Наблюдение
также длится 20-30 мин, в течение которых делаются 2 отметки време-
ни, подразделявшие весь период на 3 равных временных промежутка.
Это необходимо для проверки некоторых количественных закономер-
ностей, указанных в разделе "Обработка данных наблюдения". Как и
на первом занятии, группы участников дискуссии и наблюдателей меняют-
ся ролями. Обработка результатов осуществляется студентом по про-
токолу наблюдений, полученному на втором занятии.
Материалы для обсуждения подготавливаются заранее преподава-
телем в количестве, соответствующем числу дискуссионных групп.
Обработка данных наблюдения
Протоколы обрабатываются сведением результатов каждого сеанс
наблюдения в 2 вида матриц: индивидуальную матрицу наблюдения
"Кто к кому" и индивидуальную матрицу представленности катего-
рий (табл. 1).
Таблица1
Индивидуальная (матрица представленности категорий
Номер участникаНомер категории
123456 7Ц9101112
В данном задании предлагается использовать только второй
вид обработки:
1. В каждой клеточке этой матрицы проставляется сумма актов
определенной категории, которые были осуществлены каждым участии
ком группы. Поскольку на втором занятии наблюдение длилось 20 ми
и проставлены отметки, разделяющие сеанс наблюдения на 3 равных
периода, в этой матрице проставляются в каждой клетке 4 числа -
общая сумма и ее составляющие за первый, второй и третий промежут-
ки сеанса наблюдения (друг под другом).
2. По индивидуальным данным подсчитываются суммарные частоты
встречаемости категорий: а) попыток решения (и 4-6) и всех осталь-
ных (№1-3 и 7-12); б) проявления эмоций ( № 1-3 и 10-12); в) от-
дельно для групп "мнения" (Я 5 и 8), "информация" (№ 6 и 7), "пред-
ложения по решению" (№4 и 9), "позитивные реакции (№ 10-12).
На основании этих данных проверяются полученные Бейлзом зако-
номерности, отмеченные ниже пунктами 1-3. Затем строится график,
аналогичный приводимому на рисунке, и выявляется, в какой степе-
ни данные самостоятельного наблюдения соответствуют данным
этого графика. Закономерности,выявленные Бейлзом, сводятся к
оследующему: 1) 56% высказываний приходятся обычно на категорию
На основе такой матрицы возможна интерпретация профиля индивида
с точки зрения его роли и места в группе, что не входит в цели дан-
ного задания и предполагает предварительное прохождение курса со-
циальной психологии.
> 40 30 20 10 9 8 7 6 51 часть П часть 111 частьмнение положите информация предположение отрицательные
-
><. . . ,
- "
""
""
----
стадии обсуждения
Изменение скорости различных типов актов за единицу
времени в ходе решения проблемы
попыток решить задачу; 2) 44% -на все остальные категории:
положительные и отрицательные реакции и вопросы; 3) позитивных
реакций обычно в 8 раза больше, чем негативных.
Тенденции изменения соотношения категорий можно проследить
по графику (рисунку) а) скорость выдачи информации самая высо-
кая в первой трети дискуссии и снижается в двух последующих тре
тях; б) скорость высказывания мнения самая высокая в средней
части обсуждения; в) скорость высказывания предположений решения
(попыток решения, идей) низкая в ранней стадии и максимальная
в последней трети обсуждения; г) скорость как позитивных, так и
негативных реакций возрастает от первой трети обсуждения к по-
следней; д) момент принятия решения является критической точкой
обсуждения, после которой возрастает скорость позитивных реакций
и снижается скорость негативных.
3. Для анализа матрицы "Кто к кому" применяется метод сравне-
ния индивидуальных данных с групповыми средними; эта схема со-
поставлений для выявления согласия наблюдателей используется
столь же часто, как и попарное сравнение. Схема последнего будет
приведена ниже для сопоставления матриц представленности категорий?
Этот вид обработки результатов в задании не используется, но
приводится как стандартный способ оценки согласия наблюдателей
в данной методике.
Во-первых, строится матрица усредненных значений по груп-
пе наблюдателей, аналогичная индивидуальной матрице (см.табл.1;,
в эти значения не входят данные того наблюдателя, который про-
водит сравнение. Во-вторых, посредством ранговых коэффициентов
связи, например коэффициента Спирмена, сравниваются индивидуаль-
ные и среднегрупповые показатели сумма ай и сумма эр и т.д. для каждого
участника дискуссии, где сумма ай - сумма актов,инициируемых кон-
кретным участником, сумма эр - сумма актов, обращенных к данному
участнику.
4. Процедура обработки данных наблюдения для контроля со-
гласия наблюдателей включает схемы непарного сравнения резуль-
татов индивидуальных наблюдений, отраженных в матрицах пред-
ставленности категорий (табл. 2). Попарное сравнение осуществ-
ляется двумя способами; путем использования рангового коэффи-
циента связи р и подсчета коэффициента различий ка .
Таблица2
Схема попарных сравнений результатов
индивидуальных наблюдений
Наблюдатель. 1234
В соответствии с такой схемой группа наблюдателей опреде-
ляет то число коэффициентов, которое нужно подсчитать (число
"плюсов"), и распределяет между наблюдателями эту работу по
подсчетам:
1) Коэффициент Спирмена ро подсчитывается в соответствии
со схемой по данным каждой пары наблюдателей, представляемым
в виде табл. 3, где Х и У - суммарное число актов (или
частота встречаемости категорий) у всех участников по данным пер-
вого и второго наблюдателей; /г - число категорий (равное
12).
Ранжирование числа актов осуществляется отдельно для каждого-
наблюдателя. Самому большому числу приписывают ранг 1
следующему по величине - ранг 2 и т.д.
Таблица
Подсчет коэффициента корреляции р по матрицам
представленности категории
НаблюдателиКатегории
г0<д4678101112
икс - число актов
у 1-го наблюдателя
игрекУ - число актов
у 2-го наблюдателя
икс итое - ранг итой
категории
икс итое минус игрек итое разница рангов
( икс итое минус игрек итое в квадрате)ро равно 1- 6сумм икс итое минус игрек итое в
квадрате деленное наэн умноженное наэн в квадрате минус один
Подсчет коэффициента различий к
ЧастотыКатегории
123Л567891011112
/ У4
как и при подсчете коэффициента спирмена для каждой категории
выписывается по данным двух наблюдателей частота встречаемости
соответствующего актау всех участников дискуссии затемподсчитывается
разность частот по каждой категории и выбирается максимальная частота
из каждой пары коэффициент различия получается путем деления
суммабсолютной разности частот по всем категориям на сумму максимальных
значений
Примечание. По данным Бейлза подсчет процента различий
дает менее оптимистическую картину согласия наблюдателей, чем
ранговые коэффициенты связи.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
также длится 20-30 мин, в течение которых делаются 2 отметки време-
ни, подразделявшие весь период на 3 равных временных промежутка.
Это необходимо для проверки некоторых количественных закономер-
ностей, указанных в разделе "Обработка данных наблюдения". Как и
на первом занятии, группы участников дискуссии и наблюдателей меняют-
ся ролями. Обработка результатов осуществляется студентом по про-
токолу наблюдений, полученному на втором занятии.
Материалы для обсуждения подготавливаются заранее преподава-
телем в количестве, соответствующем числу дискуссионных групп.
Обработка данных наблюдения
Протоколы обрабатываются сведением результатов каждого сеанс
наблюдения в 2 вида матриц: индивидуальную матрицу наблюдения
"Кто к кому" и индивидуальную матрицу представленности катего-
рий (табл. 1).
Таблица1
Индивидуальная (матрица представленности категорий
Номер участникаНомер категории
123456 7Ц9101112
В данном задании предлагается использовать только второй
вид обработки:
1. В каждой клеточке этой матрицы проставляется сумма актов
определенной категории, которые были осуществлены каждым участии
ком группы. Поскольку на втором занятии наблюдение длилось 20 ми
и проставлены отметки, разделяющие сеанс наблюдения на 3 равных
периода, в этой матрице проставляются в каждой клетке 4 числа -
общая сумма и ее составляющие за первый, второй и третий промежут-
ки сеанса наблюдения (друг под другом).
2. По индивидуальным данным подсчитываются суммарные частоты
встречаемости категорий: а) попыток решения (и 4-6) и всех осталь-
ных (№1-3 и 7-12); б) проявления эмоций ( № 1-3 и 10-12); в) от-
дельно для групп "мнения" (Я 5 и 8), "информация" (№ 6 и 7), "пред-
ложения по решению" (№4 и 9), "позитивные реакции (№ 10-12).
На основании этих данных проверяются полученные Бейлзом зако-
номерности, отмеченные ниже пунктами 1-3. Затем строится график,
аналогичный приводимому на рисунке, и выявляется, в какой степе-
ни данные самостоятельного наблюдения соответствуют данным
этого графика. Закономерности,выявленные Бейлзом, сводятся к
оследующему: 1) 56% высказываний приходятся обычно на категорию
На основе такой матрицы возможна интерпретация профиля индивида
с точки зрения его роли и места в группе, что не входит в цели дан-
ного задания и предполагает предварительное прохождение курса со-
циальной психологии.
> 40 30 20 10 9 8 7 6 51 часть П часть 111 частьмнение положите информация предположение отрицательные
-
><. . . ,
- "
""
""
----
стадии обсуждения
Изменение скорости различных типов актов за единицу
времени в ходе решения проблемы
попыток решить задачу; 2) 44% -на все остальные категории:
положительные и отрицательные реакции и вопросы; 3) позитивных
реакций обычно в 8 раза больше, чем негативных.
Тенденции изменения соотношения категорий можно проследить
по графику (рисунку) а) скорость выдачи информации самая высо-
кая в первой трети дискуссии и снижается в двух последующих тре
тях; б) скорость высказывания мнения самая высокая в средней
части обсуждения; в) скорость высказывания предположений решения
(попыток решения, идей) низкая в ранней стадии и максимальная
в последней трети обсуждения; г) скорость как позитивных, так и
негативных реакций возрастает от первой трети обсуждения к по-
следней; д) момент принятия решения является критической точкой
обсуждения, после которой возрастает скорость позитивных реакций
и снижается скорость негативных.
3. Для анализа матрицы "Кто к кому" применяется метод сравне-
ния индивидуальных данных с групповыми средними; эта схема со-
поставлений для выявления согласия наблюдателей используется
столь же часто, как и попарное сравнение. Схема последнего будет
приведена ниже для сопоставления матриц представленности категорий?
Этот вид обработки результатов в задании не используется, но
приводится как стандартный способ оценки согласия наблюдателей
в данной методике.
Во-первых, строится матрица усредненных значений по груп-
пе наблюдателей, аналогичная индивидуальной матрице (см.табл.1;,
в эти значения не входят данные того наблюдателя, который про-
водит сравнение. Во-вторых, посредством ранговых коэффициентов
связи, например коэффициента Спирмена, сравниваются индивидуаль-
ные и среднегрупповые показатели сумма ай и сумма эр и т.д. для каждого
участника дискуссии, где сумма ай - сумма актов,инициируемых кон-
кретным участником, сумма эр - сумма актов, обращенных к данному
участнику.
4. Процедура обработки данных наблюдения для контроля со-
гласия наблюдателей включает схемы непарного сравнения резуль-
татов индивидуальных наблюдений, отраженных в матрицах пред-
ставленности категорий (табл. 2). Попарное сравнение осуществ-
ляется двумя способами; путем использования рангового коэффи-
циента связи р и подсчета коэффициента различий ка .
Таблица2
Схема попарных сравнений результатов
индивидуальных наблюдений
Наблюдатель. 1234
В соответствии с такой схемой группа наблюдателей опреде-
ляет то число коэффициентов, которое нужно подсчитать (число
"плюсов"), и распределяет между наблюдателями эту работу по
подсчетам:
1) Коэффициент Спирмена ро подсчитывается в соответствии
со схемой по данным каждой пары наблюдателей, представляемым
в виде табл. 3, где Х и У - суммарное число актов (или
частота встречаемости категорий) у всех участников по данным пер-
вого и второго наблюдателей; /г - число категорий (равное
12).
Ранжирование числа актов осуществляется отдельно для каждого-
наблюдателя. Самому большому числу приписывают ранг 1
следующему по величине - ранг 2 и т.д.
Таблица
Подсчет коэффициента корреляции р по матрицам
представленности категории
НаблюдателиКатегории
г0<д4678101112
икс - число актов
у 1-го наблюдателя
игрекУ - число актов
у 2-го наблюдателя
икс итое - ранг итой
категории
икс итое минус игрек итое разница рангов
( икс итое минус игрек итое в квадрате)ро равно 1- 6сумм икс итое минус игрек итое в
квадрате деленное наэн умноженное наэн в квадрате минус один
Подсчет коэффициента различий к
ЧастотыКатегории
123Л567891011112
/ У4
как и при подсчете коэффициента спирмена для каждой категории
выписывается по данным двух наблюдателей частота встречаемости
соответствующего актау всех участников дискуссии затемподсчитывается
разность частот по каждой категории и выбирается максимальная частота
из каждой пары коэффициент различия получается путем деления
суммабсолютной разности частот по всем категориям на сумму максимальных
значений
Примечание. По данным Бейлза подсчет процента различий
дает менее оптимистическую картину согласия наблюдателей, чем
ранговые коэффициенты связи.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10