- •Санкт-Петербургский Государственный Институт Психологии и Социальной Работы
- •Математические методы в психологии Учебно-методическое пособие
- •Аннотация
- •Глава 1. Описательная статистика 18
- •Глава 2. Индуктивная статистика 84
- •Оглавление
- •Глава 1. Описательная статистика 12
- •Глава 2. Индуктивная статистика 78
- •Введение Цели и задачи изучения дисциплины «Математические методы в психологии» и сфера профессионального использования
- •Методические указания для студентов
- •Контрольные вопросы для самостоятельной подготовки и самопроверки
- •Глава 1. Описательная статистика
- •1. 1. Математическая статистика и психология. Измерения в психологии и виды шкал
- •Материалы лекции.
- •Типы измерений и измерительные шкалы
- •Генеральная совокупность и выборочное исследование. Статистическая достоверность
- •Этапы обработки результатов психологического исследования
- •1. 2. Описание результатов исследования
- •Материалы лекции.
- •Результаты исследования экстраверсии
- •Алгоритм построения сгруппированного (или табулированного) ряда
- •Общий обзор параметров распределений
- •1. 3. Параметры статистических совокупностей
- •Материалы лекции.
- •Результаты исследования экстраверсии
- •Исключение выскакивающих значений
- •Нормальный закон распределения и другие виды распределений
- •Проверка «нормальности» эмпирического распределения
- •Стандартизация данных и стандартизованные шкалы в психологии
- •Процентильные нормы для детей 5;5 – 11 лет
- •1. 4. Характеристики взаимосвязи признаков
- •Материалы лекции. Понятие статистической зависимости
- •Общий обзор мер связи
- •Коэффициент контингенции
- •Критерий «хи-квадрат» Пирсона
- •Ранжирование
- •Правила ранжирования
- •Бисериальные коэффициенты корреляции
- •Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова
- •Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона
- •Ранговой коэффициент корреляции Спирмена
- •Коэффициент линейной корреляции Пирсона
- •Глава 2. Индуктивная статистика
- •2. 1. Решение задачи сравнения выборок. Понятие статистических критериев и их виды
- •Материалы лекции. Статистические гипотезы
- •Уровень статистической значимости
- •Этапы принятия статистического решения
- •Классификация исследовательских задач, решаемых с помощью статистических методов
- •Решение задачи сравнения выборок
- •4. Каковы ограничения в применении критерия?
- •Обзор наиболее часто применяемых параметрических критериев
- •Общий обзор непараметрических критериев
- •2. 2. Выявление различий в уровне исследуемого признака
- •Материалы лекции. Параметрический критерий Стьюдента для сравнения независимых выборок
- •Поправка Снедекора
- •Правило принятия решения описано выше. Непараметрический критерий Розенбаума (критерий «хвостов»)
- •Непараметрический критерий Манна-Уитни
- •2. 3. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •Материалы лекции.
- •Параметрический критерий Стьюдента для сравнения зависимых выборок
- •Непараметрический критерий знаков
- •6. Правило принятия решения:
- •Непараметрический критерий Вилкоксона
- •2. 4. Выявление различий в распределении признака
- •Материалы лекции. Критерий «хи-квадрат» Пирсона
- •Критерий Колмогорова-Смирнова
- •2. 5. Многофункциональные статистические критерии
- •Материалы лекции.
- •Критерий φ* — «Угловое преобразование» Фишера
- •Алгоритм расчета критерия φ*
- •Критерий Макнамары
- •Алгоритм расчет критерия
- •2. 6. Дисперсионный анализ
- •Материалы лекции. Введение в дисперсионный анализ anova
- •Однофакторный дисперсионный анализ
- •2. 7. Многомерные методы обработки данных
- •Материалы лекции.
- •I. Классификация методов по назначению:
- •II. Классификация методов по исходным предположениям о структуре данных:
- •III. Классификация методов по виду исходных данных:
- •Множественный регрессионный анализ
- •Матрица корреляций пяти показателей интеллекта
- •Факторные нагрузки после варимакс-вращения
- •1. Эксплораторный-разведочный.
- •2. Конфирматорный.
- •1. Выбор исходных данных.
- •2. Предварительное решение проблемы числа факторов.
- •3. Факторизация матрицы интеркорреляций.
- •4. Вращение и предварительная интерпретация факторов (ротация факторов).
- •5. Принятие решения о качестве факторной структуры.
- •6. Вычисление факторных коэффициентов и оценок.
- •Компьютерные пакеты прикладных статистических программ
- •Список литературы
- •Приложение 1. Статистические таблицы с критическими значениями
- •1.1. Критические значения отношения для исключения выскакивающих значений
- •1.2. Критические значения коэффициента ранговой корреляции Спирмена
- •1.3. Критические значения коэффициента линейной корреляции Пирсона
- •1.4. Критические значения критерия хи-квадрат Пирсона
- •1.5. Критические значения критерия Стьюдента
- •1.6. Критические значения критерия Фишера
- •1.7. Критические значения непараметрического критерия Манна-Уитни
- •1.8. Критические значения непараметрического критерия Вилкоксона
- •1.9. Таблицы для перевода процентных долей в величины центрального угла для расчета критерия «угловое преобразование» Фишера
- •Приложение 2. Глоссарий
- •Приложение 3. Англо-русский словарь статистических терминов
Приложение 3. Англо-русский словарь статистических терминов
Словарь позаимствован из пособия, написанного А. Д. Наследовым. (Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования: Анализ и интерпретация данных [Текст]: учебное пособие / А. Д. Наследов. - 3-е изд., стереотип. - СПб.: Речь, 2007. - 392 с.)
Этот словарь может быть полезен при работе с компьютерными пакетами математико-статистического анализа (SРSSилиSTATISTICA).
|
1- Sample K-S Test — |
критерий (тест) Колмогорова-Смирнова |
|
1-tailed — |
односторонний (направленный) уровень значимости |
|
2-tailed — |
двусторонний (ненаправленный) уровень значимости |
|
Absolute value — |
абсолютное значение |
|
Actual (value, group) — |
действительное, реальное (значение, группа) |
|
Add — |
добавить |
|
Adjusted — |
исправленный (улучшенный) |
|
Advanced (Model) — |
специальная, более совершенная (модель) |
|
Agglomeration schedule — |
последовательность агломерации (объединения) |
|
ALSCAL — |
программа неметрического многомерного шкалирования |
|
Amalgamation — |
слияние, объединение |
|
Analyze — |
анализировать |
|
ANOVA — |
дисперсионный анализ |
|
Approach — |
подход |
|
Assume — |
принятие (допущение, предположение) |
|
Asymmetric — |
асимметричная |
|
Asymp. Sig. — |
примерный (приближенный) уровень значимости |
|
Average Linkage — |
средней связи (метод кластеризации) |
|
Averaged — |
усредненный |
|
Axis — |
ось (координат) |
|
Bartlett's Test of Sphericity — |
тест сферичности Бартлета |
|
Based on — |
основанный на (исходящий из) |
|
Beta-Coefficient — |
стандартизированный коэффициент регрессии |
|
Between (objects, variables) — |
между (объектами, переменными) |
|
Between Groups Linkage — |
межгрупповой (средней) связи (метод кластеризации) |
|
Between-Group — |
межгрупповой |
|
Between-Subject — |
между объектами (межгрупповой) |
|
Binary Measures — |
количественные показатели (меры) для бинарных данных |
|
Binomial Test — |
биномиальный критерий |
|
Bivariate — |
двумерный |
|
Box's M-test — |
М-тест Бокса |
|
Canonical Analysis — |
канонический анализ |
|
Case — |
случай (испытуемый) |
|
Casewise deletion — |
исключение из анализа случая (строки), в котором имеется пропуск хотя бы одного значения |
|
Categories — |
категории (номинативного признака) |
|
Categorization — |
операция выделения интервалов квантования (или значений переменной) при построении гистограммы и составлении таблицы частот |
|
Cell — |
ячейка (таблицы) |
|
Central Tendency — |
центральная тенденция (мера) |
|
Centroid — |
центроид |
|
Chi I — |
хи-квадрат |
|
Chi-square (Test) — |
хи-квадрат (критерий) |
|
Classify — |
классифицировать |
|
Cluster Combined — |
объединенные кластеры |
|
Cluster Method — |
метод кластеризации |
|
Coefficient (s) — |
коэффициент(ы) |
|
Column — |
столбец |
|
Combine — |
объединение, объединять |
|
Communality — |
общность |
|
Compare — |
сравнивать |
|
Compare Means — |
сравнение средних |
|
Comparison — |
сравнение |
|
Complete Linkage — |
полной связи (метод кластеризации) |
|
Compute — |
вычисление, вычислять |
|
Conditionality — |
условность, обусловленность (подгонки) |
|
Confidence (Interval) — |
доверительный (интервал) |
|
Constant — |
константа |
|
Contrast — |
контраст |
|
Controlling for... — |
контролировать (фиксировать) для... |
|
Convergence — |
сходимость (при подгонки) |
|
Corrected (Model) — |
исправленная, скорректированная (модель) |
|
Correlate — |
коррелировать (определять совместную изменчивость) |
|
Correlation matrix — |
корреляционная матрица |
|
Count Measure — |
количественный показатель (мера) частоты |
|
Covariance — |
ковариация |
|
Covariate — |
ковариата |
|
Criteria (Criterion) — |
условие (критерий) |
|
Crosstabulation (Crosstab) — |
сопряженность, кросстабуляция |
|
Cumulative frequencies — |
— кумулятивные (накопленные) частоты |
|
Custom Model — |
специальная модель |
|
Cut Point — |
точка деления |
|
Data — |
данные |
|
Data Editor — |
редактор (таблица) исходных данных в SPSS |
|
Data Reduction — |
сокращение данных (метод) |
|
Define (Groups) — |
определение, задание (групп) |
|
Degrees of freedom (df) — |
число степеней свободы |
|
Deletion — |
удаление (исключение) |
|
Dendrogram — |
дендрограмма (древовидный график) |
|
Density Function — |
функция плотности вероятности |
|
Dependent Sample — |
зависимая выборка |
|
Dependent-Samples T Test — |
критерий t-Стьюдента для зависимых выборок |
|
Derived — |
производный |
|
Descriptive Statistics — |
описательные статистики |
|
df — |
число степеней свободы (сокр.) |
|
Difference — |
разность, различие |
|
Dimension — |
шкала |
|
Discriminant Analysis — |
дискриминантный анализ |
|
Dispersion — |
изменчивость |
|
Dissimilarity — |
различие |
|
Distance — |
расстояние |
|
Distribution — |
распределение |
|
Distribution Function — |
функция распределения (вероятности) |
|
Effect — |
влияние (фактора) |
|
Eigenvalue — |
собственное значение |
|
Enter — |
исходный (метод) |
|
Entry — |
включение |
|
Epsilon Corrected — |
с Эпсилон-коррекцией |
|
Equal — |
одинаковые |
|
Equal Variances — |
одинаковые (эквивалентные) дисперсии |
|
Equality (of Variances) — |
эквивалентность, равенство (дисперсии) ошибка |
|
Error — |
оценка |
|
Estimate — |
Евклидово расстояние |
|
Euclidean Distance — |
точный, точно |
|
Exact — |
точный уровень значимости |
|
Exact Sig. — |
исключение (объектов) |
|
Exclude (cases) — |
ожидаемая (теоретическая) частота (значение) |
|
Expected Frequency (Value) — |
«объясненная» (дисперсия) |
|
Explained (Variance) — |
метод факторизации (экстракции факторов) |
|
Extraction Method — |
фактор |
|
Factor — |
факторный анализ |
|
Factor Analysis — |
факторные нагрузки |
|
Factor Loadings — |
коэффициенты факторных оценок |
|
Factor Score coefficients — |
факторные оценки |
|
Factor Scores — |
точный критерий Фишера |
|
Fisher's Exact Test — |
постоянный, фиксированный (фактор) |
|
Fixed (Factor) — |
для всей матрицы |
|
For Matrix — |
значение Р-критерия (Р-отношения) для дисперсий |
|
F-ratio Variances — |
частота |
|
Frequency — |
таблицы частот |
|
Frequency tables — |
критерий Фридмана |
|
Friedman test (ANOVA) — |
модель, включающая все факторы |
|
Full factorial model — |
дальнего соседа (метод кластеризации) |
|
Furthest Neighbor — |
общая линейная модель |
|
General Linear Model — |
обобщенный метод |
|
Generalized least squares — |
наименьших квадратов |
|
GLM — |
общая линейная модель (сокр.) |
|
Goodness-of-fit — |
качество подгонки |
|
Group Membership — |
принадлежность к группе |
|
Group Plots — |
график(и) для всей группы |
|
Grouping Variable — |
группирующая переменная |
|
Han Hierarchical Cluster Analysis — |
иерархический кластерный анализ |
|
Histogram — |
гистограмма |
|
Homogeneity of Variances — |
гомогенность (однородность) дисперсий горизонтальная (ориентация) |
|
Horizontal — |
факторный анализ образов |
|
Image Factoring — |
улучшение (с поправкой) |
|
Improvement — |
включение |
|
Independent Sample — |
независимая выборка |
|
Independent-Samples T Test — |
критерий t-Стьюдента для независимых выборок |
|
Individual Differences (model) — |
индивидуальных различий (модель) |
|
INDSCALE — |
программа многомерного шкалирования индивидуальных различий |
|
Initial (conditions) — |
начальные (условия) |
|
Input File — |
исходный, входящий файл |
|
Interaction — |
взаимодействие |
|
Intercept — |
свободный член (уравнения) |
|
Interval — |
интервальная (шкала) |
|
Interval data — |
данные в интервальной шкале |
|
Interval Scale — |
интервальная шкала |
|
Inverse distribution function — |
обратная функция распределения итерация |
|
Iteration — |
итерация |
|
Iteration history — |
«история» (последовательность) итераций |
|
Iterations stopped... — |
итерации остановлены... |
|
Joining — |
объединение, связь |
|
Kendall's tau — |
тау-Кендалла (корреляция) |
|
Kendall's tau-b — |
тау-b Кендалла (корреляция) |
|
Kruskal-Wallis H — |
критерий Н-Краскала Уоллеса |
|
Kruskal-Wallis one-way analysis of variance — |
однофакторный дисперсионный анализ Краскала-Уоллеса |
|
Kurtosis — |
эксцесс |
|
Label — |
метка, обозначение |
|
Level — |
уровень |
|
Level of Measurement — |
уровень (шкала) измерения |
|
Levene's Test — |
критерий Ливена |
|
Linear Regression — |
линейный регрессионный |
|
Linkage — |
соединение, связь |
|
List — |
список |
|
Listwise — |
построчно |
|
Listwise Deletion — |
исключение из анализа случая (строки), в котором имеется пропуск хотя бы одного значения |
|
Loading — |
нагрузка |
|
Mann-Whitney U — |
критерий U-Манна-Уитни |
|
MANOVA — |
многомерный дисперсионный анализ |
|
Marginal (Means) — |
отдельные (средние значения) |
|
Matrices — |
матрицы |
|
Matrix — |
матрица |
|
Mauchly's Test of Sphericity — |
тест сферично сти |
|
MoynjiM Maximum Likelihood — |
максимального правдоподобия (метод) |
|
McNemar Test — |
критерий Мак-Нимара |
|
Mean — |
среднее |
|
Mean of Squares (MS) — |
средний квадрат |
|
Mean Substitution — |
замена пропущенных значений средними |
|
Means Plot — |
график средних значений |
|
Measurement — |
измерение |
|
Median — |
медиана |
|
Missing (Values) — |
пропущенные (значения) |
|
M-L (Maximum likelihood) — |
максимального правдоподобия (метод, оценка) |
|
Mode — |
мода |
|
Monte Carlo Method — |
статистический метод «Монте-Карло» |
|
Multidimensional Scaling — |
многомерное шкалирование |
|
Multiple — |
множественный |
|
Multiple comparisons — |
множественные сравнения (средних) |
|
Multivariate — |
многомерный |
|
Multivariate Approach — |
многомерный подход |
|
Nearest Neighbor — |
ближайшего соседа (метод кластеризации) |
|
Negative — |
отрицательный |
|
Next — |
следующий |
|
Nominal— |
номинальная (шкала) |
|
Nonparametric Test — |
непараметрический критерий |
|
Normal Curve — |
нормальная кривая |
|
Number — |
количество (численность), номер |
|
Observed Frequency — |
наблюдаемая (эмпирическая) частота |
|
Observed Prop. — |
наблюдаемое (эмпирическое) соотношение |
|
One-Sample Kolmogorov-SmirnovTest — |
критерий (тест) Колмогорова-Смирнова |
|
One-Sample T Test — |
критерий t-Стьюдента для одной выборки |
|
One-tailed (one-sided) — |
односторонний критерий (для проверки односторонних гипотез); one-tailed — дословно однохвостый |
|
One-Way ANOVA — |
однофакторный дисперсионный анализ |
|
Ordinal (Rank order) — |
порядковая (ранговая) (шкала) |
|
Paired-Samples T Test — |
критерий t-Стьюдента для зависимых выборок |
|
Pairwise — |
попарно, попарный |
|
Partial Correlation — |
частная корреляция (коэффициент) |
|
Pearson Chi-Square — |
критерий хи-квадрат Пирсона |
|
Pearson correlation — |
корреляция Пирсона |
|
Pearson r — |
корреляция Пирсона |
|
Percentage — |
процент |
|
Percentiles — |
процентили |
|
Mean of Squares (MS) — |
фи-коэффициент сопряженности |
|
Phi 4-points correlation — |
(четырехклеточный) фи—коэффициент сопряженности (Пирсона) |
|
Pillai's Trace — |
след Пиллая |
|
P-Ievel — |
статистическая значимость (р-уровень) |
|
Plot — |
диаграмма |
|
Polynomial — |
полином (многочлен) |
|
Post Hoc — |
апостериорный (после подтверждения гипотезы) |
|
P-P Plot — |
график накопленных частот |
|
Predicted (value, group) — |
предсказанное (значение, группа) |
|
Principal Axis Factoring — |
факторный анализ методом главных осей |
|
Principal Components — |
главных компонент (анализ) |
|
Prior probabilities — |
априорные вероятности |
|
Probability — |
вероятность |
|
Probability of group membership —Proximity — |
вероятность принадлежности к группе |
|
Proximality — |
близость |
|
PROXSCAL — |
программа неметрического многомерного шкалирования |
|
Q-Q Plot — |
квантильный график |
|
Quantile — |
квантиль |
|
Quartile — |
квартиль |
|
R Square (R2) — |
коэффициент детерминации (квадрат коэффициента корреляции) |
|
Random (Factor) — |
случайный (фактор) |
|
Range — |
размах |
|
Rank — |
ранг |
|
Rank (Cases) — |
ранжировать (объекты) |
|
Ratio — |
абсолютная шкала (равных отношений) |
|
Raw — |
строка |
|
Raw Data — |
данные в строках (типа «объект-признак») |
|
Rectangular (matrix)— |
прямоугольная (матрица) |
|
Regression — |
регрессионный |
|
Regression Coefficient — |
коэффициент регрессии |
|
Regression Line — |
линия регрессии |
|
Related Samples — |
зависимые (связанные) выборки |
|
Removal — |
удаление |
|
Repeated Measures — |
повторные измерения |
|
Repeated Measures ANOVA — |
дисперсионный анализ с повторными измерениями |
|
Residual — |
остаток, отклонение (ошибка модели) |
|
Residual analysis — |
анализ остатков (ошибок) |
|
Rotation (Factors) — |
вращение (факторов) |
|
Rotation Method — |
метод вращения |
|
Row — |
строка |
|
RSQ (R-square) — |
квадрат коэффициента корреляции, коэффициент дискриминации (г-квадрат) |
|
Run — |
серия |
|
Runs Test — |
критерий серий |
|
Sample — |
выборка |
|
Scaling model — |
модель шкалирования |
|
Scatter Plot — |
диаграмма рассеивания |
|
Scheffé test — |
метод Шеффе (множественных сравнений средних) |
|
Scree plot — |
график собственных значений |
|
Scree-test — |
критерий отсеивания |
|
Scrollsheet — |
таблица результатов статистического анализа |
|
Separate (Line) — |
отдельная (линия) |
|
Set — |
множество |
|
Shape — |
уточнить |
|
Sig. — |
уровень значимости (р-уровень) |
|
Sign — |
знак |
|
Sign Test — |
критерий знаков |
|
Significance Level — |
уровень статистической значимости (р-уровень) |
|
Significant — |
статистически значимый |
|
Similarity — |
сходство |
|
Simple — |
простой |
|
Simple Matching — |
простой коэффициент совстречаемости (бинарный) |
|
Single Linkage — |
одиночной связи (метод кластеризации) |
|
Size difference — |
величина различий (бинарная) |
|
Skewness — |
асимметрия |
|
Slope — |
уклон, наклон (прямой по отношению к оси X), значение коэффициента регрессии |
|
Solution — |
решение (выбор) |
|
Source — |
источник (изменчивости, влияния) |
|
Spearman's rho (r) — |
корреляция Спирмена (коэффициент) |
|
Specify — |
определять |
|
Spreadsheet — |
электронная таблица для исходных данных |
|
SPSS — |
компьютерная программа «Статистический пакет для социальных наук» (сокр.) |
|
Square asymmetric (symmetric) matrix — |
квадратная асимметричная (симметричная) матрица |
|
Squared (Euclidean distance) — |
квадрат (Евклидова расстояния) |
|
S-stress convergence — |
величина сходимости 8-стресса |
|
Stage — |
ступень (этап, шаг) |
|
Standard deviation — |
стандартное отклонение (сигма) |
|
Standard error — |
стандартная ошибка |
|
Standardized (Beta-) Coefficients — |
стандартизированные (бета-) коэффициенты регрессии |
|
STATISTICA — |
компьютерная программа для статистического анализа данных |
|
Statistical Test — |
статистический критерий (тест) |
|
Std. Deviation — |
стандартное отклонение (сигма) |
|
Std. Error — |
стандартная ошибка |
|
Step — |
шаг |
|
Stepwise Method — |
пошаговый метод |
|
Stimulus — |
стимулы |
|
Stress — |
стресс, в многомерном шкалировании |
|
Stub-and-Banner Tables — |
таблицы сопряженности для двух и более признаков |
|
Subject — |
субъект |
|
Subject Weight — |
индивидуальный вес |
|
Subset — |
подмножество |
|
Sum — |
сумма |
|
Sum of Squares (SS) — |
сумма квадратов |
|
Summary — |
итог |
|
Suppress — |
скрыть |
|
Symmetric — |
симметричная |
|
Syntax — |
командный файл в SPSS |
|
Table — |
таблица |
|
Test — |
статистический критерий |
|
Test Prop. — |
ожидаемое (теоретическое) соотношение |
|
Test Statistics — |
результаты статистической проверки |
|
Test Value — |
заданное (тестовое) значение |
|
Tied Ranks — |
связанные (повторяющиеся) ранги |
|
Ties (of ranks) — |
связи, повторы (рангов) |
|
Total — |
итог (сумма) |
|
Transform (Values, Measures) — |
преобразование (значений, мер) |
|
Tree Diagram — |
древовидная диаграмма |
|
Two-tailed (two-sided) — |
двусторонний критерий (для проверки двусторонних гипотез) |
|
Univariate (procedure, approach) — |
одномерный (метод, подход) |
|
Unrotated — |
до вращения |
|
Unstandardized Coefficient — |
коэффициент регрессии (не стандартизированный) |
|
Untie tied observation — |
разъединять (различать) связанные (одинаковые) данные |
|
Unweighted least squares — |
метод не взвешенных наименьших квадратов |
|
Valid n — |
число случаев, по которому были проведены расчеты |
|
Value — |
значение |
|
Var — |
переменная (сокр.) |
|
Variable — |
переменная (признак) |
|
Variable List — |
список переменный |
|
Variance — |
дисперсия |
|
Varimax |
метод варимакс (вращения факторов) |
|
Vertical — |
вертикальная (ориентация) |
|
Weight — |
вес |
|
Wilcoxon Signed-rank (Matched pairs) test — |
критерий Т-Вилкоксона |
|
Wilcoxon test — |
критерий Вилкоксона |
|
Wilks' Lambda — |
лямбда Вилкса |
|
Within — |
внутри |
|
Within-Group — |
внутригрупповой |
|
Within-Subject — |
внутри объектов (внутригрупповой) |
|
XI — |
хи-квадрат критерий |
|
Yates' corrected — |
с поправкой Йетса |
|
Yule's Q — |
Юла Q-коэффициент |
|
Z-score — |
z-значение |
1Аддитивность — (от лат. additivus – прибавляемый; матем.: свойство по значению; прил. - аддитивный) — свойство величин, состоящее в том, что значение величины, соответствующее целому объекту, равно сумме значений величин, соответствующих его частям, при любом разбиении объекта на части. Следовательно, можно утверждать, что для данных показателей соблюдается правило аддитивности: уровень характеристики целого складывается из значений данной характеристики отдельных компонентов с учетом их доли в составе целого (http://ru.wiktionary.org/wiki/аддитивность).
2 Единицей измерения в стандартизованных шкалах является стандартное отклонение, полученное на выборке стандартизации.
3Полный набор событий.
4Закон Лапласа-Гаусса (по имени ученых, независимо открывших и исследовавших его) из-за широкого распространения в природе первоначально принимался за норму распределения любой случайной величины. Этим и обусловлено название "нормальный" закон.
5Знак расчетной меры взаимосвязи интерпретируется только для зависимостей между признаками, измеренными по шкале порядка, интервальной или пропорциональной шкале. Для взаимосвязей признаков, измеренных по шкале наименований, знак не интерпретируется, так как он зависит от расположения градаций (значений) признака, которые в данной шкале не могут быть упорядочены, так как в ней не применяется операция сравнения «больше — меньше».
6 Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов [Текст]: учебник / Г. В. Суходольский. - СПб.: Изд-во СПбГУ, 1998. - 464 с. - Стр. 279.
7При сравнении эмпирического и теоретического распределений вместо частот второго эмпирического распределения следует ввести в таблицу частоты теоретического распределения.
