Виды соотношений выборок - раздел Психология, МАТЕМАТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПСИХОЛОГИИ 1) Независимые (Несвязные) Выборки. Если Процедура Эксперимента И Полу...
1) Независимые (несвязные) выборки. Если процедура эксперимента и полученные результаты одной выборки не оказывают влияния на особенности протекания процедуры и результаты другой выборки.
2) Зависимые (связные) выборки. Если процедура эксперимента и полученные результаты одной выборки оказывают влияние на другую выборку. Одна и та же выборка, на которой дважды проводилось психологическое обследование (пусть даже разных психологических качеств, особенностей), является зависимой (связной).
2.2. Формы учёта результатов измерений.
Первичный экспериментальный материал нуждается в обработке. Она начинается с упорядочения и систематизации собранных данных, группировки. Она может осуществляться в виде статистических таблиц или статистических рядов.
1) Статистические таблицы. Бывают простыми и сложными.
а) Простые таблицы. Применяются при альтернативной группировке, когда одна группа противопоставляется другой. Рекомендуется использовать при измерении в номинативной или ранговой шкале.
Пример 2.1. Результаты обследования мануальной ассиметрии у 110 учащихся 3-6-х классов могут быть представлены в виде простой таблицы:
Классы
Праворукие
Леворукие
Сумма
Сумма
Измерение проведено в дихотомической шкале. Противопоставляются группы праворуких и леворуких учащихся по их количеству в каждой параллели. Наличие строки и столбца «Сумма» позволяет наглядно представить общее число детей: по признаку мануальной ассиметрии (87 праворуких и 23 леворуких); в параллели; общее число респондентов (объём выборки - 110). На основании данной таблицы можно сделать определённые выводы, в частности, что среди учеников обследуемых классов больше праворуких, нежели леворуких.
б) Сложные таблицы – многопольные. Используются при выяснении причинно-следственных отношений между варьирующими признаками.
Пример 2.2. Представлены данные, иллюстрирующие положительную зависимость между уровнем готовности к школьному обучению и уровнем адаптации первоклассников к школе.
Таблица является девятипольной (3 · 3 так как рассматривается два параметра (готовность к школьному обучению и адаптация к школе) трёх уровней (высокий, средний и низкий). В результате таблица содержит три строки и три столбца. Кроме этого добавляются результирующие строка и столбец «Всего».
Уровень готовности
к школьному обучению
Уровень адаптации к школе
Всего
Высокий
Средний
Низкий
Высокий
Средний
Низкий
-
Всего
Таблица позволяет выявить тенденцию, заключающуюся в том, что первоклассники, подготовленные к школьному обучению, как правило, лучше адаптируются к школе.
Таким образом, правильно составленные таблицы – большое подспорье в экспериментальной работе. Кроме таблиц (простых и сложных) группировка экспериментальных данных может осуществляться в виде статистических рядов.
2) Статистические ряды. Чаще всего используются вариационные ранжированные статистические ряды. Это двойной ряд чисел, в котором первая строка – значения признака (варианты, xi), расположенные в порядке возрастания, а вторая строка – частоты вариант (сколько раз каждая варианта встречается в выборке, fi). Сумма частот должна быть равна объёму выборки: Σfi = n.
Статистический ряд может содержать третью строку – относительные частоты вариант ni, которые определяются как отношение частоты к объёму выборки: ni = . Сумма относительных частот должна равняться 1. Относительные частоты могут быть представлены в процентах: ni =100%.
Пример 2.3. Психолог провёл тестирование интеллекта по тесту Векслера у 25 школьников, и сырые баллы по второму субтесту оказались следующими: 6; 9; 5; 7; 10; 8; 9; 10; 8; 11; 9; 12; 9; 8; 10; 11; 9; 10; 8; 10; 7; 9; 10; 9; 11. Записать данные в виде статистического ряда.
РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ... Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Виды соотношений выборок
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
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
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
Условия применения коэффициента линейной корреляции Пирсона
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
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