- •Содержание
- •Глава 1. Основные понятия, используемые в математической обработке психологических данных..... ... 11
- •4.4. Задачи для самостоятельной работы ....... 152
- •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
Вопрос 2: Произошли ли по трем видам навыков разные сдвиги или эти сдвиги для разных навыков примерно одинаковы?
Величины сдвигов получены по трем разным шкалам для одной и той же выборки испытуемых. Для того, чтобы определить, различаются ли величины сдвигов, полученных по трем шкалам, применимы критрии χ2r Фридмана и L Пейджа.
Таблица 9.9
Сдвиги в оценках уровня развития коммуникативных навыков и их ранги (n=12)
Код имени |
Оценка |
Признак 1: Активное слушание |
Признак 2: Снижение эмоционального напряжения |
Признак 3: Аргументация |
||||||||||||||||
|
Оценка |
Ранг |
Оценка |
Ранг |
Оценка |
Ранг |
||||||||||||||
1 |
Ис. |
1 |
1,5 |
1 |
1,5 |
2 |
3 |
|||||||||||||
2 |
Я. |
2 |
2 |
3 |
3 |
1 |
1 |
|||||||||||||
3 |
Ин. |
4 |
3 |
3 |
2 |
1 |
1 |
|||||||||||||
4 |
Р. |
2 |
3 |
1 |
2 |
0 |
1 |
|||||||||||||
5 |
К. |
–24 |
1 |
1 |
2.5 |
1,5 |
2,5 |
|||||||||||||
6 |
Н. |
2 |
1,5 |
2 |
1,5 |
3 |
3 |
|||||||||||||
7 |
Ен. |
4 |
3 |
3 |
1,5 |
3 |
1,5 |
|||||||||||||
8 |
Ле. |
–1 |
1 |
2 |
2,5 |
2 |
2,5 |
|||||||||||||
9 |
Ли. |
1 |
2,5 |
1 |
2,5 |
0 |
1 |
|||||||||||||
10 |
Т. |
2 |
3 |
1 |
1,5 |
1 |
1,5 |
|||||||||||||
11 |
Ет. |
–1 |
2 |
–2 |
1 |
0 |
3 |
|||||||||||||
12 |
Б |
1 |
1,5 |
3 |
3 |
1 |
1,5 |
|||||||||||||
Суммы |
15 |
25 (21) |
19 |
24,5 (18,5) |
15 |
22,5 (14,5) |
||||||||||||||
Средние |
1,25 |
1,58 |
1,25 |
_____________
4 Отрицательную величину считаем меньшей величиной и приписываем ей, соответственно, меньший ранг. Может получиться так, что большую величину ранга -третий ранг - получит значение 0, как это имеет место у испытуемого Ет. (№11). В каком-то смысле при двух отрицательных сдвигах третий нулевой сдвиг является положительным, но это можно и оспаривать. Поэтому целесообразно рассчитать значение L отдельно для всех испытуемых и для тех испытуемых, у кого нет отрицательных сдвигов (п=9). Соответствующие суммы приведены в скобках.
Проранжируем сдвиги по трем шкалам для каждого испытуемого (Табл. 9.9). Ранжирование, как мы помним, производится по строкам.
Поскольку количество замеров с=3, т. е. меньше 6, а количество испытуемых гг=12, мы можем остановить выбор на критерии тенденций L Пейджа. Такая возможность благоприятна, так как критерий L по мощности превосходит критерий χ2r (см., например, задачу 3 и ее решение).
Проверим соответствие сумм рангов расчетным суммам. Сумма рангов по всей выборке составляет 25+24,5+22,5=72. Расчетная сумма:
Сумма рангов по усеченной выборке (n=9) составляет 21+18,5+14,5=54. Расчетная сумма:
В обоих случаях суммы рангов совпадают с расчетными, мы можем перейти к дальнейшим действиям.
Сформулируем гипотезы, ориентируясь на значения ранговых сумм;
H0: Тенденция к меньшему сдвигу по шкале "Аргументация", промежуточному сдвигу по шкале "Снижение напряжения" и большему сдвигу по шкале "Активное слушание" является случайной.
H1: Тенденция к меньшему сдвигу по шкале "Аргументация", промежуточному сдвигу по шкале "Снижение напряжения" и большему сдвигу по шкале "Активное слушание" не является случайной.
Определим эмпирические значения критерия L по всей выборке в целом:
Lэмп =∑(Tj·j)=(22,5·1)+(24,5·2)+(25·3)=22,5+49+75=146,5
По Табл. VIII Приложения 1 определяем критические значения L для п=12, с=3:
Lэмп =146,5
Lэмп < Lкр
H0 принимается.
Определим эмпирическое значение критерия L для усеченной выборки:
Lэмп =(14,5 · 1)+(18,5 · 2)+(21 · З)=14,5+37+63=114,5
Определяем по Табл.VIII Приложения 1 критические значения L при n =9:
Lэмп =114,5
Lэмп < Lкр
H0 принимается.
Ответ: H0 принимается и для полной, и для усеченной выборки. Тенденция к меньшему сдвигу по шкале "Аргументация", промежуточному сдвигу по шкале "Снижение напряжения" и наибольшему сдвигу по шкале "Активное слушание" является случайной.
Итак, общий вывод таков: сдвиги в показателях по трем видам коммуникативных навыков достоверны, но указать, в каком из видов навыков участники ощущают больший сдвиг, а в каком - меньший, на основании этих данных невозможно.