Радчикова н.П.

компьютерная обработка

психологической информации

Часть 1

Учебно-методическое пособие

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время все больше психологических исследований включают методы статистического анализа данных, которые являются трудоемкими и сложными для вычисления на калькуляторе.

Поэтому для автоматизации статистических расчетов созданы специальные программные пакеты (STATISTICA, SPSS, SyStat и др.). Использование такого пакета облегчает работу исследователя, позволяя ему уделить больше внимания психологической интерпретации полученных результатов, а не механическому подсчету статистических показателей.

Настоящее учебно-методическое пособие и предназначено для тех, кто хочет научиться проводить статистические вычисления на компьютере. Предполагается, что читатель уже знаком с основами экспериментальной психологии и математической статистики, поэтому в пособии практически не приводятся детальные пояснения и формулы расчетов. Для тех читателей, кто еще не изучал мат. статистики и методов обработки данных, в конце пособия приводится литература, к которой можно обратиться за более подробными сведениями.

Пособие организовано в виде ряда тем. Каждая тема состоит из справочного материала и лабораторных работ. Справочный материал служит для краткого напоминания о статистических показателях и процедурах или для более подробного объяснения некоторых трудных для студентов-психологов тем. Лабораторные работы предназначены для обучения проведения статистических расчетов в одном из самых популярных и удобных программных пакетов STATISTICA. Ориентация на психологические проблемы и исследования делают лабораторный практикум понятным и близким исследователям-психологам.

Данное учебно-методическое пособие может использоваться как для проведения занятий под руководством преподавателя, так и для самостоятельной работы студента.

Набор файлов данных, необходимых для проведения лабораторных работ, может быть получен у автора или в учебной лаборатории экспериментальной психологии факультета психологии БГПУ им. М. Танка.

Справочный материал. Выбор метода статистического анализа

Таблица, приведенная на следующей странице поможет вам выбрать статистическую процедуру в зависимости от типа проведенного исследования. Все эмпирические исследования в психологии можно условно разделить на наблюдения, корреляционные исследования и эксперименты.

Наблюдения констатируют, какое поведение происходит, с какой частотой и в каком количестве. Для представления результатов наблюдений обычно достаточно описательной статистики.

Корреляционные исследования позволяют определить степень соотношения между переменными. Сначала собираются наблюдения об интересующем нас поведении и потом вычисляется коэффициент корреляции, который и выражает степень связи между двумя переменными или измерениями. Обычно при этом мы надеемся, что по одной переменной мы можем предсказать другую.

Эксперименты (в узком смысле этого слова) - это проведение исследования в условиях заранее запланированного (в частности, специально созданного) изменения реальности с целью получить результаты, которые можно обобщить: средство проверки экспериментальной гипотезы. В эксперименте различают независимые и зависимые переменные. Независимая переменная - переменная, изменяемая экспериментатором; включает в себя два или несколько состояний (условий) или уровней. Зависимая переменная - переменная, изменяющаяся при действии независимой переменной, принимая различные значения, которые измеряются. Межгрупповая экспериментальная схема - это предъявление каждого из уровней независимой переменной разным группам испытуемых. При межгрупповой схеме сравнивают две или более групп между собой по какому-либо показателю. Интраиндивидуальная экспериментальная схема - это предъявление одному (или нескольким) испытуемому всех исследуемых условий. Иногда такая схема называется также еще схемой индивидуального эксперимента. При этой экспериментальной схеме одна и та же группа испытуемых сравнивается сама с собой несколько раз.

Метод статистической обработки данных (столбец таблицы) следует определять в зависимости от шкалы измерения зависимой переменной с учетом формы распределения.

Далее метод статистической обработки данных (сточку таблицы) следует выбирать в зависимости от количества независимых переменных в эксперименте и количества уровней этих независимых переменных. Кроме этого, следует учитывать, какая экспериментальная схема была использована.

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 bКенделла	Коэффициент сопряженности C  VКрамера 
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