
- •Isbn 5-89502-310-х (мпси) isbn 5-89349-361-3 (Флинта)
- •Глава 1
- •Глава 2
- •Глава 3
- •Глава 9
- •Глава 10
- •Глава 12
- •Глава 13
- •Глава 1 понятие измерения
- •1.1. Измерительные шкалы
- •1.2. Номинативная шкала (шкала наименований)
- •Глава 1. Понятие измерения
- •1.3. Порядковая (ранговая, ординарная) шкала
- •1.3.2. Проверка правильности ранжирования
- •1.3.3. Случай одинаковых рангов
- •1.5. Шкала отношений
- •Глава 2
- •2.1. Полное исследование
- •2.2. Выборочное исследование
- •2.3. Зависимые и независимые выборки
- •2.4. Требования к выборке
- •2.5. Репрезентативность выборки
- •2.6. Формирование и объем репрезентативной выборки
- •Глава 3 формы учета результатов измерений
- •3.1. Таблицы
- •3.1. Таблицы
- •3.2. Статистические ряды
- •3.3. Понятие распределения и гистограммы
- •Глава 3. Формы учета результатов измерений
- •Глава 4
- •4.1. Мода
- •4.2. Медиана
- •4.3. Среднее арифметическое
- •4.4. Разброс выборки
- •4.5. Дисперсия
- •4.6. Степень свободы
- •4.7. Понятие нормального распределения
- •Глава 5
- •5.1. Проверка статистических гипотез
- •5.2. Нулевая и альтернативная гипотезы
- •5.3. Понятие уровня статистической значимости
- •5.4. Этапы принятия статистического решения
- •5.5, Классификация психологических задач, решаемых с помощью статистических методов
- •Глава 6 статистические критерии различий
- •6.1.1. Параметрические и непараметрические критерии
- •6.1.2. Рекомендации к выбору критерия различий
- •6.2. Непараметрические критерии для связных
- •6.2.1. Критерий знаков g
- •6.2.3. Критерий Фридмана
- •6.2.4. Критерий Пейджа
- •6.2.5. Критерий Макнамары
- •Глава 7
- •7.1. Критерий u Вилкоксона—Манна—Уитни
- •7.1.1. Первый способ расчета по критерию u
- •7.1.2. Второй способ расчета по критерию u
- •7.2. Критерий q Розенбаума
- •Глава 8
- •8.1. Критерий хи-квадрат
- •8.1.1. Сравнение эмпирического распределения с теоретическим
- •8.1.2. Сравнение двух экспериментальных распределений
- •8.1.3. Использование критерия хи-квадрат для сравнения показателей внутри одной выборки
- •8.2, Критерий Колмогорова-Смирнова
- •8.3. Критерий Фишера — φ
- •8.3.1. Сравнение двух выборок по качественно определенному признаку
- •8.3.2. Сравнение двух выборок по количественно определенному признаку
- •Глава 9
- •9.1.1. Случай несвязных выборок
- •9.1.2. Случай связных выборок
- •Глава 10 введение в дисперсионный анализ anova
- •10.1. Однофакторный дисперсионный анализ
- •10.2.1. Критерий Линка и Уоллеса
- •10.2.2. Критерий Немени
- •Глава 11 корреляционный анализ
- •11.1. Понятие корреляционной связи
- •11.2. Коэффициент корреляции Пирсона
- •11.3. Коэффициент корреляции рангов Спирмена
- •11.3.1. Случай одинаковых (равных) рангов
- •11.4. Расчет уровней значимости коэффициентов корреляции
- •11.5.1. Второй способ вычисления коэффициента «φ»
- •11.7. Бисериальный коэффициент корреляции
- •11.8. Рангово-бисериальный коэффициент корреляции
- •11.9. Корреляционное отношение Пирсона η
- •11.10. Множественная корреляция
- •11.11. Частная корреляция
- •Глава 12
- •12.1. Линейная регрессия
- •12.2. Множественная линейная регрессия
- •12.3. Оценка уровней значимости коэффициентов регрессионного уравнения
- •12.4. Нелинейная регрессия
- •Глава 13 факторный анализ
- •13.1. Основные понятия факторного анализа
- •13. Факторный анализ
- •Глава 13. Факторный анализ
- •13.1. Основные понятия факторного анализа
- •13.2. Условия применения факторного анализа
- •13.3. Приемы для определения числа факторов
- •13.5. Использование факторного анализа в психологии
- •Глава I. Теоретические основы агрессивности и тревожности личности.
Глава 3 формы учета результатов измерений
Для наглядного представления экспериментальных данных используются различные приемы, облегчающие прежде всего визуальный анализ полученной в эксперименте информации. К таким приемам относят таблицы, ряды распределений, графики, гистограммы. Их применяют с той целью, чтобы полученные экспериментальные данные представить наглядным образом и можно было бы в явной форме увидеть характерные особенности и результаты эксперимента.
Первичный экспериментальный материал, полученный психологом, нуждается в соответствующей обработке. Обработка начинается с упорядочения и систематизации собранных данных. Процесс систематизации результатов эксперимента, объединение их в относительно однородные группы по некоторому признаку называется группировкой.
Группировка — это не просто технический прием, позволяющий представить первичные данные в ином виде, но, прежде всего, такая операция, которая позволяет глубже выявить связи между изучаемыми явлениями. От того, как группируется исходный материал, во многих случаях зависят выводы о природе изучаемого явления. Поэтому группировка должна быть обдуманной, отвечать требованию поставленной задачи и соответствовать содержанию изучаемого явления.
3.1. Таблицы
Наиболее распространенной формой группировки экспериментальных данных являются статистические таблицы. Таблицы бывают простыми и сложными. К простым относятся таблицы,
3.1. Таблицы
37
применяемые при альтернативной группировке, когда одна группа испытуемых противопоставляется другой; например, здоровые — больным, высокие люди — низким и т.п. Пример простой таблицы приведен ниже (см. Таблицу 3.1). В ней представлены результаты обследования мануальной асимметрии у ПО учащихся 3—6-х классов.
Таблица 3,1
Классы |
Праворукие |
Лсворукие |
Сумма |
3 и 4 |
43 |
6 |
49 |
5 и 6 |
44 |
17 |
61 |
Сумма |
87 |
23 |
110 |
Из таблицы видно, что леворукие ученики чаще встречаются среди учащихся пятых и шестых классов, чем среди третьих и четвертых классов.
Можно в большей степени детализировать эту таблицу, выделив каждый класс в отдельную строку:
Таблица 3.2
Классы |
Праворукие |
Леворукие |
Сумма |
3 |
23 |
2 |
25 |
4 |
20 |
4 |
24 |
5 |
22 |
11 |
33 |
6 |
22 |
8 |
30 |
Суммы |
87 |
23 |
110 |
Из таблицы 3.2 хорошо видно, что леворуких учащихся больше в пятых классах школы, и меньше — в третьих.
Простые таблицы рекомендуется использовать, когда измерение изучаемых признаков производится в номинативной или Ранговой шкале.
Усложнение таблиц происходит за счет возрастания объема и степени дифференцированное™ представленной в них информа-ции. К сложным таблицам относят так называемые многополь-
38
ные таблицы, которые могут использоваться при выяснении причинно-следственных отношений между варьирующими признаками. Такие таблицы, как правило, имеют сложное строение, позволяющее одновременно осуществлять разные варианты группировки данных. Примером сложной таблицы служит Таблица 3.3, в которой представлены классические данные Ф. Гальтона, иллюстрирующие наличие положительной зависимости между ростом родителей и их детей. Таблица организована таким образом, что позволяет оценить частоту встречаемости в популяции однозначно фиксируемых соотношений роста родителей и роста ребенка. Например, при низком росте родителей в 66 дюймов (1 дюйм равен 2,54 см) только один из 144 обследованных детей имел рост в 60,7 дюймов, а 56 детей имели рост 66,7 дюйма. В то же время высокий рост детей (74,7 дюйма) был зафиксирован только в тех семьях, где родители имели рост не ниже 70 дюймов.
Таблица 3.3
Рост родителей |
Рост детей в дюймах |
Всего |
|||||||
60,7 |
62,7 |
64,7 |
66,7 |
68,7 |
70,7 |
72,7 |
74,7 |
||
74 |
|
|
|
|
|
|
4 |
|
4 |
72 |
|
|
1 |
4 |
11 |
17 |
20 |
6 |
62 |
70 |
1 |
2 |
21 |
48 |
83 |
66 |
22 |
8 |
251 |
68 |
1 |
15 |
56 |
130 |
148 |
69 |
11 |
|
430 |
66 |
1 |
15 |
19 |
56 |
41 |
11 |
1 |
|
144 |
64 |
2 |
7 |
10 |
14 |
4 |
|
|
|
37 |
Всего |
5 |
39 |
107 |
255 |
387 |
163 |
58 |
14 |
928 |
Эта таблица позволяет выявить тенденцию, заключающуюся в том, что у высоких родителей, как правило, дети имеют высокий рост, а у низкорослых родителей чаще бывают дети невысокого роста. Данный пример показывает, что таблицы имеют не только иллюстративное, но и аналитическое значение, позволяя обнаруживать разные аспекты связей между варьирующими признаками.
Следует запомнить, что правильно составленные таблицы -это большое подспорье в экспериментальной работе, позволяющее одновременно осуществлять разные варианты группировки полученных данных.
39