Результаты и их обработка

Таблица 1.

Данные первого теста с добавочными столбами.

	Эталон слева		Эталон справа			1+3/2		2+4/2		1+2/2		3+4/2
№	М	Б		М	Б		М		Б		Слева		Справа
1	156	172		140	148		148		160		164		144
2	148	148		148	164		148		156		148		156
3	164	156		156	148		160		152		160		152
4	180	140		140	164		160		152		160		152
5	148	148		156	156		152		152		148		156
6	180	156		156	148		128		152		168		152
7	172	164		156	164		168		164		168		160
8	172	164		172	172		167		168		168		172
9	164	156		148	164		156		160		160		156
10	172	148		148	172		169		160		160		160
Среднее значение	165.6	154.4		152	160		155.6		157.6		160.4		156

Расчеты в SPSS 18.

Для проверки первой гипотезы считаем в SPSS 18 среднее значение для 5 и 6 столбцов полученных путем уменьшения и увеличения переменного стимула (анализ-описательные статистики-описательные). Они равны 155,6 и 157,6 соответвенно. Принимаем их за верхний и нижний пороги:

Lh= 157,6; Ll=155,6

Вычислим величину интервала неопределенности IU=Lh-Ll, а также значения дифференциального порога (DL=IU/2), точки субъективного равенства (PSE=(Lh+Ll)/2) и константной ошибки (CE=PSE-Sst). Sst=100.

IU = 157,6 – 155,6 = 2

DL = IU/2 = 1

PSE = (157,6+155,6)/2 = 156,6

СE= 156,6 – 100 = 56,6

Для того, что бы убедиться в достоверности данных проверим их на уровень значимости с помощью однофакторного дисперсионного анализа (где за фактор берём столбец 6). Уровень f получился высоким 1,013 также как и sig равное 0,091. Это очень радует, так как первая гипотеза очевидно подтверждена.

Считаем тем же методом данные с 7 и 8 столбцами для нахождения среднего и проверки второй гипотезы. Значения равны 160,4 и 156 соответсвенно. Уровень значимости f при проверке равен 2,371 и sig равно 0,185. Следовательно мы можем с уверенностью проверить 2 гипотезу (см обсуждение результатов).

Таблица 2.

Общегрупповые данные по тесту Готтшальдта.

№	Константная ошибка	Чистое время работы	Общее число реш.	Суммарный балл	Индекс полинезав.	Коэффициент точности
1	14,8	635,38	21	23,5	2,22	86
2	36,8	902,57	20	23	1,53	86
3	59	800,7	19	21,5	1,61	84
4	36,4	1229,58	18	20	0,98	92
5	64,42	477,26	23	25	3,14	80
6	56,2	711,96	27	28	2,36	89
7	35,2	792,86	26	27	2,04	69
8	78,8	575,21	23	25	2,61	73
9	56,6	246.64	28	28	6.81	87

Для проверки третей гипотезы обратимся вновь к SPSS. (Анализ-регрессия-подгонка кривых) нас интересует линейная зависимость. Смотрим уровни значимости f. Сравнивая с константной ошибкой (зависимой переменной) по очереди каждый столбец. Для удобства сравнения приведу таблицу 3.

Таблица 3.

Значимость зависимости показателей полезависимости и константной ошибки.

	Чистое время работы	Общее число реш.	Суммарный балл	Индекс полинезав.	Коэффициент точности
f	1,173	0,568	0,562	0,297	0,566