Список литературы:
1) Сидоренко Е.С. – Методы математической обработки в психологии. 2006
2) !Наследов А.Д. – Мат методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. 2004
3) !Наследов SPSS: компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. Спб 2000.
4) О.Ю. Ермолаев – математическая статистика для психологов. Изд. М. 2002г
5) Глас Джордж, Стенли Джородж – Статистические методы в педагогике и психологии.
Глейтман Фрейдмун Айзен.
Лекции по общей психологии Леонтьева. Новые издания Гиппенрейтер.
6) Суходольский Г.В. – Основы математической статистики для психологов. Издательство Харьков.
Программы:
1) Статистический Пакет для Социальных Наук – SPSS – немецкая программа
2) Статистик
3) Excel
АНАЛИЗ РАЗЛИЧИЙ НА УРОВНЕ ПОРЯДКОВОЙ ШКАЛЫ
Анализ различий – есть установление достоверности статистический различий между двумя и большим количеством испытуемых по какому-то параметру.
Имеются четыре типа шкалы: вторая по счету называется порядковая (ранговая). Работают с сырыми баллами по тестам испытания. С баллами можно проводить ранжирование.
Критерии:
1) Q - Розенбаума
2) U - Манна Уитни
U критерий Манна Уитни.
Назначение: применяется для анализа различий для порядковой шкалы.
Ограничение – это правила, которое дает право на использование
Ограничение: c=2; с – количество сравниваемых групп; n1, n2 >= 3.
Позволяет работать с маленькими группами и является более мощным, чем Q-Razenbaum.
U – более мощный критерий, более точный, включает много различных параметров.
Гипотезы:
1) Есть гипотезы h0 и h1
H0 – между выборками a и b существуют лишь случайные (недостоверные) различия по какому-либо параметру.
H1 – … неслучайные (достоверные)…
Выбор гипотезы осуществляется по логике рассуждения. Есть задачи – по ним надо определить выбор гипотез.
Алгоритм расчета (некий порядок действий):
1) Расположить все значения от минимального к максимальному, как будто мы работаем с одной большой выборкой. Провести ранжирование этих значений в соответствии с правилами ранжирования. Но при этом мы учитываем групповую принадлежность.
2) Посчитать сумму рангов по каждой группе отдельно. Найти общую сумму рангов и сверить с расчетной. *1 Общая сумма рангов должна совпадать с расчетной.
3) Расчет U-М.У.; U эмп.=*2
4) Принимается решение об истинной гипотезе. Критические значения (Сидоренко – табл.2,прилож.1). Необходимо помнить, что это критерий исключения.
ЗАДАЧА!
N1 – студенты физики 14 чел.
N2 – студенты психологи 12 чел.
Замеряли невербальный интеллект. WISC.
ФИЗИКИ |
ПСИХОЛОГИ |
111 104 107 90 115 107 106 107 95 116 127 115 102 99 |
113 107 123 122 117 112 105 108 111 114 102 104 |
Сначала формулируется гипотеза.
Расчетная таблица:
Индивидуальные значения – физики |
Ранг |
Индивидуальные значения – психологи |
Ранг |
90 |
1 |
|
|
95 |
2 |
|
|
99 |
3 |
|
|
102 |
4,5 |
102 |
4,5 |
104 |
6,5 |
104 |
6,5 |
|
|
105 |
8 |
106 |
9 |
|
|
107 |
11,5 |
107 |
11,5 |
|
|
108 |
14 |
111 |
15,5 |
111 |
15,5 |
|
|
112 |
17 |
|
|
113 |
18 |
|
|
114 |
19 |
115 |
20,5 |
|
|
116 |
22 |
|
|
|
|
117 |
23 |
|
|
122 |
24 |
|
|
123 |
25 |
127 |
26 |
|
|
|
165 |
|
186 |
Гипотеза h0
Между студентами физиками и студентами психологами существуют лишь случайные (недостоверные) различия по параметру невербального интеллекта.
Всегда, для принятия решения слева направо чертится линия *3
H0: p>0,05
H1: p<0,05… при больших выборках p<0,01. зона от 5 до 1 – зона неопределенности.
Критерий исключения p0,05=51, p0,01= 38
Т критерий Вилкансона
Uэмп= 60 принимается гипотеза h0, потому что р>0,05
Q-RAZ
Назначение: аналогично U-MU
Ограничения: с=2, n1,n2>=11. выборки одинаковые. Если численность до 50, разница не больше 10. Если 50-100 не больше 20.
Гипотеза: формулируется аналогично.
Задача таже самая, только вербальный интеллект.
ФИЗИКИ |
ПСИХОЛОГИ |
132 121 124 127 129 131 132 132 132 134 135 136 136 136 |
126 127 132 120 119 126 120 123 120 116 123 115 |
У кого больше вербальный интеллект.
H1 между студентами физиками и студентами психологами существуют неслучайные (достоверные) различия по уровню вербального интеллекта.
АНАЛИЗ РАЗЛИЧИЙ. H-критерий Крускоковолисса.
Ограничения иные: c (количество групп) будет больше или равно 3. с>=3. n>=4
Формулировка стат гипотез, построение расчетной таблицы, а также сверка данных суммы рангов расчетов осуществляется аналогично U-MU. N=n1+n2+n3+…
Разница будет в формуле расчета.
H эмп. = *4
Округление происходит в конце до сотых или тысячных.
Критические значения - если «с»=3, а «n»=4-5, то пользоваться таблицей 4, приложение 1, если с>3 и или n>5 то таблица 9 приложение 1 Сидоренко.
Необходимо найти степень свободы V; V=c-1
2006, №6 стр 81-82.
Показатели длительности попыток решения 4-х неразрешимых онаграм в секундах |
Н1=4 |
Н2=8 |
Н3=6 |
Н4=4 |
1 |
145 194 731 1200 |
145 210 236 385 720 848 905 1080 |
128 283 469 482 1678 2081 |
60 2361 2416 3600 |
2 |
||||
3 |
||||
4 |
||||
5 |
||||
6 |
||||
7 |
||||
8 |
H0 – Между группами испытуемых, решающих не имеющих решения онаграма, существует лишь случайные различия под параметрам длительности попыток решения.
Анализ различий и сдвигов на уровне шкалы наименований:
Фи-критерий Фишера (ФиФ)
На примере анализа различий
N=25 n2= 20
M1=15 m2=10
Какой класс более успешный?
1) Ограничений: не одна из сопоставляемых долей не должна быть равной нулю. N1,n2>=5. Верхний предел отсутствует. Верхний предел может быть сколь угодно большим.
2) Предназначен для сопоставление двух выборок по частоте встречаемости интересуешего исследователя эффекта.
Перевод в проценты
N1=50% n2=60%
Проценты всегда переводятся в радианы.
100% 3,14 с330 СИД
Фи1(60%) = 1,772
Фи2(50%) = 1,571
На первое место всегда ставится угол имеющий больший угол.
H0 – доля лиц справившихся с контрольной работай по математике в первом классе не больше, чем во втором. H1… больше.
Следующий этап:
Необходимо воспользоваться самой формулой расчета
Фи эмп.=*5
Критические значения всегда постоянны независимо от выборки.
p5% = 1,64,
p1% = 1,31
Мужчины N=28, 4 возрастных группы с=4
Ряд личностных качеств, именно дипломатичность. Результаты записаны в сырых баллах. Порядковая шкала.
26-31 год |
32-37 |
38-42 |
46-52 |
2 10 5 8 10 7 12 |
11 7 8 12 12 12 9 |
8 12 14 9 16 14 10 |
11 12 9 9 10 14 13 |
54 |
71 |
83 |
78 |
ДЕЛАЮ ПО ДЖОНКЕРУ n=7
26-31 |
|
32-37 |
|
46-52 |
|
38-42 |
|
2 5 7 8 10 10 12 |
21 21 20 18 12 12 5 |
7 8 9 11 12 12 12 |
14 13 10 7 5 5 5 |
9 9 10 11 12 13 14 |
5 5 4 4 3 3 1 |
8 9 10 12 14 14 16 |
|
|
109 |
|
59 |
|
25 |
|
|
A=193
B=294
S=2*193-294=92
P005=82
Poo1=115
H1
23 6 45 16 34 12 21 4
20 3 12 2 24 7 22 5
34 12 34 12 25 8 26 9
35 14 11 1 40 15 27 10
35 31 42 28 136
12\272 + 306,25 + 240,25 + 441 + 196 (1183,5) – 51 =1,21
28 марта 2012 г. АНАЛИЗ СДВИГА НА УРОВНЕ
1) Т-WCCS
1) Назначение: позволяет определить как направленность, так и степень выраженности изменений показателя от первого замера ко второму.
2) Ограничения c=2 n>=5; Нулевые сдвиги из рассмотрения исключаются и количество наблюдений n уменьшается на это количество нулевых сдвигов. Желательно брать большой разброс значений: от 0 до 15, от 0 до 30.
3) Стат гипотеза – H0 – интенсивность сдвигов в типичном направлении не привосходит итенсивности сдвигов не в типичном направлении. H1: интенсивность сдвигов в типичном направлении превосходит итенсивносити сдивигов не в типичном.
Типичные сдвиги – это сдвиги в более часто встречаемом направлении.
Нетипичные сдвиги – свдиги в менее часто встречающемся направления
4) Алгоритм расчета: а) После вычисть ДО (из второго замера вычести первый), отдельным столбцом записывают эти значения по модулю.
Б) Провести ранжирования этих значений;
В) Проверить совпадает ли общая сумма рангов с расетной.
Г) Подсчитать Т-WCCS по формуле T=суммеRr
Rr – это ранговые значения соответствующие нетипичным сдвигам.
Это критерий исключение
Д) Принять решение об истиной гипотезе табл. 6 прилож 1 Сидоренко
Задача:
N=11
Динанометор
Xi
Первый с обычной инструкцией. Держать пока рука не устанет
Второй через обращение к волевому идеалу. Через волевой идеал
Гипотеза: Обращение к идеалу будет способствовать возрастанию волевого усилия
T – до |
T после |
T после – T до |
По модулю |
Ранговое значение |
64 77 74 95 105 83 73 75 101 97 78 |
25 50 77 76 67 75 77 71 63 122 60 |
-39 -27 3 -19 -38 -8 4 -4 -38 25 -18 |
39 27 3 19 38 8 4 4 38 25 18 |
11 8 1 6 9,5 4 2,5 2,5 9,5 7 5 |
|
|
|
|
66 |
1+2.5+7= 10.5
T-WCCS____ 0,05____ 0.01
13 7
Достоверно ли будут ухудшаться результаты?
H1 – интенсивность сдвигов в сторону уменьшения длительности мышечного усилия превышает интенсивность сдвигов в сторону её увеличения.
Эксперимент не валиден.
HrSQR-FR
1) Назначения – позволяет отследить степень выраженности изменений. Направления необходимо смотреть графически.
Ограничения: c>=3, n>=4
3) H0 – между показателями измеренные в разных условиях существуют лишь случайные различия.
H1 - … не случайные различия …
4) а) Ранжирование проводится не по вертикали, а по горизонтали в пределах каждого испытуемого. Например Иванов первую задачу решил за 5 секунд, вторую за 4, а третью задачу за 7 секунд. 2;1;3. А вот петров каждую задачу решил за 4.
б) Подсчитываются суммы рангов по каждом из замеров, чем больше они различаются, тем более достовернее сдвиг приходится ожидать. На это и направлен HrSQR-FR
в) Подсчитывается общая сумма рангов, которая далее сверяется с расчетной. суммаR=n*c*(c+1)/2.
с – количество замеров
г) HrSQR-Fr=(12/(n*c*(c+1))*Сумму(TiSQR))-3*n*(c+1)
д) принять решение об истинной гипотезе. Если с=3, а n[4;9] – то таблица 7а, если с=4, n=4 – приложение 7б,
при большем количестве условий и или испытуемых таблица 9 приложение 1
ЗАДАЧА:
Ригидность/лабильность мышления
N=5; с=3 (анограмы) –
1 слово четырех буквенное – рука
2 слово 5-ти буквенное – сталь
3 слово 6-ти буквенное – машина.
Можно ли говорить о достоверных различиях по трем замерам?
Гипотеза H1
1 |
R |
2 |
R |
3 |
R |
5 7 2 2 35 |
1 1 1 1 2 |
235 604 93 171 141 |
3 3 3 3 3 |
7 20 5 8 7 |
2 2 2 2 1 |
|
6 |
|
15 |
|
9 |
H1: Различия во времени, которые испытуемые проводят над решением трех различных анограм не являются случайными.
(12/(5*3*(4)*342)) - 3*5*(4)= 12/60*342-60= 8,4
P=0,0085
Анализ различий и сдвигов на уровне номинальной шкалы.
Fi-Fish
Ограничения: n1,n2>=5; max отсутствует. Рассмотрим на примере анализа различий
N1=25 n2=20
M1=15 m2=10
Какой класс более успешный.
Задачи:
1) Эффективен ли социально психологических тренинг направленный на формирование навыка активного слушания. N=12 по самооценке, c=2
T до |
T пос |
|
|
|
6 3 4 4 6 6 3 6 6 5 6 6 |
7 5 8 6 4 8 7 5 7 7 5 7 |
1 2 4 2 -2 2 4 -1 1 2 -1 1 |
1 2 4 2 2 2 4 1 1 2 1 1 |
3 8 11,5 8 8 8 11,5 3 3 8 3 3 |
|
|
|
|
78 |
8+3+3=14
Р0,05=17; Р0,01=9
H1 = Можно говорить о
Степень согласия о допустимости телесных наказаний детей n=16
Я |
|
Бабушка |
|
Учительница |
|
4 1 5 4 3 4 3 5 6 2 6 5 7 5 5 6 |
3 2 3 3 2,5 2 2,5 2,5 3 2 3 3 3 2,5 2,5 2,5 |
2 1 4 3 3 5 3 5 5 2 3 3 5 5 5 6 |
2 2 1,5 2 2,5 3 2,5 2,5 2 2 2 1 2 2,5 2,5 2,5 |
1 1 4 2 2 1 1 3 3 2 2 4 4 2 4 4 |
1 2 1,5 1 1 1 1 1 1 2 1 2 1 1 1 1 |
71 |
15+21+6=42 |
60 |
17,5+15+3=35,5 |
40 |
12+6+1,5=19,5 |
Можно ли говорить о достоверной тенденции в оценка.
12/16/12* (1764+1260,25+380,5=3404.5)-48*4= - 192 = 20,78125
P005=5,9
P001=9,2
H1 – можно говорить о достоверной тенденции в оценке
ФИЗИКИ |
ПСИХОЛОГИ |
|
115 |
|
116 |
|
119 |
|
120х3 |
………………………………………………………………… 121 |
……………………………………………………………….. |
|
123х2 |
124 |
|
|
126х2 |
127 |
127 |
129 |
|
131 |
|
132х4 …………………………………………………………….. |
132 …………………………………………………………… |
134 |
|
135 |
|
136х3 |
|
S1=6 – значений ниже чем у физиков
S2=5 – Значение выше
Q-RAZ=S1+S2
Q-RAZ=5+6=11
Критические значения в таблице1 приложение1
P0,05=7,
Р0,01=9
Qэмп=11
___________0,05_____________________0,01______Qэмп________________Q
Для того чтобы проиллюстрировать имеющиеся различия используется описательная статистика, к ней мы относим разброс значений в каждой группе. Также относится сумма и среднеарифметическое значении, но при условии равности и наличии нормального распределение тестовых баллов, либо медиана.
ЗАДАЧКА В НАГРУЗКУ: Мужчина и женщина обращаются в службу знакомств. Мужчин n1=17, женщин n2=23. Измеряли уровень эмоционального напряжения. Давали 100мм отрезок, проводили саморанжирование.
Показатели внутреннего сопротивления по обращении в службе знакомств
|
|
81 80 73 72 72 69 69 65 65 62 60 54 54 43 30 26 26 |
70 66 66 63 63 61 60 54 47 43 41 40 39 38 38 35 30 27 25 23 17 10 9 |
U-MU: 5%=134
1%=109
Q-RAZ: 5%=7
1%=9
Измерения. Шкалы измерения.
Но и шкалы содержащие больше ячеек
Название |
Характеристика |
Операции |
Примеры |
Номинательная (номинация) – неметрическая |
Объекты классифицированы |
Данная шкала позволяет нам подсчитать частоты встречаемости разных «наименований» или значение признака, а затем работать с этими частотами с помощью мат методов. Единица наблюдения (измерения) которой мы пользуемся – есть количество испытуемых реакций, выборов или частота. Единица измерения – одно наблюдение. Матметоды: А) анализ различий Б) Анализ сдвига В) Изучение связи или корреляция (сопряженность) |
Дихотомия: за/против; Сдерж: Да/нет/не знаю |
Порядковая шкала (ранговая) – неметрическая (последний уровень) |
Соответствующие значения чисел присваеваемых предмета отражают количество свойства принадлежащего предмета. Равные разности чисел не означают равных разностей в количествах свойства. Принцип классификации «больше» или «меньше». В порядковой шкале мы не знаем истинного расстояния между классами, а знаем лишь то, что они образуют последовательность так называемое произвольное ранжирование. |
Единицы измерения в шкале порядка расстояние в один класс или в один ранг. При этом расстояние между классами и рангами может быть разным. Матметоды: А) Анализ различий |
Ранжирование сырых баллов по тесту, военные ранги, ранжирование по твердости минералов. |
Интервальная шкала, шкала равных интервалов – метрическая шкала |
Существуют единицы измерения при помощи которых предметы можно не только упорядочить, но и предписать им числа так, чтобы равные разности чисел присвоенных предметом отражали равные различия в количествах измеряемого свойства. Нулевая точка данной шкалы произвольна и не указывает на отсутствие свойства. Принцип классификации: больше или меньше на определенное количество единиц. Каждое из возможных значений признака отстоит от другого на равном расстоянии |
Большинство математических методов применяющихся здесь включает в свой состав расчет такие показателей как: средне-арифметическое значение и стандартное отклонение, характеризующих метрику. |
Календарное время, шкалы температуры, Все стандартные шкалы в психологии. Симантический дифференциал Осгута |
Абсолютная шкала или шкала отношений - метрическая |
Числа, присвоенные предмету, обладают всеми свойствами объектов интервальной шкалы. Но помимо этого на шкале существует абсолютный ноль. Значение ноль свидетельствует об отсутствии оцениваемого свойства. Отношение чисел присвоенных в измерении отражают количественные отношения измеряемого свойства. |
Можно проводить все операции (+,-,/,*). Все те же методы интервальной шкалы. |
Шкала по температуре Кельвина. Рост, вес, время. |
Неметрическая – нет масштаба. Не знаем на сколько больше, на сколько меньше.
Метрические – знаем на сколько больше, на сколько меньше
1А) Анализ различийВ первом классе n1=25; m1=15; n2=20; m2=10.
Такие задачи решаются по критерию Фи-Фишера.
Хи-«Квадрат» Пирсона. Подсчитывает некую теоретическую частоту.
1Б) Анализ сдвиг – есть установление достоверности статистических изменений показателя в какой-либо группе с течением времени. Многофункциональные
1В) Коэфицент Чупрова – коэффецент взаимно сопряженности (цвет глаз). Кофицент ассоциация Пирсона и коэфицент Гилфрода. (ретест)
2а) Q-RAZ, U-MU. Если 3и>В – S-Джонкера, H-Крускала-Уоллиса
2б) ДВА ЗАМЕРА: T-критерий Вилкоксона; ТРИ ЗАМЕРА И БОЛЬШЕ: Х «квадрат/р» Фридмана
2в) Метод ранговой корреляции Спирмана
3а) Для анализа различий используются Т-критерий Стьюдента
3б) Для анализа сдвига используется также Т-С, но формулы разные.
3в) Для изучение связи используется линейная корреляция Пирсона - rx,y.
3г) Для изучения причинно-следственных связей. Соответствует собственному экспериментальному плану.
1) Регрессионный анализ – построение уравнения прогноза y=a0+bx. A0 – точка пересечения с осью У
Входит в состав расчета прогностической валидности.
2) Дисперсионный анализ (ANOVA) – анализ вариативности
3д) Для обобщения большого массива эмпирических данных (Data Reduction) – факторный анализ. Сжимает до пары факторов.
3е) Построение классификаций. Для построения классификаций традиционно используется кластерный анализ и дискриментальный.
Кластерный анализ наиболее сложный, решает вопрос классификация.
Фактор – причина
Следствие – результирующий признак
Причина должна иметь статус наименативный шкалы, а результирующий признак статус метрической характеристики. А если наоборот, причина метрическая шкала, а результирующий признак статус наименативной шкалы.
Дискременантный анализ.
Статья Похумов – Проблема осмысленности психологических измерений, психологический журнал 2006 год №5, стр. 75-82. в
ВОПРОС №2. СТАТ-ГИПОТЕЗЫ И ПРАВИЛА ПРИНЯТИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ГИПОТЕЗЫ.
H0 – отсутствие достоверных сдвигов, различий и т.д.
H1 – гипотеза о наличии достоверных сдвигов, различий и т.д.
Два уровня статистической значимости
P=0,05 (5%) – ошибки вычисления
P= 0,01 (1%)
Классический вариант принятия гипотезы: H0:p>0,05
H1:p=<0,05
ВОПРОС №3. СТАТ КРИТЕРИИ – ЭТО РЕШАЮЩИЕ ПРАВИЛА ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЕ НАДЕЖНОЕ ПОВЕДЕНИЕ, ТО ЕСТЬ ПРИНЯТИЕ ИСТИННОЙ ГИПОТЕЗЫ И ОТКЛОНЕНИЕ ЛОЖНОЙ С ВЫСОКОЙ ВЕРОЯТНОСТЬЮ.
Все стат критерия делятся на две группы:
1) Параметрические (соответсвующие 3,4) - есть масштаб, эталон. Более трудоемкие, более сложные, но более точные.
2) Неметрический (1,2) – масштаба нет, эталона нет.
ВОПРОС №4. КЛАССИФИКАЦИЯ ЗАДАЧ И МЕТОДОВ ИХ РЕШЕНИЯ.
Задачи |
Условия |
Методы |
Анализ различий |
А) две выборки испытуемых
|
1) ФиФ 2) Q-Raz, U-MU 3-4) T-St
|
|
Б) Три и более выборок одновременно |
Поидее можно использовать все, что выше. 2) H-KRU, S-Джонкера |
Анализ сдвига |
А) Два замера на одной выборке |
1) ФиФ 2) T-Wilkoksona 3) T-st –инная формула |
|
Б) Три и более замеров на одной выборке |
Поидее можно использовать все, что выше. 2) XRsqr-Fr |
Выявление различий в распределение признака |
А) При сопоставлении двух эмпирических распределений; тоже самое, что анализ распределений и сдвигов. |
|
|
Б) При сопоставлении эмпирического сопоставления теоретического с нормальным. Важна гипотеза Н0, для расчета стат норм и для выбора параметрических методов. Смотри психодиагностику. |
1)2) – Лямбда Колмагорова – Смирнова. Выборка не меньше 50. Хsqr – Pirsona: n>= 30 |
ЗАДАЧА №4. ИЗУЧЕНИЕ СВЯЗИ (КОРРЕЛЯЦИЯ).
Корреляция - условие двух признаков.
Методы в зависимости от вида шкалы:
1) Коэфицент Пирсона
Кофицент Гипупупкп
К. Взаимной сопряженности Чупрова.
2) Метод ранговой корреляции Спирмана
3)4) Линейная корреляция Пирсона.
Задача №5. АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ.
Условие А) Одного фактора.
Методы: 3)4) Однофакторные дисперсионные и регрессионные анализы.
Условие B) Под влияние двух и большего числа факторов
Методы: 3)4) Многофакторные дисперсионные и регрессионные анализы.
ЗАДАЧА№6. ОБОБЩЕНИЕ ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ или РЕДУКЦИЯ ДАННЫХ.
Выборка не менее ста испытуемых. Большое количество измерений.
Методы 3)4) Факторный анализ и его разновидности.
ЗАДАЧА №7 Построение классификаций. Большое количество измерений и или наблюдений.
Методы 3)4) Кластерный анализ и его разновидность.
КАК ВЫБРАТЬ МАТЕМАТИЧЕСКИЙ КРИТЕРИЙ.
1) Смотри задачу
2) Условия
3) Тип шкалы
4) Ограничения самого критерия. В основном количество испытуемых
Уровни статистической значимости (традиционной интерпретация)
Уровень значимости |
Решение |
Возможный статистический вывод |
P>0,1 |
Принимается H0 |
Статистические достоверные различия (сдвиги, корреляции) не обнаружены |
P=<0,1 |
Сомнения в истинности в Н0, не определенность. |
Обнаружены на уровне статистической тенденции |
P=<0,05 |
Значимость, отклонение Н0 |
Обнаружены статистически достоверные (значимые различия сдвиги корреляции и тогда лее) |
Р=<0,01 |
Высокая значимость, отклонение H0 |
Различие обнаружены на высоком уровне статистической значимости |