
- •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.
11.7. Бисериальный коэффициент корреляции
В тех случаях, когда одна переменная измеряется в дихотомической шкале (переменная X), а другая в шкале интервалов или отношений (переменная Y), используется бисериальный коэффициент корреляции. Мы помним, что переменная X, полученная в дихотомической шкале, принимает только два значения (кода) 0 и 1. Особо подчеркнем, что несмотря на то, что этот коэффициент изменяется в диапазоне от - 1 до +1 его знак для интерпретации результатов не имеет значения. Это исключение из общего правила.
Расчет этого коэффициента производится по формуле:
(11.16)
где Х\ среднее по тем элементам переменной Y, которым соответствует код (признак) 1 в переменной X. Здесь «1 -- количество единичек в переменной X.
ХО среднее по тем элементам переменной Y, которым соответствует код (признак) 0 в переменной X. Здесь n0 — количество нулей в переменной X.
N = п1 + n0 — общее количество элементов в переменной X.
Sy — стандартное отклонение переменной Y, вычисляемое по формуле (4.7).
233
Значимость бисериального коэффциента корреляции оценивается по величине Тф t-критерия Стьюдента с числом степеней свободы k = n -2.
Используя бисериальный коэффициент корреляции, рассмотрим следующий пример:
За дача 11.7. Психолог проверяет гипотезу о том, существуют ли тендерные различия в показателях интеллекта.
Решение. Данные обследования 15 подростков разного пола по методике Айзенка приведены в таблице 11.10:
Таблица 11.10
№ испытуемого п/п |
Пол |
IQ |
1 |
1 |
102 |
2 |
0 |
110 |
3 |
1 |
86 |
4 |
1 |
90 |
5 |
0 |
120 |
6 |
1 |
78 |
7 |
0 |
95 |
8 |
0 |
103 |
9 |
1 |
105 |
10 |
1 |
93 |
11 |
1 |
123 |
12 |
0 |
89 |
13 |
1 |
109 |
14 |
1 |
100 |
15 |
0 |
105 |
Для решения задачи введем коды, обозначив юношей 1, а
девушек 0. В нашем случае n1 = 9, а n0 = 6.
Тогда N = п1 + n0 = 15 — общее число испытуемых Прежде чем произвести расчет по формуле (11.16), найдем необходимые величины.
234
Вначале находим средние значения JQ отдельно для юношей и для девушек.
Затем по формуле (4.7) находим S для всех показателей IQ, оно равно Sy = 12,374.
Вычисляем Rэмп6uc по формуле (11.16):
Полученное в нашей задаче значение бисериального коэффициента корреляции невелико и дает основание полагать, что между полом и уровнем интеллекта в данной выборке испытуемых значимой корреляционной связи нет.
Однако проверим значимость полученного коэффициента корреляции с помощью формулы (11.9); при k = n - 2 = 15-2 = 13:
Число степеней свободы в нашем случае будет равно k = 13. По таблице 16 Приложения для k = 13 находим критические значения критерия Стьюдента, они равны соответственно для Р< 0,05 tKp = 2,16 и для Р< 0,01 tкр = 3,01. В принятой форме записи это выглядит так:
Строим «ось значимости»:
235
Результат попал в зону незначимости. Поэтому принимается гипотеза H0, согласно которой полученный бисериальный коэффициент корреляции значимо не отличается от нуля. Иными словами, тендерных различий по интеллекту на данной выборке испытуемых не обнаружено.
Для применения бисериального коэффициента корреляции необходимо соблюдать следующие условия:
1. Сравниваемые переменные должны быть измерены в разных шкалах: одна X -- в дихотомической шкале; другая Y -- в шкале интервалов или отношений.
2. Предполагается, что переменная Y имеет нормальный закон распределения.
3. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных X
и К должно быть одинаковым.
4. Для оценки уровня достоверности бисериального коэффициента
корреляции следует пользоваться формулой (11.9) и таблицей критических значений для t-критерия Стьюдента при k = п - 2.