Преимущества метода
- позволяет обрабатывать практически неограниченное число переменных
- допускает многомерное шкалирование
Недостатки
- не так надежен, как метод парных сравнений.
Домашнее задание:
Самостоятельно разберите, что такое надежность, надежность тестов, и чем она отличается от валидности тестов.
|
ЦЕЛЬ
|
ТИП ДАННЫХ | ||
|
Шкала интервалов или равных отношений (распределение Гаусса) |
Шкала порядка или негауссово распределение |
Шкала наименований | |
|
описание одной группы |
Среднее, стандартное отклонение |
Медиана, Внутриквартильный размах |
Мода
|
|
определение зависимости между двумя переменными |
коэффициент корреляции Пирсона |
Спирмена b Кенделла |
Коэффициент сопряженности C V Крамера, |
|
сравнение двух групп (межгрупповая экспериментальная схема, НП имеет 2 уровня) |
непарный t- критерий (Стьюдента)
|
U-критерий (Манн-Уитни)
|
2 (Пирсона) |
|
сравнение трех или более групп (межгрупповая экспериментальная схема, НП имеет более 2-х уровней) |
однофакторный дисперсионный анализ для несвязных выборок
|
Критерий Краскала-Уоллиса
|
2 (Пирсона) |
|
сравнение группы с самой собой (интра-индивидуальная схема, НП имеет 2 уровня) |
парный t- критерий (Стьюдента) |
Критерий Вилкоксона
|
2 МакНемара |
|
сравнение группы с самой собой несколько раз (интра-индивидуальная схема, НП имеет более 2-х уровней) |
однофакторный дисперсионный анализ для связных выборок |
Критерий
Фридмана ( |
Q- критерий Кочрена (Cochran) |
|
поиск взаимодействия и главных эффектов при многофакторной экспериментальной схеме (несколько НП) |
Многофакторный дисперсионный анализ |
|
Логлинейный анализ |
|
предсказание значения по другой измеряемой переменной |
Линейная или нелинейная регрессия |
Непараметрическая регрессия |
|
)
4 Основы проведения эксперимента Литература - [1] - гл. 1, 5, 6, [2] - гл. 4
Эксперимент - это тест, проведенный для получения причинных объяснений.
Основы экспериментирования заложил Джон Стюарт Миль (1843-1930). Он считал, что причинность может быть установлена если некоторый результат Х следует из события А; А и Х изменяются вместе; и можно показать, что А дает результат Х.
Чтобы выполнить эти условия, должен быть использован метод, который Миль назвал методом согласия и различий. Согласно этому методу, если происходит А, то происходит и Х; если нет А, то и Х не происходит:
А
Х
А Х
Это структура идеального эксперимента, а вот структура реального эксперимента:
А
Х
В
Х
Основная идея эксперимента - это сравнение, когда появление либо непоявление некоторой переменной контролируется и наблюдается результат. Поэтому понятие контроляимеет большое значение, оно следует из метода согласия и различий. Контроль в эксперименте осуществляется при помощи непосредственного воздействия (А происходит или не происходит), что дает нам основание (базис) для сравнения, а также контроль помогает устранить альтернативные объяснения. Поэтому различают 3 свойства (типа) контроля:
сравнение (наличие контрольных (нейтральных) условий для цели сравнения)
воздействие (уровни независимой переменной могут быть получены (произведены))
постоянство (экспериментальные условия могут быть созданы таким образом, что некоторые аспекты остаются неизменными)
Сравнение, воздействие и постоянство - это и есть определение эксперимента.
Эксперимент происходит, когда производится некоторое сравнение в то время, как остальные аспекты ситуации остаются неизменными.
Преимущества эксперимента:
может быть этичным
экономичен
позволяет контроль
может вести к выявлению причинной связи
Переменные в экспериментах
|
независимые |
Экспериментатор выбирает их из расчета, что они могут вызвать изменения в поведении. Когда изменения уровня (величины) независимой переменной ведет к изменению поведения, то мы говорим, что поведение контролируется независимой переменной. Если независимая переменная не контролирует поведение, то это называется нулевой результат. Нулевой результат может иметь несколько интерпретаций:
|
|
зависимые |
Они зависят от поведения испытуемых, которое, в свою очередь, зависит от независимых переменных. Хорошая зависимая переменная должна быть надежной (т.е., когда мы повторяем эксперимент - те же испытуемые, те же уровни независимых переменных, ... - зависимая переменная должна быть примерно той же. Зависимая переменная ненадежна, если есть проблемы со способом измерения. Другая проблема с зависимой переменной, которая может привести к нулевому результату - это то, что зависимая переменная застряла на самой низкой или самой высокой отметке шкалы. Это называетсяпотолочным эффектом. Этот эффект не дает проявиться влиянию независимой переменной на зависимую переменную. И, наконец, нулевой результат может появиться благодаря статистической обработке данных. Результаты статистического теста могут не подтвердить неверность нуль-гипотезы, в то время как она не верна.
|
|
контрольные |
В любом эксперименте существует больше переменных, чем реально можно контролировать, т.е. не существует идеальных экспериментов. Экспериментатор пытается контролировать как можно больше значимых переменных и надеется, что остальные неконтролируемые переменные будут давать маленький эффект по сравнению с эффектом независимой переменной. Чем меньше эффект независимой переменной, тем тщательнее должен быть контроль. Нулевые результаты можно также получить, если недостаточно контролировать различные факторы. Это особенно характерно для не лабораторных условий. Вы помните, наверно, что мы называет влияние этих неконтролируемых факторов смешением. |