8. Возможности и ограничения компьютерных методов обработки данных. Возможности и ограничения компьютерной обработки данных.

Возможности:

1. Компьютерное представление стимульной информации

2. Компьютерное управление экспериментом (управление в реальном масштабе времени, а отсюда более точная диагностика поведения и т.д.)

3. Организация и хранение полученных данных (хранение больших объемов информации, оперативный доступ и поиск по нескольким критериям)

4. Обработка полученных данных

5. Предоставление полученных данных в виде наглядных изображений (графики, таблицы, схемы)

6. Применение компьютера заменяет рутинную обработку

7. Компьютерно-психологическое моделирование (имитация жизненных ситуаций)

Ограничения:

1. Интерпретация результатов

2. Стереотип повышенной сложности (стереотип, что расчеты могут делать только программисты или математики)

9. Возможности и ограничения параметрических критериев.

Возможности и ограничения параметрических критериев.

Возможности:

4. Позволяют оценить различия в средних полученных в 2х выборках (t-критерий Стьюдента)

5. Позволяет оценить различия в дисперсиях (критерий Фишера)

6. Устанавливают значимые связи между переменными (критерий Пирсона)

Ограничения:

3. Экспериментальные данные должны быть нормально распределены

4. Математически расчеты достаточно сложны и трудоемки

10. Возможности и ограничения непараметрических критериев.

Методы непараметрической статистики

1. Возможности и ограничения непараметрических критериев

1. Алгоритмы расчета критериев Спирмена, Фридмана, Манна-Уитни (U)

Непараметрический критерий – критерий, основанный на оперировании частотами или рангами, не включающие в формулу расчета параметры распределения.

Большинство критериев являются непараметрическими, чаще всего для расчета используются критерии Спирмена (r), Фридмана ( .

Возможности критериев:

1. Коэффициента ранговой корреляции Спирмена - позволяет выявить значимые корреляции между переменными

2. Фридман – позволяет выявить степень выраженности и ранжирования переменных

3. Манна-Уитни – позволяет оценить значимые различия между выборками по степени выраженности показателей (назначение тоже самое, что и у критерия Стьюдента, только критерий Стьюдента – параметрический показатель). Что бы выбрать критерий (Стьюдент или Манна-Уитни), нужно оценить значимые различия между выборками по степени выраженности показателей - асимметрия или эксцесс (если так, что применять признак Манна-Уитни)

Достоинства непараметрических критериев:

1. Математические расчеты просты и не занимают много времени

2. Распределение признака может быть любым, не только нормальным

Ограничение: с их помощью невозможно оценить взаимодействие 2х и более факторов, влияющих на изменение признака, но с этой задачей справляется критерий Фишера (параметрический метод). Этот критерий рассчитывается при дисперсионном факторном анализе.

1 I. Понятие корреляции. Свойства корреляции. Корреляционные анализ.

1. Понятия корреляции, ее свойства

2. Наглядное изображения корреляционных связей, метод корреляционных плеяд

3. Интерпретация корреляции. Корреляция и причинно-следственная связь

Корреляционный анализ – математические процедуры для изучения статистических связей между признаками изучаемых объектов.

Корреляция означает связь между 2мя переменными, при которой систематическое увеличение одной переменной сопровождается увеличением или уменьшением значением другой переменной.

Свойства корреляции:

1. Направленность – свойство, характеризующее одностороннюю или двустороннюю обусловленность изменения одной величины изменениями другой величины. Односторонняя – Х обусловлено У, но никак не наоборот, двусторонняя – Х и У обуславливают друг друга.

2. Сила (степень тесноты связи) – это свойство, характеризующее степень обусловленности изменений Х значениями У или наоборот. Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции.

Общая классификация корреляционной связи по силе:

• Сильная связь – r > 0,5

• Умеренная связь – 0.3 < r 0.49

• Слабая (незначительная) – r < 0.29

Частная классификация корреляционных связей:

• Высокая значимая корреляция, соответствующая уровни значимости – р < 0,01

• Значимая связь – р < 0,05

• Тенденция к достоверной связи – р < 0,1

Чем больше объем выборки, тем меньшей величины коэффициент корреляции оказывается достаточно, что бы корреляция была признана достоверной

3. Форма – бывает 2х видов: линейная и нелинейная.

4. Направление – свойство, выражающейся в возрастающей или убывающей функции. направление выражается знаком «-» или «+». По направлению корреляция может быть прямая (положительная) и обратная (отрицательная).

Наглядное изображения корреляционных связей, метод корреляционных плеяд.

В ходе исследования обнаружились статистически значимые корреляционные зависимости между личностными особенностями и видами лжи (см. корреляционные плеяды).

Значимые корреляционные связи между факторами личности и видами лжи.

Связи:

В2 = 0,417

В3 = 0,449

С6 = - 0,330

G4 = 0,606

G7 = - 0,329

I4 = - 0,330

Н7 = - 0,353

О5 = - 0,314

О6 = 0,376

Q₁7 = 0,306

Q₂4 = - 0.304

Выявлена прямая связь дисциплинированности с ложью - оправданием (r=0,606 при р < 0,01). Чем выше нормативность поведения респондента, тем чаще они склонны ко лжи - оправданию, то бы объяснить причины своего поведения.

Обнаружена обратная связь между дисциплинированностью и ложью – самопрезентацией (r=-0,329 при р < 0,01). Чем выше нормативность поведения, тем реже респонденты нуждаются во лжи – самопрезентации.

Пример пренебрежения логикой в интерпретации психологических закономерностей.

Неполные семья служат причиной подростковых правонарушений.

Вопросы:

1. Является ли А достаточным (одно из многих) условием для наступления В

2. Является ли В достаточным условием для А

3. Является ли А необходимым условием (главное, без которого какой-то факт не наступит) для В

4. Является ли В необходимым условием для А

Необходимость и достаточность условий позволяют логически определиться в ограничениях рассматриваемого утверждения

Корректная интерпретация: неполные семьи наряду с другими конкретными факторами являются достаточным условием для порождения нарушений. Но возможность правонарушений не является необходимым следствием того, что подросток из неполной семьи.

Таким образом, важно помнить, что корреляция еще не означает наличие причинно-следственной связи.

12. Метод корреляционных плеяд. Наглядное изображения корреляционных связей, метод корреляционных плеяд.

В ходе исследования обнаружились статистически значимые корреляционные зависимости между личностными особенностями и видами лжи (см. корреляционные плеяды).

Значимые корреляционные связи между факторами личности и видами лжи.

Связи:

В2 = 0,417

В3 = 0,449

С6 = - 0,330

G4 = 0,606

G7 = - 0,329

I4 = - 0,330

Н7 = - 0,353

О5 = - 0,314

О6 = 0,376

Q₁7 = 0,306

Q₂4 = - 0.304

Выявлена прямая связь дисциплинированности с ложью - оправданием (r=0,606 при р < 0,01). Чем выше нормативность поведения респондента, тем чаще они склонны ко лжи - оправданию, то бы объяснить причины своего поведения.

Обнаружена обратная связь между дисциплинированностью и ложью – самопрезентацией (r=-0,329 при р < 0,01). Чем выше нормативность поведения, тем реже респонденты нуждаются во лжи – самопрезентации.

13. Множественный коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Пример вычисления критерия Спирмана:

Проводилось исследование, где сравнивали какого кандидата необходимо выбрать на должность депутата. Нужно посмотреть на сколько профиль личности будет соответствовать эталонному профилю – набор личностных характеристик, которые по мнению избирателей должны быть у депутата.

d = A - В

Средние значения оценок избирателей и индивидуальные показатели депутата

Наименование качества	Средние оценки избирателей (эталонный профиль) (А)	Ранг А	Показатели депутата (В)	Ранг В	d	d2
Ответственность	9,56	1	18	2	-1	1
Порядочность	9,02	2	12	8,5	-6,5	42,25
Общительность	8,74	3	8	13,5	-10.5	110,25
Выдержка/самообладание	8,71	4	9	12	-8	64
Общий уровень культуры	8,64	5	15	5	0	0
Энергичность/активность	8,41	6	17	3	3	9
Логика	8,38	7	12	8,5	-1,5	2,25
Самокритичность	8,28	8	14	6	2	4
Самостоятельность	8,12	9	13	7	2	4
Личностная зрелость	8,10	10	11	10	0	0
Целеустремленность	8,00	11	19	1	10	100
Обучаемость	7,89	12,5	7	15	-2,5	6,25
Гуманизм	7,89	12,5	10	11	1,5	2,25
Толерантность	7,84	14	6	16	-0,5	0,25
Стойкость	7,74	15	16	4	11	121
Гибкость поведения	7,67	16	4	18	-2	4
Способность производить благоприятное впечатление	7,23	17	8	13,5	3,5	12,25
Креативность	6,27	18	5	17	1	1
∑						483,75

Правила ранжирования: большему значению – меньший ранг

Сформулируем гипотезы

Н₀ – корреляция между индивидуальными показателями депутата и эталонными показателями не отличаются

Н₁ – корреляция между индивидуальными показателями депутата и эталонными показателями статистически значимо отличаются

Поскольку в обоих рангах присутствуют одинаковые – необходимо внести поправки.

В ряду А присутствует 1 группа одинаковых рангов

А = 2 (количество одинаковых рангов)

А и В – количество одинаковых рангов

Коэффициент Спирмана:

Коэффициент Спирмана при одинаковых рангах:

Далее нужно сравнивать результаты с критическими значениями:

Табличные значения:

1. Смотрится по n (чему оно равно)

2. r_кр = 0,47

Нужно сравнить показатели

r_{эмп >} r_кр

Ответ:

Гипотеза Н₀ отвергается, принимаем Н₁. Депутат не соответствует эталонному профилю избирателей. Статистически значимо отличие эталонного профиля избирателей и индивидуальный профиль кандидата в депутаты, т.к. имеются расхождения по шкалам … . этими расхождениями объясняется снижение коэффициента Спирмана.