- •Лекція 9 -10. Проблема вимірювань у психодіагностиці. Основи ймовірнісної математичної статистики в психологічних дослідженнях
- •Статистична обробка первинних матеріалів психодіагностичних досліджень Попередні зауваження до ймовірнісної матстатистики
- •Альтернативний аналіз
- •Відсоткова репрезентативність малої вибірки і допустимий інтервал точності
- •Визначення оптимального числа спостережень
- •3. Порівняння знайдених процентних виразів визначеної ознаки в обстежених двох групах (основній і контрольній)
- •Варіаційний аналіз
- •Середня арифметична величина
- •Порівняння двох середніх арифметичних
- •Дисперсія ( ) і середнє квадратичне відхилення ( )
- •Коефіцієнт варіації (варіативності) показників
- •Медіана і мода як показники варіативної матстатистики
- •Аналіз амплітуди (розмаху) та усунення невідповідних показників
- •Кореляційний аналіз
- •5.3.1. Техніка обчислення коефіцієнта кореляції Явища, представлені описовими альтернативними ознаками
- •Інші характеристики, що враховуються в кореляційному аналізі
- •Статистичний критерій (хі-квадрат)
- •Зіставлення фактичних і очікуваних чисел
- •Критерій знаків, як метод статистичного аналізу
- •5. 8. Критерій Вілкоксона в аналізах психодіагностичних вимірів
5.3.1. Техніка обчислення коефіцієнта кореляції Явища, представлені описовими альтернативними ознаками
Описові ознаки, – як правило альтернативні, в яких кожна має по два різновиди.
Наприклад, клієнти, які знаходяться на психологічному консультуванні, можуть вирішити свої проблеми чи не вирішити; корекційна програма може досягти очікуваного результату, а може не досягти і т.ін.
У тих випадках, коли дані представлені описовими альтернативними ознаками, коефіцієнт кореляції знаходять за формулою:
,
де (25)
a, b, c, d – кількість випадків окремих комбінацій різновидів досліджуваних явищ.
Для зручності обчислення r, використовують так звану чотирипільну таблицю.
▼ Приклад. Під час виборчої кампанії психологи стали випробувати нетрадиційні нові методи роботи з електоратом у підтримку кандидата, який мав низький рейтинг. Мета – порушити його негативний імідж. Вони застосували так званий засіб без агітаційних технологій невербальних комунікацій (БаТНеК) по відношенню до 500 виборців однієї з дільниць мажоритарного округу. Як виявилося, з них не голосувало за дану кандидатуру 10 чоловік. Разом з тим, для контролю було залучено результати голосування 1500 виборців з інших дільниць того ж округу, і з’ясувалося, що там за цього кандидата не проголосувало 990 чоловік. Треба визначити ефективність нового підходу, тобто встановити міру залежності між пропагандою кандидатури засобами БаТНеК і стійкими противниками даної кандидатури.
● Рішення.
Складаємо чотирипільну таблицю.
x |
Не проголосувало “за” |
Проголосувало “за” |
Усього |
Застосовано БаТНеК |
10 (a) |
490 (b) |
500 (a+b) |
БаТНеК не застосовано |
990 (c) |
510 (d) |
1500 (c+d) |
Усього |
1000 (a+c) |
1000 (b+d) |
2000 (a+b+c+d) |
2) Підставляємо у формулу 25 конкретні значення і робимо підрахунки:
Висновки.
Коефіцієнт кореляції
показує зворотний зв'язок. При цьому
розмір зв'язку вище середнього.
На практиці часто виникає необхідність працювати з описовими ознаками більше двох різновидів. У таких випадках при обчисленні r складають так звану кореляційну таблицю і формула для його обчислення буде інша:
,
де (26)
-
коефіцієнт зв'язку;
m – число різновидів явища х;
n – число різновидів явища y.
▼ Приклад. Опитано 130 сімей щодо житлових, побутових і матеріально-фінансових умов – х, відносно успіхів у шкільному навчанні їх дітей – у.
Фактор х
у чотирьох різновидах:
-
погані умови;
-
середні;
-
хороші;
-
дуже хороші (відмінні).
Для явища у
теж умовно прийнято чотири різновиди:
-
висока успішність дітей у навчанні;
-
середня успішність;
-
низька і
- незадовільне навчання. Необхідно
визначити міру зв'язку житлово-побутових
і матеріальних умов проживання дітей
з успішністю їх шкільного навчання.
Конкретні результати опитування наведені
в таблиці.
● Рішення.
Будуємо кореляційну таблицю.
Успіхи у шкільному навчанні дітей Житлові умови проживання сімей |
Висока успішність
|
Середня успішність
|
Низька успішність
|
Незадо-вільне навчання
|
Разом
|
Дільник |
Погані |
|
10 (100) 2,500 |
10 (100) 2,500 |
20 (400) 20,000 |
40 25,000 |
0,625 |
Середні |
5 (25) 0,833 |
5 (25) 0,625 |
20 (400) 10,000 |
|
30 11,458 |
0,382 |
Хороші |
5 (25) 0,833 |
20 (400) 10,000 |
5 (25) 0,625 |
|
30 11,458 |
0,382 |
Відмінні |
20 (400) 13,333 |
5 (25) 0,625 |
5 (25) 0,625 |
|
30 14,583 |
0,486 |
Разом: |
30 |
40 |
40 |
20 |
130 |
1,875 |
2. Кожну з частот окремих комбінацій, що спостерігалися, (різновидів ознак), зводять у квадрат (числа в дужках у лівому нижньому куті кожної клітинки).
3. Одержані квадрати діляться на суми всіх частот відповідного стовпчика (наприклад: у першій колонці - : 25:30=0,833; 25:30=0,833; 400:30-13,333 і т.д.).
4. Складають отримані частки кожного рядка (наприклад, по першому рядку - : 2,500 + 2,500 +20,000 = 25,000 і т.д.).
5. Отримані в такий спосіб підсумки поділяють на загальну кількість відповідного різновиду ознаки х (наприклад, 25,000:40=0,625; 11,458:30=0,382 і т.д.)
6. Отримані частки складають (0,625 + 0,382 + 0,382 + 0,486 =1,875).
7. Знаходять
коефіцієнт
,
віднімаючи з підсумку 1:
8. Знаходять
- коефіцієнт зв'язку за формулою:
,
де (27)
m – число різновидів явища х;
n – число різновидів явища у;
-
загальне число усіх випадків.
У нашому випадку
9) Знаходять коефіцієнт кореляції:
■ Висновки. Коефіцієнт кореляції r = 0,77 показує, що зв'язок житлово-побутових і матеріальних умов з академічною успішністю дітей прямий і виражений дуже сильно.
Явища, представлені кількісними ознаками
Коли для кількісної характеристики вимірюваних явищ використовують кількісні ознаки, то ступінь зв'язку визначається іншими формулами.
а) У випадку незгрупованих даних ступінь зв'язку визначається за формулою:
, де
(28)
Тут х та у позначають ознаки, що відносяться попарно до різновидів прояву сукупності – х і у.
▼ Приклад. Існують дані про вік - х і кількісні дані про властивості збереження постійності довільної уваги - у (дивися таблицю нижче). Знайти міру зв'язку між віком і показниками довільної уваги. Кількість людей, що спостерігалися - 10.
№ |
х |
у |
|
|
ху |
1 |
15 |
110 |
225 |
12100 |
1650 |
2 |
18 |
100 |
324 |
12000 |
1800 |
3 |
21 |
105 |
441 |
11025 |
2205 |
4 |
24 |
110 |
576 |
12100 |
2640 |
5 |
27 |
105 |
729 |
11025 |
2835 |
6 |
30 |
90 |
900 |
8100 |
2700 |
7 |
33 |
95 |
1089 |
9025 |
3135 |
8 |
36 |
90 |
1296 |
8100 |
3240 |
9 |
39 |
85 |
1521 |
7225 |
3315 |
10 |
42 |
80 |
1764 |
6400 |
3360 |
|
285 |
970 |
8865 |
95100 |
26880 |
● Рішення.
1.
;
2.
;
3.
;
4.
Знак
“-“ з під кореня виноситься, як виняток
з математичного правила. ■
Висновки.
Коефіцієнт кореляції r = -0,88 вказує на
значний зворотний зв'язок між віком і
вказаною якістю довільної уваги. Іншими
словами, з віком довільне збереження
постійної уваги зменшується. Така
залежність досить висока.
