METODE DE INVESTIGARE IN PSIHOLOGIA MUNCII SI ORGANIZATIONALA

METODE DE INVESTIGARE ĪN PSIHOLOGIA MUNCII sI ORGANIZAŢIONALĂ

Introducere

Psihologia muncii si organizationala studiaza subsistemul uman dintr-o organizatie, asa numitul comportament pe care īl deruleaza personalul acesteia cu ocazia prestarii diferitelor activitati de munca. Echipa de munca, relatiile cu colegii, retributia, sarcinile de munca etc., sunt exemple de stimuli sau variabile care intra īn aria de interes a psihologului. De asemenea, organizatia, postul de munca, genereaza o suita de raspunsuri din partea operatorului uman. Aceste raspunsuri pot sa se refere la satisfactia īn munca, nivelul performantei profesionale, absenteism, atitudinea fata de superiori etc.

Am vazut īn capitolul anterior ca munca psihologilor este diferita īn functie de ramura psihologiei M-O īn care activeaza. Aceste diferente se refera la problemele pe care acestia sunt chemati sa le rezolve, la metodele de culegere a datelor, la abordarea problemelor de cercetare, maniera de comunicare a rezultatelor cercetarii īntreprinse etc.

Psihologul, indiferent de ipostazele de activitate īn care se gaseste, este un om de stiinta. El nu se hazardeaza īn a da verdicte pe baza de bun simt sau pentru ca "si altii cred la fel". Datoria sa este sa fundamenteze stiintific rezultatele interventiilor sale. Dar, una din sarcinile importante ale psihologului este de a promova psihologia ca stiinta, de a o face publica. Frecvent ne este dat sa auzim din partea personalului de conducere al unor companii, aprecieri care dovedesc nimic mai mult decāt ca psihologia M-O este considerata un lux pe care nu si-l pot permite, ca ceea ce ofera psihologii stiau si ei etc. De fapt, acestia sufera de o lipsa de informatie pertinenta, 11411k1013l ei sunt si prada sigura a firmelor de consultanta neprofesioniste sau a psihologilor de ocazie sau, simplu, a sarlatanilor. Problema este veche, dar se mentine cu obstinenta. Ea preocupa pe psihologi. Astfel, psihologul Donald Paterson a condus īn anul 1920 un studiu care sonda īn ce masura chiar studentii de la psihologie apreciaza valoarea "psihologiei" comparativ cu a "pseudopsihologiei". Rezultatele au aratat ca numai 16% considera ca psihologia aplicata poate "potrivi oamenii cu posturile de munca"; 9% cred ca psihoterapia a fost de folos; īn timp ce 12% cred īn telepatie si 5% īn grafologie si frenologie. Paterson s-a declarat putin optimist ca managerii vor oferi raspunsuri mai īncurajatoare vizavi de posibilitatile utilizarii psihologiei aplicate īn activitatea lor.

Dar, poate remarca psihologului R. Pintner, īn prefata unei carti care publica rezultatele unei cercetari legate de presupunerile caracterologilor, este de actualitate si azi (Paterson, 1930). El consemna ca adeptii caracterologiei (ramura a psihologiei care se ocupa de studiul caracterelor) si se refera aici la pretentiile sarlatanilor de descifrare a personalitatii utilizānd o schema simplista de analiza, pot fi combatuti, nu cu vorbe, ci cu fapte.

Īn acest capitol ne vom ocupa de modalitatile īn care psihologii M-O īsi desfasoara cercetarile, cum pot fi ele organizate, ce tehnici de investigare utilizeaza, cum strāng datele, cum le prelucreaza si cum le comunica. Pe parcursul timpului s-au dezvoltat o serie de tehnici statistice si o mare varietate de metode de investigare specifice psihologiei. Atāt psihologul M-O cāt si beneficiarul interventiilor de psihologia M-O trebuie sa le aibe īn vedere si sa stie sa le descifreze sensurile.

2.1. Experimentul psihologic si organizarea cercetarii de psihologia M-O

Experimentul este un mod de cunoastere, este unul din cele mai fecunde si precise metode de cercetere īn stiinta. J. Piaget sublinia īntr-un interviu ca un cercetator pleaca de la observatie, descopera un fapt interesant apoi urmeaza reproducerea situatiei respective facānd sa varieze factorii implicati... Aici īncepe experimentarea. Dar, observatorul are sansa de a descoperi un fapt inedit sau demn de atentie numai daca exploreaza realul, ori aceasta īnseamna dotarea sa cu un fond larg de cunostinte, fond de ipoteze latente, īn masura sa favorizeze formularea unei ipoteze locale care sa fie supusa experimentarii si verificarii (Radu & Pitariu, 1986). Pentru psihologie, metoda experimentala a īnsemnat structurarea ei ca stiinta independenta. Experimentul reprezinta un mijloc de analiza.

Īn linii generale, avantajele metodei experimentale pot fi sintetizate astfel:

intervine activ īn producerea fenomenului studiat prin crearea unor conditii adecvate īntr-un moment prestabilit;

realizeaza controlul variabilelor care pot influenta fenomenul studiat prin manevrarea lor independenta sau concurenta;

ofera posibilitatea īnregistrarii precise a datelor cu tehnologii avansate etc.

Un atribut fundamental, deosebit de important, al experimentului, este posibilitatea repetarii sale.

Pentru psihologia M-O, abordarea cu metode stiintifice a comportamentului de munca constituie o strategie generala. De pilda, daca intentia noastra este sa cunoastem efectele unui curs de perfectionare profesionala asupra agentilor de vānzari, nu ne ramāne decāt sa culegem cāt mai multe date referitor la problema īn cauza. Putem observa modul cum lucreaza agentii de vānzari pe teren, dupa parcurgerea cursului vom putea analiza productivitatea muncii, natura erorilor/incidentelor īn activitate, putem administra un test de cunostinte sau sa organizam o proba de lucru (simulare) etc. O cercetare nu īnseamna altceva decāt utilizarea unui set de proceduri de observare care ne vor conduce treptat, īn cele din urma, la cāteva alternative explicative.

Psihologia M-O este continuu confruntata cu problemele practice care se pot ivi la nivelul unei organizatii si care trebuie rezolvate aplicānd metode si tehnici stiintifice. Iata cāteva din subiectele care intra īn competenta psihologilor M-O:

Studiul cauzelor fluctuatiei personalului din organizatie.

Motivul scaderii productivitatii muncii unei sectii.

Care sunt principalele surse de nemultumire ale angajatilor?

Descifrarea surselor de conflict din organizatie si cum pot fi ele evitate.

Proiectarea unei strategii de selectie optimizata a personalului.

Studiul naturii erorilor cānd se lucreaza la un panou de comanda si cum pot fi ele prevenite?

De ce operatoarele de la ghiseu comit erori de operare cānd introduc datele īn calculator? Cum este realizata interfata om-calculator?

Cum este perceputa conducerea unei companii de catre angajati?

Psihologul M-O, īn activitatile pe care le deruleaza urmareste trei obiective majore:

Descrie fenomenul psihosocial. Este vorba de o simpla consemnare a evenimentelor, asa cum rezulta din observare, documentele statistice ale organizatiei, chestionare etc. De exemplu: īnregistrarea lunara a frecventei parasirii organizatiei de catre angajati, administrarea unui chestionar de satisfactie profesionala si extragerea listei de nemultumiri etc.

Explica natura fenomenelor descrise, cauzele determinante. Interpretarea rezultatelor obtinute este o activitate care deosebeste psihologul de simplul functionar din departamentul de resurse umane care prezinta presedintelui unei companii o situatie cu fluctuatia personalului pe parcursul unui an. Alta este gasirea cauzelor fluctuatiei: nemultumirea cu sistemul de promovare, utilizarea unei grile de salarizare lipsita de transparenta, incompetenta sefului direct, practicarea unui management de personal deficitar etc.

Prognozeaza evolutia unor evenimente si consecintele acestora. La īncheierea unui proiect, psihologul M-O trebuie sa faca predictii legat de concluziile la care a ajuns īn urma studiului īntreprins. Mai mult, este important ca sugestiile respective sa le implementeze īn practica. Astfel, de pilda, dupa ce īn urma unui studiu se va constata ca o cauza a scaderii numarului de clienti ai unei banci este lipsa de profesionalism īn comportamentul personalului de la ghiseu, psihologul va face cāteva estimari si propuneri. Īn primul rānd va arata, pe baze statistice, cum vor scadea beneficiile bancii īntr-o perioada de timp determinata, īn caz ca situatia va persista. Pentru personalul existent va propune initierea unui curs de perfectionare profesionala ("Secretele comportamentului cu clientii") totodata vor face demersurile metodologice necesare legate de validarea unei strategii de selectie profesionala a operatoarelor de la ghiseu.

2.2. Schema demersului de cercetare īn psihologia M-O

Cercetarea īn psihologia M-O pastreaza demersul clasic al algoritmului pe care trebuie sa-l parcurga un cercetator. Īn Figura 2.1 este prezentat cadrul general de organizare a unei cercetari de psihologia M-O. Cercetarea de psihologia M-O parcurge cinci etape succesive care se termina prin bucla de feedback destinata procesului de evaluare a rezultatelor studiului īntreprins, de estimare a modului īn care rezultatele obtinute pot influenta rezolvarea problemei pe care cercetatorul si-a pus-o initial.

Figura 2.1 Schema demersului de cercetare īn psihologia M-O

Ceea ce este important sa subliniem este faptul ca, īntr-o organizatie, psihologul M-O are o situatie aparte. Este adevarat ca el este asimilat departamentului de resurse umane si ca prin natura muncii sale trebuie sa fie prezent acolo unde activitatea desfasurata presupune prezenta oamenilor (angajati sau clienti) sau are repercusiuni asupra acestora. Dat fiind īnsa faptul ca īn momentul de fata putini sunt aceia care constientizeaza continutul muncii psihologului, exista riscul ca, la putin timp dupa angajarea sa, acesta sa fie marginalizat. Acesta este motivul pentru care psihologul M-O are, ca sarcina fundamentala, initierea de studii pe diferite subiecte furnizate de īnsasi organizatia care l-a angajat. Mai mult, standardele metodologice pe care le aplica trebuie bine fundamentate. Practic, psihologul M-O īsi extrage temele de studiu din interiorul organizatiei, fapt pentru care el trebuie sa fie īntr-o permanenta cautare de probleme. Odata problema identificata (scaderea productivitatii muncii la nivelul unei sectii, o crestere a numarului de reclamatii ale clientilor, cresterea numarului erorilor si incidentelor de operare la un tablou de comanda etc.) psihologul M-O trebuie sa o sesizeze si sa initieze un studiu. Acest studiu va fi proiectat cu grija, se va proceda la o atenta izolare a variabilelor si masurare a lor. Datele vor fi analizate si interpretate si apoi concluziile si recomandarile vor fi raportate pe cale ierarhica. Munca sa nu se termina īnsa aici, psihologul M-O are datoria sa urmareasca punerea īn aplicare a masurilor respective si sa faca evaluarile de rigoare.

Īn cele ce urmeaza vom detalia fiecare din etapele de cercetare amintite īn Figura 2.1.

2.2.1. Formularea problemei de cercetare īn psihologia M-O

Aminteam ca psihologul M-O scaneaza permanent organizatia, ca datoria lui este de a identifica problemele cu care aceasta se confrunta. Ceea ce erau numiti "armchair psychologists" (psihologi de fotoliu) reprezinta o notiune demult depasita, practica demonstrānd ca nimeni nu are nevoie de ei; o psihologie aplicata rupta de realitate este un element desuet.

Contactul cu terenul, ideile culese din literatura de specialitate, discutiile cu colegii la simpozioane sau conferinte pe teme de psihologia M-O, la fel intuitia sau teoriile legate de o problema, sunt punctul de pornire īn orice cercetare. Cānd avem o idee, urmatorul pas este documentarea. Pentru aceasta putem contacta colegii, studiem literatura de specialitate, adica, ne familiarizam cu ideea/problema respectiva si trecem la formularea scopului investigatiei noastre. Adesea dupa ce un cercetator a realizat o serie de investigatii pe o anumita tema, la care a adaugat si concluziile altora pe cercetari similare, el va putea structura o teorie noua. Acest tip de investigatii (de la culegerea datelor la teorie) sunt cunoscute ca fiind specifice metodei inductive. Cercetarile care debuteaza cu o teorie si sfārsesc cu testarea acesteia si colectarea de date si concluzii legat de aceasta, sunt specifice metodei deductive.

Īn stiinta, īn psihologia aplicata īn organizatii īn special, cel mai adesea ne confruntam cu proiectarea unor studii de pe pozitiile metodei deductive. Aceasta īnseamna ca cercetatorul pleaca de la o teorie existenta care integreaza si opereaza cu o cantitate mare de informatii, cu sintetizarea lor si cu structurarea unui cadru de cercetare specific. De pilda, motivatia pentru munca a fost studiata de numerosi cercetatori īncepānd din anii 1930. Īn timp, au fost dezvoltate o serie de teorii si modele cum ar fi teoria si modelul cel mai popular al ierarhiei trebuintelor a lui Maslow dezvoltat īn anii 1943 sau, mai recent, Teoria celor doi factori (motivator-igiena) a lui Herzberg etc. (Landy, 1989). De la aceste teorii si altele similare, au fost dezvoltate o serie de instrumente si tehnici de investigare a motivatiei īn munca. Īn zilele noastre exista metodologii bine puse la punct de studiere a motivatiei pentru munca si de stimulare a acesteia. Desigur, psihologul practician, bazat pe teoriile respective, va alege instrumentul potrivit si va proceda la culegerea datelor pe teren, apoi la prelucrarea lor. Concluziile derivate īi vor permite sa intervina eficient īn motivarea atitudinii fata de munca a personalului unei sectii sau companii.

Dar, despre rolul teoriei īn cercetare, au fost formulate o serie de pareri diferite. Astfel, psihosociologul Kurt Lewin considera ca "Nimic nu este mai practic decāt o buna teorie", īn timp ce psihologul experimentalist behaviorist B.F. Skinner, sustinea ca "Proiectarea cercetarii raportata la teorie este probabil timp pierdut". Se pare īnsa ca punctul de vedere al lui Kurt Lewin este mai realist, conducerea unei cercetari īntr-adevar trebuie sa aiba la baza o teorie. Skinner este un extremist. Eventual, putem sa sustinem ca teoriile pot fi "corecte" sau "incorecte". O recomandare generala pentru psihologii M-O este ca prin competenta lor sa aleaga īntotdeauna teoria potrivita.

Desigur, daca analizam atent faptele, rolul teoriei īn psihologia M-O detine o pozitie aparte, īn functie de domeniul de interes. Psihologia personalului a fost catalogata ca "o multime de date si putina teorie"; psihologia organizationala este cunoscuta si ca "multa teorie si putine date". Psihologia inginereasca este aproape lipsita de teorii. Realitatea este ca psihologii M-O trebuie sa priveasca lucrurile dintr-un unghi de vedere cāt se poate de pragmatic. Daca rata de fluctuatie a personalului unei companii este īn crestere, daca angajatii companiei sunt nemultumiti de sistemul managerial si productivitatea muncii a scazut progresiv de-a lungul anului, fara sa apelam la vreo teorie oarecare, este clar ca ne confruntam cu o problema care trebuie rezolvata īntr-un fel sau altul.

2.2.2. Proiectarea studiului de cercetare

A proiecta o cercetare sau design-ul unei cercetari, nu este altceva decāt stabilirea planului urmarit de cercetator īn vederea atingerii obiectivelor fixate. Exista numeroase strategii pe care cercetatorul le poate avea īn vedere. Dar, fireste, alegerea metodei de investigare depinde de natura problemei pe care acesta trebuie sa o rezolve. Astfel, pentru studiul cauzelor fluctuatiei de personal putem combina studiul dinamicii decontarilor companiei, a ratei de fluctuatie pe cātiva ani īn urma, trimestrial sau lunar, īn functie de vārsta si sex etc., combinat cu un interviu realizat īn momentul parasirii companiei. Daca obiectivul vizat este optimizarea deciziilor manageriale, se poate organiza un experiment care sa simuleze diferite situatii critice ce pot sa apara īntr-o companie si sa se evalueze performantele participantilor. Muchinsky (1990) discutānd despre strategiile pe care le poate adopta un cercetator īn domeniul psihologiei M-O, mentioneaza doua dimensiuni comparative majore: (1) cadrul natural de derulare a cercetarii si (2) nivelul de controlul al mediului de cercetare. Nici una din strategii nu este superioara celeilalte, fiecare īsi are valoarea si limitele sale.

(1) Cadrul natural de derulare a cercetarii. Psihologii M-O īsi organizeaza investigatiile preferential īn mediul natural sau pe teren, acolo unde au avut loc evenimentele investigate. Motivul real al acestei optiuni este ca ei doresc sa pastreze fenomenele studiate nedistorsionate, cāt mai apropiate de realitate. De exemplu, pentru a realiza un studiu de analiza a muncii, psihologul va fi prezent la locul de munca respectiv si acolo īsi va face notele si schitele de care are nevoie pentru a-l finaliza. Uneori īnsa, pot fi organizate studii care nu permit operarea īntr-un cadru natural. Nimeni nu va permite unui cercetator sa experimenteze reactiile anxioase vizavi de erorile comise de un pilot de pe un avion supersonic īn timp ce acesta este īn plina activitate de zbor. Pentru aceasta o metoda de lucru economica (dar cu o marja de distorsionare mare) este operarea pe un simulator.

(2) Nivelul de control al mediului de cercetare. Succesul unei investigatii depinde de veridicitatea datelor care se obtin. Din acest motiv cercetatorii sunt preocupati de controlul situatiei experimentale si eliminarea tuturor sau īn mare masura a factorilor care ar putea produce distorsionarea rezultatelor. Modalitatile de control sunt numeroase. Dintre formele de control utilizate amintim: (a) manipularea (controlul exercitat de cercetator prin operarea la nivelul variabilei independente - tipul de feedback utilizat, sursele de comunicare apelate, utilizarea unor stiluri de conducere diferite etc.); (b) eliminarea sau includerea (cercetatorii sunt preocupati de identificarea si izolarea unor variabile externe care pot facilita confundarea efectelor variabilelor independente. Un mod de a elimina o variabila este prin convertirea ei la o constanta - variabile ca zgomotul, luminozitatea, sexul, vārsta, nivelul de scolarizare etc., pot fi eliminate prin mentinerea lor "constanta"). Controlul prin includere īnseamna introducerea variabilei externe īn experiment astfel īncāt efectele potentiale ale acesteia asupra variabilei dependente sa poata fi studiate. De pilda, sa presupunem ca un cercetator studiaza influenta a diferite surse de comunicare asupra schimbarii atitudinii. El poate presupune ca variabila externa "sex" ar putea distorsiona rezultatele si deci necesita un control aparte. Pentru a controla variabila īn cauza prin eliminare, va proceda la alcatuirea lotului de subiecti numai din barbati sau numai din femei. Controlul variabilei respective prin includere presupune studiul atāt al barbatilor cāt si al femeilor īn contextul unui design factorial; (c) controlul statistic. Obisnuit, variabilele categoriale sunt utilizate pentru a explica si ilustra sensul controlului variabilelor externe. Procedurile de control statistic mai frecvent utilizate sunt analiza de covarianta si corelatia partiala (Pedhazur & Pedhazur, 1991); (d) randomizarea. Este cunoscut faptul ca numarul variabilelor externe care pot fi controlate este relativ mic. Ceea ce se face īnsa adesea este apelarea la tehnicile statistice de randomizare sau de selectie īntāmplatoare, astfel se īncearca evitarea unor serieri sau legitati īn operarea cu variabilele experimentale.

Vom īncerca īn cele ce urmeaza sa discutam cāteva din strategiile de cercetare utilizate mai frecvent de psihologii M-O. Din capul locului tinem sa subliniem ca nici una din metode nu este perfecta, fiecare prezinta avantaje si dezavantaje si se potriveste mai bine īntr-un context experimental sau altul. Utilizarea unei metode sau a alteia este dependenta de natura problemei care face obiectul cercetarii.

2.2.2.1. Strategii de investigare īn psihologia M-O

Īn psihologia muncii si organizationala, datele experimentale pot fi obtinute prin folosirea a patru tipuri majore de organizari experimentale:

experimente de laborator;

experimente de teren;

studii de teren;

simulari.

Diferentele īntre aceste tipuri de experimente constau īn:

(a)     posibilitatea controlului sistematic de catre experimentator a conditiilor de observare,

(b)    posibilitatea operarii cu variabilele studiate (independente sau dependente),

(c)     reprezentativitatea observatiilor (variabilelor dependente), īn ce masura acestea pot caracteriza o anumita populatie.

Experimentul de laborator. Experimentele de laborator sunt organizate īn conditii de lucru speciale, obisnuit īn īncaperi amenajate īn acest scop, departe de mediul de munca sau cadrul organizational. Īn laborator, cercetatorul are posibilitatea realizarii unui control sever al variabilelor, mai ales a acelora care tin de conditiile (ambientul) asociate cu observarea reactiilor comportamentale.

Un exemplu. Multe activitati de munca constau īn supravegherea si cautarea de informatii pe un ecran (terminal). De exemplu, operatorul radar urmareste concomitent traseul mai multor obiecte care pot sa-si modifice pozitia, pot spori sau scadea ca numar etc. Ne imaginam ce īnseamna sa fii operator radar-controlor de trafic pe un mare aeroport.

Sa presupunem ca suntem interesati, ca psihologi, īn problema daca numarul obiectelor de pe ecranul radarului influenteaza timpul de cautare sau viteza cu care poate fi gasit si identificat un obiect.

L.Carter (Landy,1985) a proiectat un experiment care s-a desfasurat īn conditii de laborator. El si-a propus sa studieze caracteristicile ecranului de afisare radar care ar putea afecta timpul de cautare al operatorului/subiectului. Īn acest scop a construit un aparat care permitea varierea a doi parametri: numarul de obiecte (prezente īntr-un anumit moment - densitatea) si pozitia relativa a acestor obiecte pe ecran. Densitatea putea fi de 30 si 60 de obiecte-tinta, īn trei conditii de apropiere de bordura ecranului. Obiectele tinta mai puteau avea 0, 1 sau 2 obiecte īnvecinate. Obiectele-tinta pot aparea īn jumatatea superioara sau inferioara a ecranului. Au putut fi imaginate mai multe variante experimentale cu diferite grupuri de subiecti. Īn Figura 2.2 sunt ilustrate doua ecrane radar care au fost prezentate subiectilor.

Subiectii, studenti, au fost selectionati cu un test de vedere, cei cu deficiente vizuale fiind eliminati. Sarcina lor consta īn a sta īntr-o camera īntunecoasa si sa observe un ecran similar cu al unui radar. Li se cerea sa caute o anumita cifra sau "tinta", timpul de cautare reprezentānd viteza de lucru.

Figura 2.2 Doua din ecranele-radar prezentate subiectilor īn cursul experimentului proiectat de L. Carter (Landy, 1985)

Rezultatele au relevat ca densitatea are un efect semnificativ asupra timpului de cautare (la o densitate de 30 tinte, media timpului de cautare a fost de 5.5 secunde, īn timp ce la densitatea de 60 tinte, acesta a fost de 11 secunde). "Ţintele"din centrul ecranului au fost identificate mai repede decāt cele situate spre margine. Timpul de cautare nu a fost afectat de numarul obiectelor īnvecinate. Īn fine, identificarea a fost mai rapida pentru tintele situate īn jumatatea de sus a ecranului, īn comparatie cu cele din jumatatea inferioara.

Iata cīteva avantaje ale experimentului de laborator:

subiectii pot fi selectionati dupa criterii dorite si organizati īn grupuri experimentale conform planului experimental proiectat de experimentator;

efectul experientei poate fi controlat printr-o perioada de instruire;

subiectii care nu corespund conditiilor experimentale sunt eliminati dupa criterii precise de selectie;

variabilele independente pot fi manevrate īntr-o maniera foarte diversificata (caracteristicile ecranului), se pot face īnregistrari foarte precise ale variabilei dependente (timpul de cautare).

Ca dezavantaje mentionam artificialitatea sarcinii, rezultatele sunt obtinute de la subiecti care au un contact pasager cu sarcina - altfel se prezinta performanta īn conditiile unei sarcini marcate de efectul de noutate si deosebita īntr-una de durata, unde acest efect nu se mai aplica. Din punctul de vedere al efortului depus, se pare ca acesta a fost intens pe o durata scurta, ori ce s-ar fi īntāmplat daca conditiile experimentale erau mai usoare? Īn fine, camera īntunecata si linistita difera mult de conditiile existente īntr-un turn de control al traficului aerian.

Chapanis (1967), recunoscut prin studiile sale īn domeniul psihologiei ingineresti, avertiza ca extrapolarea la conditii reale a rezultatelor obtinute cu ocazia studiilor de laborator nu se poate face decāt cu multa prudenta. Riscul metodei experimentale īn psihologia M-O este acela de a īnlocui relatia subiect-obiect (tehnic), pe care dorim sa īl studiem, cu o alta care sa fie foarte diferita (Chapanis, 1967). Aceasta alterare, considera Faverge (1968; 1969), poate fi profunda: (a) daca schimbam subiectii operānd īn acest sens cu subiecti naivi (studenti, de exemplu), īn loc de operatori specializati īntr-o anumita profesie, cum ar fi aceea de operatori chimisti, cu o pregatire speciala īn domeniul respectiv de activitate; (b) daca modificam situatia prin decantare si simplificare la extrem. Operatorul adus īn laborator va avea un comportament deosebit de cel de la locul de munca, se va simti liber de influenta sefului nemijlocit, de motivatia activitatii, de respectarea regulamentelor de ordine interioara etc., evoluānd spre o activitate lucida, care comporta cu totul alte cerinte. Īn experimentul de laborator, contextul sau mediul este controlat, sursele de variatie fiind precis reperate, dar montajul experimental este numai un model simplificat al situatiei de teren. Cele doua cerinte, precizia si realismul situatiei, nu pot fi simultan maximizate.

Experimentul de teren. Prin modul de organizare, experimentul de teren se īncadreaza īn cerintele generale ale oricarui experiment. Deosebirea fata de experimentul de laborator consta īn aceea ca se desfasoara īn conditii reale, adica manipularea variabilelor independente are loc īntr-un mediu natural (participantii la experiment nu percep locul unde acesta se desfasoara ca fiind altul decāt cel īn care īsi desfasoara activitatea cotidiana). Ca si īn experimentele de laborator, cercetatorul testeaza efectele cātorva variabile asupra comportamentului subiectului. Deficienta mare este ca īn experimentele de teren, posibilitatile de control ale variabilelor sunt foarte reduse. Daca īn experimentul de laborator, toate variabilele sunt controlate si manipulate, īn cel de teren, din experiment fac parte toate variabilele existente. De fapt, aceasta situatie ofera experimentului de teren un realism sporit.

Un exemplu: Se stie ca īn metropole exista un trafic automobilistic intens. Taximetrele sunt adesea implicate īn fel de fel de accidente, fiind chiar ele īnsele obiectul agresiunii altor conducatori auto. O companie din San Francisco a proiectat experimentarea unei proceduri care sa reduca unele din accidentele īn care sunt implicate mai frecvent taximetrele (Voevodsky, 1975). Compania a instalat pe 343 taximetre o centura de semnalizatoare galbene care se aprindeau la frānare, fapt ce facea masina observabila mult mai usor. Un grup de 160 taxiuri a constituit grupul de control, el ramānānd neechipat īn maniera relatata. Dupa 10 luni cele doua loturi au fost comparate din punctul de vedere al frecventei si gravitatii accidentelor - au fost luate īn considerare numai coliziunile din spate cauzate de alte masini. Procentul de lovituri din spate a fost cu 60 % mai redus la lotul experimental comparativ cu cel de control. Concluzia a fost ca echipamentul experimental are un efect pozitiv asupra sigurantei circulatiei.

Desi se poate accepta ideea ca semnalizatoarele plasate pe masini au avut un efect benefic asupra diminuarii accidentelor, se mai poate argumenta ca aici un rol major l-au avut totusi soferii de taximetre. Adica, ei stiau ca participa la un experiment si īn consecinta au condus mai cu grija. Aceasta presupunere ar fi demna de luat īn seama, dar īn cazul relatat ea cade. Experimentatorul a comparat numarul de coliziuni īn care era antrenata partea din fata a taximetrelor si a constatat ca īntre grupul de control si cel experimental nu apare o diferenta semnificativa. Ambele grupuri au intrat īn coliziune cu aproximativ acelasi numar de alte automobile. Concluzia este ca taximetristii din grupul de control nu si-au schimbat comportamentul pe parcursul experimentului.

Exemplul relatat este tipic experimentarii de teren. Manipularea variabilei independente (prezenta sau absenta centurii de semnalizatoare luminoase) s-a operat cu multa atentie. Totusi, au ramas factori care nu au putut fi controlati asa cum s-ar fi putut face aceasta īn conditii de laborator. De pilda, īn conditii de laborator, densitatea traficului ar fi putut fi mentinuta constanta (ne amintim prin analogie experimentul precedent cu supravegherea radarului), īn timp ce pe strazile orasului San Fracisco acest lucru este imposibil. Mai mult, īn laborator, toate conditiile experimentale au fost identice pentru fiecare subiect. Īn experimentul de teren situatia este alta. Numai daca ne gāndim la masini, acestea pot fi mai noi sau mai vechi, īntretinerea lor este diferita etc. Avantajele experimentului de teren sunt legate de realismul situatiei experimentale si de faptul ca experimentatorul nu mai trebuie sa-si bata capul cu generalizarea rezultatelor din laborator spre postul de munca; aceasta se realizeaza automat. Totusi, nu īnseamna ca experimentul de teren nu are si limite sau este eliberat de artefacte si ambiguitati. Īn general, īn experimentul de teren, experimentatorul are un control limitat al conditiilor de observare fata de experimentul de laborator; īn experimentul relatat putem presupune ca unele automobile erau mai īnvechite decāt altele, ca unii taximetristi erau mai experimentati, pe parcursul experimentului se putea declansa o furtuna etc., toti acesti factori putānd influenta proportia accidentelor altfel decāt masura luata cu centura de semnalizatoare. Mai pot apare si alte situatii care privesc cele doua grupuri, de control si experimental, deci implicatii sociale care, la rāndul lor, pot duce la modificari comportamentale. Īn psihologie aceasta problema a fost consemnata īn faimosul studiu Hawthorne, cercetare care continua sa fie si azi o problema controversata.

Situatia de teren, este si ea, la rāndul ei, rezultatul unui decupaj, al unei optiuni prealabile. Problema consta īn ce anume se ia ca unitate de studiu, cercetarea nu poate numai sa consemneze numai un efect de varianta globala pe care un factor sau altul o explica. Mai mult, fenomenul complex nu rezulta din simpla suprapunere a unor procese elementare; trecerea de la un nivel la altul de organizare adauga si noi proprietati, care nu erau cuprinse īn cele precedente. Exista convingerea ca timpul de reactie este o calitate predictiva a competentei īn conducerea automobilului. Faverge (1967) inventariind studiile pe aceasta tema a constatat ca din 30 de studii, numai 4-5 au probat ipoteza respectiva. O componenta simpla nu este deci decisiva. Īn psihologie este vorba de totalitati complexe īn cadrul carora o schimbare nu se produce niciodata singura - de aici necesitatea ca īn psihologia M-O, abordarile experimentale, interpretarile si solutiile oferite sa se bazeze pe abordari sistemice (Radu & Pitariu, 1986).

Studiul de teren. Īn studiul de teren, cercetatorul observa, masoara si īnregistreaza ceea ce gaseste, fara sa intervina cu nici o manevra experimentala. De obicei, metoda cea mai uzitata de colectarea datelor īn acest tip de investigatii este inspectarea /observarea sau chestionarul.

Un cercetator interesat īn cunoasterea profesiei de operator-calculator, va observa mai multe zile ce fac acestia, se va documenta si va alcatui o lista cu toate activitatile prestate de un operator. Mai departe, el poate sa ramāna cāteva zile īn sala cu calculatoare sau lānga un operator si sa īnregistreze din cinci īn cinci minute ce fac membrii unei echipe de operare. Astfel, se va obtine ponderea pe care o au diferitele activitati, dar si dinamica structurala a interventiei echipei de operatori īn diferite momente ale zilei si īn diferite contexte de derulare a activitatii de operare (Pitariu & Paicutiu, 1973).

Un cercetator interesat de studiul influentei stresului profesional asupra activitatii unei categorii de personal muncitor, poate sa-si alcatuiasca un chestionar prin care sa obtina informatii legate de problemele investigate si la care cauta raspuns: satisfactia muncii, suportul social/familial, conflictul de rol, relatiile cu superiorii etc. Datele obtinute sunt analizate, comparate si extrase concluziile de rigoare. Retinem ca investigatorul nu s-a angajat īn nici un fel īn modificarea variabilelor studiate. El, pur si simplu a īnregistrat si a observat. Studiile de teren sunt astfel cel mai putin costisitoare. Ele apeleaza mai mult la tehnici statistice de interpretare.

Simularea. Īn cautarea unei solutii optimizate de interventie īn psihologia M-O s-a ajuns la concluzia ca articularea experiment-situatie de teren este calea privilegiata de studiere īn abordarile psihologice. Aceasta solutie raspunde cel mai bine exigentelor de maximizare simultana a preciziei si autenticitatii experimentului. Terenul este punctul de plecare si de sosire a demersului investigativ, care ar trece prin instanta modelelor proiectate si validate īn laborator ca instrumente de analiza (Radu & Pitariu, 1986). Dar, articularea īntre laborator si teren face loc unui alt mijloc de interventie bazat pe ceea ce se numeste reductie experimentala sau simulare. Obiectivul simularii este obtinerea cātorva elemente de control care pot fi absente sau mascate īntr-un experiment de teren. Īn acelasi timp simularea aproximeaza o secventa operationala reala, generalizabila sau transferabila unei sarcini operationale. Simularile au calitatea ca sunt foarte apropiate de realitate. Problema critica este ce aspecte ale situatiei de munca vor fi simulate pentru a ne asigura ca ele vor fi reprezentative acelor particularitati care pot afecta performanta operatorilor īn activitatea reala. Simularea nu īnseamna reproducere, ea presupune decuparea acelor aspecte relevante de care depinde, de exemplu, functionarea unei instalatii. Nu putem reproduce camera de comanda a unei centrale atomo-electrice cu scopul antrenarii sau instruirii viitorilor operatori; este si costisitor si nepractic. Un simulator al unei astfel de camere de comanda va reproduce comenzile si afisajele relevante iar prin intermediul unui calculator se pot simula o serie de situatii, īnregistra diferiti parametri etc.

Dar un exemplu mai familiar de simulare este examenul de conducere auto pe care orice solicitant al permisului de conducere trebuie sa-l dea. Candidatului i se cere sa execute diferite programe contra cronometru, sa conduca masina pe un anumit teren si sa faca dovada deprinderilor achizitionate (parcare, pornire din panta, depasire etc.). Se presupune ca aceasta proba simuleaza suficient de bine conducerea reala a automobilului, īnlantuirea secventelor de actiuni participante la conducere.

"Validarea simularii - noteza Leplat (1982) - este o problema esentiala pentru viitorul metodei experimentale īn ramurile aplicate". Simplificarea, miniaturizarea situatiilor reale, nu poate merge dincolo de un anumit prag, pentru a pastra o apropiere suficienta de situatia de teren. Cu ocazia zborului "Gemini II", astronautul Richard Gordon a parasit capsula spatiala, fiind ancorat doar de o coarda, cu scopul executarii unei lucrari īn spatiul cosmic. La sosire el declara: "Tot ceea ce am facut īn aproximativ 30 de secunde īn laborator, s-a dovedit a fi o monumentala sarcina de aproximativ 30 de minute. A fost usor sa lucrezi īn cursul antrenamentului, dar a fost o munca dificila (reala) īn spatiul cosmic" (Chapanis1967). Problema care se pune este a scarii la care se produce reductia experimentala respectiva.

Simularile au inconvenientul ca desi tehnic sunt rezolvabile, participarea si angajarea īn sarcina este artificiala. Ele nu creaza tensiunile, anxietatea si emotiile pe care le furnizeaza situatiile reale. Totusi, avantajul major īn utilizarea simularilor este legat de costul lor redus si siguranta operatorilor. Aplicabilitatea lor īn instruirea profesionala pentru locuri de munca cu risc ridicat de accidentare este notabila.

Asa cum am mai subliniat, fiecare din tipurile de strategii de cercetare discutate are avantaje si dezavantaje. Tabelul 2.2 prezinta sintetic imaginea comparativa a celor patru tipuri de metode de cercetare pe cele doua dimensiuni amintite: realismul (cadrul natural īn care se realizeaza cercetarea) si controlul. Observam ca niciuna dintre metodele de investigare specifice psihologiei M-O, nu este perfecta; niciuna dintre metode nu poate fi clasificata ca fiind superioara pe cele doua dimensiuni luate drept criteriu: realism si control. Alegerea strategiei optime este īntotdeauna dependenta de obiectivul cercetarii initiate si resursele disponibile (materiale si umane). Un psiholog M-O competent, avizat asupra avantajelor si dezavantajelor fiecarui tip de experiment va putea sa-si conduca cercetarea cu competenta si va evita multe din neajunsurile semnalate.

Tabelul 2.2

Compararea strategiilor de investigare specifice psihologiei M-O

2.2.3. Variabilele si masurarea lor

Īn munca pe care o presteaza, psihologii M-O opereaza cu o serie de date cum ar fi: luminozitatea locului de munca, aptitudinile necesare efectuarii unei sarcini de munca, suportul social īn munca, conducerea activitatii de munca, comunicatiile la nivelul grupului, etc. Toate acestea se numesc variabile. O variabila este orice factor, īnsusire sau caracteristica ce se poate schimba/modifica sau poate lua diferite valori numerice. Variabilele pot fi cantitative (vārsta, timp, scoruri de test etc.) si calitative (sex, calificative profesionale etc.). Variabilele calitative nu sunt neaparat numerice, dar pot fi codificate numeric (barbati=1, femei=0; necasatoriti=0, casatoriti=1, divortati=3 etc.).

Adesea īn studiile de psihologia M-O, termenul de variabila īl gasim asociat cu alti termeni: variabila independenta, variabila dependenta, variabila predictor si variabila criteriu.

Variabilele independente si dependente sunt evocate īn orice strategie de cercetare experimentala. Factorii de mediu, ca si cei legati de subiect (zgomotul, vibratiile, sarcina de munca, sexul, calificarea etc.) si pe care experimentatorul īi manipuleaza cu scopul de a stabili influenta lor asupra conduitei, relatia lor cu anumite aspecte ale conduitei, constituie ceea ce se numesc variabile independente.

Exemplu: studiind influenta muncii īn schimburi (orarul de munca) asupra calitatii deciziilor luate de operatorii antrenati īn supravegherea unor tablouri de comanda, variabila independenta este reprezentata de schimbul de munca respectiv sau orarul de munca. Īnregistrarea erorilor de operare (frecventa acestora) comise de operatori, reprezinta variabila dependenta.

Variabila independenta se mai numeste si variabila stimul, iar variabila dependenta este numita si variabila raspuns. Īntr-o masurare a timpului de reactie la stimuli luminosi, setul de imagini utilizat reprezinta variabilele stimul (variabile independente), care sunt manipulate sau controlate de catre experimentator. Timpul de reactie realizat de catre fiecare subiect este variabila raspuns (variabila dependenta), ea apartine subiectului. Relatia dintre variabila dependenta si independenta poate fi exprimata astfel: R = f(S). Adica, raspunsul sau reactia subiectilor (R) depinde de stimulii prezentati (S) si asupra carora experimentatorul poate actiona manevrāndu-i conform planului experimental. Īn context uman este mai corect sa scriem formula R =f(SP), adica sa includem si personalitatea (P). Sageata dubla subliniaza ca exista īntotdeauna o interactiune īntre S si P, care nu sunt variabile aditive. Este astfel acceptata ideea ca exista īntotdeauna o interactiune reciproca īntre stimul/situatie si personalitate.

Īn general, prin abordarea experimentala, cercetatorul urmareste evaluarea efectelor variabilei independente asupra celor dependente; ele constituie obiectul de interes īn orice investigatie. Īn experimentul de laborator īntreprins de Carter (1979) variabila dependenta a fost timpul de reactie al subiectilor carora experimentatorul le prezenta o serie de stimuli pe ecranul radarului conform planului experimental pe care l-a alcatuit (variabila independenta). Dar, este important sa mentionam ca īntr-un context experimental, aceeasi variabila poate fi selectata ca independenta sau dependenta, īn functie de obiectivele experimentului. Īn Figura 2.3 sunt ilustrate doua situatii experimentale īn care satisfactia profesionala este utilizata odata ca variabila independenta si altadata ca variabila dependenta. Īn primul caz, cercetatorul este interesat de efectul pe care relatiile cu colegii (variabila independenta) o au asupra satisfactiei profesionale (variabila dependenta). Pentru aceasta, psihologul selecteaza doua grupe de subiecti, una īn care relatiile dintre ei sunt tensionate si alta caracterizata prin relatii de cooperare bune. Prin intermediul unui chestionar el poate evalua efectul relatiilor interpersonale asupra satisfactiei profesionale. Īn al doilea caz, satisfactia profesionala este privita ca variabila independenta si tendinta de a parasi compania ca variabila dependenta. Īn acest caz, angajatii sunt dihotomizati īn "multumiti profesional" si "nemultumiti profesional". La ambele loturi se va determina daca multumirea cu locul de munca duce sau nu la cresterea/diminuarea fluctuatiei latente. Rezulta ca variabilele pe care le studiem nu pot fi etichetate ca variabile dependente sau independente, cercetatorul este cel care le confera atributul respectiv īn functie de planul experimental proiectat.

Figura 2.3 Utilizarea variabilei "satisfactia profesionala" ca variabila dependenta si independenta

Variabila predictor si variabila criteriu. Īn mod obisnuit, īn psihologia M-O facem predictii si evaluam performante. De exemplu, scorurile pe o variabila cum este aceea de satisfactie profesionala ne pot permite sa facem unele predictii: cei nesatisfacuti cu activitatea de munca prestata vor manifesta tentative mai frecvente de parasire a companiei si vor realiza si performante profesionale mai scazute. Cānd performantele/scorurile pe o variabila servesc la predictia scorurilor/comportamentelor pe o variabila secunda, variabilele sunt denumite variabile predictor si respectiv criteriu. De exemplu, performante mari realizate la un test de capacitate de organizare pot prognoza prezenta unor calitati manageriale superioare. Performantele la test reprezinta variabila predictor, iar performantele manageriale variabila criteriu. Īn psihologia M-O, activitatea psihologilor este centrata pe studierea variabilelor criteriu; asupra lor se fac predictii. Variabilele predictor sunt asociate celor dependente, īn timp ce variabilele crireriu, celor independente. Folosim terminologia de variabila independenta si dependenta īn context experimental. Variabila predictor si variabila criteriu se utilizeaza īn orice strategie de cercetare īn care obiectivul urmarit este sa se determine statutul subiectilor pe o variabila (criteriu) ca functie a statutului respectiv pe o alta variabila (predictor) (Muchinsky, 1990).

Natura masurarii psihologice. Variabilele trebuie masurate cāt mai precis posibil. Masurarea, īntr-o acceptiune generala, este procesul de atribuire de numere obiectelor sau evenimentelor īn conformitate cu niste reguli bine precizate (Stevens, 1951). Masurarea īn psihologie este procesul de atribuire de numere persoanelor, astfel īncāt anumite relatii existente īntre indivizi īn privinta atributului masurat sa fie reflectate fidel de cāteva proprietati ale numerelor. Masurarea unei caracteristici fizice, fiziologice sau psihice, se bazeaza pe existenta unor anumiti indicatori, adica fapte observabile care permit aprecierea prezentei/absentei atributului studiat si nivelul sau gradul īn care acesta este prezent. Un jucator de fotbal este apreciat dupa numarul de goluri marcate iar agresivitatea sa dupa numarul penalizarilor receptionate din partea arbitrului. Dar, īn timp ce unele caracteristici sunt accesibile observatiei directe si cuantificate cu precizie (culoarea ochilor, forta de tractiune sau strāngerea unui dinamometru), variabilele psihice cum este agresivitatea, inteligenta, creativitatea etc. nu pot face obiectul unei evaluari nemijlocite, nivelul prezentei calitatii respective se deduce folosind anumiti indicatori ai comportamentelor prin care caracteristicile psihice respective se manifesta. Kerlinger (1986) nota ca desprinderea proprietatilor psihologice din datele observatiei directe este cea mai mare dificultate a masurarii psihologice. Masurarea īn psihologie presupune utilizarea preponderenta a scalelor de masura. Acestea sunt instrumente pe care se evalueaza o calitate psihica sau performantele aferente unei anumite variabile. Scala este definita ca orice serie progresiva de valori sau marimi īn conformitate cu care un fenomen fizic sau calitate psihica poate fi cuantificat. Īn practica psihologica sunt utilizate patru tipuri fundamentale de scale: (1) scala nominala; (2) scala ordinala; (3) scala de intervale; (4) scala de raport (Stevens, 1958).

Scala nominala. Acest tip de scala este constituit dintr-o serie de categorii sau clase neordonate. Categoriile īn cauza sunt definite de maniera ca fiecare observatie nu poate fi plasata decāt īntr-o anumita categorie. De pilda, categoriile socio-profesionale (atunci cānd nu se are īn vedere o ierarhizare) sau clasele constituite din persoane de acelasi sex fac posibila utilizarea unei scale nominale. Regula impusa la masurarea nominala este ca toate elementele din aceeasi clasa de echivalenta sa aiba aceeasi masura si o valoare a masurii sa apara numai la elemente echivalente īntre ele. Un exemplu de masura nominala este numarul pe care īl primesc jucatorii unei echipe de fotbal. Numarul atribuit unei clase sau categorii de obiecte are rol de eticheta. Variabilele care iau valori printr-o masurare de tip nominal se numesc variabile nominale sau variabile categoriale ori enumerative. Prelucrarile statistice obisnuite īn cazul variabilelor masurate printr-o scala nominala constau īn calculul frecventelor absolute sau relative ale claselor. Indicele statistic care poate fi calculat este modul. Datele rezultate īn urma utilizarii scalelor nominale pot fi reprezentate grafic prin diagrame de structura sau prin diagrame īn benzi ori īn coloane. Prelucrarile statistice posibile sunt cele bazate pe frecvente: testul si unele masuri ale asocierii, cum sunt coeficientii de contingenta.

Exemplu de scala nominala:

Scala ordinala. Este un ansamblu de observatii ierarhizabile īn functie de o anumita caracteristica, dimensiune sau dupa un anumit criteriu. Īn scalele ordinale, categoriile sunt ordonate dar distanta dintre ele nu poate fi estimata. De exemplu, muncitorii unei sectii pot fi ierarhizati īn functie de randamentul lor, de la cel mai eficient la cel mai putin eficient. Nu vom putea sti īnsa cu cāt muncitorul A obtine performante superioare lui B. Scalele utilizate īn aprecierea performantelor sunt scale ordinale, la fel cele mai multe scale de atitudini. Scalele ordinale poseda calitatile celor nominale, reprezentarea grafica a datelor pe o histograma poate lua o forma de "I", "J" sau de clopot. Ele permit utilizarea metodelor de evaluare si a altor tehnici statistice de calcul a tendintei centrale si a repartitiei rezultatelor īn jurul unei medii, sau statistici bazate pe interpretari ca "mai mare" sau "mai mic". Indicele cel mai potrivit pentru descrierea tendintei centrale a datelor este mediana. Se mai pot calcula rangurile centile, decile sau cuartile. Pentru verificarea ipotezelor statistice se utilizeaza testele statistice neparametrice, studiul relatiei dintre variabile fiind efectuat prin calculul coeficientilor de corelatie a rangurilor (rho al lui Spearman) sau coeficientii de concordanta (W al lui Kendall).

Exemplu de scala ordinala:

Scala de intervale. O scala de intervale masoara cāt de mult este prezenta o calitate a unei variabile, utilizānd distante egale īntre unitatile scalei. Scala unui termometru este o scala de intervale. Distanta īntre 5⁰ si 10⁰ (5⁰) este aceeasi ca si diferenta dintre 32⁰ si 37⁰ (5⁰). O scala de interval este mai precisa decāt una ordinala deoarece ea nu arata numai o preferinta relativa (care este o ierarhizare dupa rang), ci si cāt de mult este preferat un obiect/calitate. Sa consideram ca asistam la un concurs de frumusete si ni se cere sa acordam candidatelor note pe o scala cu un interval cuprins īntre 1 si 10. Astfel, lui S īi acordam nota 2, M nota 5 si L nota 8. Daca avem motive sa credem ca īn realitate L este mai atragatoare decāt M care este mai frumoasa decāt S, si "distanta" dintre L si M, īn privinta frumusetii, este egala cu "distanta" dintre M si S, atunci putem afirma ca notele acordate constituie o masura de tip interval a celor trei candidate. Īn mod obisnuit, datele masurate pe scale de intervale se reprezinta grafic prin histograme si poligoane de frecventa. Indicii statistici calculati mai frecvent sunt media, mediana, si abaterea standard. Pot fi utilizati coeficientii de corelatie liniara si se pot aplica testele statistice parametrice (testul t, testul F etc.)

Exemplu de scala de intervale:

Scala de raport. Acest tip de scala este considerata ca fiind cea mai precisa. Ea īntruneste toate proprietatile celorlalte scale plus pe aceea ca fiecare numar este gāndit ca o distanta masurata de la punctul zero. Īn psihologie acest tip de masurare este greu de realizat (masurarea timpului de reactie, de pilda īntr-o sarcina perceptiv-motrica, este un exemplu de scala de raport). Scalele de raport admit utilizarea tuturor operatiilor aritmetice si statistice. De exemplu, daca masuram doua scānduri si stim ca una are 12cm iar cealalta 36cm, putem afirma ca a doua scāndura este de trei ori mai mare ca prima; daca o masina se deplaseaza cu 60 Km/ora si alta cu 30 Km/ora, putem spune ca prima merge cu o viteza de doua ori mai mare ca a doua.

Exemplu de scala de rapoarte:

2.2.4. Tehnici de analiza a datelor

Orice experiment genereaza date care constituie cheia īntelegerii comportamentului uman īn diferite circumstante. Problema este cum sa prelucram si sa analizam aceste date pentru a īntelege un proces sau altul. Īn acest scop se apeleaza la diferite metode de prelucrare statistica. Este vorba atāt de utilizarea de tehnici statistice descriptive, cāt si inferentiale.

Statistici descriptive

Statisticile descriptive descriu datele culese cu ocazia initierii unei cercetari. De exemplu, o companie s-a hotarāt sa testeze calitatile manageriale ale personalului care detine functii de conducere. Pentru aceasta, a fost derulata o procedura de validare a unei baterii de teste psihologice. Īn Tabelul 2.3 se prezinta rezultatele obtinute de cei 50 manageri testati cu un test de aptitudini manageriale.

Tabelul 2.3

Rezultatele examinarii psihologice a 50 manageri cu Testul de Aptitudini Manageriale

Distributia de frecventa

Datele obtinute (īn cazul nostru, scorurile la test) sunt studiate initial din punctul de vedere al formei distributiei lor. Tabelul 2.4 ilustreaza un demers de construire al unei distributii de frecventa.

Tabelul 2.4

Distributia de frecventa a scorurilor celor 50 de manageri din Tabelul 2.3

Figura 2.4 ne prezinta o imagine intuitiva a distributiei de frecventa a scorurilor grupate a performantelor celor 50 de manageri examinati.

Figura 2.4 Distributia de frecventa a performantelor la Testul de Aptitudini Manageriale

Ceea ce putem spune īn urma examinarii distributiei de frecventa din Figura 2.4 este ca ea aproximeaza asa-numita distributie normala sau sub forma de clopot. Simpla inspectare a ei ne dezvaluie ca majoritatea scorurilor sunt grupate īn jurul valorilor de 25-29. Īn psihologie, numeroase variabile au o distribuire normala, dar unele pot lua si alte forme (Figura 2.5).

Figura 2.5 Diferite curbe de distribuire a frecventelor

Inspectarea formei distributiei de frecventa este o sursa de informatii importanta pentru cercetator. Astfel, o distribuire a rezultatelor la un test de aptitudini cu o concentrare majoritara a scorurilor spre polul pozitiv sau negativ, poate īnsemna ca testul este prea usor, respectiv prea dificil, deci prezinta unele deficiente constructive. Ca punct de start īn analiza datelor se recomanda examinarea formei distributiei lor si gasirea unor explicatii cu privire la aceasta. Mai mult, īn functie de forma distributiei de frecventa, cercetatorul va decide ce cale de analiza statistica va urma (utilizarea metodelor parametrice sau neparametrice de analiza).

Masuri ale tendintei centrale

Forma distributiei de frecventa joaca un rol important īn demersul pe care un psiholog īl īntrprinde referitor la prelucrarea rezultatelor cercetarii. Deci, pasul urmator dupa ce este identificata forma distributiei rezultatelor, este gasirea a ceea ce se numeste "scor tipic" sau "specific" datelor cu care operam. Este vorba de una din cele trei masuri ale tendintei centrale: media, mediana si modul.

Media (M) este considerata ca cea mai obisnuita masura a tendintei centrale. Ea reprezinta suma unui set de masuratori īmpartita la numarul total al acestora. Formula de calcul este:

unde:

M = media aritmetica

Sx = suma valorilor sau masurarilor individuale

N = numarul cazurilor, observatiilor sau masuratorilor.

Exemplu

Un cursant a obtinut de-a lungul unui curs de instruire urmatoarele puncte la testele de la sfārsitul fiecarui modul de curs:

Management general: 30; Statistica 22; Introducere īn Marketing: 44; Poliitici de firma; 26; Comportament organizational: 38; Comportamentul consumatorului: 20. Media notelor obtinute este de:

M= (30+22+44+26+38+20) / 6 = 180 : 6 = 30 puncte.

Mediana (Md) este valoarea care īmparte un sir de date ordonate īn doua grupe egale ca numar; este punctul central al unei serii, adica punctul deasupra si dedesubtul caruia se situeaza 50% din totalul valorilor.

Calculam mediana atunci cānd distributia de frecventa cu care avem de-a face este asimetrica. Acest fel de distributie poate sa apara īn īnregistrari ale timpului de executie a unei operatii, masurari ale timpului de reactie etc.

Exemplu

Avem un sir de date impar:

7 8 12 15 16 17 21 24 29

Mediana este localizata la mijlocul sirului. Mdn = 16, adica:

Modul (Mo) este o alta masura a tendintei centrale. Este valoarea a carei frecventa este cea mai mare īntr-un sir de date, valoarea care se repeta cel mai des.

Exemplu

Īn seria de date:

2 3 3 3 5 7 7 7 7 7 8 9 9

modul este 7, aceasta valoare avānd frecventa cea mai mare.

Media, Mediana si Modul sunt trei indici ai tendintei centrale care au o semnificatie diferita.

Media este masura cea mai potrivita a centrului unei serii de variatie, (este centrul de gravitatie al datelor); ea surprinde integral ansamblul cazurilor (observatiilor) luate īn studiu si permite operarea cu un evantai larg de metode aritmetice/algebrice de prelucrare - deviatia unui singur caz de la valoarea centrala da o informatie utila asupra distributiei de frecventa.

Mediana este considerata ca mijlocul efectivului unui ansamblu de date pe care īl dihotomizeaza īn doua parti egale ca marime. Īn calculul medianei ne bazam deci pe proprietatile ordinale ale datelor (daca datele sunt asezate īn ordine, mediana reprezinta centrul valorilor). Prin faptul ca īn calculul medianei se face abstractie de valorile extreme, ea este preferata mediei aritmetice īn distributiile asimetrice.

Modul este considerat a fi abscisa valorii cu frecventa maxima sau punctul de pe abscisa care corespunde punctului celui mai ridicat al curbei de frecventa. Utilizarea modului este rar īntālnita īn cercetarile de psihologie, aceasta are loc numai cānd datele sunt grupate īn distributii bimodale ori multimodale, ori cānd lucram cu variabile calitative.

Īn Figura 2.6 este ilustrata relatia dintre medie, mediana si mod īn cazul une distributii de frecventa asimetrice.

Figura 2.6 Relatia īntre medie, mediana si mod īn cazul unei distributii de frecventa asimetrice

Masuri ale variabilitatii

Media, mediana si modul sunt indici statistici de start care ne indica doar locul central al unei distributii, fara īnsa sa ne spuna nimic despre īmprastierea sau dispersia notelor sau scorurilor etc. Adesea localizarea tendintei centrale a datelor se dovedeste a fi o masura insuficienta si ne poate duce la inferente eronate.

Printre cei mai uzuali indicatori ai variabilitatii mentionam: Rangul (R), Abaterea medie (AM), Abaterea standard (AS), Variabilitatea (V).

Rangul (R) . Este un indicator determinabil prin simpla inspectare a datelor si marcarea valorilor extreme, diferenta dintre ele fiind rangul sau amplitudinea.

R= Xmax - Xmin

Exemplu

Cu ocazia administrarii unui test de inteligenta la un grup de operatori la calculator, s-a gasit ca performantele subiectilor oscileaza īntre 95 CI si 125 CI. Rangul este 125 - 95 = 30. Pentru un grup de agenti comerciali, performantele erau cuprinse īntre 105 CI si 115 CI. Rangul este de 115 - 105 = 10. Interpretarea este ca primul grup are o īmprastiere mai mare a performantelor decāt grupul al doilea, despre care spunem ca este mai omogen. Rangurile calculate pe esantioane care variaza ca numar, nu sunt direct comparabile. Rangul este utilizat mai ales cānd esantioanele sunt mici si atunci, cu multe precautii.

Abaterea medie (AM). Abaterea medie sau deviatia medie ori deviatia simpla, reprezinta media aritmetica a tuturor abaterilor de la medie a valorilor unei serii de variatie, ignorānd semnele algebrice. Pentru calcularea abaterii medii, calculam initial media valorilor luate īn studiu si o scadem din fiecare valoare luata separat. Se obtin valori pozitive si negative. Suma diferentelor (luate īn valoare absoluta, īmpartita la numarul valorilor) ne da abaterea medie. Formula de calcul este urmatoarea:

Unde: AM = abaterea medie

S X - M = suma abaterilor de la medie luata īn cote absolute

N = numarul de cazuri

Pentru a interpreta AM se pot compara valorile obtinute la mai multe grupuri, aprecierile oprindu-se la observarea ca un grup poate avea un interval al valorilor datelor mai mic sau mai mare ca altul. Īn cercetare, acest indice este mai rar utilizat datorita introducerii unei aproximari a variabilitatii destul de grosiere.

Abaterea standard (AS, DS sau s). Este indicele de variabilitate cel mai popular. Este preferat altora deoarece este exprimat īn aceleasi unitati ca si cele pe care le prelucram. AS este calculata numai īn contextul distributiilor de frecventa normale, ea intrānd īn componenta a numeroase formule statistice. La fel ca AM, AS este tot o medie a patratelor abaterilor valorilor unui ansamblu de date, fata de valoarea medie a esantionului.

unde: σ = Abaterea standard

(X-M)² = abaterea de la medie a esantionului

N = marimea esantionului.

Cānd volumul de date este mare, apare necesitatea gruparii lor, Procedura de calcul este īn acest caz putin modificata.

Exemplu

Tabelul 2.5 ilustreaza procedura generala de calcul a abaterii standard.

Tabelul 2.5

Calculul abaterii standard īn cazul unui ansamblu de date negrupate.

Coeficientul de variatie (V). Coeficientul de variatie al lui Pearson se foloseste cānd se doreste compararea variatiilor a doua fenomene cu scopul de a cunoaste care este mai mare. Este o formula sintetica ce combina valorile medii cu īmprastierea datelor. El se utilizeaza ca masura a gradului de omogenitate a unei colectivitati (Margineanu, 1939; Novak, 1988).

Formula de calcul a lui V este urmatoarea:

unde:

V = coeficientul de variabilitate

AS = abaterea standard

M = media aritmetica

Daca V este cuprins 0 - 15%, rezulta ca īmprastierea datelor este mica si media este reprezentativa; īntre 15 - 30%, īmprastierea este mijlocie si media suficient de reprezentativa; peste 30 - 33%, media colectivitatii nu este reprezentativa din cauza neomogenitatii (Novak, 1988).

Coeficientul de variatie, dispersia sau varianta si abaterea standard sunt indici statistici ai īmprastierii datelor īn jurul mediei. Se impun cāteva precizari. AS reprezinta radacina patrata din media aritmetica a patratului abaterilor de la media unor masuratori.

Suma Patratelor (SP) se poate scrie: SP = S( X - M)², iar media patratelor, ceea ce este cunoscut ca varianta sau dispersia unui esantion, se poate scrie: MP = AS² = s² = S( X - M)² / N. (Adesea la numitor se utilizeaza N-1. N ne indica prezenta unei populatii, iar N-1, doar a unui esantion. Estimarea lui AS² va fi nedistorsionata) (Pitariu, 1991). 

Īn mod obisnuit este acceptata interpretarea abaterii standard īn termeni de procentaj de cazuri incluse īn intervalul de o deviatie standard situata deasupra si dedesubtul mediei ( 1). Īntr-o distributie normala, īn intervalul de la -1s la +1s sunt continute 68.27% sau doua treimi din totalul cazurilor. Īn Figura 2. 9 este prezentat modul de repartizare pe curba normala a suprafetelor marcate de la -3 la +3s

Īn exemplul din Tabelul 2.4, unde AS = 3.94 si M = 20, putem calcula ±1s scazānd si adunānd la medie valoarea abaterii standard. Deci, 20 + 3.94 = 23.94 si 20 - 3.94 = 16.06. Deci, īntre limitele de 23.94 si 16.06 sunt cuprinse 68.27% dintre valorile date, sau 2/3 dintre subiecti au obtinut la proba de timp de reactie rezultate care variaza īntre 23.94 si 16.06 sutimi de secunda. Īntr-o distributie normala, ±2s acopera circa 95.44% si ±3s, 99.72%. din suprafata de sub curba sau din numarul total de observatii.

Figura 2.7

Indicii statisticii studiati se refera la masurari ale tendintei centrale (media, mediana, modul), la determinarea variabilitatii (rangul, dispersia si abaterea standard) si simetria distributiei. Sunt modalitati uzuale de descriere a formei distributiei datelor si alcatuire a ceea ce se numeste rezumatul statistic al cercetarii.

Conceptul de corelatie si analiza corelationala

Īn cercetarile de psihologia M/O, exista numeroase exemple cānd variabilele nu pot fi manevrate si apoi examinat efectul interventiilor efectuate. Putem īnsa observa variatiile naturale si sa extragem concluzii bazati pe acestea. Īnseamna ca influentele sau factorii distorsionanti pot fi controlati statistic mai bine decāt experimental. Nu putem atribui niveluri de inteligenta, stima de sine, satisfactie ori de acuitate vizuala. Putem īnsa observa īn ce masura aceste variabile se īnrudesc cu altele, astfel ca motivatia pentru munca, productivitatea sau tendinta de parasire a companiei. Suntem deci interesati īn ceea ce se numeste covariere, adica tendinta a doua sau mai multe variabile de a se modifica īmpreuna (īn acelasi sens sau īn sensuri opuse).

Īn statistica exista mai multe tehnici de masura a covariatiei, aceasta fiind exprimata prin orice masura de asociatie care furnizeaza un indice de covariatie. Mai cunoscute sunt indicele chi patrat si coeficientul de corelatie. Indicele chi patrat este utilizat cānd se examineaza gradul de asociere dintre doua variabile categoriale. (Variabilele categoriale privesc mai mult aspecte calitative decāt cantitative si se refera la divizari sau clasificari - reusita/esec profesional, prelucratori prin aschiere/lacatusi, mecanici/electricieni, calificati/necalificati etc.)

Īn practica investigatiei psihologice, unei variabile care ne intereseaza, i se pot atribui diferite valori numerice. Unui programator i se poate acorda un numar care sa exprime īn linii mari performanta obtinuta la un test, sau cāt de multumit este de munca pe care o presteaza, ori cāt de productiv este locul sau de munca. Astfel de date furnizeaza mai multe informatii si mai nuantate decāt simplele date categoriale ca de exemplu, barbati comparativ cu femei, absolventi de scoala profesionala fata de absolventi de liceu etc. Īn cercetarile de psihologie M-O, ne confruntam adesea cu studierea relatiei dintre doua sau mai multe variabile. Procedura statistica de determinare a gradului de asociere sau relatiei este coeficientul de corelatie (r). Corelatia, arata Margineanu (1938), pune unitate si ordine īn ceea ce pare izolat si disparat; ea reprezinta un stadiu superior īn controlul variabilelor cu care operam, īn manipularea si interpretarea acestora. De exemplu, prin studiul corelatiei putem stabili relatia dintre satisfactia profesionala si tendinta de a parasi compania, legatura dintre performantele la un test de inteligenta si evaluarea performantei profesionale, relatia dintre erorile de detectare a unor semnale si eficienta profesionala etc. Esential īn calculul corelatiei este ca fiecare observatie sau subiect din lot sa posede cel putin doua valori (scorul la testul de inteligenta si aprecierea profesionala); uneori masuratorile luate īn studiu se pot referi si la perechi de subiecti.

Exemplu. Sa presupunem ca suntem interesati sa cunoastem masura īn care competenta profesionala este un predictor al stabilitatii n companie. Pentru aceasta s-a procedat la evaluarea performantelor profesionale prin acordarea de note pe o scala de evaluare de la 1 la 10 si s-a administrat un chestionar care masura intentia salariatilor de a parasi compania. Datele sunt trecute īn Tabelul 2.6.

O examinare sumara a datelor ne indica faptul ca īntre cele doua variabile exista o corespondenta, unei note de competenta mai mari īi corespunde si un scor de stabilitate n companie mai mare. Fireste, aceasta corespondenta nu este de unu la unu, ci cu mici variatii; muncitorul cel mai bun (Vasile), are si un scor maxim la chestionarul de satisfactie, īn timp ce persoana cu nota cea mai mica (Dana), nu are si scorul de stabilitate cel mai mic.

Tabelul 2.6

Competenta si intentia de a parasi compania

Putem vizualiza grafic corespondenta dintre variabila X si Y pe Figura 2.8.

Figura 2.8 Corespondenta dintre nota de competenta (X) si cota de stabilitate n companie (Y)

Pe abscisa s-a trecut nota de competenta iar pe ordonata cota de stabilitate n companie. Un astfel de grafic este numit diagrama de corelatie sau grafic bivariat, aceasta deoarece el ilustreaza distributia de asociere a doua variabile, punctele de pe grafic reprezinta asocierea dintre scorurile de performanta profesionala si stabilitatea n companie. De exemplu, punctul din partea de jos - stānga de pe grafic, arata ca unei cote de competenta de 4.50 īi corespunde o cota de stabilitate de 75.

Simpla inspectare a graficului din Figura 2.7 ne spune ca, īn general, cu cāt creste gradul de competenta profesionala, cu atāt va creste si nivelul stabilitatii personalului n companie. Desigur, relatia nu este perfecta, aceast lucru fiind sesizabil dupa maniera de dispunere a punctelor care se abat de la o aranjare īn linie dreapta, asa cum ne-am astepta daca corespondenta ar fi de unu la unu. n mod obisnuit, ceea ce se obtine prin asocierea lui X cu Y este un nor de puncte de forma elipsoidala. Cu c t elipsa este mai aplatizata, tinz nd spre a deveni o linie dreapta, cu at t asociere este mai puternica. n cazul nostru, Ivan are un scor mai mare pe scala de stabilitate n companie fata de alti patru colegi care au obtinut note de competenta mai mari dec t el. Din acest motiv, pentru ca corespondenta nu este perfecta, s-a impus gasirea unei metode care sa rezume masura n care schimbarile din Y sa poata fi asociate cu schimbarile din X. Solutia este apelarea la ceea ce s-a numit metoda celor mai mici patrate (ele fac minima suma patratelor abaterilor ntre punctele observate si punctele corespunzatoare ale dreptei. Se aplica modelelor liniare.). Aceasta este o procedura prin care asocierea dintre valorile lui X si Y este reprezentata printr-o linie sau dreapta de regresie. Prin metoda celor mai mici patrate se ajusteaza o dreapta - linie de regresie - norului de puncte.

Distantele de la punctele care formeaza norul de puncte, p na la linia de regresie se numesc linii reziduale sau simplu, reziduuri.

Linia de regresie = S reziduurilor minime²

n Figura 2.9 este prezentata linia de regresie a diagramei de corelatie din Figura 2.8. Prin puncte au fost reprezentate datele (locul ocupat de fiecare subiect pe diagrama de corelatie), iar cu linii punctate, distanta fiecarui subiect fata de linia de regresie. Aceste distante au fost numite reziduuri. Linia de regresie reprezinta valoarea prezisa a lui Y si este simbolizata prin Y'. Punctul n care reziduul atinge linia de regresie reprezinta valoarea prezisa a lui pentru stabilitatea n companie n functie de Nivelul de competenta estimat.

Figura 2.9 Linia de regresie: Nota de competenta si Stabilitatea n companie

Mentionam ca S reziduurilor² sau S(Y-Y')² trebuie sa fie minima.

Linia de regresie a unui nor de puncte joaca acelasi rol ca media unei distributii de frecventa a unor scoruri; ea reprezinta punctul de echilibru pentru o distributie bivariata.

Utilitatea liniei de regresie consta n aceea ca ea serveste ca baza pentru a face predictii a unor valori Y asociate cu X. n cazul nostru, daca cunoastem nivelul/nota de competenta a unui individ, putem face o predictie referitor la stabilitatea lui n companie.

Este important de stiut ca linia de regresie este o estimare mai mult sau mai putin fidela, aceasta n functie de variatia n distributie a punctelor datelor bivariate. Coeficientul de corelatie dintre cele doua variabile fata de care se face predictia joaca un rol fundamental. Cu c t acesta este mai mare, deci asocierea mai buna, cu at t predictia sau prognosticul va fi mai bun. Aceasta este de fapt esenta utilizarii analizelor corelationale, de predictie a unui anumit comportament. Karl Pearson a introdus coeficientul de corelatie care nu este altceva decāt un indice care descrie relatia liniara dintre doua variabile. El oscileaza īntre 1. Un coeficient de corelatie de zero ne indica absenta corelatiei īntre doua variabile. O corelatie pozitiva īnseamna ca cele doua variabile studiate covariaza īn aceeasi directie (exemplu: pregatirea profesionala si rezultatele de la locul de munca); corelatia negativa ne indica o relatie inversa - cu cāt valoarea unei variabile creste, cu atāt valoarea celeilalte descreste - (vārsta si acuitatea vizuala). De asemenea, cu cāt valoarea coeficientului de corelatie (r) creste (tinde spre 1), cu atāt predictia care se poate face este mai precisa

Calculul coeficientului de corelatie este util pentru descrierea relatiei dintre doua variabile cānd acestea se refera la relatie liniara. Īn practica intervin adesea cazuri particulare rezolvabile prin diferite formule de calcul a coeficientilor de corelatie. Astfel, daca una din variabile este dihotomica (admite numai doua valori: 0/1; DA/NU), iar cealalta continua (cotele pot lua orice valoare) se calculeaza coeficientul de corelatie punct-biserial; daca ambele variabile sunt dihotomice, se calculeaza coeficientul phi. Exista cazuri cānd, de pilda, trebuie sa corelam seturi de date care indica o ordine - ierarhia lotului de participanti la un curs de agenti de vānzari cu ierarhia aceluiasi lot dar din punctul de vedere al rezultatelor profesionale. Īn acest context se calculeaza coeficientul de corelatie al rangurilor, Spearman (rho).

Nu toate relatiile dintre doua variabile sunt īnsa liniare. Unele distributii pot lua o forma curba. Sa luam de exemplu relatia dintre consumul de alimente si randamentul īn īnvatare. Cānd pregatim un examen si ne este foame, randamentul īn īnvatare este mic, se percepe o stare de discomfort. Daca īnvatam īn conditiile unei stari de satietate, randamentul este maxim; prea multa māncare va cauza īnsa o stare de somnolenta, ceea ce va duce la diminuarea randamentului de munca. Un alt exemplu ar putea fi studiul relatiei dintre inteligenta si introducerea datelor primare īn calculator, sau relatia dintre Tipul A de comportament si performanta īn munca (Figura 2.10).

Inteligenta

mica

Figura 2.10 Reprezentarea grafica a corelatiei curbiliniare

Persoanele sub un anumit nivel de inteligenta vor avea performante slabe din cauza ca īsi īnsusesc mai greu sistemul de operare, uita procedurile de lucru, sunt depasiti de posibilitatile echipamentului si ale softului utilizat. Persoanele cu un nivel superior de inteligenta vor avea performante tot slabe, din cauza ca se plictisesc repede, atentia lor se va deplasa spre alte activitati iar activitatea de munca va suferi. Persoanele cu inteligenta medie sunt cele mai potrivite pentru activitatea respectiva; ele sunt suficient de inteligente pentru a-si īnsusi procedurile de operare, dar nu īn asa masura īncāt sa se plictiseasca de ceea ce fac.

Īncercānd sa calculam corelatia prin tehnicile enuntate īntre datele variabilelor din Figura 2.11, vom obtine un coeficient de corelatie de 0.00. ceea ce va fi o inexactitate. Aceasta datorita faptului ca relatia nu este liniara, ci curbiliniara, caz īn care se utilizeaza un alt tip de coeficient de corelatie. Controlul liniaritatii distributiei variabilelor este bine sa se faca īntotdeauna, o cale fiind trasarea asa-numitei diagrame de corelatie.

Cānd intentia noastra este sa combinam sau sa vedem asocierile dintre mai multe variabile, de pilda performantele la mai multe teste, lucrul este posibil prin procedura de calcul a regresiei multiple. Prin aceasta, variabilele sunt combinate īn functie de structura lor cea mai eficienta pentru predictia performantelor pe o variabila dependenta (performanta profesionala

Se impune o precizare. Coeficientii de corelatie explica doar gradul de asociere a doua variabile, fara sa ofere nici o informatie legata de relatia cauza-efect dintre ele. De exemplu, examinānd un grup de agenti comerciali cu o proba de inteligenta si una de memorie, se poate constata ca īntre cele doua probe exista o corelatie pozitiva semnificativa. Daca un agent comercial este inteligent va avea implicit si o memorie buna si invers (spunem ca cele doua variabile covariaza). Dar aceasta nu īnseamna ca inteligenta cauzeaza o memorie buna sau ca memoria cauzeaza o inteligenta mai buna

Analiza factoriala

Analiza factoriala raspunde unor cerinte practice. Adesea īn psihologia M-O sunt utilizate chestionare constituite din numerosi itemi, psihologii fiind pusi īn situatia sa īnteleaga simultan relatia dintre ei. Un cercetator care administreaza un chestionar de diagnoza organizationala īsi pune pe buna dreptate īntrebarea daca acesti itemi masoara toti acelasi lucru sau ei se grupeaza īn functie de dimensiunile investigate. Raspunsul cel mai adecvat la īntrebarile puse ni-l da tehnica analizei factoriale. Prin aceasta itemii unui chestionar sau variabilele cu care se opereaza, sunt grupati īn functie de corelatiile stabilite īntre ei. Prin analiza factoriala restrāngem un numar mare de itemi componenti ai unui chestionar, la cāteva subseturi sau grupe. Īn contextul īn care un cercetator este pus īn situatia sa opereze cu un numar mare de variabile, analiza factoriala se dovedeste a fi foarte utila. Retinem faptul ca factorii obtinuti prin tehnica analizei factoriale se bazeaza pe studiul intercorelatiilor dintre variabilele cu care cercetatorul opereaza. Analiza factoriala face o oarecare ordine īn date eliminānd elementele redundante (Rotariu, Badescu, Culic, Mezei & Muresan, 1999).

Inferenta statistica

Statisticile inferentiale ocupa un loc important īn analiza datelor. Īn orice experiment stim ca se testeaza o ipoteza a relatiei īntre cāteva variabile. Experimentatorul este firesc sa-si puna īntrebarea daca rezultatele obtinute nu se datoreaza unei pure īntāmplari. Obstacolul principal legat de aceasta problema este eroarea de esantionare. Altfel spus, exista posibilitatea ca rezultatul obtinut pe un esantion de subiecti sa se repete identic la alt esantion? Poate cercetatorul sa dea crezare concluziilor pe care le-a formulat? Īn acest scop se utilizeaza teste statistice cu ajutorul carora obtinem informatii despre īncrederea pe care un experimentator o poate avea īn ceea ce a īntreprins.

Testele inferentiale obisnuite sunt testul-t, testul-F si chi patrat (Χ ). Cu ele putem determina daca doua sau mai multe grupuri de subiecti (de exemplu, grupul experimental si cel de control) difera sau nu īn conexiune cu variabilele studiate. Este, de fapt, un alt mod de a spune ca cercetatorul poate avea īncredere ca anumite raporturi (nivel de realizare profesionala, rezistenta la factori stresanti etc.). Semnificatia este definita īn termeni de probabilitati. Astfel, o diferenta poate fi semnificativa la un nivel de probabilitate de 0.05 (notat p=0.05), adica ne putem astepta ca īn 5 cazuri din 100 diferenta sa se datoreze īntāmplarii. Īncrederea īn rezultatele obtinute va fi mai mare daca diferenta se datoreaza īntāmplarii numai īntr-un singur caz din 100 (p= 0.01). O semnificatie sau īncredere mai redusa este cānd exista 10 sanse din 100 ca sa apara diferenta.

Termenii de "īncredere" sau "semnificativ" cānd sunt utilizati īn statistica sunt sinonimi. Termenul de "semnificativ" este īnsa impropriu pentru a defini importanta, forta sau ponderea unui tratament sau efect - pentru astfel de exprimari se utilizeaza alte tehnici.

Noi concepte statistice

Metodele si tehnicile de analiza a datelor cunosc o mare varietate. Cele clasice pe care le-am amintit īn paginile anterioare īsi pastreaza actualitatea si servesc din plin cerintele cercetarii psihologice. Dar, alaturi de ele, atāt sub impulsul dezvoltarii studiilor din domeniul statisticii psihologice, cāt si datorita posibilitatilor noi pe care le-a oferit calculatorul, au aparut noi posibilitati de investigare. Printre cele mai cunoscute sunt analiza de cale sau modelarea cauzala si meta-analiza. Precizam ca aceste tehnici statistice noi nu vin sa īnlocuiasca pe cele clasice, ci ele aduc doar o completare necesara. Mentionam ca prin intermediul corelatiei masuram doar gradul de asociere a doua variabile, fara sa putem face nici o inferenta asupra relatiei de cauza-efect.

Analiza de cale (path analysis) nu este o metoda de descoperire a relatiilor cauzale, ea testeaza doar relatia teoretica denumita "modelare cauzala". Ea este o forma extinsa a analizei de regresie liniara care permite formalizarea unei teorii cauzale (Rotariu, Badescu, Culic, Mezei & Muresan, 1999). Deci, īntotdeauna cānd se doreste construirea unei scheme cauzale, punctul de start consta īn stabilirea unor ipoteze sau presupuneri legate de sensul cauzalitatii. Se poate structura un model cauzal atunci cānd (Schumacker & Lomax, 1996):

Exista o ordonare temporala a variabilelor.

Īntre variabile exista prezenta o covariatie sau corelatie.

Exista un control si al celorlalte cauze legate de obiectul analizei.

Masurarea variabilelor este realizata la cel putin un nivel.

Analiza de cale nu īnseamna ca ne descrie un model, ea doar verifica sau estimeaza efectele dintre variabilele unui model proiectat a priori pe baza unor consideratii teoretice. Analiza de cale se bazeaza pe intercorelatiile dintre variabile diferite, frecvent realizate cu ocazii diferite. Operānd cu asa de multe variabile, pentru cercetator este important sa se stie care din ele ocupa un loc de start si care le urmeaza, adica sa cunoastem "calea". De exemplu, pentru a studia stresul ocupational este de interes sa se stie daca satisfactia cu munca determina intentia de a parasi compania sau invers? Daca comportamentul de Tip A duce la performante profesionale scazute, sau performantele profesionale scazute conduc la augmentarea comprtamentului de Tip A? Acest tip de probleme sunt rezolvate prin intermediul tehnicii analizei de cale. Procesul de abordare teoretica generala pe care se bazeaza analiza de cale este cunoscut ca modelare cauzala. Aceasta īnseamna ca mai īntāi de toate, psihologul construieste un model sau o simulare statistica pe baza careia relatia cauza-efect poate fi evidentiata dintr-un set de date pe care le are la dispozitie. Mentionam īnsa ca analiza de cale, prin abordarile statistice pe care le pune la dispozitie, nu poate confirma sau infirma validitatea schemei cauzale care i-a fost aplicata. Un rol major este jucat de criteriile teoretice conceptuale care stau la baza ei.

Meta-analiza este o alta tehnica de lucru pe care psihologii o utilizeaza tot mai frecvent. Este cunoscut faptul ca revistele de specialitate abunda de cercetari care, de fapt, acopera una si aceeasi tematica. Exista astfel sute de studii efectuate pe problema stresului ocupational. La acestea, esantioanele sunt diferite, instrumentele de cercetare difera si ele, mediul de cercetare este diferit etc. Validarea acelorasi teste psihologice provenite din arsenalul clasic, se repeta cu ocazia a diferite studii efectuate īn contexte organizationale diferite. Pe buna dreptate, psihologul se poate īntreba care din aceste studii este bine sa-l ia īn considerare? Se poate el opri asupra studiului care i se pare ca este "cel mai bun" sau poate ca este mai bine sa sintetizeze toate studiile derulate pe o aceeasi tema si sa obtina niste valori medii la care sa se refere ca la o concluzie generala? Meta-analiza este o metoda cantitativa de combinare a rezultatelor studiilor, asemanatoare cu statisticile ce sumarizeaza rezultatele individuale ale subiectilor (Hunter & Schmidt, 1990; Rosenthal, 1991). Meta-analiza poate sumariza statistic rezultatele diferitelor studii īn domeniile de interes ale psihologiei M-O. Asemenea analize pot fi simple descrieri sumative (sintetice) ale rezultatelor sau proceduri matematice foarte complexe si proceduri statistice. Meta-analiza este o tehnica statistica de grupare a studiilor care au fost efectuate pe una si aceeasi tema si extragerea unor valori considerate medii. Poate cea mai simpla forma de meta-analiza sintetizeaza rezultatele studiilor multiple prin intermediul valorilor medii. O meta-analiza ar putea descoperi o corelatie medie īntre doua variabile, aceasta avānd o valoare particulara de .40. De exemplu, presupunānd ca cinci studii au evidentiat urmatoarele corelatii īntre satisfactia profesionala si nivelul de salarizare: .20, .22, .24, .26, .28. O simpla meta-analiza a acestor studii ar indica o corelatie medie īntre aceste variabile de .24. Analize mai complexe ar putea fi conduse īn sensul explorarii altor aspecte ale acestor studii. Daca unele studii ar fi realizate pe manageri si altele pe nonmanageri s-ar putea vedea daca corelatiile dintre cele doua tipuri de angajati sunt diferite (Spector, 2000). Landy (1989) apreciaza ca īn anii care vor urma, meta-analiza va deveni una dintre tehnicile cele mai uzuale de inferenta si construire a teoriilor psihologice. O aplicatie specifica a meta-analizei īn psihologia M-O, este validitatea generalizata. Ea presupune realizarea unei analize statistice īn scopul determinarii daca diferentele dintre patternurile obtinute cu ocazia unor masuratori (testari) diferite, se aseamana īntre ele.

Analiza calitativa. Prin cercetarea calitativa īntelegem orice tip de cercetare prin care se ajunge la rezultate fara a apela la proceduri statistice sau alte mijloace cantitative (Strauss & Corbin, 1998). Referirile se fac la evenimente de viata, experiente personale, comportamente, emotii sau eficienta organizationala, analiza (diagnoza) unei organizatii, miscari sociale, interactiuni culturale etc. Referindu-ne la analiza calitativa a datelor, avem īn vedere procesele interpretative nonmatematice desfasurate cu scopul descoperirii unor concepte si relatii īn datele brute colectate si organizarea lor īn scheme explicative teoretice. Datele supuse analizei calitative pot proveni din interviuri si observatii, documente, filme si benzi video, dar si date cuantificate pentru alte scopuri cum ar fi recensamintele. Īn psihologia M-O analiza calitativa a datelor este utilizata īn multe interventii, cum ar fi studiul incidentelor critice sau expertizarea accidentelor de munca sau a erorilor. De asemenea, īn diagnoza organizationala multi psihologi fac apel la tehnicile analizei calitative a datelor.

2.3. Consideratii etice īn cercetarile de psihologia M-O

Cercetarile īn domeniul psihologiei M-O presupun respectarea unor norme etice a caror violare este penalizata de forurile abilitate din fiecare tara. Īn general, aceste norme se refera la tratamentul fizic al subiectilor pe parcursul experimentelor, confidentialitatea informatiilor obtinute, respectarea vietii private a subiectilor, voluntariatul participarii la experimente etc. Asociatiile nationale si internationale ale psihologilor si-au creat coduri etice care sa protejeze drepturile subiectilor si sa evite posibilitatea de a efectua cercetari psihologice de catre persoane necalificate.

Activitatea īn care psihologii M-O sunt cel mai adesea implicati este aceea de evaluare si testare. Astfel, psihologii M-O sunt confruntati cu evaluari ale cursantilor care au parcurs un stagiu de instruire, cu evaluarea performantelor sau cu evaluarea aptitudinilor prin teste si probe de personalitate. Se considera ca īn legatura cu domeniile de evaluare mentionate ar exista trei seturi de responsabilitati (Landy, 1989). Una se refera la profesia de psiholog si sustine necesitatea prestarii unor servicii de calitate. Pentru aceasta, psihologul M-O trebuie sa fie preocupat de pregatirea sa profesionala continua. El are obligatia sa-si īnsuseasca noile progrese pe care le-a īnregistrat psihologia īn general, psihologia M-O, īn special. Ne referim aici la teoriile noi care se vehiculeaza, la instrumentele de interventie si mijloacele de evaluare. Responsabilitatea psihologului este deci sa fie la curent cu tot ce profesia sa īi ofera, aceasta mai ales īn directia sa de competenta sau aplicatie. Discutiile cu colegii, studiul literaturii de specialitate si participarile la conferinte si congrese, constituie mijloace prin care se realizeaza acest deziderat.

O a doua obligatie a psihologului M-O priveste individul ca angajat īntr-o anumita activitate de munca si ca pretendent al unui loc de munca. Īn legatura cu aceste probleme se cere ca psihologul sa nu atenteze la viata privata a persoanei prin īntrebari, chestionare sau ale mijloace de diagnoza. Psihologul trebuie sa garanteze confidentialitatea datelor pe care persoana care face obiectul investigatiei i le pune la dispozitie. Fiecare subiect are dreptul la un feedback privitor la rezultatul evaluarii care i s-a efectuat. Orice persoana evaluata are dreptul sa stie cum vor fi utilizate datele/informatiile pe care le-a furnizat. Datele obtinute cu ocazia unei evaluari trebuie pastrate un timp limitat, ele nu pot urmari o persoana toata cariera profesionala. Este chiar stupid ca o determinare de CI realizata la debutul carierei profesionale sa fie utilizata dupa 10 sau 15 ani ca element determinant al promovarii īn profesie.

O a treia responsabilitate a psihologului M-O se refera la obligarea sa fata de cel care l-a angajat. Astfel, psihologul trebuie sa manifeste o atitudine demna fata de profesie si colegi. El trebuie sa trateze obiectiv valoarea si limitele unor instrumente de evaluare, programe de instruire etc. Īn acest sens, el va discuta cu persoana care l-a angajat toate aspectele pe care le ridica interventia sa.

Problemele cu care se confrunta psihologii M-O sunt foarte variate. Exista un permanent pericol de a leza prin ceea ce īntreprind profesia, subiectii, cei care i-au angajat si alte persoane de aceeasi profesie. Respectarea eticii profesionale este una din conditiile succesului profesional.

SUMAR

O sarcina importanta a psihologului este de a promova psihologia ca stiinta. De aceea, el este dator sa-si organizeze munca dupa standarde stiintifice. Doar astfel va reusi sa combata prin argumente solide, validate stiintific, teoriile naive existente īn practica.

Experimentul este o metoda de cercetare īn stiinta care permite: a. interventia activa a experimentatorului īn producerea fenomenului studiat; b. controlul variabilelor implicate; si c. īnregistrarea precisa a datelor cu tehnologii avansate. O caracteristica importanta a experimentului este replicabilitatea. O cercetare īnseamna aplicarea unui set de proceduri de observare care vor conduce īn final la cāteva alternative explicative.

Psihologul M/O se confrunta continuu cu o serie de probleme practice. Īn activitatile sale el urmareste 3 obiective majore: 1. descrierea fenomenului psihosocial; 2. explicarea naturii/cauzelor fenomenelor descrise; si 3. prognoza evolutiei anumitor evenimente si consecintele acestora.

Formularea problemei porneste de la o idee, care trebuie apoi documentata. Exista doua tipuri de cercetare: 1. metoda inductiva - presupune extragerea unei teorii pe baza unei colectii de date culese; si 2. metoda deductiva - pleaca de la o teorie, urmareste testarea ei, colectarea datelor si formularea ipotezelor. Īn psihologia M/O (atāt īn teorie cāt si īn practica) predomina cea de-a doua metoda.

Proiectarea sau designul cercetarii presupune stabilirea planului pe care cercetatorul īl va urmari īn atingerea obiectivelor sale. Exista doua dimensiuni comparative majore care pot fi abordate īn psihologia M-O: a. cadrul natural de derulare a cercetarii; b. nivelul de control al mediului cercetarii. Controlul asupra variabilelor poate fi realizat prin: a. manipulare (controlul variabilei independente); b. eliminare (convertirea variabilei externe la o constanta) sau includere (testarea efectelor variabilei externe asupra variabilei dependente); c. controlul statistic (analiza de covarianta si corelatia partiala); sau d. randomizare (selectia aleatoare).

Demersul de cercetare īn psihologia M/O cuprinde 5 etape: 1. formularea problemei; 2. designul cercetarii; 3. culegerea datelor; 4. analiza datelor; si 5. concluziile cercetarii.

Variabila independenta este orice stimul sau factor, manipulat de experimentator, care poate avea o influenta relevanta asupra unor prestatii sau comportamente (variabila stimul). Variabila dependenta se refera, de regula, la performantele comportamentale (variabila raspuns). Cānd performantele/scorurile pe o variabila servesc la predictia scorurilor/comportamentelor pe o variabila secunda, variabilele sunt denumite variabile predictor (asociate variabilei dependente) si, respectiv, variabile criteriu (asociate variabilei independente). Folosim termenii de variabila independenta si variabila dependenta īn context experimental, īn timp ce variabila predictor si variabila criteriu se utilizeaza īn orice strategie de cercetare.

Definim scala orice serie progresiva de valori sau marimi īn conformitate cu care un fenomen fizic cu calitate psihica poate fi cuantificat. Exista mai multe tipuri de scale: scala nominala, scala ordinala, scala de intervale, scala de raport.

Metodele si tehnicile de analiza a datelor cunosc o mare varietate. Astfel, pentru masurarea variabilitatii se folosesc: a. rangul; b. abaterea medie; c. abaterea standard; si variabilitatea. Pentru masurarea covariatiei, mai cunoscute sunt indicele chi patrat si coeficientul de corelatie Cānd avem mai mult de 2 variabile, folosim regresia multipla. Coeficientii de corelatie nu ofera nici o informatie asupra relatiei cauza-efect dintre variabile Analiza factoriala este o metoda prin care se determina actiunea comuna, exercitata de mai multe variabile asupra unui esantion de subiecti sau factorii comuni diferitelor probe.

Inferenta statistica este operatia prin care se testeaza īn ce masura datele obtinute pe esantion sunt relevante pentru populatia studiata. Cele mai folosite teste inferentiale sunt: testul t, testul F, si testul chi patrat. Prin inferenta, diferentele sunt atribuite manipularii experimentale.

ĪNTREBĂRI sI APLICAŢII:

Care sunt avantajele metodei experimentale ?

Ce pasi trebuie parcursi īn organizarea unei cercetari de psihologia M-O ?

Cum pot fi folosite experimentele de laborator īn psihologia M-O ?

Care este diferenta dintre studiul de teren si experimentul de teren ?

Numiti avantajele si dezavantajele simularii.

Ce sunt variabilele predictor ? Dar cele criteriu ?

Ce este o scala ordinala ?

La ce se refera statisticile descriptive ?

Cānd se poate utiliza corelatia ?

Ce teste inferentiale cunoasteti ?