Выбор методов статистической обработки полученных результатов.

Этапы математической обработки результатов эмпирического исследования и соответствующие им методы

Описательная статистика

1. Табулирование

2. Упорядочивание (ранжирование)

3. Расчет первичных статистик:

   • Меры центральной тенденции (среднее, мода, медиана и др)

   • Показатели вариативности (дисперсия. стандарнтное отклонение)

   • Показатели формы распределения (показатели асимметрии и эксцесса)

4. Меры ошибок репрезентативности

5. Группировка данных (построение гистограммы, полигона)

6. Построение среднегрупповых профилей

7. Проверка нормальности распределения

Оценка взаимосвязи психологических признаков

1. Оценка связи между качественными признаками:

• Тетрахорический коэффициент корреляции;

• Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона;

• Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова;

• Коэффициент контингенции.

2. Оценка связи между порядковыми признаками (измерены методом ранжирования):

• Коэффициенты ранговой корреляции ρ–Спирмена, τ–Кендэлла.

3. Оценка согласованности мнений экспертов (метод экспертных оценок)

   • Коэффициент согласованности Спирмена

   • Коэффициент конкордации Кендэлла

4. Оценка связи между количественными признаками:

   • Коэффициент корреляции r Пирсона.

Анализ структуры взаимосвязей

1. Метод корреляционных плеяд

Выявление различий в уровне исследуемого признака

1. Параметрический критерий t Стьюдента

2. Непараметрические критерии: Критерий Розенбаума;

   • Критерий Манна–Уитни;

   • Критерий тенденций Крускала-Уоллиса;

   • Критерий тенденций Джонкира.

Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака

1. Параметрический критерий t Стьюдента

2.Непараметрические критерии:

• Критерий знаков;

• Критерий Вилкоксона;

• Критерий Фридмана;

• Критерий тенденций Пейджа

Многофункциональные статистические критерии

1. Критерий φ* — угловое преобразование Фишера

2. Биномиальный критерий m

Выявление различий в распределении признака

1. Критерий Пирсона

2. Критерий Колмогорова–Смирнова Биномиальный критерий m

Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий

1. Один признак:

   • Критерий тенденций Джонкира

   • Критерий тенденций Пейджа

   • Однофакторный дисперсионный анализ Фишера

2. Два признака

• Двухфакторный дисперсионный анализ Фишера

Исследование явлений, характеризующихся большим количеством признаков

Факторный анализ - выявляет влияние скрытых латентных факторов, обусловливающих множественные корреляции

Регрессионный анализ - осуществляет прогноз развития фактора, который имеет тенденцию изменяться через определенный промежуток времени

Кластерный анализ - выявляет связь или степень подобия различных объектов по “подобию” их характеристик (переменных). По определенным статистическим критериям различные “сходные” объекты ( например испытуемые) объединяются в классы (группы, кластеры и т.д.)