Первинна статистика експериментальних даних та їх аналіз.

Первинна статистична обробка націлена на упорядкування інформації про об'єкт і предмет вивчення. На цій стадії «сирі» відомості групуються за тими чи іншими критеріями, заносяться у зведені таблиці. Первинно оброблені дані, представлені в зручній формі, дають дослідникові в першому наближенні поняття про характер усієї сукупності даних в цілому: про їх однорідності - неоднорідності, компактності - розкиданості, чіткості - розмитості і т. д. Ця інформація добре прочитується з наочних форм подання даних і дає відомості про їх розподіл.

У ході застосування первинних методів статистичної обробки виходять показники, безпосередньо пов'язані з виробленими в дослідженні вимірами.

До основних методів первинної статистичної обробки відносяться: обчислення заходів центральної тенденції та заходів розкиду (мінливості) даних.

Первинний статистичний аналіз всієї сукупності отриманих у дослідженні даних дає можливість охарактеризувати її в гранично стислому вигляді і відповісти на два головних питання: 1) яке значення найбільш характерно для вибірки; 2) чи великий розкид даних щодо цього характерного значення, тобто яка «розмитість»даних. Для вирішення першого питання обчислюються заходи центральної тенденції, для вирішення другого - заходи мінливості (або розкиду). Ці статистичні показники використовуються щодо кількісних даних, представлених в порядкової, інтервальної або пропорційною шкалою.

Отримані в процесі дослідження зведені в таблиці і відображені за допомогою графіків, малюнків, діаграм результати являють собою числові величини, придатні для висновків про характер і оцінки явища, що вивчається.

Але для висновків необхідна творча робота дослідника, бо самі по собі числа безучасті до змістової сторони явища, що вивчається, вони самі по собі не дають відповіді на поставлені перед дослідженням питання. Таблиці, схеми, діаграми, гістограми нічого не доводять, вони можуть тільки ілюструвати процес.

Тому першою умовою, яка дозволяє належним чином використати експериментальні дані є їх всебічний аналіз і правильне пояснення, яке називається інтерпретацією.

Єдиних правил, алгоритмів інтерпретації результатів дослідження не існує. Вона залежить від ряду факторів (об’єктивних і суб’єктивних).

Проте, відсутність єдиних правил не означає, що дослідник може безмежно фантазувати.

Межі прояву творчості установлюють вимоги загальної логіки інтерпретації, яка проявляється в перетворені дослідником даних в показники.

У структурі тлумачення більш-менш чітко виділяється декілька досить стійких пунктів:

1. Що підлягає обговоренню.2. Про що свідчать і можуть свідчити обговорені дані самі по собі й у порівнянні з іншими.3. Чим обумовлено їхній стан.4. Що з них випливає з повною очевидністю.5. Які висновки випливають із результатів інтерпретації фактів: досить певні, менш певні.6. Що залишається неясним.7. Які знання з добутих є новими, які уточнюють, розвивають, спростовують, підтверджують відоме в науці й практиці.8. Які проблеми виявляються в результаті інтерпретації.

Ці показники вже не просто числові величини (відсотки, середня арифметична, дисперсія тощо) а дані, які отримали оцінку шляхом їх співвіднесення з першопочатковими замислами дослідника, його знаннями, переконаннями, досвідом.

Кожен показник несе в собі певне смислове навантаження, вказує на спрямованість наступних висновків і рекомендацій.

Із вищевикладеного можна зробити два принципі висновки:

1) отримані дані самі по собі показниками не являються, а є лише узагальнені по заданим логічним й математичним правилам числові величини, які тільки ще можуть стати показниками, тобто набути певного смислового змісту;

2) кожна числова величина має властивість многозначності: одне й теж число може нести різний смисловий зміст. Наприклад, числове значення 90% студентів регулярно відвідують заняття може бути інтерпретовано як показник:

- високої трудової дисципліни;

- високого рівня відповідальності студентів;

- позитивного ставлення студентів до занять.

Тому, вихідна позиція дослідника при інтерпретації числових даних повинна базуватися на задачах дослідження, що є другою умовою ефективного використання експериментальних даних. Дослідницькі дані перетворюються в показники тільки в тому випадку, коли дослідник «вносить» в них змістовий смисл, тобто співвідносить їх з проблемою дослідження, з найбільш важливими сторонами об’єкта і предмета дослідження.