Гипотеза как теоретическое ядро исследования.

Гипотеза - выдвигаемое для объяснения каких-либо фактов, явлений, процессов положение, сформулированное в научных терминах и предназначенное для эмпирического подтверждения/опровержения; научное предположение, вытекающее из теории, которое еще не опровергнуто и не подтверждено.

· По значимости гипотезы научного исследования делятся на основные и дополнительные.

· В науке различают теоретические и эмпирические гипотезы. Первые входят в структуру теории в качестве основных частей. Они выдвигаются для устранения внутренних противоречий в теории или для преодоления рассогласования теории и экспериментальных результатов, выступая таким образом инструментом совершенствования теоретического знания. Научная гипотеза должна удовлетворять принципам фальсифицируемости (быть опровергаемой в эксперименте) и верифицируемости (быть подтверждаемой в эксперименте).

Эмпирические гипотезы формулируются как предположения, подлежащие экспериментальной проверке. Можно выделить три типа эмпирических гипотез по их происхождению:

(1) теоретически обоснованные гипотезы - основаны на теории или модели реальности и представляют собой прогнозы, следствия этих теорий или моделей; служат для проверки этих следствий;

(2) научные экспериментальные гипотезы - выдвигаются для подтверждения или опровержения тех или иных теорий, законов, ранее обнаруженных закономерностей или причинных связей между явлениями, но не основанные на уже существующих теориях, а сформулированные по принципу “все подходит”, “а почему бы и не так?”;

(3) эмпирические гипотезы, выдвигаемые безотносительно какой-либо модели, теории, формулируемые для данного случая; после экспериментальной проверки гипотеза превращается в факт для данного случая.

Основная особенность любых экспериментальных гипотез заключается в том, что они операционализируемы, то есть они сформулированы в терминах определенной экспериментальной процедуры, и всегда можно провести эксперимент по их непосредственной проверке.

По содержанию гипотезы можно разделить на гипотезы:

(А) о наличии явления, факта (существует или не существует тот или феномен);

(В) о наличии связи, корреляции между явлениями (выявляется зависимость одного явления от другого),

(С) о наличии причинной связи между явлениями.

Собственно экспериментальными гипотезами обычно считают гипотезы типа В.

Различают научные и статистические гипотезы. Научные формулируются как предполагаемое решение проблемы. Статистическая гипотеза - утверждение в отношении неизвестного параметра, сформулированное на языке математической статистики. Любая научная гипотеза требует перевода на язык статистики. Для доказательства любой из закономерностей причинных связей или любого явления можно привести множество объяснений. В ходе организации эксперимента количество гипотез ограничивают до двух: основной и альтернативной, что и воплощается в процедуре статистической интерпретации данных. Эта процедура сводится к оценке сходств и различий. При проверке статистических гипотез используются лишь два понятия, Н₁ (гипотеза о различии) и Н₀ (гипотеза о сходстве). Как правило, исследователь ищет различия закономерности, порядок в виде отклонения от случайности. Подтверждение первой свидетельствует о верности статистического утверждения Н₁, а второй - о принятии гипотезы Н₀ - об отсутствии различий. (Гласс, Стенли)

Таким образом, экспериментальная гипотеза служит для организации эксперимента, а статистическая - для организации процедуры сравнения регистрируемых параметров, то есть она необходима на этапе математической интерпретации данных эмпирических исследований. Статистическая гипотеза, как правило, предназначена для опровержения основной (экспериментальной) гипотезы. Таким образом, экспериментальная гипотеза первична, статистическая вторична.

Гипотезы, не опровергнутые в эксперименте, становятся компонентами теоретического знания о реальности: фактами, закономерностями, законами.

Процесс выдвижения и подтверждения (опровержения) гипотез представляет собой основной и наиболее творческий этап исследовательской деятельности; их количество и качество свидетельствуют о креативности (общей творческой способности) исследователя.

Выборка психологического исследования.

Основными требованиями к выборке является ее репрезентативность и адекватность. Репрезентативность - представительность, показательность, соответствие характеристик, полученных в результате частичного (выбороч­ного) обследования какого-либо объекта, характеристикам этого объекта в целом, позволяющее распространить выводы частичного обследования на весь изучаемый объект. Адекватной считается выборка достаточного объе­ма (размера) для того, чтобы в количественных характеристиках (числовых показателях) был достигнут предполагаемый уровень достоверности.

Объем выборки.

Желательно рассчитывать объем выборки, используя методы математического планирования эксперимента, но на практике это происходит редко, т.к. для большинства случаев требуются предварительные эксперименты с мелью получения хотя бы примерных параметров изу­чаемых явлений, и, кроме того, изучение методов, процедур планирования требует немалого времени. Даже если предполагается использование для этих целей прикладных компьютерных программ, психолог должен доста­точно ясно представлять концепцию планирования.

Определение объема выборки обусловлено исследовательскими задача­ми. Например, в перечень поставленных задач входит исследование некото­рого психического феномена, и принято решение о том, чтобы влияние этого феномена (психического качества) на другие психические феномены (качества) рассматривать, сопоставляя экспериментальную и контрольную группы. В данном случае обосновывается существование или отсутствие изучаемого феномена в экспериментальной группе и то же самое - в контрольной груп­пе. Затем формируются группы, которые должны быть одинаковы или схожи по всем релевантным для вашего эксперимента параметрам, но различаться по тому параметру, который выступает основанием для выделения экспери­ментальной и контрольной групп. Под релевантными имеются в виду пара­метры, которые, по вашим предположениям, могут оказывать влияние или вы знаете, что они оказывают влияние на изучаемый феномен.

Практически всегда психологи стараются уравнивать группы по возраст­ному и половому составу. В большинстве случаев для выявления различий на достаточно значимом уровне суммарный объем экспериментальной и контрольной групп должен быть не менее 50 испытуемых, при условии хотя бы приблизительного равенства числа людей в одной и другой группах. Не­редко сформировать экспериментальную группу труднее, чем контрольную. Чем меньше контрольная группа, тем больше должен быть суммарный объем выборки.

Объем при планируемом корреляционном анализе.

Если в последующей обработке экспериментальных данных планиру­ется проводить корреляционный анализ, то объем выборки должен быть не менее 30-35 человек. Коэффициенты корреляции менее 0.35 не заслуживают большого внимания. Если считать достаточно выра­женной тесноту связи при величине коэффициента корреляции 0,35 и выше, то мы должны вспомнить о том, что значимыми на уровне 5 % коэффици­енты корреляции можно считать при величине выборки более 35 человек. Если нет оснований ожиданий тесных связей между параметрами, но тем  не менее хотелось бы доказать  наличие достоверно значимых связей, то лучше брать выборку 40-50 человек.

В психологических исследованиях меньшие уровни значимости (напри­мер Р = 10 %) обычно не рассматривают как заслуживающие внимания. Наи­более важные выводы. особенно обосновываемые только на данных корре­ляционного анализа, желательно подтверждать, ссылаясь на уровень значи­мости 1%, например, в случае необходимости доказать ретестовую надеж­ностьметодики.

Объем при планируемом факторном анализе.

Если вы в обработке данных планируете использовать факторный поли компонентный анализ, хотите выявить факторы, то следует иметь предполо­жение относительно числа факторов, при котором возможна удовлетвори­тельная содержательная интерпретация полученной факторной структуры.

Обычно в процессе факторной обработки выявляются следующие тенденции.

1) Чем меньше признаков, в совокупности которых выявляют факторы, тем больше будет обнаружено признаков, которые ни в одном факторе не имеют выраженной нагрузки. Обычно такие признаки удаляют из последу­ющих шагов факторного анализа. (Если только для факторного анализа не оставлены признаки, образующие относительно гомогенную группу, то есть тесно связанные с одним психическим феноменом.)

2) Чем больше признаков, тем больше выявляется факторов и тем более неустойчива факторная структура. Прежде всего, она сильно может изме­ниться, если будут взяты данные, полученные на другой выборке, даже сход­ной с первой по многим параметрам. Неустойчивость факторной структу­ры не позволяет делать надежные выводы, принимать обоснованные реше­ния при содержательной обработке, если они строятся только на результа­тах факторного анализа.

Количество испытуемых, признаков (измеряемых параметров) и фак­торов - величины взаимосвязанные при математико-статистическом ана­лизе. Надежные выводы о факторной структуре могут быть получены в том случае, если количество испытуемых в выборке не менее чем в три раза превышает число признаков, включаемых в факторный анализ (то есть па­раметров, которые вы считаете релевантными и место которых в фактор­ной структуре вам как исследователю интересно выяснить).

Наконец, следует учесть, что уже в ходе первичной обработки данных может выясниться, что некоторое количество протоколов (заполненных листов для ответа) не может быть взято в обработку.  Частые причины такой отбраковки: нет ответов на все вопросы, задания и т.п.; в качестве ответов есть записи, не предусмотренные инструкцией; по характеру ответов вид­но, что испытуемый неправильно понял инструкцию; есть «выскакивающие варианты» и др.

Забракованных протоколов может и не оказаться, но если вы запланировали набрать минимально необходимое количество, то могут возникнуть трудности может оказаться, что расширить объем при необходи­мости сложно или невозможно. Поэтому лучше сразу обследовать испыту­емых примерно на 10 % больше требуемого объема, то есть с запасом. На практике случаи, когда магистранты с тем же набором методик продолжает уве­личение выборки, встречаются реже, чем противоположные. Наращивание выборки является обычным явлением в штатных исследовательских груп­пах, для которых обследования являются профессиональной деятельнос­тью. Но в инициативных исследованиях, проводимых единолично, дело обстоит иначе. В них почти всегда что-то мешает добрать объем.