Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
мат методы в психологии_Погребицкая Гнатенко.doc
Скачиваний:
845
Добавлен:
21.02.2016
Размер:
4.3 Mб
Скачать

Гипотезы к задаче

Н0: Интенсивность сдвигов в сторону увеличения уровня коммуникабельности не превышает интенсивности сдвигов в сторону его уменьшения.

Н1: Интенсивность сдвигов в сторону увеличения уровня коммуникабельности превышает интенсивность сдвигов в сторону его уменьшения.

Сумма рангов нетипичных сдвигов:

Tэмп=1+2,5=3,5.

По таблице определяем критические значения Tдляn=7 (8 наблюдений уменьшаются до 7 за счет исключения показателей с нулевым сдвигом):

.

Построим «ось значимости», простирающуюся в данном случае влево, т.е. слева расположена «зона значимости», а справа «зона незначимости»:

Ответ

Tэмп=3,5, принимается гипотеза H0. Интенсивность сдвигов в сторону увеличения уровня коммуникабельности не превышает интенсивности сдвигов в сторону его уменьшения. Таким образом, сдвиг в сторону увеличения коммуникативного навыка после проведения тренинга является случайным.

? ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ

  1. Дайте определение сдвигу.

  2. Дайте характеристики следующим видам сдвигов: временные, лонгитюдинальные, ситуационные, умозрительные, структурные, сдвиги под влиянием.

  3. Охарактеризуйте понятия «уравновешенные группы» и «параллельные формы теста». Для чего они используются?

  4. С какой целью используются исследования на контрольных группах?

  5. Группе студентов из 20 человек были предложены два параллельных психологических теста. На первый тест студенты отвечали утром, на второй вечером, в конце учебного дня. Можно ли утверждать, что время выполнения теста влияет на конечный результат? Результаты тестирования занесены в таблицу:

№ испытуемого

Результат тестирования утром

Результат тестирования вечером

1

93

56

2

97

61

3

68

25

4

45

19

5

98

65

6

72

60

7

69

35

8

91

50

Тема 12

Выявление различий в распределении признака

12.1 Постановка задачи

Распределения могут отличаться по средним, дисперсиям, асимметрии, эксцессу и по сочетаниям этих параметров.

Анализ реально полученных в исследованиях распределений может позволить подтвердить или опровергнуть данные теоретического предположения. Например, сравнение распределения ответов на вопрос анкеты в двух группах людей может подчеркнуть различие этих групп или доказать их идентичность.

Если окажется, что распределения достоверно различаются, это может стать основой для классификации задач и типологии испытуемых.

Сравнение распределений может быть двух типов:

  • сравнение эмпирического распределения признака с теоретическим (например, с равномерным или нормальным);

  • сравнение эмпирических распределений признаков между собой.

Традиционные для отечественной математической статистики кри­терии определения расхождения или согласия распределений – это метод 2Пирсона и критерий Колмогорова-Смирнова.

Оба эти метода требуют тщательной группировки данных и до­вольно сложных вычислений. Кроме того, возможности этих критериев в полной мере проявляются на больших выборках. Тем не ме­нее, они могут оказаться незаменимыми в задачах, требующих доказательства неслучайности предпочтений в выборе из нескольких альтернатив, и в задачах, требующих обнаружения точки максимального расхожде­ния между двумя распределениями, которая затем используется для перегруппировки данных с целью применения критерия * (углового преобразования Фишера).