- •Шкалирование.
- •Виды шкал. Сильные и слабые стороны каждой шкалы.
- •Перевод более «высокой» шкалы в более «низкую».
- •2. Работа с таблицами биномиального критерия
- •3. Расчет биномиального критерия с помощью статистической программы spss Base 12.0
- •Непараметрические критерии
- •Сравнение двух эмпирических распределений.
- •Сравнение эмпирического и теоретического распределений
- •4. Расчет критерия хи-квадрат с помощью статистической программы spss Base 12.0
- •Правила ранжирования.
- •Ранжирование результатов диагностики интеллекта Таблица 1
- •Ранжирование результатов диагностики интеллекта Таблица 2
- •Ранговый коэффициент корреляции Спирмена.
- •Определение силы и направления корреляции между двумя признаками с помощью коэффициента корреляции Спирмена.
- •Алгоритм применения рангового коэффициента корреляции Спирмена.
- •1. Проранжировать исходные данные.
- •3. Использование рангового коэффициента корреляции для шкал более высокого порядка.
- •Затем вы использовали другой тест (меньшей размерности) и ваши испытуемые показали следующие результаты (очередность испытуемых сохранена):
- •III. Ранговый коэффициент корреляции Кендалла.
- •Алгоритм применения и основные понятия рангового коэффициента корреляции Кендалла.
- •Алгоритм применения рангового коэффициента корреляции Кендалла.
- •1. Проранжировать исходные данные.
- •Переструктурированные результаты Таблица 15
- •Подсчет ранговых коэффициентов корреляции с помощью статистического пакета spss Base 12.0
- •Приложение 1
- •Параметры нормального распределения. Перевод в стены.
- •1. Параметры нормального распределения.
- •2. Перевод в стены.
- •Одновыборочный t-критерий.
- •Одновыборочные статистики Таблица 1
- •Критерий парных выборок Таблица 7
- •Кластерный анализ.
- •Применение кластерного анализа. Разновидности кластерного анализа.
- •Иерархический кластерный анализ.
- •Иерархическая кластеризация.
- •Открыть Данные
- •Факторный анализ.
- •1. Применение и этапы факторного анализа.
- •Выделенные факторы Таблица 9
- •2. Определение числа факторов.
- •3. Применение факторного анализа методом главных компонент.
2. Работа с таблицами биномиального критерия
Итак, мы рассмотрели все необходимые понятия для работы с таблицей биномиального критерия. Теперь давайте посмотрим, как пользоваться таблицей.
В левом столбце указаны цифры от 5 до 50. Это объем выборки, две части которой вы сравниваете. В данном случае выборка не может быть меньше 5 человек и больше 50. Затем в таблице даны два столбика критических значений (с уровнем значимости 0,05 и 0,01) для одностороннего критерия и два столбика критических значений для двустороннего критерия.
Если, например, объем нашей выборки 40 человек, а две доли равны 15 и 25, критерий односторонний, то критическое значение с уровнем значимости 0,05 равно 26, а критическое значение с уровнем значимости 0,01 равно 28. Критическое значение можно сравнить с точкой, разбивающей выборку на две неравные части.
В каждой таблице содержится подсказка, в каком случае отвергать нулевую гипотезу. Поскольку уровень значимости 0,01 для нас лучше (ведь ошибиться с вероятностью 1% не то же самое, что ошибиться с вероятностью в 5%) и к этому уровню
значимости относится число бóльшее, чем к уровню значимости 0.05, то нулевая гипотеза отвергается в том случае, если одна из частей выборки (т.е. её большая часть) больше или равна критическому значению.
В нашем примере большая часть выборки (25) меньше обоих критических значений, значит, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу, и вынуждены её оставить. То есть
|
односторонний критерий |
|
N |
0,05 |
0,01 |
40 |
26 |
28 |
статистический вывод – доли равны. Это значит, что несмотря на существующие различия в долях выборки мы не можем утверждать, что эти различия статистически значимы. Или, говоря другими словами, существующая разница долей укладывается в рамки случайных (а не закономерных) отличий.
Для анализа результатов мужчин тоже используем биномиальный критерий.
Сформулируем Н0: доля мужчин, направленных на решение задачи, равна доле мужчин, направленных на межличностные отношения.
Сформулируем Н1: (пусть это будет направленная альтернативная гипотеза) доля мужчин, направленных на решение задачи, больше доли мужчин, направленных на межличностные отношения.
Обратимся к таблице критических значений:
|
односторонний критерий |
|
N |
0,05 |
0,01 |
40 |
26 |
28 |
Критические значения для нашей выборки 26 и 28.
Сравним большую долю выборки с табличными критическими значениями.
Поскольку большая часть выборки, то есть уделяющая внимание решению задачи, равна 31 и это больше, чем 26, и больше, чем 28, мы можем отвергнуть нулевую гипотезу не только с уровнем значимости 0,05, но и с уровнем значимости 0,01 и принять альтернативную гипотезу. Это статистический вывод.
Сделаем психологический вывод: данная выборка мужчин характеризуется большей направленностью на решение задачи.