
- •Раздел 1. Определение различий признака. Критерий q Розенбаума
- •Алгоритм 1 Подсчет критерия q Розенбаума
- •Алгоритм 2 Подсчет критерия u Манна-Уитни.
- •Алгоритм 3 Подсчет критерия н Крускала-Уоллиса
- •Алгоритм 4 Подсчет критерия s Джонкира
- •Раздел 2. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •Расчет критерия знаков g
- •Алгоритм 9 Подсчет критерия т Вилкоксона
- •Алгоритм 10 Подсчет критерия χ2r Фридмана
- •Алгоритм 11 Подсчет критерия тенденций l Пейджа
- •Раздел 3. Выявление различий в распределении признака
- •Алгоритм 13 Расчет критерия χ2
- •Алгоритм 14 Расчет абсолютной величины разности d между эмпирическим и равномерным распределениями
- •Алгоритм 15 Расчет критерия λ при сопоставлении двух эмпирических распределений
- •Раздел 4 многофункциональные статистические критерии
- •Алгоритм 17 Расчет критерия φ*
- •Алгоритм 18 Применение биномиального критерия m
- •Раздел 5 метод ранговой корреляции
- •Алгоритм 20 Расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена rs.
- •Раздел 6 дисперсионный анализ
- •Раздел 7 дисперсионный двухфакторный анализ
Алгоритм 14 Расчет абсолютной величины разности d между эмпирическим и равномерным распределениями
1. Занести в таблицу наименования разрядов и соответствующие им эмпирические частоты (первый столбец).
2. Подсчитать относительные эмпирические частоты (частости) для каждого разряда по формуле:
f*эмп=fэмп/n
где fэмп - эмпирическая частота по данному разряду;
п - общее количество наблюдений. Занести результаты во второй столбец.
3. Подсчитать накопленные эмпирические частости Σf*j по формуле:
где Σf*j=Σf*j-1+f*j - частость, накопленная на предыдущих разрядах; j - порядковый номер разряда; f*j- эмпирическая частость данного /-го разряда. Занести результаты в третий столбец таблицы.
4. Подсчитать накопленные теоретические частости для каждого раз ряда по формуле:
Σf*т j=Σf*Т j-1+f*т j где Σf*т j-1 - теоретическая частость, накопленная на предыдущих
разрядах;
j - порядковый номер разряда;
f*т j - теоретическая частость данного разряда. Занести результаты в третий столбец таблицы.
5. Вычислить разности между эмпирическими и теоретическими нако пленными частостями по каждому разряду (между значениями 3-го и 4-го столбцов).
6. Записать в пятый столбец абсолютные величины полученных раз ностей, без их знака. Обозначить их как d.
7. Определить по пятому столбцу наибольшую абсолютную величину разности - dmax.
8 Определить или рассчитать критические значения dmax для данного количества наблюдений n.
Если dmax равно критическому значению d или превышает его, различия между распределениями достоверны.
Задача 16 Сопоставление двух эмпирических распределений
Интересно сопоставить данные, полученные в предыдущем примере, с данными обследования X. Кларом (800 испытуемых). X. Кларом было показано, что желтый цвет является единственным цветом, распределение которого по 8 позициям не отличается от равномерного. Полученные им эмпирические частоты представлены в Табл. 19.
Таблица 19
Эмпирические частоты попадания желтого цвета на каждую из 8 позиций в исследовании X. Клара (n=800)
Алгоритм 15 Расчет критерия λ при сопоставлении двух эмпирических распределений
1. Занести в таблицу наименования разрядов и соответствующие им эмпирические частоты, полученные в распределении 1 (первый столбец) и в распределении 2 (второй столбец).
2. Подсчитать эмпирические частости по каждому разряду для распределения 1 по формуле:
f*э=fэ/n1
где fэ - эмпирическая частота в данном разряде;
п1 - количество наблюдений в выборке. Занести эмпирические частости распределения 1 в третий столбец.
3. Подсчитать эмпирические частости по каждому разряду для распределения 2 по формуле:
f*э=fэ/n2
где fэ - эмпирическая частота в данном разряде;
n2 - количество наблюдений во 2-й выборке.
Занести эмпирические частости распределения 2 в четвертый столбец таблицы.
4. Подсчитать накопленные эмпирические частости для распределения 1 по формуле:
где Σf*j-1 - частость, накопленная на предыдущих разрядах;
j - порядковый номер разряда;
f*j-1- частость данного разряда.
Полученные результаты записать в пятый столбец.
5. Подсчитать накопленные эмпирические частости для распределения 2 по той же формуле и записать результат в шестой столбец.
6. Подсчитать разности между накопленными частостями по каждому разряду. Записать в седьмой столбец абсолютные величины разностей, без их знака. Обозначить их как d.
7. Определить по седьмому столбцу наибольшую абсолютную величину разности
8. Подсчитать значение критерия λ по формуле:
где п1 - количество наблюдений в первой выборке;
n2 - количество наблюдений во второй выборке.
9. Определить, какому уровню статистической значимости соответствует полученное значение λ.
Если λэмп>1,36, различия между распределениями достоверны.
Задача17 При выборе способа решения задач 17,18,19 пользуйтесь алгоритмом 16
В проективной методике X. Хекхаузена (модификация ТАТ) испытуемому последовательно предъявляются 6 картин. Всякий раз он сначала рассматривает картину в течение 20 сек, а затем в течение 5 минут пишет по ней рассказ, стараясь, в соответствии с инструкцией, проявить "максимум фантазии и воображения". После того, как испытуемый закончит писать первый рассказ, ему предъявляется вторая картина, и т. д. В данном исследовании разным испытуемым картины предъявлялись в разном порядке, так что каждая картина оказывалась первой, второй, третьей и т.д. примерно одинаковое количество раз.
При обследовании 113 студентов в возрасте от 20 до 35 лет; (средний возраст 23,2 года, 67 мужчин, 46 женщин) было установле-но, что в рассказах по картинам с условными названиями "Преподаватель и ученик" и "Мастер измеряет деталь" словесные формулировки, отражающие "боязнь неудачи", встречаются гораздо чаще, чем в рассказах по другим картинам, в особенности по картине "Улыбающийся юноша" (см. Табл. 20).
Вопросы:
Можно ли утверждать, что картины методики обладают разной побудительной силой в отношении мотивов: а) "надежда на успех"; б) боязнь неудачи"?
Как следует из Табл. 20, нет почти ни одной картины, которая в равной мере стимулировала бы мотив "надежда на успех" и мотив "боязнь неудачи". Можно ли считать стимульный набор методики Хекхаузена неуравновешенным по направленности воздействия?
Таблица 20
Эмпирическое распределение словесных формулировок, отражающих мотивы "надежда на успех" и "боязнь неудачи" (n=113)
Задача 18
В процессе проведения транзактно-аналитических сессий установлено, что запреты на "психологические поглаживания3" встречаются с неодинаковой частотой. Например, многие участники тренинга признают у себя запрет "Не проси психологических поглаживаний у других людей", а запрет "Не давай психологических поглаживаний самому себе" встречается гораздо реже (см. таблицу 21).
Таблица 21
Частота встречаемости запретов на психологические поглаживания (n=166)
Вопросы:
Можно ли считать, что распределение запретов не является равномерным?
Можно ли утверждать, что запрет "Не проси" встречается достоверно чаще остальных?
Задача 19
В социально-психологическом исследовании стереотипов мужественности выборке из 31 женщин с высшим образованием в возрасте от 22 до 49 лет (средний возраст 35 лет) предъявлялись напечатанные на отдельных карточках перечни качеств, характеризующих один из четырех типов мужественности: мифологический, национальный, современный и религиозный. Испытуемым предлагалось внимательно ознакомиться с предложенными описаниями и выбрать из них то, которое в большей степени соответствует их представлению об идеальном мужчине. Затем испытуемым предлагалось выбрать одну из 3 оставшихся карточек, а затем одну из двух оставшихся. Результаты эксперимента представлены в Табл.22.
Таблица 22
Распределение частот предпочтений 4 типов мужественности
Вопросы:
Различаются ли распределения предпочтений, выявленные по каждому из 4-х типов, между собой?
Можно ли утверждать, что предпочтение отдается какому-то одному или двум из типов мужественности? Наблюдается ли какая-либо групповая тенденция предпочтений?