1. По данным эмпирического исследования ( таблица данных) провести анализ распределения переменных .
2. Провести интерпретацию: а) как часто встречаются те или иные значения выбранной для анализа переменной; б) как распределены испытуемые данной группы по значениям переменной; в) насколько типичны или нетипичны определенные значения переменной для данной группы испытуемых.
Занятие3. Описательная статистика. Параметры распределения.
Вводные замечания. Существуют две наиболее важных характеристики переменной, описывающие ее поведение в исследуемой группе:
-
арифметическое среднее- характеризует, вокруг какой точки шкалы наблюдается наибольшая концентрация значений;
-
Стандартное отклонение – характеризует разброс данных в группе.
Примерно 2\3 всех значений переменной в группе находятся в интервале одного стандартного отклонения относительно среднего значения.
Цель. Определить основные параметры распределения переменной.
Порядок работы.
-
Определить средние значения и стандартные отклонения переменных:
Выбрать в программе SPSS окно STATISTIGS- SUMMARIZE –DESGRIPTIVES
Нажав кнопку Option , отметить пункты Mean ( среднее арифметическое) и Std.deviation ( стандартное отклонение).
В Charts выберите Histogramm , затем щелкните кнопку OK. В окне распечатки будет выведена таблица описательной статистики и гистограмма.
Пример. Рассмотрим параметры распределения переменной “ школьная тревожность” ( см. табл. 1, Прилож.1).
В выдаче результатов получаем:
1. таблицу описательной статистики, в которой отражены параметры распределения переменной ( среднее и стандартное отклонение), а также минимальное и максимальное значение переменной.
Табл. 2.
Параметры распределения переменной”школьная тревожность”
Descriptive Statistics
|
|
N |
Minimum |
Maximum |
Mean |
Std. Deviation |
|
VAR00001 |
188 |
3,00 |
36,00 |
18,8511 |
6,7649 |
|
Valid N (listwise) |
188 |
|
|
|
|
2. Графическая оценка распределения переменной.
Для того, чтобы определить, соответствет ли (приближается ) кривая распределения к нормальному распределению, мы построили гистограмму распределения значений для переменной:
выбрали Graphs – Histogram для переменной (VAR00001) совместно с кривой нормального распределения ( Displau normal curve) и получили визуальное представление о степени приближения к нормальному распределению (см. рис.2.).
Рис.2. Гистограмма распределения признака «школьная тревожность».
Распределение значений признака почти ( т.е., около кривой нормального распределения) приближается к нормальному распределению. Следовательно, мы можем применять для анализа данной переменной параметрические критерии.
Контрольные задания.
1. Определить соответствие ( или приближение) распределения значений переменных нормальному распределению.
2. Определить параметры переменных.
3. Объяснить применение правила « 3-х сигм» на примере тех переменных, распределение которых приближается к нормальному.