
- •Нечипоренко о. В. Математичні методи в психології
- •Розробники:
- •Рецензенти:
- •Лекція 1 проблема вимірювання в психології
- •Виміри та шкали
- •Лекція 2 основні статистичні поняття
- •Лекція 3 підготовка даних до математичної обробки
- •Графічне представлення результатів
- •Визначення квантилів
- •Лекція 4 міри центральної тенденції
- •Середнє арифметичне значення
- •Міри мінливості
- •Дисперсія
- •Середньоквадратичне (стандартне) відхилення
- •Коефіцієнт варіації
- •Перевірка статистичних гіпотез
- •Розподіл змінних величин
- •2. Характеристики форми розподілу
- •5.4. Типи ексцесу
- •3. Критерій хі-квадрат (χ2) Пірсона
- •Формулюються статичні гіпотези:
- •Підраховується загальна кількість виборів.
- •Складення таблиці для вирахування емпіричного значення χ2.
- •1. Формулюються статистичні гіпотези.
- •2. У таблиці підраховуються суми частот по рядках і по стовпцях.
- •4. Критерій Колмогорова – Смірнова (l)
- •Дослідження взаємозв’язку ознак Кореляція
- •Класифікації коефіцієнтів кореляції
- •Класифікація коефіцієнтів кореляції за силою
- •Класифікація коефіцієнтів кореляції за значимістю
- •Визначення значимості кореляції
- •Лінійна кореляція
- •Дихотомічний коефіцієнт кореляції (φ)
- •Коефіцієнт рангової кореляції Кендалла (тау Кендалла, t )
- •Точковий бісеріальний коефіцієнт кореляції (rpb)
- •Оцінка достовірності відмінностей Класифікація критеріїв
- •Непараметричний критерій q Розенбаума
- •Критерій φ⃰ - кутового перетворення Фішера
- •Біноміальний критерій m
- •Міри впливу Сутність проблеми
- •Оцінка достовірності зсуву в значеннях досліджуваної ознаки
- •Класифікація зсувів та критеріїв оцінки їх статистичної достовірності
- •Непараметричні міри впливу
- •Критерій χr2 Фрідмана
Коефіцієнт рангової кореляції Кендалла (тау Кендалла, t )
Коефіцієнт кореляції Кендалла використовується у випадку, коли змінні представлені двома порядковими шкалами за умови, що пов'язані ранги відсутні. Обчислення коефіцієнта Кендалла пов'язано з підрахунком числа збігів і інверсій. Розглянемо цю процедуру на прикладі попередньої задачі. Алгоритм рішення задачі наступний:
Переоформляємо дані таблиці таким чином, щоб один з рядів (в даному випадку ряд xi ) виявився ранжованим. Іншими словами, ми переставляємо пари x і y в потрібному порядку і вносимо дані в стовпці 1 і 2 таблиці.
xi |
yi |
збіги |
інверсії |
1 |
3 |
9 |
2 |
2 |
6 |
6 |
4 |
3 |
7 |
5 |
4 |
4 |
1 |
8 |
0 |
5 |
2 |
7 |
0 |
6 |
4 |
6 |
0 |
7 |
9 |
3 |
2 |
8 |
5 |
4 |
0 |
9 |
11 |
1 |
2 |
10 |
8 |
2 |
0 |
11 |
12 |
0 |
1 |
12 |
10 |
0 |
0 |
|
Ʃ |
51 |
15 |
Визначаємо «ступінь ранжування» 2-го ряду (yi). Ця процедура проводиться в такій послідовності:
а) беремо перше значення неранжованого ряду «3». Підраховуємо кількість рангів нижче даного числа, які більші за порівнювані значення. Таких значень 9 (числа 6, 7, 4, 9, 5, 11, 8, 12 і 10). Заносимо число 9 в стовпець «збіги». Потім підраховуємо кількість значень, які менші за три. Таких значень 2 (ранги 1 та 2); вносимо число 2 в графу «інверсії».
б) відкидаємо число 3 (ми з ним вже попрацювали) і повторюємо процедуру для наступного значення «6»: число збігів дорівнює 6 (ранги 7, 9, 11, 8, 12 і 10), число інверсій – 4 (ранги 1, 2, 4 і 5). Вносимо число 6 в графу «збіги», а число 4 – в графу «інверсії».
в) аналогічним чином процедура повторюється до кінця ряду; при цьому слід пам'ятати, що кожне «відпрацьоване» значення виключається з подальшого розгляду (підраховуються тільки ранги, які лежать нижче даного числа).
Примітка
Для того щоб не робити помилок у підрахунках, слід мати на увазі, що з кожним «кроком» сума збігів і інверсій зменшується на одиницю; це зрозуміло, якщо врахувати, що кожен раз одне значення виключається з розгляду.
Підраховується сума збігів (Р) і сума інверсій (Q); дані вносяться в одну із трьох взаємозамінних формул коефіцієнта Кендалла (8.10). Проводяться відповідні обчислення.
Знаходяться критичні значення коефіцієнта для даної вибірки:
τкр. = 0,45;
0,59.
Емпірично отримане значення порівнюється з табличним.
Висновок
τ = 0,55> τкр. = 0,45. Кореляція статистично значуща для 1-го рівня.
За необхідності (наприклад, при відсутності таблиці критичних значень) статистична значимість τ Кендалла може бути визначена за формулою наступного виду:
де S* = P – Q + 1, якщо P <Q, і
S* = P – Q – 1, якщо P> Q.
S* = P – Q – 1 = 35 і z = 2,40,
Значення z для відповідного рівня значущості відповідають мірі Пірсона і знаходяться за відповідними таблицями. Для стандартних рівнів значимості
Z0,05=1,96
Z0,01=2,58
Z0,001=3,29
Коефіцієнт кореляції Кендалла є статистично значущим, якщо z > zкр
Отже первинний висновок підтверджується: кореляція між ознаками статистично достовірна для 1-го рівня значущості.