Добавил:

vv_sokol Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Академия Государственной противопожарной службы МЧС России

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Планирование и обработка эксперимента / Berestneva - Prikladnaya statistika 2012

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

15.12.2021

Размер:

1.95 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1819 / 1919

КЛАСТЕР № 2 включает в себя базовые математические дисциплины, относящиеся к разряду «сложных». Из-за трудного понимания возникает желание пропустить эти предметы, ассоциация предметов с мрачными или серыми цветами, иногда низкий уровень знаний по какому-либо предмету (дифференциальные уравнения, мат. статистика). Здесь же в то же время желание увеличить количество практических и теоретических занятий, понимание необходимости изучения данных предметов.

КЛАСТЕР № 3 включает предметы, имеющие гуманитарную направленность. Отношение к этим предметам можно охарактеризовать как «поверхностное» – предметы «не основные», их можно и не учить, они «довольно легкие». Не выражено желание посещать занятия и, напротив, стремление к частым пропускам. Специфику отношения к данным предметам диктует техническая направленность обучения студентов опрашиваемых специальностей.

КЛАСТЕР № 4 включает всего один предмет – иностранный язык, который действительно занимает особое место среди прочих. Наблюдается активная заинтересованность предметом, наряду с резким недовольством содержания курса и методами его преподавания.

Общие результаты проведенного кластерного и факторного анализа представлены в сводной табл. 5.20.

				Таблица 5.20
Совмещенные результаты факторного и кластерного анализов

	Фактор 1	Фактор 2	Фактор 3	Фактор 4

Кластер 1	х		х
Кластер 2		х		х
Кластер 3		х	х
Кластер 4	х	х		х

Пополученнымрезультатам, авторамибылсделан следующийвывод: Все оцениваемые дисциплины условно разделились на четыре

группы, которые можно охарактеризовать четырьмя признаками. Самая «благополучная» группа – это та, к которой принадлежат

дисциплины, связанные с компьютерными технологиями. К этой группе дисциплин практически нет отрицательных замечаний, проявляется высокая заинтересованность.

Особое место заняла одна дисциплина – иностранный язык. Отношение неоднозначное: с одной стороны заинтересованность, высокий уровень знаний, а с другой – желание пропустить занятия, желание изменить содержание. Это говорит о низком качестве преподавания дисциплины.

181

Кроме того, было выявлено негативное отношение студентов к предметам, имеющим физико-математическую направленность и равнодушное отношение к гуманитарным дисциплинам.

Высокий показатель факторов «лень» и «не интересно» в совокупности с вышеперечисленными выводами позволяет сделать заключение о том, что характер образовательного процесса поверхностный, быстрый. Студент ориентирован на «быстрое» получение знаний по престижным компьютерным технологиям (при этом осознает необходимость изучения иностранного языка). Его не интересуют фундаментальные науки (математика, физика), отсутствие интереса к гуманитарным дисциплинам говорит о нежелании развиваться духовно.

182

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. – М.: Статистика, 1974. – 200 с.

2.Александров В.В., Алексеев А.И., Горский Н.Д. Анализ данных на ЭВМ (на примере системы СИТО). – М.: Финансы и статистика, 1990. – 192 с.

3.Аркадьев А.Г., Браверман Э.М. Обучение машины классификации объектов. – М.: Наука, 1971. – 172 с.

4.Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психо-

логии. – М.: Изд-во МГУ, 1985. – 206 с.

5.Берестнева О.Г., Дубинина И.А., Марухина О.В. Применение факторного анализа для оценки персонала предприятия // Материалы международной научно-технической конференции «Современные

технологии и технологии в медицине и биологии». – Новочеркасск:

НАБЛА, 2001. – С. 15–16.

6.Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике

и психологии. – М.: Прогресс, 1976. – 495 с.

7.Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях. – Л.: Ме-

дицина, 1973. – 142 с.

8.Гублер Е.В. Алгоритм оценки расхождения распределений признаков в медицинских автоматизированных системах // Проблемы системотехники и автоматизированные системы управления. – Л.:

Медицина, 1978. – 230 с.

9.Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических процессов. – Л.: Медицина, 1978. – 296 с.

10.Гудков С.В., Бобровский А.В., Гордиенко А.В. и др. Влияние механизмов психологической защиты на эффективность психотерапии избыточного веса // Молодежь и наука: Проблемы и перспективы: Доклады III межвуз. науч. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. – Томск, 1999. – С. 168–171.

11.Гусев А.И., Измайлов С.А., Михалевская М.Б. Измерение в психологии: общий психологический практикум. – М.: Смысл, 1997. – 287 с.

12.Дюк В.А. Компьютерная психодиагностика. – СПб.: Братство, 1994. – 364 с.

13.Иберла К. Факторный анализ. – М.: Статистика, 1980. – 308 с.

14.Иванкина Л.И., Марухина О.В., Берестнева О.Г. Оценка учебных дисциплин как критерий качества образовательного процесса / деп. ВНИИ Высшего образования, № 240–2001, 2001. – 18с.

183

15.Лакин Г.Д. Биометрия. – М.: Высшая школа, 1980. – 293 с.

16.Логвиненко А.Д. Измерения в психологии: Математические осно-

вы. – М.: Изд-во МГУ, 1993. – 476 с.

17.Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический ме-

тод. – М.: Мир, 1967. – 144 с.

18.Мандель И.Д., Черный Л.М. Экспериментальное сравнение алгоритмов кластер-анализа // Автоматика и телемеханика. – 1988. –

№ 11. – С. 42–48.

19.Моисеева Н.И., Сысуев В.М. Временная среда и биологические ритмы. – Л.: Наука, 1981. – 128 с.

20.Налимов В.В. Теория эксперимента. – М.: Наука, 1971. – 208 с.

21.Окунь Я. Факторный анализ. – М.: Статистика, 1974. – 198 с.

22.Практикум по общей, экспериментальной и прикладной психологии / под ред. А.А. Крылова, С.А. Маричева. – СПб.: Питер, 2000. – 560 с.

23.Плохинский Н.А. Биометрия. 2-е изд. – М.: МГУ, 1970. – 368 с.

24.Сидоренко Е.В. Математические методы в психологии. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 1996. – 346 с.

25.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психо-

логов. – Л.: ЛГУ, 1972. – 428 с.

26.Справочник по прикладной статистике: в 2 т. / под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана, Ю.Н. Тюрина. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 510 с.

27.Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере / под ред. В.Э. Фигурнова. – М.: ИНФРА-М: Финансы и статистика, 1995. – 384 с.

28.Уразаев А.М., Кулаков Ю.А., Медведев М.А. Физиологические закономерности адаптационных процессов, опережающих условия

деятельности // Доклады АН СССР. – 1987. – Т. 295. – № 6. –

С. 1509–1512.

29.Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / под ред. И.С. Енюкова. – М.: Финансы и статистика, 1989.

30.Харман Г. Современный факторный анализ. – М.: Статистика, 1972. – 486 с.

31.Шатилов А.Ю., Рихванов Л.П., Муратова Е.А. и др. Математическая обработка геохимических данных при оценке состояния окружающей среды (на примере мониторинга загрязнения снегового покрова) // «Геоинформатика – 2001». Труды Международной научно-практической конференции. – Томск, 2000. – С. 199–204.

184

ОГЛАВЛЕНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ ....................................................................................................		3
ГЛАВА 1
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ПРОГРАММЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ.
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ
И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В ПРИКЛАДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ ..............		5
1.1. Компьютерныепрограммыанализаданных ..............................................		5
	1.1.1. STATGRAPHICS ...........................................................................	6
	1.1.2. SPSS ..............................................................................................	11
	1.1.3. STATISTICA ................................................................................	14
1.2. Основныепонятияматематическойстатистики......................................		19
1.3.	Табулированиеданных ................................................................................	20
	1.3.1. Ранговый порядок .......................................................................	21
	1.3.2. Распределение частот .................................................................	22
1.4.	Типыизмерительныхшкал .........................................................................	24
1.5. Основныехарактеристикиматематическойстатистики ........................		31
	1.5.1. Меры центральной тенденции ...................................................	31
	1.5.2. Меры изменчивости ....................................................................	33
	1.5.3. Асимметрия .................................................................................	36
	1.5.4. Эксцесс .........................................................................................	38
ГЛАВА 2
ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ ..................................................		41
2.1.	Основныепонятия ........................................................................................	41
	2.1.1. Статистические модели ..............................................................	41
	2.1.2. Статистические гипотезы ...........................................................	42
	2.1.3. Статистические критерии ..........................................................	44
	2.1.4. Классификация основных задач
	прикладного эксперимента и методы их решения ..................	48
2.2.	Параметрическийкритерийпроверки
	статистическихгипотезt-критерийСтьюдента .......................................	49
	2.2.1. t-распределение ...........................................................................	49
	2.2.2. Оценка разности средних для независимых выборок .............	51
	2.2.3. Оценка разности средних для зависимых выборок .................	54
	2.2.4. Оценка разности между долями ................................................	57
	2.2.5. Оценка разности между коэффициентами вариации ..............	60
2.3.	Проверкастатистическойгипотезы
	онормальномраспределении .....................................................................	61
	185

	2.3.1. Применение коэффициентов
	асимметрии и эксцесса
	для проверки нормальности распределения ............................	61
	2.3.2. Критерий хи-квадрат ( 2-распределение) .................................	64
2.4.	Непараметрическиекритериипроверки
	статистическихгипотез ...............................................................................	68
	2.4.1. Основные понятия о непараметрических критериях ..............	68
	2.4.2. Оценка достоверности сдвига
	в значениях исследуемого признака .........................................	70
	2.4.3. Критерий знаков G ......................................................................	72
	2.4.4. Т-критерий Уилкоксона (Вилкоксона) .....................................	72
	2.4.5. Критерий серий (W-критерий) ...................................................	78
	2.4.6. Q-критерий Розенбаума ..............................................................	81
	2.4.7. U-критерий Уилкоксона (Манна–Уитни) .................................	84
	2.4.8. Выявление различий
	в уровне исследуемого признака ...............................................	88
	2.4.9. Н-критерий Крускала–Уоллиса .................................................	91
2.5. Многофункциональныйстатистическийкритерий * ...........................		95
	2.5.1. Понятие многофункциональных критериев .............................	96
	2.5.2. Критерий * – угловое преобразование Фишера ....................	97
ГЛАВА 3
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ МЕЖДУ ПРИЗНАКАМИ .................		106
3.1.	Параметрическиемерысвязи ...................................................................	106
	3.1.1. Коэффициент корреляции Пирсона ........................................	106
	3.1.2. Интерпретация коэффициентов корреляции ..........................	113
3.2.	Непараметрическиемерысвязи ...............................................................	118
	3.2.1. Коэффициент корреляции рангов ...........................................	121
	3.2.2. Коэффициент ассоциации ........................................................	125
	3.2.3. Коэффициент взаимной сопряженности ................................	126
3.3.	Выбормерысвязи .......................................................................................	128
ГЛАВА 4
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ
НА ОЦЕНИВАЕМЫЙ ПРИЗНАК.
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ ........................................................................		131
4.1.	Понятиедисперсионного анализа ............................................................	131
4.2. Подготовкаданныхкдисперсионному анализу ....................................		134
4.3.	Однофакторныйдисперсионныйанализ
	длянесвязанныхвыборок ..........................................................................	136
4.4.	Однофакторныйдисперсионныйанализ
	длясвязанныхвыборок ..............................................................................	142

186

ГЛАВА 5
МНОГОМЕРНЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
АНАЛИЗА ДАННЫХ В ЗАДАЧАХ
ПРИКЛАДНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ ..............................................................		147
5.1. Основныеположенияфакторного анализа ............................................		147
5.2.	Компьютернаяобработкаданных
	припроведениифакторногоанализа .......................................................	151
5.3. Примеры использованияфакторного анализа
	прирешениизадачприкладныхисследований .....................................	153
5.4.	Кластерныйанализ .....................................................................................	161
5.5.	Компьютернаяобработкаданных
	припроведениикластерного анализа........................................................	167
5.6. Примеры использованиякластерного анализа
	прирешениизадачприкладныхисследований .....................................	172
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ..................................................................................		183