Анализ результатов психологического экспериментального исследования начинается с категорирования полученных в ходе обработки данных. Если эти данные качественного характера, то анализ и интерпретация результатов проводится чаще всего на основе генетического метода, предполагающего рассмотрение изучаемого явления в развитии, динамике. При этом выделяются фазы, стадии, критические моменты становления психического явления, объясняются причины и следствия изменений этих явлений, устанавливаются “вертикальные” генетические связи между уровнями развития. Правильность делаемых выводов во многом зависит от интуиции, эрудиции и профессионализма исследователя, логики его рассуждений. Наиболее широкое применение данный
метод находит при проведении экспериментов в области психологии развития.
При наличии данных количественного характера, полученных в ходе обработки, более предпочтительным является структурный метод анализа, предполагающий структурирование (расположение) полученных количественных показателей в порядке, соответствующем логике доказательства выдвинутой гипотезы, и содержательное толкование полученных результатов. Иначе говоря, реализация структурного метода основана на сочетании количественно-качественного анализа полученных в ходе экспериментального исследования данных и их обработки.
Выбор количественных показателей при анализе результатов исследования в общем случае обусловлен целями исследования и детерминирован построением доказательства выдвинутой гипотезы (гипотез) исследования. Однако некоторые количественные показатели следует считать универсальными. К таким показателям относятся показатели, полученные в ходе первичной статистической обработки, - это выборочное среднее и дисперсия, или стандартное квадратичное отклонение, характеризующее разброс данных относительно среднего значения изучаемой величины. Среднее выборочное значение является важнейшим показателем анализа и интерпретации, поскольку информирует исследователя о центральной, ведущей тенденции, которой подчиняются собранные в процессе исследования психологические факты. Эта информация может являться отправным пунктом доказательства выдвинутой гипотезы. Этой же цели служит вычисление дисперсии или стандартного квадратичного отклонения, по значениям которых можно судить о стандартной ошибке среднего (см. формулу (2). Чем больше величина о2 или о, тем более “размыты”, разбросаны измерения психологических фактов и тем менее отчетливо проявляется центральная тенденция, а по полученному распределению измеренных психологических величин можно выделить конкурирующие с ведущей, центральной тенденцией показатели психических явлений.
В качестве центральной тенденции помимо среднего выборочного значения можно рассматривать также моду
и медиану. При совпадении значений моды, медианы и среднего выборочного (среднего арифметического) можно делать заключение о нормальном законе распределения полученных в ходе исследования экспериментальных данных и возможности применения в процессе дальнейшего анализа числовых значений вторичной статистической обработки. В случае же несовпадений (сомнений по поводу нормальности распределения) следует рассчитать показатель асимметрии, если распределение результатов несимметрично относительно среднего выборочного значения (рис. 2), т.е. обладает правосторонней или левосторонней асимметрией, или показатель эксцесса, характеризующий поведение вершины результатов распределения измерений изучаемых величин (островершинность — рис. 3; туповершинность — рис. 4).f(x) ,f(x)
{foto}   Рис. 3. Островершинное распределение данных измерения
 
{foto}   Рис. 2. Асимметрия распределения результатов измерения
 
{foto}   Рис. 4. Туповершинное распределение данных измерения
  Проверку значимости асимметрии можно произвести на основе неравенства Чебышева:
(13)
А, lt;
где As — показатель асимметрии; — дисперсия эмпирической оценки; р — уровень значимости ошибки.
Дисперсия эмпирической оценки Од может быть рассчитана по соотношению
6(л-1)
(14)
(п + 1)(л + 3)
где п — число измерении изучаемой величины.
Гипотеза об отсутствии асимметрии принимается с вероятностью р при известном числе измерений (испытуемых), если выполняется неравенство (13).ь|lt; _®L,              (is)
I41-р
где а* - дисперсия оценки эксцесса; р — уровень значимости ошибки.
Дисперсия оценки эксцесса определяется по формуле
Og =              24(п — 2)(п — 3)              „              (16)
(п +1)“ (п + 3) (/2 + 5)
где п — число измерений (испытуемых) изучаемой величины.
Гипотеза об отсутствии эксцесса принимается с вероятностью ошибки р (пренебрежимо малой), если выполняется неравенство (15).
При распределении данных измерения, близких к нормальному, в процессе анализа и интерпретации результатов используются данные вторичной статистической обработки. Выбор вторичных статистик зависит от характера проверяемой гипотезы и природы первичного материала, полученного в результате проведения эксперимента. Так, если экспериментальная гипотеза содержит предположение о том, что в результате проводимого психологического исследования изменятся (уменьшатся или увеличатся) абсолютные показатели какого-либо качества, то для сравнения до- и постэкспериментальных данных целесообразно использовать критерий Стыодента. Если первичные экспериментальные данные относительны и выражены, например, в процентах, то рекомендуется использовать ^-критерий.
Если проверяемая гипотеза включает в себя утверждение о причинно-следственной зависимости между переменными, то такую гипотезу целесообразно проверять на основе вычислений линейной или ранговой корреляции. Линейная корреляция используется в том случае, когда измерения независимой и зависимой переменных производятся при помощи интервальной шкалы, а изменения этих переменных до и после эксперимента небольшие.
К ранговой корреляции обращаются тогда, когда достаточно оценить изменения, касающиеся порядка следо
вания друг за другом по величине независимых и зависимых переменных, или когда их изменения достаточно велики, или когда измерительный инструментарий был порядковым, а не интервальным.
Если же гипотеза включает предположение о том, что в результате эксперимента возрастут или уменьшатся индивидуальные различия между испытуемыми, то такое предположение проверяется с помощью критерия Фишера, позволяющего сравнить дисперсии до и после эксперимента.
Результаты, полученные в ходе количественного и качественного анализа данных эксперимента, являются фактами, используемыми для доказательства справедливости выдвинутых гипотез. В качестве аргумента доказательства выступает безупречность логики исследователя (экспериментатора), приходящего в процессе рассуждений, сопоставлений полученных фактов к определенным умозаключениям-выводам, дающим возможность подтвердить правильность сформулированных гипотез.
В процессе доказательства гипотез исследователь может прийти к выводам о недостаточности фактов для утверждения их справедливости. Чаще всего это обусловлено несоответствием объема и содержания понятий, используемых в формулировках гипотез, полученным в ходе эксперимента фактам. В этом случае выход состоит в постэкспериментальной переформулировке гипотезы таким образом, чтобы привести ее в соответствие с имеющимися экспериментальными фактами.
Полученные факты и построенная на их основе аргументация доказательства могут привести к констатации несостоятельности, несправедливости гипотезы, ее опровержению. Доказать неправильность гипотезы бывает труднее, чем ее справедливость, поскольку в этом случае необходимо опровергнуть все, в том числе и частные факты, свидетельствующие в пользу этой гипотезы.
На основе анализа результатов исследования осуществляется формулировка выводов. Основные рекомендации к формулировке сводятся к следующему:
1)              краткость и конкретность утверждений;
2)              строгое соответствие тому, что действительно доказано;
3)              опора на факты, существование которых до начала проведения эксперимента лишь предполагалось;
4)              объем и содержание понятий, выводов должны соответствовать объему и содержанию понятий, имеющихся в формулировках экспериментальных гипотез.
На основе сделанных выводов формулируются практические рекомендации и намечается программа последующей реализации. Рекомендации могут быть представлены в виде формирующе-корректировочной системы мероприятий, направленных на совершенствование личностных качеств испытуемых (эмоциональной устойчивости, смелости, целеустремленности и т.д.), изменение учебных планов и программ, формирование определенного уровня развития познавательных психических процессов, воспитание определенных навыков (самоконтроля эмоционального состояния, снятия психической напряженности и др.). Программа внедрения рекомендаций предполагает разработку плана мероприятий, последовательности его реализации, определение объема предварительных работ по его осуществлению, расчета сил и средств (в том числе и материальных), форм внедрения, ожидаемого эффекта (в том числе и экономического), возможных направлений дальнейшего исследования. Последнее обстоятельство диктуется тем, что любое экспериментальное исследование нельзя считать полностью завершенным, так как оно является лишь определенным этапом, звеном, шагом на пути установления абсолютной истины, постижение которой весьма проблематично и вряд ли возможно.