Рекомендации по математической обработке результатов
advertisement
ФОРМУЛИРОВАНИЕ ГИПОТЕЗЫ - систематизация предположения исследователя в четком и лаконичном виде. Статистические гипотезы: Нулевая гипотеза – гипотеза об отсутствии различий; - то, что мы хотим опровергнуть, если перед нами стоит задача доказать значимость различий. Альтернативная гипотеза – гипотеза о значимости различий; - то, что мы хотим доказать – экспериментальная гипотеза. Проверка гипотезы осуществляется с помощью критериев статистической оценки различий. Статистический критерий – это правило, обеспечивающее принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью; - это метод расчета Критерии делятся на параметрические и непараметрические Возможности и ограничения параметрических и непараметрических критериев ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ 1. Оценивают различия в средних, полученных в двух выборках (t– критерий Стъюдента) Оценивают лишь средние тенденции (чаще ли в выборке А встречаются более высокие, а в выборке Б – более низкие значения признака (критерии Розенбаума (Q), Манна Уитни (U), угловое преобразование Фишера (φ) и др.) 2. Позволяет прямо оценить различия в дисперсиях (критерий Фишера) Позволяют оценить лишь различия в диапазонах вариативности признака (критерий φ*) 3. Позволяют выявить тенденции изменения признака лишь при условии - нормального распределения -при любом распределении признака; признака -значения признака могут быть - значения признака измерены по представлены в любой шкале интервальной шкале 4. Математические расчеты довольно сложны Математические расчеты более просты и занимают мало времени Классификация задач и методов их решения задачи условия методы 1. Выявление различий в уровне исследуемого признака А) 2 выборки испытуемых Q – критерий Розенбаума; U – критерий Манна-Уитни; φ – критерий (угловое преобразование Фишера); ___________________________ S – критерий тенденций Джонкира; H – критерий Крускала-Уоллиса. _______________ _ Б) 3 и более выборки испытуемых 2. Оценка сдвига значений исследуемого признака А) 2 замера на одной и той же выборке испытуемых _______________ __ Б) 3 и более замеров на одной и той же выборке испытуемых Т – критерий Вилкоксона; G – критерий знаков; φ – критерий (угловое преобразование Фишера). ___________________________ χ2 – критерий Фридмана; L – критерий тенденций Пейджа. задачи условия методы 3. Выявление различий в распределении признака А) при сопоставлении эмпирического распределения с теоретическим _____________________ _ Б) при сопоставлении двух эмпирических распределений χ2 - критерий Пирсона; λ – критерий КолмогороваСмирнова. _________________________________ χ2 - критерий Пирсона; λ – критерий КолмогороваСмирнова; φ – критерий (угловое преобразование Фишера). 4. Выявление А) двух признаков степени согласованност _____________________ и изменений _ Б) двух иерархий или профилей r – коэффициент ранговой корреляции Спирмена. _________________________________ r – коэффициент ранговой корреляции Спирмена. 5. Анализ изменений признака под влиянием контролируемы х условий S – критерий тенденций Джонкира; L – критерий тенденций Пейджа; Однофакторный дисперсионный анализ Фишера _______________________________ __ А) под влиянием одного фактора _____________________ _ Б) под влиянием двух факторов одновременно Для выявления различий в уровне исследуемого признака - по полу; по возрасту; по национальности; - и т.д. Критерий Критерий Критерий Критерий Розенбаума (Q), Манна-Уитни (U), тенденций Джонкира (S), Крускала-Уоллиса (Н), Угловое преобразование Фишера (φ). Выбор критерия достоверности различий между независимыми выборками по уровню признака 2 выборки: объем выборки больше 11, но не больше 60!- Критерий Розенбаума (Q), критерий Манна-Уитни (U) Если различия не выявляются, то используете – угловое преобразование Фишера 3 и более выборок: критерий тенденций Джонкира (S), критерий Крускала-Уоллиса (Н) Если различия не выявляются, то используете – угловое преобразование Фишера многофункциональный критерий Корреляция Используется две системы классификации корреляционных связей по их силе: А) общая Б) частная Сильная / тесная при r > 0,70 Средняя при 0,50 < r < 0,69 Умеренная при 0,30 < r < 0,49 Слабая при 0,20 < r < 0,29 Очень слабая при r < 0,19 Высокая значимая корреляция при r, соответствующем уровню статистической значимости p≤0,01 Значимая корреляция при r, соответствующем уровню статистической значимости p≤0,05 Тенденция достоверной связи при r, соответствующем уровню статистической значимости p≤0,10 Незначимая корреляция при r, не достигающем уровня статистической значимости Может быть любой версии!!! Здесь копировать, вставить, вырезать САМАЯ ГЛАВНАЯ КНОПКА – «АНАЛИЗИРОВАТЬ» Клик сюда, и пишем названия шкал, которые отобразятся ЗДЕСЬ ЗДЕСЬ НАЗВАНИЯ ШКАЛ Это количество нулей после запятой Это количество столбцов на одном листе Кликнуть сюда Это для корреляции Это очень нужная кнопка для соцов Т-критерий Стьюдента Факторный анализ Колмогорова _Смирнова Хи-квадрат КрускалаУоллиса, Джонкира А здесь лежит МаннаУитни Вилкоксона Уровень значимости = 0,01, двусторонняя корреляция Что вообще такое «корреляция»? ЭТО СВЯЗЬ, выявление взаимосвязи Что такое уровень значимости? Это допустимый уровень ошибки: если 0,01, то на 100 испытуемых есть вероятность одной ошибки. Если p⋜ 0,05, то на 100 чел, вероятность 5 ошибок. Что такое параметрический критерий? Если измеряемый признак. Память, интеллект и т.п. Что такое непараметрический критерий? Неизмеряемый признак. Ценности, мотивация, Кто Я?
