- •О.Ю. Ермолаев математическая статистика для психологов Учебник
- •Глава 8 критерии согласия распределений и
- •Глава 10 введение в дисперсионный анализ anova 178
- •Глава 11 корреляционный анализ 202
- •Глава 13 факторный анализ 274
- •Введение
- •Глава 1 понятие измерения
- •1.1. Измерительные шкалы
- •1.2. Номинативная шкала (шкала наименований)
- •1.3. Порядковая (ранговая, ординарная) шкала
- •1.3.1. Правила ранжирования
- •1.3.2. Проверка правильности ранжирования
- •1.3.3. Случай одинаковых рангов
- •1.4. Шкала интервалов
- •1.5. Шкала отношений
- •Глава 2 понятие выборки
- •2.1. Полное исследование
- •2.2. Выборочное исследование
- •2.3. Зависимые и независимые выборки
- •2.4. Требования к выборке
- •2.5. Репрезентативность выборки
- •2.6. Формирование и объем репрезентативной выборки
- •Глава 3 формы учета результатов измерений
- •3.1. Таблицы
- •3.2. Статистические ряды
- •3.3. Понятие распределения и гистограммы
- •Глава 4
- •4.1. Мода
- •4.2. Медиана
- •4.3. Среднее арифметическое
- •4.4. Разброс выборки
- •4.5. Дисперсия
- •Степень свободы
- •4.7. Понятие нормального распределения
- •Стандартизация по шкалам:
- •Глава 5 общие принципы проверки статистических гипотез
- •5.1. Проверка статистических гипотез
- •5.2. Нулевая и альтернативная гипотезы
- •5.3. Понятие уровня статистической значимости
- •5.4. Этапы принятия статистического решения
- •5.5. Классификация психологических задач, решаемых с помощью статистических методов
- •Глава 6 статистические критерии различий
- •Выбор метода статистического вывода
- •Классификация методов статистического вывода
- •Методы сравнения (X— качественный, y— количественный)
- •6.1.1. Параметрические и непараметрические критерии
- •6.1.2. Рекомендации к выбору критерия различий
- •6.2. Непараметрические критерии для связных выборок
- •6.2.1. Критерий знаков g
- •6.2.2. Парный критерий т — Вилкоксона
- •6.2.3. Критерий Фридмана
- •6.2.4. Критерий Пейджа
- •6.2.5. Критерий Макнамары
- •Глава 7 непараметрические критерии для несвязных выборок
- •7.1. Критерий u Вилкоксона-Манна-Уитни
- •7.1 1. Первый способ расчета по критерию u
- •7.1.2. Второй способ расчета по критерию u
- •7.2. Критерий q Розенбаума
- •Глава 8 критерии согласия распределений и многофункциональный критерий «φ»
- •8.1. Критерий хи-квадрат
- •8.1.1. Сравнение эмпирического распределения с теоретическим
- •8.1.2. Сравнение двух экспериментальных распределений
- •8.1.3. Использование критерия хи-квадрат для сравнения показателей внутри одной выборки
- •8.2. Критерий Колмогорова-Смирнова
- •8.3. Критерий Фишера — φ
- •8.3.1. Сравнение двух выборок по качественно определенному признаку
- •8.3.2. Сравнение двух выборок по количественно определенному признаку
- •Глава 9 параметрические критерии различия
- •9.1.1. Случай несвязных выборок
- •9.1.2. Случай связных выборок
- •Глава 10 введение в дисперсионный анализ anova
- •10.1. Однофакторный дисперсионный анализ
- •10.2. «Быстрые» методы — критерии дисперсионного анализа
- •10.2.1. Критерий Линка и Уоллеса
- •10.2.2. Критерий Немени
- •Глава 11 корреляционный анализ
- •11.1. Понятие корреляционной связи
- •11.2. Коэффициент корреляции Пирсона
- •11.3. Коэффициент корреляции рангов Спирмена
- •11.3.1. Случай одинаковых (равных) рангов
- •11.4. Расчет уровней значимости коэффициентов корреляции
- •11.5. Коэффициент корреляции «φ»
- •11.5.1. Второй способ вычисления коэффициента «φ»
- •11.6. Коэффициент корреляции «τ» Кендалла
- •11.7. Бисериальный коэффициент корреляции
- •11.8. Рангово-бисериальный коэффициент корреляции
- •11.9. Корреляционное отношение Пирсона η
- •11.10. Множественная корреляция
- •11.11. Частная корреляция
- •Глава 12 регрессионный анализ
- •12.1. Линейная регрессия
- •12.2. Множественная линейная регрессия
- •12.3. Оценка уровней значимости коэффициентов регрессионного уравнения
- •12.4. Нелинейная регрессия
- •Глава 13 факторный анализ
- •13.1. Основные понятия факторного анализа
- •13.2. Условия применения факторного анализа
- •13.3. Приемы для определения числа факторов
- •13.4. Вращение факторов
- •13.5. Использование факторного анализа в психологии
- •Приложение Пример использования методов математической статистики в дипломной работе
- •Приведем оглавление диплома:
- •Глава I. Теоретические основы агрессивности и тревожности личности.
- •Глава II. Основные результаты выполненного исследования агрессивности и тревожности личности и их зависимости от уровня субъективного контроля.
- •Методика Басса—Дарки
- •Литература
11.3.1. Случай одинаковых (равных) рангов
При наличии одинаковых рангов формула расчета коэффициента линейной корреляции Спирмена будет несколько иной. В этом случае в формулу вычисления коэффициентов корреляции добавляются два новых члена, учитывающие одинаковые ранги. Они называются поправками на одинаковые ранги и добавляются в числитель расчетной формулы.
где п — число одинаковых рангов в первом столбце,
k — число одинаковых рангов во втором столбце.
Если имеется две группы одинаковых рангов в каком либо столбце то формула поправки несколько усложняется:
где п — число одинаковых рангов в первой группе ранжируемого столбца,
k — число одинаковых рангов в второй группе ранжируемого столбца. Модификация формулы в общем случае такова:
Задача 11.4. Психолог, используя тест умственного развития (ШТУР) проводит исследование интеллекта у 12 учащихся 9 класса. Одновременно с этим он просит учителей литературы и математики провести ранжирование этих же учащихся по показателям умственного развития. Задача заключается в том, чтобы определить, как связаны между собой объективные показатели умственного развития (данные ШТУРа) и экспертные оценки учителей.
Решение. Экспериментальные данные этой задачи и дополнительные столбцы, необходимые для расчета коэффициента корреляции Спирмена, представим в виде таблицы 11.5:
Таблица 11.5
№ 1 |
№ 2 |
№ 3 |
№4 |
№ 5 |
№ 6 |
№ 7 |
№ 8 |
№ учащихся п/п |
Ранги тести- рова- ния с помо- щью ШТУРа |
Экспертные оценки учите- лей по мате- матике |
Экспертные оценки учите- лей по лите- ратуре |
D (вто- рого и третьего столб- цов) |
D(вто- рого и четвер- того столб- цов) |
D2(вто- рого и третьего столб- цов) |
D2(вто- рого и четвер- того столб- |
1 |
6 |
5 |
5 |
1 |
0 |
1 |
0 |
2 |
7 |
10 |
8 |
-3 |
2 |
9 |
4 |
3 |
4 |
8 |
7 |
-4 |
1 |
16 |
1 |
4 |
5 |
4 |
11 |
1 |
-7 |
1 |
49 |
5 |
9 |
6 |
3 |
3 |
3 |
9 |
9 |
6 |
12 |
8 |
6 |
4 |
2 |
16 |
4 |
7 |
2,5 |
2 |
11 |
0,5 |
— 9 |
0,25 |
81 |
8 |
2,5 |
3 |
11 |
-0,5 |
-8 |
0,25 |
64 |
9 |
10 |
8 |
1 |
2 |
7 |
4 |
49 |
10 |
8 |
11 |
3 |
-3 |
8 |
9 |
64 |
11 |
11 |
12 |
3 |
- 1 |
9 |
1 |
81 |
12 |
1 |
1 |
9 |
0 |
-8 |
0 |
0 |
Суммы |
78 |
78 |
78 |
0 |
0 |
66,5 |
406 |
Поскольку при ранжировании были использованы одинаковые ранги, то необходимо проверить правильность ранжирования во втором, третьем и четвертом столбцах таблицы. Суммирование в каждом из этих столбцов дат одинаковую сумму — 78. Проверяем по расчетной формуле (1.1) Проверка дает:
В пятом и шестом столбцах таблицы 11.5 приведены величины разности рангов между экспертными оценками психолога по тесту ШТУР для каждого ученика и величинами экспертных оценок учителей, соответственно по математике и литературе. Сумма величин разностей рангов должна быть равна нулю. Суммирование величин D в пятом и шестом столбцах дало искомый результат. Следовательно, вычитание рангов проведено правильно. Подобную проверку необходимо делать каждый раз при проведении сложных видов ранжирования.
Теперь, прежде чем начать подсчет по формуле (11.4), необходимо рассчитать поправки на одинаковые ранги для второго, третьего и четвертого столбцов таблицы 11.5.
В нашем случае в втором столбце таблицы два одинаковых ранга, следовательно по формуле (11.5) величина поправки D1 будет:
В третьем столбце три одинаковых ранга, следовательно, по формуле (11.6) величина поправки D2 будет: D2= (3∙3∙3 -3)/12 = 2.
В четвертом столбце таблицы две группы по три одинаковых ранга, следовательно, по формуле (11.7) величина поправки D3 будет:
D3= [ (3∙3∙3-3)+ (3∙3∙3-3)]/12 = 4
Отметим, что в некоторых руководствах формула расчета коэффициента ранговой корреляции несколько иная — добавки находятся в знаменателе, а не в числителе.
Прежде чем приступить к решению задачи, напомним, что психолог выясняет два вопроса — как связаны величины рангов по тесту ШТУР с экспертными оценками по математике и по литературе. Именно поэтому расчет придется проводить дважды.
Считаем первый ранговый коэффициент ρзми с учетом добавок по формуле (11.8). Получаем:
Подсчитаем без учета добавки:
Как видим — разница в величинах коэффициентов корреляции оказалась очень незначительной. Считаем второй ранговый коэффициент ρэмп: с учетом добавок по формуле (11.8). Получаем:
Подсчитаем без учета добавки:
И опять различия оказались очень незначительны. Поскольку число учащихся в обоих случаях одинаково, по таблице 21 Приложения 1 находим критические значения при п = 12 сразу для обоих коэффициентов корреляции. В привычной форме записи получаем следующее:
Откладываем первое значение ρзт на «оси значимости»:
В первом случае полученный коэффициент ранговой корреляции находится в зоне значимости. Поэтому психолог должен отклонить нулевую Ηо гипотезу о сходстве коэффициента корреляции с нулем и принять альтернативную Η1 о значимом отличии коэффициента корреляции от нуля. Иными словами, полученный результат говорит о том, что чем выше экспертные оценки учащихся по тесту ШТУР, тем выше их экспертные оценки по математике.
Откладываем второе значение ρэмп на «оси значимости»:
Во втором случае коэффициент ранговой корреляции находится в зоне незначимости. Поэтому психолог должен принять нулевую Но гипотезу о сходстве коэффициента корреляции с нулем и отклонить альтернативную Н1 о значимом отличии коэффициента корреляции от нуля. Иными словами, полученный результат говорит о том, что экспертные оценки учащихся по тесту ШТУР не связаны с экспертными оценками по литературе.
Замечание. Для более полного осмысления экспериментального материала, получаемого в психологических исследованиях, целесообразно, на наш взгляд, осуществлять подсчет коэффициентов корреляции и по Пирсону, и по Спирмену. При этом не следует забывать, однако, что первый коэффициент соотносит значения величин, а второй — значения рангов этих величин. Именно потому значения этих двух коэффициентов чаще всего оказываются несовпадающими, и их совместная интерпретация целиком определяется задачей, стоящей перед психологом.
Для применения коэффициента корреляции Спирмена, необходимо соблюдать следующие условия:
Сравниваемые переменные должны быть получены в порядковой (ранговой) шкале, но могут быть измерены также в шкале интервалов и отношений.
Характер распределения коррелируемых величин не имеет значения.
Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных X и Y должно быть одинаковым.
Таблицы для определения критических значений коэффициента корреляции Спирмена (таблица 21 Приложения 1) рассчитаны от числа признаков равных п = 5 до п = 40 и при большем числе сравниваемых переменных следует использовать таблицу для пирсоновского коэффициента корреляции (таблицу 20 Приложения 1). Нахождение критических значений осуществляется при k = п.
