Начинать статистический анализ полученных в результате обследования данных следует с так называемой описательной (первичной) статистики.

Как правило, анализ данных начинается с оценки характера распределения данных по всем используемым параметрам (признакам). Распределение признака имеет некоторые числовые характеристики. Чаще всего рассматриваются: среднее, процентили, квартили, минимальное и максимальное значение, стандартное отклонение.  

По характеру распределения можно составить общую характеристику выборки по исследуемым признакам, а также получить представление о некоторых характеристиках используемых методик. Эти данные также используются для разделения выборки на группы в зависимости от степени выраженности исследуемого признака, для выделения наиболее типичных или нетипичных для данной выборки испытуемых.

Таким образом, на основании данных первичной (описательной) статистики мы даем общую характеристику выборки или проводим сравнительное описание нескольких выборок.

Для того, чтобы распространить выводы о тенденциях, отмеченных в изучаемых выборках, на всю генеральную совокупность, необходимо использовать более строгие статистические критерии, позволяющие оценить статистическую значимость результатов. В психологии достоверным признается результат с уровнем значимости (p<0,05). Уровень статистической значимости можно определять с помощью различных статистических критериев.

Для выбора критерия данных также необходима информация о характере распределения. Для параметров, имеющих нормальное распределение (форма которого описывается кривой Гаусса) или близкое к нормальному, можно использовать методы параметрической статистики: сравнительный анализ, расчет достоверности различий признака между выборками (t-критерий Стьюдента, F- критерий Фишера, коэффициент корреляции Пирсона и др.).

Если распределение показателей исследуемых признаков далеко от нормального, то следует использовать методы непараметрической статистики (расчет достоверности отличий по критерию Q Розенбаума, U- критерию Манна-Уитни, коэффициент ранговой корреляции Спирмена, факторный, кластерный и др.).

Также выбор способов статистического анализа зависит от задач исследования. Чаще всего в эмпирическом исследовании решают задачу выявления различий между двумя или более группами признаков. Для оценки достоверности этих различий обычно используется t-критерий Стьюдента (для нормального распределения) или U-критерий Манна Уитни, критерий Вилкоксона (для распределения, отличающегося от нормального). Другая довольно часто встречающаяся задача – выявление связей между изучаемыми параметрами. Самый распространенный метод решения этой задачи – корреляционный анализ. Для грамотного применения методов статистического анализа следует подробнее познакомиться с ними по специальной литературе и в специальных курсах.

Для статистической обработки данных удобно использовать компьютерные программы, такие как SPSS, Statistica, Statgraf и др.

При описании результатов эмпирического исследования цифровой материал представляется в табличном и графическом виде. Таблицы и графики размещают в тексте либо непосредственно после их первого упоминания в тексте, либо на следующей странице. Все таблицы и рисунки обязательно нумеруются и получают свои названия, точно отражающие содержание. Любые иллюстрации (графики, диаграммы, схемы и пр.) обозначаются как рисунки. Все строки и столбцы таблицы должны также иметь названия, как и линии, столбцы, секторы в диаграмме. Примеры оформления таблицы и диаграммы представлены ниже. В таблицах допускается применять шрифт меньший, чем в тексте. Слишком большие таблицы лучше помещать в приложение. Если таблица занимает больше одной страницы, ее продолжают на следующей странице, при этом над второй частью таблицы повторяется шапка таблицы и делается надпись: «Таблица 1, продолжение». Если шапка таблицы слишком громоздкая, допустимо пронумеровать столбцы и повторить нумерацию во второй части. В случае необходимости под таблицей или рисунком может размещаться примечание с пояснительными надписями (условные обозначения, сокращения и пр.). Если таблица занимает меньше одной страницы, она не должна разрываться и переносится на следующую страницу.

                                                                   Таблица 1

     Средние показатели уровня тревожности

Показатели

Средние значения

Значимость различий

Лат. Ам. студенты

Русские

студенты

U – критерий

Манна-Уитни

p

Ситуативная тревожность.

42,80

39,70

348,50

0,13

Личностная тревожность

45,47

43,87

362,00

0,19

у Латиноамериканских и Российских студентов

Пример графического отражения данных корреляционного анализа представлен на рисунке 3.

Рис. 3. Корреляции между факторами разводной ситуации и самооценкой детей

На каждую таблицу или рисунок в тексте должна быть соответствующая ссылка, например, «как видно из таблицы 1…» или «см. рис.1». Если в тексте используется только один рисунок или таблица, то они не нумеруются и не озаглавливаются.

Описание и интерпретация

Полученных результатов

Все таблицы и рисунки следует описать. Нужно перечислить все, полученные в ходе подсчетов данные: шкальные оценки, индексы и пр. Делать это лучше систематизировано, выделяя различные виды, группы.

Сначала представляются самые общие количественные характеристики, например, описательную статистику (средние, минимальные и максимальные значения и пр.). При описании можно констатировать сходство или различия между отдельными группами, например, мужской и женской подвыборками. Далее в описании результатов нужно придерживаться последовательности ранее сформулированных задач. Обычно начинают с более общего анализа, переходя к более частным аспектам. Помните, что таблицы и диаграммы – только иллюстрации для Вашего текста. С помощью их словесного описания Вы привлекаете внимание читателя к тем фактам, которые важны для понимания логики Вашего рассуждения, расставляете акценты. В результате такого описания появляются и первые эмпирические выводы.

Следующий важный шаг - интерпретация полученных данных, т.е. их истолкование на основе научной теории. Это самый творческий этап работы, требующий серьезных размышлений, и наиболее ярко демонстрирующий научную квалификацию автора. Здесь Вы объясняете, что, по Вашему мнению, означают полученные результаты, какой научный смысл они имеют. Таким образом выясняется правильность или ошибочность гипотезы. А, возможно, и формулируются новые гипотезы. В интерпретациях следует опираться те научные теории, которые положены в основу исследования (и излагаются в теоретической части), но важна и общая научная эрудиция автора, умение видеть связи между различными областями науки, делать обоснованные самостоятельные выводы. Важно четко и последовательно излагать весь ход рассуждений с тем, чтобы читатель мог проследить, как вы от определенных числовых значений показателей пришли к тем или иным содержательным выводам. А в формулировке выводов следует быть предельно точным и корректным. В выводы следует включать именно те знания, которые были «выведены» из вашего исследования, статистическая значимость которых была доказана.