- •Санкт-Петербургский Государственный Институт Психологии и Социальной Работы
- •Математические методы в психологии Учебно-методическое пособие
- •Аннотация
- •Глава 1. Описательная статистика 18
- •Глава 2. Индуктивная статистика 84
- •Оглавление
- •Глава 1. Описательная статистика 12
- •Глава 2. Индуктивная статистика 78
- •Введение Цели и задачи изучения дисциплины «Математические методы в психологии» и сфера профессионального использования
- •Методические указания для студентов
- •Контрольные вопросы для самостоятельной подготовки и самопроверки
- •Глава 1. Описательная статистика
- •1. 1. Математическая статистика и психология. Измерения в психологии и виды шкал
- •Материалы лекции.
- •Типы измерений и измерительные шкалы
- •Генеральная совокупность и выборочное исследование. Статистическая достоверность
- •Этапы обработки результатов психологического исследования
- •1. 2. Описание результатов исследования
- •Материалы лекции.
- •Результаты исследования экстраверсии
- •Алгоритм построения сгруппированного (или табулированного) ряда
- •Общий обзор параметров распределений
- •1. 3. Параметры статистических совокупностей
- •Материалы лекции.
- •Результаты исследования экстраверсии
- •Исключение выскакивающих значений
- •Нормальный закон распределения и другие виды распределений
- •Проверка «нормальности» эмпирического распределения
- •Стандартизация данных и стандартизованные шкалы в психологии
- •Процентильные нормы для детей 5;5 – 11 лет
- •1. 4. Характеристики взаимосвязи признаков
- •Материалы лекции. Понятие статистической зависимости
- •Общий обзор мер связи
- •Коэффициент контингенции
- •Критерий «хи-квадрат» Пирсона
- •Ранжирование
- •Правила ранжирования
- •Бисериальные коэффициенты корреляции
- •Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова
- •Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона
- •Ранговой коэффициент корреляции Спирмена
- •Коэффициент линейной корреляции Пирсона
- •Глава 2. Индуктивная статистика
- •2. 1. Решение задачи сравнения выборок. Понятие статистических критериев и их виды
- •Материалы лекции. Статистические гипотезы
- •Уровень статистической значимости
- •Этапы принятия статистического решения
- •Классификация исследовательских задач, решаемых с помощью статистических методов
- •Решение задачи сравнения выборок
- •4. Каковы ограничения в применении критерия?
- •Обзор наиболее часто применяемых параметрических критериев
- •Общий обзор непараметрических критериев
- •2. 2. Выявление различий в уровне исследуемого признака
- •Материалы лекции. Параметрический критерий Стьюдента для сравнения независимых выборок
- •Поправка Снедекора
- •Правило принятия решения описано выше. Непараметрический критерий Розенбаума (критерий «хвостов»)
- •Непараметрический критерий Манна-Уитни
- •2. 3. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •Материалы лекции.
- •Параметрический критерий Стьюдента для сравнения зависимых выборок
- •Непараметрический критерий знаков
- •6. Правило принятия решения:
- •Непараметрический критерий Вилкоксона
- •2. 4. Выявление различий в распределении признака
- •Материалы лекции. Критерий «хи-квадрат» Пирсона
- •Критерий Колмогорова-Смирнова
- •2. 5. Многофункциональные статистические критерии
- •Материалы лекции.
- •Критерий φ* — «Угловое преобразование» Фишера
- •Алгоритм расчета критерия φ*
- •Критерий Макнамары
- •Алгоритм расчет критерия
- •2. 6. Дисперсионный анализ
- •Материалы лекции. Введение в дисперсионный анализ anova
- •Однофакторный дисперсионный анализ
- •2. 7. Многомерные методы обработки данных
- •Материалы лекции.
- •I. Классификация методов по назначению:
- •II. Классификация методов по исходным предположениям о структуре данных:
- •III. Классификация методов по виду исходных данных:
- •Множественный регрессионный анализ
- •Матрица корреляций пяти показателей интеллекта
- •Факторные нагрузки после варимакс-вращения
- •1. Эксплораторный-разведочный.
- •2. Конфирматорный.
- •1. Выбор исходных данных.
- •2. Предварительное решение проблемы числа факторов.
- •3. Факторизация матрицы интеркорреляций.
- •4. Вращение и предварительная интерпретация факторов (ротация факторов).
- •5. Принятие решения о качестве факторной структуры.
- •6. Вычисление факторных коэффициентов и оценок.
- •Компьютерные пакеты прикладных статистических программ
- •Список литературы
- •Приложение 1. Статистические таблицы с критическими значениями
- •1.1. Критические значения отношения для исключения выскакивающих значений
- •1.2. Критические значения коэффициента ранговой корреляции Спирмена
- •1.3. Критические значения коэффициента линейной корреляции Пирсона
- •1.4. Критические значения критерия хи-квадрат Пирсона
- •1.5. Критические значения критерия Стьюдента
- •1.6. Критические значения критерия Фишера
- •1.7. Критические значения непараметрического критерия Манна-Уитни
- •1.8. Критические значения непараметрического критерия Вилкоксона
- •1.9. Таблицы для перевода процентных долей в величины центрального угла для расчета критерия «угловое преобразование» Фишера
- •Приложение 2. Глоссарий
- •Приложение 3. Англо-русский словарь статистических терминов
Непараметрический критерий знаков
Назначение критерия.
Критерий знаков дает возможность установить, насколько однонаправленно изменяются значения признака при повторном измерении связанной, однородной выборки, или иначе — для установления общего направления сдвига исследуемого признака.
Он позволяет установить, в какую сторону в выборке в целом изменяются значения признака при переходе от первого измерения ко второму: увеличиваются или, наоборот, уменьшаются показатели.
Ограничения критерия.
Признак должен быть измерен по ординальной, интервальной или пропорциональной шкале.
Минимальное количество испытуемых, прошедших измерения в двух условиях — 5 человек. Максимальное количество испытуемых — 300 человек, что диктуется верхней границей имеющихся таблиц с критическими значениями.
Нулевые сдвиги из рассмотрения исключаются, и количество наблюдений Nуменьшается на количество этих нулевых сдвигов.
Критерий знаков неприменим, когда величины типичного и нетипичного сдвигов оказываются равными.
Алгоритм расчета критерия:
1. Составить таблицу следующего вида и занести в нее результаты 2-го и 2-го измерений (таблица 30).
Таблица 30
№ испытуемых п/п |
xi1 |
xi2 |
Сдвиг d= xi2- xi1 |
1 |
…. |
…. |
…. |
2 |
…. |
…. |
…. |
3 |
…. |
…. |
…. |
4 |
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
|
…. |
…. |
…. |
…. |
N |
…. |
…. |
…. |
2. Вычислить значения сдвига d= xi2- xi1.
3. Подсчитать количество нулевых сдвигов и исключить их из рассмотрения. В результате объем выборки уменьшится на количество нулевых сдвигов.
4. Определить преобладающее направление изменений. Считать сдвиги в преобладающем направлении типичными.
5. Подсчитать количество нетипичных сдвигов. Это число и является расчетным значением критерия знаков: Gэмп.=количество нетипичных сдвигов.
6. Правило принятия решения:
Определить критические значения Gдля данногоN(уменьшенное на количество нулевых сдвигов) по таблице с критическими значениями критерия Вилкоксона.
Если Gэмп.Gкр., 0,05, Н0принимается.
Если Gэмп.Gкр.,0,05, Н0отвергается и принимается Н1.
Чем меньше значения Т, тем достоверность различий выше, т.е. тем больше сдвиг в "типичную" сторону достоверно преобладает.
Непараметрический критерий Вилкоксона
Назначение критерия
Критерий применяется для сопоставления показателей, измеренных в двухразных условиях наодной и той же выборке испытуемых.
Он позволяет установить не тольконаправленностьизменений, но и их выраженность.С его помощью мы определяем, является ли сдвиг показателей в каком-то одном направлении более интенсивным, чем в другом.
Ограничения критерия
Признак должен быть измерен по ординальной, интервальной или пропорциональной шкале.
Минимальное количество испытуемых, прошедших измерения в двух условиях — 5 человек. Максимальное количество испытуемых — 50 человек, что диктуется верхней границей имеющихся таблиц с критическими значениями.
Нулевые сдвиги из рассмотрения исключаются, и количество наблюдений Nуменьшается на количество этих нулевых сдвигов. Можно обойти это ограничение, сформулировав гипотезы, включающие отсутствие изменений, например: "Сдвиг в сторону увеличения значений превышает сдвиг в сторону уменьшения значений и тенденцию их сохранения".
Алгоритм подсчета критерия Вилкоксона
Составить список испытуемых в любом порядке, например, алфавитном. В таблицу 31 занести первичные значения.
Таблица 31
№№ п/п |
х1i |
х2i |
di=x1i – x2i |
|di| |
R|di| |
1 |
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
3 |
|
|
|
|
|
…. |
|
|
|
|
|
N |
|
|
|
|
|
Вычислить разность между индивидуальными значениями во втором и первом замерах ("после – до"). Определить, что будет считаться "типичным" сдвигом и сформулировать соответствующие гипотезы.
Перевести разности в абсолютные величины и записать их отдельным столбцом (иначе трудно отвлечься от знака разности).
Проранжировать абсолютные величины разностей, начисляя меньшему значению меньший ранг. Проверить совпадение полученной суммы разностей с расчетной.
Отметить кружками или другими знаками ранги, соответствующие сдвигам в "нетипичном" направлении.
Подсчитать сумму этих рангов по формуле:
Тэмп.=ΣRх,
где Rx — ранговые значения сдвигов с более редким знаком.
Правило вывода: Определить критические значенияТдля данногоN по таблице с критическими значениями критерия Вилкоксона.
Если Т эмп.Ткр., 0,05, Н0принимается.
Если Т эмп.Ткр., 0,05, Н0отвергается и принимается Н1.
Чем меньше значения Т, тем достоверность различий выше, т.е. тем больше сдвиг в "типичную" сторону достоверно преобладает.
Контрольные вопросы:
Назовите условия применения критерия Розенбуама.
Сформулируйте правило принятия решения по результатам расчетов критерия Розенбаума.
Перечислите условия применения критерия Манна-Уитни.
Что такое общая объединенная выборка при расчете критерия Манна-Уитни.
Сформулируйте правило принятия решения по результатам расчетов критерия Манна-Уитни.
Что такое сдвиг значений признака?
Какие сдвиги называются типичными, а какие — нетипичными?
Сформулируйте правило вывода при расчете критерия знаков.
Назовите условия применения критерия Вилкоксона.
Сформулируйте правило вывода при расчете критерия Вилкоксона.
Самостоятельное практическое задание:
Самостоятельно изучите по учебникам критерии Фридмана и критерий тенденций Пейджа. Составьте конспект по схеме, аналогичной той, которая использовалась в лекциях.
Материалы для изучения темы:
а) основная литература:
Ермолаев О. Ю. Математическая статистика для психологов [Текст]: учебник / О. Ю. Ермолаев. - 5-е изд. - М.: МПСИ: Флинта, 2011. - 336 с. - С. 70-100; 172-174.
Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования: Анализ и интерпретация данных [Текст]: учебное пособие / А. Д. Наследов. - 3-е изд., стереотип. - СПб.: Речь, 2007. - 392 с. - С. 167-169; 176-178; 182-184.
Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии [Текст] / Е. В. Сидоренко. - СПб.: Речь, 2010. - 350 с.: ил. - С. 72-109.
б) дополнительная литература:
Кутейников А.Н. Математические методы в психологии [Текст]: учебно-методический комплекс / А. Н. Кутейников. - СПб.: Речь, 2008. - 172 с.: табл. - С. 94-103.