Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER

documentul:


4.3.2. SemnificaŃia diferenŃei între două medii în cazul eşantioanelor perechi

Când elementele celor două eşantioane sunt asociate într-un anumit mod două câte două

(de exemplu, rezultatele înregistrate înainte şi după acŃiunea unui factor experimental), procedeul

cel mai simplu constă în a raŃiona asupra diferenŃelor pe care le prezintă fiecare pereche de date

asociate, corelate.

Să notăm cu x rezultatele din primul grup de măsurări (eşantion) şi cu x' valorile asociate

din eşantionul al doilea. DiferenŃa corespunzătoare fiecărei perechi de note x - x' o însemnăm cu

d. Se obŃin astfel patru coloane.

Exemplu:

Cu o grupă de 10 elevi s-a încercat la geografie, în decursul trimestrului II al anului

89

şcolar, o metodă nouă de învăŃare individuală, pe baza unor întrebări de control fixate pe

cartonaşe. S-au înregistrat notele elevilor la geografie la începutul experienŃei, adică la sfârşitul

trimestrului I şi apoi la încheierea trimestrului II. Vrem să ştim dacă metoda respectivă aduce o

îmbunătăŃire semnificativă a situaŃiei şcolare.

Pentru a determina acest lucru întocmim un tabel în care vom înscrie subiecŃii, rezultatele

obŃinute în cele două situaŃii şi vom calcula diferenŃele dintre ele (Tab.4.1.).

Se observă din tabel că avem diferenŃe nule, pozitive şi negative.

Formulăm ipoteza nulă, adică atribuim numai întâmplării diferenŃele constatate, Dacă s-ar

datora numai întâmplării, aceste diferenŃe ar fluctua în jurul lui 0 într-un sens sau altul, iar media

lor ar fi egală cu zero md= 0 (cu md am notat media diferenŃelor).

Vom însuma algebric coloana d (Ńinând deci seama de semne) şi vom afla

∑d = T. Apoi, făcând raportul T/N, vom afla media diferenŃelor md.

Tabelul 4.1

SubiecŃi

Note trim. II

x`

Note trim. I

x

d

d2

A 8 6 +2 4

B 7 5 +2 4

C 5 5 0 0

D 6 4 +2 4

E 5 6 -1 1

F 6 4 +2 4

G 6 5 +1 1

H 5 4 +1 1

I 4 6 -2 4

K 7 5 +2 4

N=10 Σd = +9 Σd2 = 27

În exemplul ales, md = T/N = 0,09, deci md diferă de zero; nu ştim dacă diferenŃa aceasta

este suficient de mare pentru a putea fi considerată semnificativă sau nu.

Se utilizează criteriul:

90

N

mt

d

d

σ=

în care cunoaştem dm şi N, dar nu cunoaştem dσ (abaterea standard a diferenŃelor).

Tratăm diferenŃele aşa cum am considerat înainte datele brute.

Calculăm mai întâi dispersia diferenŃelor:

1

22

2

−

−=∑

N

N

Td

dσ

şi

2dd σσ =

În exemplul ales adăugăm în tabel o coloană d2, pe care însumând-o obŃinem Σd2=27.

Făcând înlocuirile:

1,29

10/81272=

−=dσ

de unde

4,11,2 ==dσ

Deci

0,2

10

4,19,0==t

Căutăm în Anexa 1.1. | t | Ńinând seama de faptul că în acest caz numărul gradelor de

libertate este N - 1 (şi nu N1+N2- 2, ca în primul caz).

În exemplul de mai sus, N - 1 = 9. Căutând în tabel găsim pentu 9 grade de libertae,la

pragul de p = 0,05 cifra 2,26. Valoarea calculată de noi este inferioară acestei cifre. Înseamnă că

nu s-a demnostrat falsitatea ipotezei nule şi, în felul acesta nu se poate spune că rezultatele

experienŃei sunt semnificative.


Care sunt avantajele statistice al unui design cu masurători repetate faŃă de unul cu

eşantioane independente? Pentru aprofundarea subiectului vezi în READER

documentul:

91

Bibliografie 16.pdf - Cohen_2001_Explaining Psychological Statistics - cap. 7 &

11.

Când N este destul de mare (>60) putem raporta valoarea găsită prin calcul la valorile z

(1,96 şi 2,58) fără să mai facem apel la Tabelul lui Student.

Trebuie reamintit în încheiere că atât raportul | z | cât şi criteriul | t | presupun drept

condiŃie aspectul normal al distribuŃiilor supuse comparaŃiei.

Rezumat

În cercetarea psihologică modelul consacrat este cel al investigării la nivelul eşantioanelor

urmat de extrapolarea la nivelul populaŃiei, proces denumit inferenŃă. În cadrul inferenŃei

statistice se disting două tipuri de probleme: probleme de estimare, respectiv probleme de

comparaŃie. Problemele de estimare, permit pe baza unui indice obŃinut la nivelul eşantionului

estimarea cu o anumită probabilitate a intervalului în care se află parametrul pentru populaŃie. În

problemele de comparaŃie pe baza unor teste de semnificaŃie adaptate situaŃiei concrete se

determină probabilitatea ipotezei nule (pragul de semnificaŃie). În cazul eşantioanelor

independente se folosesc două teste în funcŃie de volumul eşantionului; pentru eşantioane cu

efective mai mari de 30 de subiecŃi se utilizează testul z, iar pentru eşantioane cu un volum sub

30 de subiecŃi testul t. În cazul eşantioanelor perechi se foloseşte testul t.


Tema 1: Vom observa că distribuŃia se îngustează, valorile sunt din ce în ce mai grupate în jurul

mediei.

Tema 2: La valori destul de mari, distribuŃia mediilor va tinde să aproximeze o distribuŃie

normală.

Tema 3: Cu cât creşte volumul eşantionului cu atât este mai redus intervalul estimat (în condiŃiile

în care restul problemei nu se schimbă).

Tema 4: Vezi modulul 1 piramida inferenŃei ştiinŃifice.

92

Tema 6: Estimarea intervalului de încredere poate completa demersul clasic de testare a ipotezei

nule.

Tema 7: Permite punerea în evidenŃă a unor efecte mai mici.

Lucrare de evaluare

ElaboraŃi un set de date (N=40) astfel încât scorurile subiecŃilor să varieze pe o scală numerică

de la 1 la 10.

a). ÎmpărŃiŃi subiecŃii în două grupe (n1=n2=20) astfel încât diferenŃa dintre mediile celor două

loturi rezultate să fie cea mai mare posibilă. CalculaŃi testul t pentru această situaŃie şi

interpretaŃi răspunsul.

b). ReîmpărŃiŃi lotul iniŃial în două grupe (n1=n2=20) astfel încât diferenŃa dintre medii să fie

minimă (astfel încât abaterea standard să fie aprox. egală celei de la punctul a). CalculaŃi testul t

pentru această situaŃie şi interpretaŃi răspunsul.

c). InterpretaŃi cele observate la punctele a şi b din perspectiva succesului în infirmarea ipotezei

nule.

d). În mod similar exemplului prezentat elaboraŃi două situaŃii de simulare care vor pune în

evidenŃă importanŃa volumului eşantionului în infirmarea ipotezei nule.

e). ElaboraŃi încă două situaŃii pentru a pune în evidenŃă rolul variabilităŃii intra-grup în acest

process.

Pentru fiecare subpunct se va acorda o notă de la 1 la 10. Pentru obŃinerea notei finale

vom calcula media ponderată a celor cinci note, ponderea punctului a). fiind de 15%, a punctului

b). de 15%, a punctului c). de 10%, iar ponderea punctelor d şi e fiind de câte 30%.

Calitatea soluŃiilor oferite de dvs. la sarcinile de evaluare şi implicit, şansele obŃinerii

punctajului maxim, sporesc sensibil dacă înaintea rezolvării lor parcurgeŃi:




Abdi H. (1987). Introduction ou traitemant statistique des données expérimentale, Grenoble:

Presses Universitaire de Grenoble.

93









York, Appleton

94

ANEXE

3.1. Bibliografia completă a cursului

Abdi H. (1987). Introduction ou traitemant statistique des données expérimentale, Grenoble:


Chalmers Alan (1999) What is this thing called science? Hackett Publishing Company, Inc.

Indianapolis.


Derry Gregory (1999) What Science Is and How It Works. Princeton Univerity Press, New Jersey.


Heiman, G., W., (2001) Understanding Research Methods and Statistics: an integrated

approach. Houghton Mifflin Company, Boston.

http://www.lse.ac.uk/collections/lakatos/scienceAndPseudoscience.htm



Lakatos Imre (1973) Science and Pseudoscience. Presses Universitaire de Grenoble.





York, Appleton

Stanovich Keith (2001) How to think straight about psychology. Allyn & Bacon, Boston

Stevens, S.S. (1951). Matematics, measurement, and psychopsysics. În Handbook of

experimental psychology, ( ed. S.S. Stevens), New York, Wiley.

Wynn M. Charles and Wiggins W. Arthur (2001) Quantum leaps: Where Real Science Ends ...

and Pseudoscience Begins. Joseph Henry Press Washington, D.C.

95

3.2.Glosar

"Moartea experimentală" - "pierderea" unor subiecŃi pe parcursul deşfăşurării experimentului,

datorită oboselii, lipsei de motivaŃie etc. Abatere standard – măsură a dispersiei unei colecŃii de valori Analiza datelor - procesul de căutare şi sumarizare a datelor cu scopul de a extrage informaŃia

relevantă şi de a elabora concluzii pe baza acesteia Analiza de varianŃă (ANOVA) – colecŃie de modele statistice şi procedurile asociate acestora, în

care varianŃa observată este divizată în componente corespunzătoare diferitelor variabile

explicatorii. Scopul analizei de varianŃă (ANOVA) este de a testa semnificativitatea

diferenŃelor între medii prin compararea (analiza) varianŃelor Amplitudine – diferenŃa dintre scorul cel mai mare şi scorul cel mai mic

AutoobservaŃia – observaŃia aplicată asupra propriei persoane, ceea ce înseamnă nu numai

(introspecŃia) cunoaşterea gândurilor, sentimentelor şi aspiraŃiilor intime, ci şi cunoaşterea prin

activitatea proprie, din succese şi eşecuri, din actele relaŃiilor cu semenii, din încercările vieŃii

etc.

Cercetare – activitate umană intelectuală bazată pe investigarea într-un anumit domeniu.

Principalele scopuri ale cerecetării aplicate sunt descoperirea, interpretarea şi dezvoltarea unor

metode şi sisteme menite să genereze cunoaştere într-o varietate de domenii ştiinŃifice.

Cercetarea poate utiliza metoda ştiinŃifică, dar nu în mod obligatoriu. Aceasta oferă informaŃii

ştiinŃifice şi teorii explicative ale universului care ne înconjoară.

Chestionar – instrument de cercetare alcătuit dintr-o serie de întrebări şi alte componente menite să

culeagă informaŃii de la respondenŃi

Coeficient de corelaŃie – indică puterea şi direcŃia unei relaŃii liniare între două variabile aleatoare Coeficientul de concordanŃă K (Cohen) – verifică fidelitatea evaluării unor comportamente

realizate prin intermediul unei grile de observaŃie

ColecŃie de date - un fragment reprezentativ din mulŃimea datelor sau măsurătorilor posibile. Cote standard z – scorul standard indică cu câte abateri standard o observaŃie este deasupra sau sub

medie

CovarianŃă – măsură care indică cât de mult două variabile se modifică împreună Curba normală – reprezentarea grafică a unei distribuŃii normale, având media 0 şi varianŃa 1 Date – măsurătorile răspunsurilor la anumite nivele date ale factorilor de interes

Degradarea instrumentelor de măsură - între două sau mai multe măsurări repetate, validitatea

instrumentului de măsurare scade

96

Design experimental – design-ul colectării tuturor informaŃiilor unde varianŃa este prezentă,

indiferent de controlul total sau parŃial al experimentatorului

DistribuŃia normală - valorile efectivelor situate de o parte şi de alta a clasei cu efectivul maxim

sunt egale sau diferă destul de puŃin între ele

DistribuŃia simetrică - sinonim al distribuŃiei normale Efectul compensării - efortul compensatoriu pe care îl pot manifesta membrii grupului de control

simŃindu-se frustraŃi că nu fac parte din grupul experimental.

Efectul de maturare - diferenŃele dintre două măsurări repetate ale aceloraşi subiecŃi se pot datora

maturării ce a avut loc pe parcursul experimentului, nu manipulării experimentale.

Efectul difuziunii - răspândirea efectului manipulării de la grupul experimental la cel de control. Efectul resemnării - subiecŃii din grupul de control pot obŃine rezultate mai slabe datorită

demotivării ce o resimt ca urmare a excluderii lor din grupul experimental.

Efectul testării repetate - diferenŃele de scoruri dintre mai multe măsurări succesive se pot datora

administrării repetate a aceluiaşi test

Eroarea standard a mediei – reprezintă abaterea standard teoretică a tuturor mediilor eşantioanelor

de mărime n extrase dintr-o populaŃie şi depinde de varianŃa populaŃiei (sigma), cât şi de

mărimea eşantionului (n)

Experiment – studiu manipulativ care implică aplicarea uneia sau a mai multor intervenŃii în

condiŃii controlate. Unde este posibil, intervenŃia este atribuită aleator eşantioanelor, iar

efectele observate sunt comparate cu cele ale grupelor de control

Grade de libertate – numărul de piese de informaŃie independente necesare măsurării componenŃei

varianŃei, extrasă din totalul numărului de piese care contribuie la această varianŃă

Grilă de observaŃie - o listă de rubrici care să ofere cadrul de clasificare a datelor brute.

Indicii tendinŃei centrale – se referă la măsura valorii de mijloc a setului de date

Ipoteza nulă (H0) – ipoteza testabilă statistic care asumă că nu există un patern în datele testate, iar

diferenŃe obŃinute se datorează aleatorului . Ipoteza nulă este testată în statistică pentru a

determina în ce măsură datele justifică investigarea unei ipoteze alternative.

Ipoteză specifică (Hs) – Ipoteza care descrie modelul statistic ce urmează a fi testat

Măsurare - operaŃie prin care se atribuie numere datelor discrete sau continue ce urmează a fi evaluate.

Media – reprezintă suma scorurilor impărŃită la numărul acestora

Mediana – reprezintă numărul care separă jumătatea superioară a eşantionului, a populaŃiei sau a

unei distribuŃii probabilistice, de jumătatea inferioară

Modul – valoarea care apare cel mai frecvent într-un set de date sau într-o distribuŃie probabilistică ObservaŃia curentă - ocazională, practicată de profesor în clasă, de inginer în întreprindere, de

ziarist în viaŃa socială etc.

ObservaŃia sistematică - urmăreşte înregistrarea obiectivă a faptelor, înscriindu-se într-un program

explicit, ce restrânge câmpul studiat şi impune selectarea datelor relevant

Regresia statistică - tendinŃa de regresie spre medie a scorurilor extreme odată cu repetarea unei

măsurări.

Scală de interval – numerele indică amplitudinea diferenŃei dintre itemi, dar scala nu conŃine

punctul „zero absolut”

97

Scală de măsurare – procesul de măsurare sau ordonare a entităŃilor in funcŃie de atributele

cantitative sau alte caracteristici

Scală de proporŃii – numerele indică amplitudinea diferenŃelor şi scala are fixat un punct „zero

absolut”. ProporŃiile pot fi calculate. Scală nominală - clasificarea sau repartizarea datele (rezultatele), după o serie de nume sau

categorii diferite (disjuncte), astfel încât fiecare element (răspuns, observaŃie etc.) să-şi

găsească locul într-o categorie şi numai într-una singură.

Scală ordinală – numerele indică poziŃia relativă a itemilor, dar nu amplitudinea diferenŃelor

Semnificativitate statistică - indică faptul că există dovezi statistice care susŃin o anumită diferenŃă.

Nu înseamnă neapărat că diferenŃele trebuie să fie mari sau de importanŃă ridicată şi nici nu

este echivalentul expresiei folosite în limbajul comun

Statistică – ştiinŃă matematică care se ocupă cu colectarea, analizarea, interpretarea explicarea sau

prezentarea datelor, precum şi cu predicŃia bazată pe aceste date

Statistică descriptivă – utilizată pentru descrierea trăsăturilor de bază ale datelor culese dintr-un

studiu experimental. Împreună cu analiza simplă a graficelor, formează baza tuturor analizelor

cantitative de date

Teorie – un model testabil al modului de interacŃiune a unui set de fenomene naturale, capabil să

prezică acŃiuni viitoare, cu posibilitatea de a fi testat prin intermediul experimentului sau de a

fi verificat prin observaŃii empirice

Testul psihologic - o situaŃie experimentală standardizată, servind drept stimul unui comportament. Valoare critică – este valoarea corespunzătoare unui prag de semnificaŃie. Această valoare

determină într-un test statistic limita dintre acele eşantioane care duc la respingerea ipotezei

nule şi acele eşantioane care duc la nerespingerea ipotezei nule.

Variabilă dependentă (VD) – este acea variabilă care se modifică ca răspuns la variabila

independentă Variabilă independentă (VI) - orice stimul care poate avea o influenŃă relevantă (cauzală) asupra

unor prestaŃii sau comportamente, care devin variabile dependente (VD).

VarianŃă – dispersia datelor măsurată ca şi media abaterilor la pătrat de la valoarea expectată

(media)

98

3.3. Scurtă biografie a titularului de curs

Prof. dr. Radu Ioan este consultant la Catedra de Psihologie din cadrul Universitatii Babes

Bolyai. Domeniile sale de competenŃă sunt: psihologie educaŃională, psihologie socială şi

metodologia psihologică şi analiza datelor. Radu Ioan a fost distins cu premiul Academiei

Române în anii 1976 şi 1993; a publicat ca autor sau coautor peste 30 de studii stiintifice in

reviste de specialitate, indexate ISI, recenzate in baze de date internaŃionale şi/sau recunoscute

CNCSIS; a publicat 10 cărŃi ca unic/prim autor (dintre care 2 in domeniul metodologiei cercetării

şi analizei datelor), 12 carti in calitate de coautor, etc.; (vezi www.psychology.ro).

Psihologie experimentala si analiza datelor, Radu Ioan

Documents

Transcript of Psihologie experimentala si analiza datelor, Radu Ioan