Интерпретация и обобщение результатов исследования

В психологии часто встречаются  и графики функциональной зависимости  двух переменных: законы Г. Фехнера, С. Стивенса (в психофизике), закономерность, описывающая зависимость вероятности воспроизведения элемента от его места в ряду (в когнитивной психологии), и т. п.

Л.В. Куликов дает начинающим исследователям ряд простых рекомендаций по построению графиков.[99]

1. График и текст должны взаимно дополнять друг друга.

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

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

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

5. Надписи на осях следует располагать внизу и слева.

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

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

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

При представлении информации с использованием топологических характеристик  применяются графы. Например, в виде графа представлена иерархическая модель интеллекта Д. Векслера.

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

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

Наиболее важный способ представления  результатов научной работы –  числовые значения величины, в частности:

1) показатели центральной тенденции (среднее, мода, медиана);

2) абсолютные и относительные частоты;

3) показатели разброса (стандартное отклонение, дисперсия, процентильный разброс);

4) значения критериев, использованных при сравнении результатов разных групп;

5) коэффициенты линейной и нелинейной связи переменных и т. д.

Стандартный вид таблиц для  представления первичных результатов  таков: по строкам располагаются  испытуемые, по столбцам – значения измеренных параметров. Результаты математической статистической обработки также  сводятся в таблицы. Существующие компьютерные пакеты статистической обработки данных позволяют выбрать любую стандартную  форму таблиц для представления  их в научной публикации.