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.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12