Обработка результатов исследования: маршрут из 8 шагов

На руках стопка заполненных бланков, а в дипломе должна появиться глава с таблицами, критериями и выводами. Между этими двумя точками — восемь шагов.

Застревают обычно не на математике, а на порядке действий: непонятно, что делать первым и когда пора считать критерий. Ниже — сквозной маршрут: что делаете на каждом шаге, чем считаете и что пишете в тексте.

🧮Онлайн-калькулятор описательной статистикиПосчитайте свои данные за пару минут — нажмите, чтобы открыть→

В двух словах

• Порядок жёсткий. Сначала сводная таблица данных, потом чистка, потом описание, потом проверка нормальности — и только после этого критерий. Перепрыгнете шаг — придётся переделывать.
• Критерий выбирает не автор, а данные. Тип шкалы и результат проверки нормальности определяют, что считать: Стьюдента или Манна — Уитни.
• Обработка заканчивается не числом, а фразой. В главе должны остаться таблица, рисунок и предложение вида «различия значимы (U = 112; p = 0,003)».

Шаг 1. Свести бланки в одну таблицу

Обработка начинается с одной таблицы в Excel или Google Таблицах. Правило простое: одна строка — один испытуемый, один столбец — один показатель.

• Номер испытуемого — не фамилия. Фамилии в дипломе не публикуют, это нарушение анонимности.
• Группа — отдельный столбец со значением «КГ» или «ЭГ». Не заводите два разных листа: сравнивать группы удобнее из одного массива.
• Итоговые баллы по шкалам — уже посчитанные по ключу методики, а не ответы на отдельные вопросы.
• Замер — если у вас «до» и «после», сделайте два столбца по одному показателю, а не две строки на человека.

Ответы на отдельные пункты опросника держите на втором листе — они пригодятся для альфы Кронбаха, если руководитель попросит доказать надёжность методики.

Шаг 2. Почистить данные

Сырая таблица почти всегда содержит два дефекта: незаполненные клетки и странные значения.

Пропуски. Человек не ответил на часть вопросов или не пришёл на второй замер. Выбросить строку целиком, подставить среднее или оставить как есть — решение зависит от того, сколько пропусков и где они. Разбор вариантов — в статье про пропуски в данных.

Выбросы. Значение, которое сильно выбивается: тревожность 3 балла при среднем 45, или рост 17 см вместо 170. Часть таких значений — опечатки при переносе, часть — реальные особенности испытуемого. Как их найти и что с ними делать, описано в статье про выбросы в данных.

Шаг 3. Посчитать описательную статистику

До всяких критериев нужно показать, как вообще выглядят ваши данные. Это первая таблица практической главы.

Считают её по каждой группе отдельно, а не по всей выборке: иначе КГ и ЭГ смешаются в одну кучу и разница исчезнет.

Какой набор показателей брать:

• M ± SD (среднее и стандартное отклонение) — для роста, веса, времени бега, результатов проб;
• Me [Q1; Q3] (медиана и квартили) — для баллов опросников и любых порядковых шкал;
• n и % — для «да/нет», уровней «низкий/средний/высокий».

Оба набора и ещё десяток показателей считает калькулятор описательной статистики. Как это оформить в тексте — в статьях про описательную статистику и запись M ± SD и Me.

Шаг 4. Проверить нормальность

Это развилка всего маршрута: от неё зависит, какой критерий вы будете считать дальше.

Проверяют критерием Шапиро — Уилка (для выборок примерно до 50 человек) или Колмогорова — Смирнова на больших. Логика чтения обратная привычной: если p > 0,05 — распределение нормальное, всё в порядке. Если p ≤ 0,05 — нормальности нет, идёте по ранговой ветке.

🧮Онлайн-калькулятор критерия Шапиро — УилкаПосчитайте свои данные за пару минут — нажмите, чтобы открыть→

Шаг 5. Выбрать критерий

Выбор складывается из трёх ответов: какие у вас данные, сколько групп и связанные они или независимые.

Внутри ветки конкретный критерий определяет дизайн: разные люди в группах — это независимые выборки, одни и те же люди до и после — связанные.

Что чем считать: задача исследования и подходящий калькулятор

Если нужного случая в таблице нет, разберитесь по подробной инструкции — как выбрать статистический критерий.

Шаг 6. Посчитать критерий и размер эффекта

Расчёт — самая быстрая часть маршрута: вставляете два столбца чисел в калькулятор и получаете эмпирическое значение, критическое значение и p.

Дальше p сравнивают с уровнем 0,05: p ≤ 0,05 — различия значимы, p > 0,05 — не значимы. Как правильно записывать само число, показано в статье про запись p-значения.

Одного p мало. Значимость говорит только «различие не случайно», но не говорит «различие большое». Поэтому к критерию добавляют размер эффекта d Коэна — этого почти всегда ждут на защите.

Пример. В дипломе по физической культуре 24 юных пловца проходили эксперимент. Результат в плавании на 50 м улучшился с 41,2 ± 2,1 до 39,8 ± 1,9 с. Шапиро — Уилк дал p = 0,31 — распределение нормальное, значит парный t-критерий: t = 4,17 при p = 0,0004, d = 0,70. Вывод: прирост значим, эффект средний.

Если различий не нашлось, глава не рушится: что делать, когда различия не значимы — отдельный разбор с готовыми формулировками.

Шаг 7. Собрать таблицу и рисунок

Каждый расчёт должен превратиться в один наглядный объект. Правило простое: одна гипотеза — одна таблица + один рисунок.

В таблицу выносят описательные показатели обеих групп, значение критерия и p. Столбец «вывод» на словах экономит читателю время. Образец такой таблицы на все методики сразу — в статье про сводную таблицу результатов.

Рисунок дублирует таблицу графически: столбики «до/после» или «КГ/ЭГ». Требования ГОСТа к подписям, шрифтам и нумерации — в статье про оформление таблиц и рисунков. Как перенести всё это в Word без разъезжающейся вёрстки, показано в статье про перенос результатов в Word.

Шаг 8. Написать вывод словами

Таблица без текста — это приложение, а не глава. После каждой таблицы идут два-три предложения по схеме: что сравнивали → какие числа получили → значимо или нет → что это значит.

Готовые шаблоны фраз для значимого и незначимого результата собраны в статье про описание результатов статистики. Куда эти абзацы встают внутри главы 2.1–2.3 — в разборе эмпирической главы.

Частые ошибки

• Критерий выбран до проверки нормальности. Студент сразу считает Стьюдента, потом выясняется, что распределение ненормальное, и всю главу переписывают.Сначала Шапиро — Уилк, потом выбор ветки — как на схеме выше.
• Среднее у порядковых баллов. Для шкал опросника «M ± SD» часто некорректно: баллы неравномерны.Для баллов давайте Me [Q1; Q3], для измерений — M ± SD.
• Нормальность проверена по всей выборке. КГ и ЭГ смешали в один массив — результат проверки не имеет смысла.Проверяйте каждую группу и каждый показатель отдельно.
• Один критерий прогнали 12 раз подряд. При множественных сравнениях часть «значимых» результатов случайна.Примените поправку Бонферрони или сразу берите ANOVA.
• В главе только таблицы. Числа есть, текста нет — руководитель возвращает работу.Под каждой таблицей — абзац: сравнивали, получили, значимо, значит.
• Сырые баллы сравнивают с чужими нормами. Разные методики измеряют в разных единицах.Переведите в стандартные шкалы — стены и Т-баллы.

Частые вопросы

Короткий алгоритм

1. Сведите бланки в таблицу: строка — человек, столбец — показатель.
2. Разберитесь с пропусками и выбросами, опишите это в тексте.
3. Посчитайте описательную статистику по каждой группе.
4. Проверьте нормальность Шапиро — Уилком в каждой группе.
5. По схеме выбора возьмите критерий и посчитайте его.
6. Добавьте размер эффекта.
7. Оформите таблицу и рисунок, напишите абзац-вывод.

Что ещё почитать

• Как выбрать статистический критерий — подробная развилка со всеми случаями.
• Эмпирическая глава диплома — куда встают результаты обработки.
• Сводная таблица результатов — образец итоговой таблицы по всем методикам.
• Как описать результаты статистики — готовые формулировки с p.
• Типичные ошибки статчасти диплома — чек-лист перед сдачей.

Все расчёты маршрута собраны в базе методов — можно пройти шаги по очереди. Если данные нестандартные и схема не даёт однозначного ответа, приходите на консультацию.