Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Основы математической обработки данных в психологии. Учебное пособие для студентов 3 курса факультета клинической психологии ОрГМА
.pdf
83
Критические значения критерия Т-Вилкоксона
(для проверки ненаправленных альтернатив)
ПРИЛОЖЕ НИЕ № 2
СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ
84
Критические значения критерия G-знаков
(для проверки ненаправленных альтернатив)
85
Критические значения критерия Н-Краскала-Уоллеса
для трех выборок численностью n<5
(для проверки ненаправленных альтернатив)
86
Критические значения критерия χ2-Фридмана для трех выборок численностью n<10
(для проверки ненаправленных альтернатив)
87
Критические значения критерия χ2-Фридмана для четырех выборок численностью n<5
(для проверки ненаправленных альтернатив)
88
ПРИЛОЖЕ НИЕ 2
СЛОВАРЬ ТЕРМИНОВ
Альтернативная гипотеза (Н1) – статистическая гипотеза, принимающаяся при от-
клонении Н0 и содержащая утверждение о наличии связи.
Асимметрия – степень отклонения графика распределения частот от симметричного
вида относительно среднего значения.
Вторичная обработка данных – этап обработки данных, завершающий анализ дан-
ных и подготавливающий их к синтезированию знаний на стадиях интерпретации и выводов.
Заключается в статистическом анализе итогов первичной обработки.
Выборка – ограниченная по численности группа объектов (в психологии – испытуе-
мых, респондентов), специально выбираемая из генеральной совокупности для изучения её
свойств.
Генеральная совокупность – все множество объектов, в отношении которого фор-
мулируется исследовательская гипотеза.
Гистограмма накопленных частот – столбиковая диаграмма, где высота каждого
столбика пропорциональна частоте, накопленной к данному значению.
Гистограмма распределения частот – столбиковая диаграмма, каждый столбец ко-
торой опирается на конкретное значение признака или разрядный интервал (для сгруппированных частот). Высота столбика пропорциональна частоте встречаемости соответствующего значения.
Данные в статистике – основные элементы, подлежащие анализу; любая информа-
ция, которая может быть классифицирована или разбита на категории с целью обработки.
Дисперсия (Д) – (от лат. рассыпанный) – мера изменчивости для метрических дан-
ных, пропорциональная сумме квадратов отклонений измеренных значений от их арифметического среднего.
Зависимая переменная – переменная, изменяющаяся под влиянием независимых пе-
ременных.
Зависимые выборки – выборки, в которых каждому испытуемому одной выборки
поставлен в соответствие по определенному критерию испытуемый из другой выборки. Зависимые выборки предполагают попарный отбор испытуемых в сравниваемые выборки, а
независимые выборки – независимый отбор испытуемых.
Значительные данные – данные, вносящие весомый вклад в решение проблемы, но
недостаточные для её решения без привлечения других сведений.
Интервальная шкала – шкала, классифицирующая по принципу «больше на определенное количество единиц – меньше на определенное количество единиц». Измерение в этой
шкале предполагает возможность применения единицы измерения (метрики).
Интервальные данные – данные, которые позволяют метрически оценить выражен-
ность признака и ответить на вопрос: «насколько» у одного объекта этот признак выражен
89
больше или меньше, чем у другого. Разница измеряемого признака (на шкале) представляется как некоторая сумма объективно равных интервалов.
Качественная обработка данных – способ предварительного проникновения в сущ-
ность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств на базе количественных данных.
Качественные данные (классификаторные, номинативные) – сведения, на основании
которых изучаемый объект (или его состояние) можно отнести к какому-либо множеству
(классу) сходных объектов; указывают только на наличие или отсутствие какого-либо признака, по которому объект можно отнести к тому или иному классу.
Квантиль – точка на числовой оси измеренного признака, которая делит всю сово-
купность упорядоченных измерений на две группы с известным соотношением их численности.
Квартиль – 3 точки – значения признака (Р25, Р50, Р75), которые делят упорядоченное
(по возрастанию) множество наблюдений на 4 равные по численности части.
Количественная обработка данных – манипуляции с измененными характеристика-
ми изучаемого объекта (объектов), с его «объективизированными» во внешнем проявлении
свойствами.
Корреляционная матрица – результат вычисления корреляций одного типа для каж-
дой пары из множества Р переменных, измеренных в количественной шкале на одной выборке.
Корреляционная плеяда – фигура, состоящая из вершин и соединяющих их линий.
Вершины соответствуют признакам и обозначаются обычно цифрами – номерами переменных. Линии соответствуют статистически достоверным связям и графически выражают знак,
а иногда и р-уровень значимости связи.
Корреляционный анализ – проверка гипотез о связях между переменными с использованием коэффициентов корреляции.
Коэффициент корреляции – двумерная описательная статистика, количественная
мера взаимосвязи (совместной изменчивости) двух переменных принимающая значения в
диапазоне от -1 до +1.
Коэффициент корреляции r-Пирсона – коэффициент, применяющийся для изучения
взаимосвязи двух метрических переменных, измеренных на одной и той же выборке.
Коэффициент корреляции r-Спирмена – коэффициент, применяющийся для изуче-
ния взаимосвязи двух ранговых переменных, измеренных на одной и той же выборке.
Коэффициент корреляции τ-Кендалла – коэффициент, применяющийся для изучения взаимосвязи двух ранговых переменных, измеренных на одной и той же выборке.
Критерия t-Стьюдента – параметрический критерий сравнения средних значений
двух выборок по признаку, измеренному в метрической шкале.
Критерий F-Фишера – параметрический метод сравнения дисперсий двух выборок
по признаку, измеренному в метрической шкале.
90
Критерий G-знаков – аналог непараметрического критерия Т-Вилкоксона.
Критерий Н-Краскала-Уоллеса – непараметрический критерий сравнения более
двух независимых выборок по признаку, измеренному в ранговой шкале.
Критерий Т-Вилкоксона – непараметрический метод сравнения двух зависимых вы-
борок по признаку, измеренному в ранговой шкале.
Критерий U-Манна-Уитни – непараметрический критерий сравнения двух независимых выборок по признаку, измеренному в ранговой шкале.
Критерий χ2- Фридмана – непараметрический критерий сравнения более двух зависимых выборок по признаку, измеренному в ранговой шкале.
Левосторонняя (положительная) асимметрия – распределение данных, при кото-
ром чаще встречаются значения меньше среднего.
Медиана (Ме) – значение, которое делит упорядоченное (ранжированное) множество
данных пополам так, что одна половина всех значений оказывается меньше медианы, а другая больше.
Меры изменчивости – статистические показатели, характеризующие различия между отдельными значениями выборки и позволяющие судить о степени однородности полученного множества, о его компактности, а косвенно – и о надежности полученных данных и
вытекающих из них результатов.
Многомерный АNОVА (МАNОVА) – метод сравнения более двух выборок по при-
знаку, измеренному в метрической шкале, применяющийся, когда зависимая переменная является многомерной, представляет собой несколько (множество) измерений изучаемого явления (свойства).
Многофакторный АNОVА – метод сравнения более двух выборок по признаку, из-
меренному в метрической шкале, использующийся при изучении влияния двух и более независимых переменных на зависимую переменную.
Мода (Мо) – значение, наиболее часто встречающееся в выборке, т.е. значение с
наибольшей частотой.
Надежность связи – характеристика связи между переменными, которая определяет-
ся тем, насколько вероятно, что обнаруженная в выборке связь будет вновь обнаружена (подтвердится) на другой аналогичной выборке, извлеченной из той же генеральной совокупности.
Направленная альтернатива – односторонняя альтернатива, при которой допускается существование одного критического значения – положительного или отрицательного.
Научная гипотеза - предположение, которое проверяется с применением научного
метода.
Научные данные – сведения, полученные в результате научных изысканий и характеризующиеся высокой степенью достоверности (доказанности и надежности), возможностью проверки, теоретической обоснованностью, включенностью в широкую систему научных знаний.
91
Независимая переменная – качественно определенный номинативный признак,
имеющий две или более градации. Каждой градации независимой переменной соответствует
выборка объектов (испытуемых), для которых определены значения зависимой переменной.
Независимые выборки – выборки, характеризующиеся тем, что вероятность отбора
любого испытуемого одной выборки не зависит от отбора любого из испытуемых другой
выборки.
Ненаправленная альтернатива – двусторонняя альтернатива, при которой допускается существование двух критических значений – положительного и отрицательного и формулируется вывод о направлении связи в генеральной совокупности в соответствии с выборочными данными.
Ненаучные данные – сведения, полученные ненаучными путями, из житейского
опыта, из религиозных источников, из традиций, от авторитетов и т.д.
Непараметрические критерии – критерии сравнения двух и более выборок по при-
знаку, измеренному в ранговой шкале.
Номинативная шкала – это шкала, классифицирующая по названию. Это способ
классификации объектов или субъектов, распределения их по ячейкам классификации.
Нормальный закон распределения – распределение данных, при котором чаще все-
го встречаются средние значения соответствующих показателей, и чем больше отклонение
от этой средней величины, тем реже встречаемость таких отклонений. Одинаковые отклонения от среднего в меньшую и большую сторону встречаются одинаково реже, чем среднее
значение
Обобщение – процедура интерпретации данных исследования, выявление для группы
объектов (явлений) наиболее существенных черт, определяющих их важнейшие качественные характеристики.
Объяснение – процедура интерпретации данных исследования, выяснение сущности
объекта.
Однофакторный АNОVА – метод сравнения более двух выборок по признаку, изме-
ренному в метрической шкале, использующийся при изучении влияния одного фактора на
зависимую переменную.
Основная (нулевая) гипотеза (Н0) – гипотеза, содержащая утверждение об отсутствии связи в генеральной совокупности и доступна проверке методами статистического вывода.
Параметрические критерии – критерии сравнения двух выборок по признаку, изме-
ренному в метрической шкале.
Первичная обработка данных – группировка «сырых» сведений по тем или иным
критериям, отображение их в сводных таблицах, графиках, диаграммах и т.п. Первично обработанные данные дают исследователю в первом приближении представления о характере
всей совокупности данных в целом: об их однородности – неоднородности, четкости – нечеткости и т.п.
92
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]