- •Тема 1: Введение в экспериментальную психологию, история ее становления как самостоятельной области знания
- •Рождение экспериментальной психологии
- •Э.Титченер: радикальная интроспекция и структурализм
- •Г.Эббингауз: вопреки вундтовскому вето
- •Ф.Гальтон и д.Кеттел: экспериментальная психология для жизни
- •Тема 2: Научное исследование, его принципы и структура
- •Наука как особый способ деятельности человеческого общества.
- •Основные направления методологии научного исследования.
- •Теория и ее структура
- •Тема 3: Постановка проблемы и выдвижение гипотезы Научная проблема
- •Гипотеза
- •Тема 4: Основные общенаучные исследовательские методы
- •Тема 5: Процедура и основные характеристики психологического эксперимента Классификация методов организации исследования.
- •Тема 6: Экспериментальная выборка и способы ее создания.
- •Тема 7: Экспериментальные планы
- •1. Планы для одной независимой переменной
- •1.2. План для двух рандомизированных групп с предварительным и итоговым тестированием.
- •2. Планы для одной независимой переменной и нескольких групп
- •3. Факторные планы
- •4. Планы экспериментов для одного испытуемого
- •Тема 8. Статистические гипотезы и принятие решения о выборе метода математической обработки данных
- •Статистические критерии
- •Уровень значимости
- •Мощность критериев
- •Выбор методов статистической обработки данных
- •Тема 9: Методы статистической проверки гипотез о различии и сходстве выборок
- •1. Таблицы сопряженности и критерий хи-квадрат
- •Критерий независимости хи-квадрат
- •2. Параметрические методы проверки гипотез
- •Дисперсионный анализ
- •Многофакторный дисперсионный анализ
- •3. Непараметрические методы
- •Наиболее часто используемых непараметрических методов
- •Тема 10: Методы статистической оценки взаимодействия независимых и зависимых переменных Факторный анализ
- •Кластерный анализ
3. Непараметрические методы
Непараметрические методы гораздо функциональнее чем параметрические, поскольку вообще не связывают анализ с каким-либо законом распределения.
Таким образом, непараметрические методы позволяют исследовать данные без каких-либо допущений о характере распределения переменных, в том числе при нарушении требования нормальности распределения. Так как эти методы предназначены для номинативных и ранговых переменных, в отношении которых недопустимо применение арифметических операций, они основаны на различных дополнительных вычислениях, среди которых можно отметить:
ранжирование переменных;
подсчет числа значений одного распределения, которые превышают значения другого распределения;
применение весовых сравнений;
определение степени отклонения распределения от случайного или биномиального;
проверка нормальности выборочного распределения;
сравпения частот;
сравнение групп путем вычисления частот значений, лежащих выше или ниже главной медианы.
Помимо всего прочего непараметрические критерии позволяют вычислять статистические показатели для одной выборки и сравнивать две выборки между собой. Несмотря на кажущуюся сложность непараметрические методы в большинстве своем очень просты для понимания и применения.
Наиболее часто используемых непараметрических методов
1. Сравнение двух независимых выборок (критерий Манна—Уитни) -- позволяет установить различия между двумя независимыми выборками по уровню выраженности порядковой переменной.
2. Сравнение двух зависимых выборок может проводиться по критерию Вилкоксона - основан на подсчете числа отрицательных и положительных разностей между повторными измерениями.
3. Критерий серий определяет, является ли последовательность бинарных величин (событий) случайной или упорядоченной.
4. Биномиальный критерий определяет, отличается ли распределение дихотомической величины от заданного соотношения. Это определение вероятности того, что наблюдаемое распределение не отличается от заданного. Свойством биномиального распределения является заранее заданное соотношение вероятностей 2х взаимоисключающих событий (при многократном подбрасывании монеты вероятность выпадения орла и решки подчиняется биномиальному критерию.
5. Критерий Колмогорова—Смирнова для одной выборки определяет отличие распределения переменной от нормального равномерного. Суть метода заключается в сравнении эмпирического (наблюдаемого) распределения накопленных частот выборки с теоретическим (ожидаемым) нормальным.
6. Критерий хи-квадрат для одной выборки определяет степень отличия наблюдаемого распределения частот по градациям переменной от ожидаемого распределения.
7. Сравнение независимых выборок (критерий Краскала-Уоллеса) позволяет установить степень различия между тремя и более независимыми выборками по уровню выраженности порядковой переменной.
8. Сравнение зависимых выборок (критерий Фридмана) позволяет установить степень различия между тремя и более зависимыми выборками (повторных измерений) по уровню выраженности изучаемой переменной.