Контрольна група

Експериментальна група

Такий розподіл даних за їх значеннями дає нам набагато більше, чим представлення у вигляді рядків. Однак подібне групування використовують здебільшого для якісних даних, чітко розділяючи на відокремлені категорії.

Таке групування складається в основному в тому, що об’єднують дані з однаковими чи близькими значеннями в класи та визначають частоту для кожного класу. Спосіб розбиття на класи залежить від того, що саме експериментатор хоче виявити при розподілі вимірювальної шкали на рівні інтервали. Наприклад, в нашому випадку можна згрупувати дані за класами з інтервалами в дві або три одиниці шкали.

Що стосується кількісних даних, то вони завжди розташовуються на непереривній шкалі і, як правило, вельми багатозначні. Тому такі дані групують за класами, щоб ясніше була видна основна тенденція розподілу. (Про особливості групування дивись додаток № 2).

Вибір того чи іншого типа групування залежить від різних міркувань. Так, в нашому випадку групування з інтервалами між класами в дві одиниці добре виявляє розподіл результатів біля центрального «піку». В той же час групування з інтервалами в три одиниці володіє тою перевагою, що дає більш узагальнену та спрощену картину розподілу, особливо якщо врахувати, що число елементів в кожному класі невелике. Саме тому в подальшому ми будемо оперувати класами в три одиниці.

Дані, розбиті на класи по безперервній шкалі, не можна представити графічно так, як це зроблено вище. Тому бажано використовувати так звані гістограми - спосіб графічного представлення у вигляді примикаючи одне до одного прямокутників.

Рис. 4.7

Нарешті, для більш наочного представлення загальної конфігурації можна будувати полігони розподілу частот. Для цього відрізками прямих з’єднуємо центри верхніх сторін всіх прямокутників гістограми, а потім з обох сторін «замикають» площу під кривою, доводячи кінці полігонів до горизонтальної осі(частота=0) в точках, відповідним самим крайнім значеннями розподілу. При цьому отримують наступну картину:

Рис. 4.8

Якщо порівняти полігони, наприклад, для фонових (висхідних) значеннях контрольної групи та значень після впливу для експериментальної групи, то можна побачити, що в першому випадку полігон майже симетричний (тобто, якщо скласти полігон вдвічі по вертикалі, яка проходить через його середину, то обидві половини співпадуть одна з одною), тоді як для експериментальної групи він асиметричний та зміщений ліворуч (так що праворуч у нього якби витягнутий шлейф).

Полігон для фонових даних контрольної групи порівняно близький до ідеальної кривої, яка могла б вийти для нескінченої популяції. Така - крива нормального розподілу – має дзвіноподібну форму та суворо симетрична. Якщо ж кількість даних обмежена (як у вибірках,які використовуються для наукових дослідів), то в кращому випадку отримують лиш деяке наближення (апроксимацію) до кривої нормального розподілу.

Якщо ви побудуєте полігон для фонових значень дослідної групи та значень після впливу для контрольної групи, то ви напевно помітите, що так же буде і в інших випадках.