Условия применения коэффициента линейной корреляции Пирсона
Условия применения коэффициента линейной корреляции Пирсона - раздел Психология, МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПСИХОЛОГИИ 1) Сравниваемые Переменные Должны Быть Получены В Интервальной Шкале Или Шкал...
1) Сравниваемые переменные должны быть получены в интервальной шкале или шкале отношений.
2) Распределения переменных X и Y должны быть близки к нормальному.
3) Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных должно быть одинаковым.
4) Таблицы уровней значимости для коэффициента корреляции (Таблица 7) рассчитаны от n = 5 до n = 1000. Оценка уровня значимости осуществляется при числе степеней свободы k = n – 2.
Сравнение коэффициентов корреляции можно провести, решив одну и ту же задачу различными способами. В Примере 8.1. задача решена с помощью коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Пример 8.3. – это решение той же самой задачи с помощью коэффициента линейной корреляции Пирсона.
Пример 8.3.20 школьникам были розданы тесты на наглядно-образное и вербальное мышление. Измерялось среднее время решения заданий теста в секундах. Психолога интересует вопрос: существует ли взаимосвязь между временем решения этих задач?
Решение: Введём переменные: X – среднее время решения наглядно-образных, Y – среднее время решения вербальных тестов. Данные переменные измерены в шкале отношений. (Переменные распределены нормально. Этот факт нуждается в дополнительной проверке, которая здесь опускается). Ответ на вопрос получим с помощью критерия линейной корреляции Пирсона. Исходные данные представлены в виде таблицы.
№
испытуемых
п/п
X
Среднее время
решения
наглядно-образных заданий
Y
Среднее время
решения
вербальных заданий
X
X2
Y2
Сумма
20.089
27.873
16.000
Формулировка гипотез:
Н0: Корреляция между средним временем решения наглядно-образных и вербальных заданий не отличается от нуля.
Н1: Корреляция между средним временем решения наглядно-образных и вербальных заданий достоверно отличается от нуля.
1) Заполняем все столбцы таблицы, рассчитать суммы.
2) Рассчитываем эмпирическую величину коэффициента корреляции по формуле:
rxy = =
= = 0,669
3) Находим критические значения коэффициента корреляции по Таблице 7. Число степеней свободы: k = n – 2 = 20 – 2 = 18.
rкр = 0,44 (Р≤0,05); rкр = 0,56 (Р≤0,01).
4) Строим ось значимости. rxy попадает в зону значимости.
0,05 0,01
Зона значимости
0,44 0,56 0,669
5) Вывод. Отвергается Н0 и принимается Н1. Связь между временем решения наглядно-образных и вербальных задач статистически значима на 1% уровне и положительна. Полученная прямо пропорциональная зависимость говорит о том, что чем выше среднее время решения наглядно-образных задач, тем выше среднее время решения вербальных задач и наоборот.
Таким образом, подтвердился результат решения данной задачи методом ранговой корреляции Спирмена.
Понятие измерения.
Измерение – это процедура, с помощью которой измеряемый объект сравнивается с некоторым эталоном, в результате чего получается численное выражение в определённой масштабе или шкале.
Измерительные шкалы.
Значение психологического признака определяется с помощью специальных измерительных шкал. Согласно С. Стивенсу (1951), существует 4 типа измерительных шкал (способов измерения):
1) номинат
Номинативная шкала (номинальная, шкала наименований).
Особенность шкалы – при измерении осуществляется классификация или распределение объектов (например, особенностей личности) на непересекающиеся классы, группы; не подразумевается каких-либо
Правила ранжирования.
Особенности ранжирования числовых характеристик:
1) Наименьшему числовому значению приписывается ранг 1.
2) Наибольшему числовому значению приписывается ранг, равный количеству ра
Виды соотношений выборок
1) Независимые (несвязные) выборки. Если процедура эксперимента и полученные результаты одной выборки не оказывают влияния на особенности протекания процедуры и результаты другой выборки.
Правила нахождения моды
1) Если все значения в выборке встречаются одинаковое число раз, говорят, что выборочный ряд не имеет моды.
2) Когда 2 соседних (смежных) значения имеют одинаковую частоту и их частота бол
Разброс выборки, дисперсия, стандартное отклонение.
Кроме величин, характеризующих типичные значения выборки (мода, медиана, средние значения), существуют числовые характеристики выборочного ряда, позволяющие определить степень варьирования (изменен
Понятие нормального распределения.
В статистике под рядом распределения понимают распределение частот по вариантам. Распределением признака называется закономерность встречаемости разных его значений.
Особое м
Понятие уровня статистической значимости.
Уровень значимости – вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы. (Это вероятность ошибки первого рода при принятии решения).
Для обозначения этой вероят
Этапы принятия статистического решения.
Принятие статистического решения разбивается на этапы или шаги.
1. Формулировка нулевой и альтернативной гипотез.
2. Определение объёма выборки N.
3. Выбор соответствующе
Непараметрические критерии для связных выборок.
1. Критерий знаков G. Предназначен для установления того, как изменяются значения признака при повторном измерении связной выборки: в сторону увеличения или уменьшения.
Назначение и описание критерия
Критерий знаков G предназначен для установления общего направления сдвига исследуемого признака. Он позволяет установить, в какую сторону в выборке в целом изменяются значения признака при переходе
Условия применения критерия знаков G
1) Измерение может быть проведено в шкале порядка, интервалов и отношений.
2) Выборка должна быть однородной и связной.
3) Число элементов в сравниваемых выборках должно быть равн
Назначение и описание критерия
Критерий применяется для сопоставления показателей, измеренных в двух разных условиях на одной и той же выборке испытуемых. Он позволяет установить не только направленность изменений, но и их выраж
Критерии для несвязных выборок.
Несвязные или независимые выборки образуются, когда в эксперименте для сравнения берутся данные двух или более выборок, причём эти выборки могут браться из одной или разных генеральных совокупносте
Назначение и описание критерия
Критерий предназначен для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака, количественно измеренного. Он позволяет выявлять различия между малыми выборками и является более мощ
Условия применения Q-критерия Розенбаума
1) Измерение может быть проведено в шкале порядка, интервалов и отношений.
2) Выборки должны быть независимыми.
3) В каждой из выборок должно быть не меньше 11 испытуемых.
Критерии согласия распределений
1. Критерий хи-квадрат (c2). Измерение может быть проведено в любой шкале. Выборки должны быть случайными и независимыми. Желательно, чтобы объём выборки был не м
Назначение и описание критерия
Критерий построен так, что при полном совпадении распределений величина c2эмп = 0, и чем больше расхождение между сопоставляемыми распределениями, тем больше величина эмпириче
Сравнение двух экспериментальных распределений.
Исходные данные двух эмпирических распределений для сравнения между собой могут быть представлены разными способами. Наиболее простой из этих способов – так называемая «четырёхпольная таблица». Она
Сравнение двух экспериментальных выборок.
Пример 7.2. В двух школах района выяснялась успешность знания алгебры учащимися десятых классов. Для этого в обеих школах были случайным образом отобраны 50 учащихся и с ним
Условия применения критерия Фишера - j
1) Ни одна из сопоставляемых долей не должна быть равной нулю. В противном случае результат может оказаться неоправданно завышенным.
2) Верхний предел в критерии j отсутствует – выборки мо
Понятие корреляционной связи.
Психолога нередко интересует, как связаны между собой две или несколько переменных (тревожность и академические успехи учащихся, стаж работы и размер заработной платы и т.д.).
В математике
Коэффициенты корреляции.
Переменные X и Y могут быть измерены в разных шкалах. Именно это определяет выбор соответствующего коэффициента корреляции.
Тип шкалы
Мера связи
Назначение и описание метода
Метод ранговой корреляции Спирмена позволяет определить тесноту (силу) и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями (иерархиями) признаков.
Для подсчёта ра
Условия применения коэффициента ранговой корреляции Спирмена
1. Сравниваемые переменные должны быть получены в порядковой (ранговой) шкале, но могут быть измерены также в шкале интервалов и отношений. В последнем случае необходимо проранжировать показатели и
Назначение и описание критерия
Коэффициент линейной корреляции Пирсона решает те же задачи, что и коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Однако данный коэффициент рассчитан на шкалу интервалов или отношений, а не на шкалу пор
ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО РЕШЕНИЯ
№1.В классе 25 учащихся. Из них 10 девочек, а остальные – мальчики. Подсчитать процентное содержание девочек и мальчиков в классе.
№2.Во в
ТЕМЫ РЕФЕРАТОВ
1. Непараметрические критерии для связных выборок. Критерий Фридмана.
2. Непараметрические критерии для связных выборок. Критерий тенденций Пейджа.
3. Непараметрические критерии д
Новости и инфо для студентов