- •Содержание
- •Глава 1. Основные понятия, используемые в математической обработке психологических данных...11
- •Глава 2. Выявление различий в уровне исследуемого признака 39
- •Глава 3. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака.............. 72
- •Глава 4. Выявление различий в распределении признака……………………………… 110
- •4.4. Задачи для самостоятельной работы ....... 152
- •Глава 5. Многофункциональные статистические критерии . 157
- •Предисловие автора
- •Как читать эту книгу и как ею пользоваться
- •Глава 1
- •Основные понятия, используемые
- •В математической обработке
- •Психологических данных
- •1.1. Признаки и переменные
- •1.2. Шкалы измерения
- •1.3. Распределение признака. Параметры распределения
- •1.4. Статистические гипотезы
- •Направленные гипотезы
- •Ненаправленные гипотезы
- •1.5. Статистические критерии
- •Параметрические критерии
- •Непараметрические критерии
- •1.6. Уровни статистической значимости
- •Правило отклонения h0 и принятия h1
- •1.7. Мощность критериев
- •1.8. Классификация задач и методов их решения
- •1.9. Принятие решения о выборе метода математической обработки
- •Алгоритм 1
- •Алгоритм 2
- •1.10. Список обозначений Латинские обозначения:
- •Греческие обозначения:
- •Глава 2 выявление различий в уровне исследуемого признака
- •2.1. Обоснование задачи сопоставления и сравнения
- •Алгоритм 3 Подсчет критерия q Розенбаума
- •Правила ранжирования
- •Алгоритм 4 Подсчет критерия u Манна-Уитни.
- •Алгоритм 5 Подсчет критерия н Крускала-Уоллиса
- •Алгоритм 6 Подсчет критерия s Джонкира
- •2.6. Задачи для самостоятельной работы
- •2.7. Алгоритм принятия решения о выборе критерия для сопоставлений
- •Глава 3 оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •3.1. Обоснование задачи исследований изменений
- •Алгоритм 8 Расчет критерия знаков g
- •Алгоритм 9 Подсчет критерия т Вилкоксона
- •3.4. Критерий χ2r Фридмана
- •Алгоритм 10 Подсчет критерия χ2r Фридмана
- •Алгоритм 11 Подсчет критерия тенденций l Пейджа
- •3.6. Задачи для самостоятельной работы
- •3.7. Алгоритм принятия решения о выборе критерия оценки изменений
- •Глава 4 выявление различий в распределении признака
- •4.1. Обоснование задачи сравнения распределений признака
- •4,2. Χ2 критерий Пирсона
- •Шутливый пример
- •Алгоритм 13 Расчет критерия χ2
- •Алгоритм 14 Расчет абсолютной величины разности d между эмпирическим и равномерным распределениями
- •Алгоритм 15 Расчет критерия λ при сопоставлении двух эмпирических распределений
- •4.4. Задачи для самостоятельной работы .
- •Глава 5 многофункциональные статистические критерии
- •5.1. Понятие многофункциональных критериев
- •5.2. Критерий φ* — угловое преобразование Фишера
- •Алгоритм 17 Расчет критерия φ*
- •5.3. Биномиальный критерий ш Назначение критерия m
- •Алгоритм 18 Применение биномиального критерия m
- •5.4. Многофункциональные критерии как эффективные заменители традиционных критериев
- •5.5. Задачи для самостоятельной работы
- •5.6. Алгоритм выбора многофункциональных критериев
- •Глава 6 метод ранговой корреляции
- •6.1. Обоснование задачи исследования согласованных действий
- •6.2. Коэффициент ранговой корреляции rs Спирмена
- •Алгоритм 20 Расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена rs.
- •Глава 7 дисперсионный анализ
- •7.1. Понятие дисперсионного анализа
- •7.2. Подготовка данных к дисперсионному анализу
- •1) Создание комплексов
- •2) Уравновешивание комплексов
- •3) Проверка нормальности распределения результативного признака.
- •4) Преобразование эмпирических данных с целью упрощения расчетов
- •7.3. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок
- •7.4. Дисперсионный анализ для связанных выборок
- •Глава 8 дисперсионный двухфакторный анализ
- •8.1. Обоснование задачи по оценке взаимодействия двух факторов
- •8.2. Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок
- •8.3. Двухфакторный дисперсионный анализ для связанных выборок
- •Глава 9 решения задач с комментариями
- •9.1. Рекомендации по решению задач
- •9.2. Решения задач Главы 2
- •9.3. Решения задач Главы 3
- •Вопрос 1: Ощущаются ли участниками значимые сдвиги в уровне владения каждым из трех навыков после тренинга?
- •Вопрос 2: Произошли ли по трем видам навыков разные сдвиги или эти сдвиги для разных навыков примерно одинаковы?
- •Вопрос 3: Уменьшается ли расхождение между "идеальным" и реальным уровнями владения навыками после тренинга?
- •9.4. Решения задач Главы 4
- •Вопрос 1: Можно ли утверждать, что разные картины методики Хекхаузена обладают разной побудительной силой в отношении мотивов: а) "надежда на успех"; б) "боязнь неудачи"?
- •Вопрос 2: Можно ли считать стимульный набор методики Хекхаузена неуравновешенным по направленности воздействия?
- •Вопрос 1: Можно ли утверждать, что распределение запретов не является равномерным?
- •Вопрос 2: Можно ли утверждать, что запрет "Не проси" встречается достоверно чаще остальных?
- •Вопрос 1: Различаются ли распределения предпочтений, выявленные по каждому из четырех типов мужественности, между собой?
- •Вопрос 2. Можно ли утверждать, что предпочтение отдается какому-то одному или двум типам мужественности? Наблюдается ли какая-либо групповая тенденция предпочтений?
- •9.5. Решения задач Главы 5
- •Вопрос 1: Можно ли считать, что милиционеры патрульно-постовой службы в большей степени склонны продолжить разговор с агрессором, чем другие граждане?
- •Вопрос 2: Можно ли утверждать, что милиционеры склонны отвечать агрессору более примирительно, чем гражданские лица?
- •316 Приложение 1
- •330 Приложение 1
- •340 Приложение 1
- •344 Приложение 1
- •Глава 1. Основные понятия» используемые в математической
- •Глава 3. Оценка достоверности сдвига в значениях
- •Глава 4. Выявление различий в распределении признака. . По
- •Глава 5. Многофункциональные статнстнческне критерии . 157
- •Глава 8. Дисперсионный двухфакторнын анализ..... 246
9.5. Решения задач Главы 5
Решение задачи 9
Поскольку представлены данные по двум выборкам, мы выбираем критерий Фишера для оценки различий в процентных долях. Будем считать "эффектом" преобладание левого глаза. В исследовании Т.А. Доброхотовой и Н.Н. Брагиной высказывалось предположение о феномене предвосхищения у левшей, их способности к "зеркальному" отражению не только пространства, но и времени, выражающейся в прогностических возможностях и особого рода проницательности (Доброхотова Т.А., Брагина Н.Н., 1994). Интересно поэтому сопоставить выборки прямо по эффекту левшества.
Построим четырехпольную таблицу.
Таблица 9.20
Четырехпольная таблица для расчета критерия φ* при сопоставлении студентов-психологов (nj=14) и студентов-медиков (п2=100) по прицельной способности глаз
Группы |
"Есть эффект" преобладание левого глаза |
"Нет эффекта" преобладание правого глаза |
Суммы |
||
Количество испытуемых |
% доля |
Количество испытуемых |
% ДОЛЯ |
||
1 группа -студенты - психологи |
6 |
42,9% |
8 |
57,1% |
14 |
2 группа -студенты - медики |
19 |
19% |
81 |
81% |
100 |
Суммы |
25 |
|
89 |
|
114 |
Сформулируем гипотезы.
H0: Доля лиц с преобладанием левого глаза в группе студентов-психологов не больше, чем в группе студентов-медиков.
H1: Доля лиц с преобладанием левого глаза в группе студентов-психологов больше, чем в группе студентов-медиков. По Табл. XII Приложения 1 определяем φ1 и φ2: Ф1(42.9%)=1.430; ф2(19%)=0,902 Подсчитываем эмпирическое значение φ *:
Критические значения φ * нам известны:
φ* эмп > φ* кр (р≤0,05)
Можно и более точно определить уровень значимости для φ эмп=1,84: р=0,033.
Ответ: H0 отклоняется. Доля лиц с преобладанием левого глаза в.группе студентов-психологов больше, чем в группе студентов-медиков (р=0,0ЗЗ).
Возможно, в данном исследовании произошло то, что называется "самоисполняющимися предсказаниями". Студенты-психологи перед началом опыта узнали об идее Брагиной и Доброхотовой о возможных прогностических способностях лиц с преобладанием левшества. Желание выявить у себя столь важные способности могло исказить результаты, несмотря на достаточную объективность карандашного теста.
Решение задачи 10
Поскольку сопоставляются две группы, мы применяем критерий φ * Фишера.
Вопрос 1: Можно ли считать, что милиционеры патрульно-постовой службы в большей степени склонны продолжить разговор с агрессором, чем другие граждане?
В данном случае нам легко определить, что будет критерием для разделения испытуемых на тех, у кого "есть эффект", и тех, у кого "нет эффекта".
Признак принимает всего два значения: разговор продолжен -разговор не продолжен. Ориентируясь на вопрос задачи, будем считать, что "эффект есть", если разговор продолжен, и что "эффекта нет", если разговор не продолжен.
Создадим четырехклеточную таблицу.
Таблица 9.21
Четырехклеточная таблица для сопоставления милиционеров (n1=25) и гражданских лиц (n 2=25) по показателю продолжения разговора с агрессором
Группы |
"Есть эффект" разговор продолжен |
"Нет эффекта" разговор не продолжен |
Суммы |
||
Количество испытуемых |
% ДОЛЯ |
Количество испытуемых |
% ДОЛЯ |
||
1 группа -милиционеры |
15 |
60% |
10 |
40% |
25 |
2 группа -гражданские лица |
7 |
28% |
18 |
72% |
25 |
Суммы |
22 |
|
28 |
|
50 |
Сформулируем гипотезы.
H0: Доля лиц, продолживших разговор с агрессором, в группе милиционеров не больше, чем в группе гражданских лиц.
H1: Доля лиц, продолживших разговор с агрессором, в группе милиционеров больше, чем в группе гражданских лиц.
Определим значения угла φ для каждой из сопоставляемых процентных долей:
φ 1(6О%)=1,772
φ 2(28%)=1,115
Рассчитаем эмпирическое значение φ *:
Как мы помним, критические значения φ * для всех щ, п? равны:
Оmвem: H0 отвергается. Принимается H1. Доля лиц, продолживших разговор с агрессором, в группе милиционеров больше, чем в группе гражданских лиц (р<0,01).