* – Критерий (угловое преобразование Фишера)

Назначение критерия *. Критерий Фишера предназначен для сопоставления двух выборок по частоте встречаемости интересующего исследователя эффекта.

Описание критерия *. Критерий оценивает достоверность различий между процентными долями двух выборок, в которых зарегистрирован исследуемый эффект. Суть углового преобразования Фишера состоит в переводе процентных долей в величины центрального угла, который измеряется в радианах.

Ограничения критерия *. Ни одна из составляющих долей не должна быть равной нулю.

Верхний предел в критерии * отсутствует выборки могут быть сколько угодно большими.

Биномальный критерий m

Назначение критерия m. Данный критерий предназначен для сопоставления частоты встречаемости какого-либо эффекта с теоретической или заданной частотой его встречаемости.

Описание критерия m. Биномальный критерийmпозволяет оценить, насколько эмпирическая частота интересующего исследователя эффекта превышает теоретическую, среднестатистическую или какую-то заданную частоту, соответствующую вероятности случайного угадывания, среднему проценту успешности в выполнении данного задания, допустимому проценту брака и т.п.

Биномальный критерий mнезаменим при наличии двух условий:

• обследована лишь одна выборка испытуемых, и нет возможности или смысла делить эту выборку на две части с целью дальнейшего применения *, так как важно исследовать частоту встречаемости в выборке в целом;

• в обследуемой выборке менее 30 испытуемых, что не позволяет применять критерий ².

Ограничения критерия m. В выборке должно быть не менее 5 наблюдений.

МОДА [< лат. modus – мера, образ, способ, правило, предписание] в статистике – величина признака, измерение исследуемого явления, которым соответствует наибольшее число случаев или показаний и которым выражают наиболее часто встречающийся тип данного явления.

МОНИТОРИНГ [< англ. monitoring] – постоянное наблюдение за каким-либо процессом с целью выявления его соответствия желаемому результату или первоначальным предположениям.

НАБЛЮДЕНИЕ – метод исследования фактов и явлений объективной действительности при непосредственном целенаправленном восприятии информации.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ГИПОТЕЗЫ И КРИТЕРИИ.Формулирование гипотез систематизирует предположения исследователя в четком и лаконичном виде. Статистические гипотезы подразделяются на нулевые и альтернативные.

Нулевая гипотеза – это гипотеза об отсутствии различий. Гипотеза такого вида называется нулевой потому, что содержит число 0.

Х₁– Х₂= 0, где Х₁, Х₂– сопоставляемые значения признаков.

Подтверждение нулевой гипотезы необходимо в случаях, когда необходимо убедится, что разные испытуемые получают хотя и различные, но уравновешенные по трудности задания, или что экспериментальная и контрольная выборки не отличаются между собой по каким-то значительным характеристикам.

Альтернативная гипотеза – это гипотеза о значимости различий. Гипотеза такого вида обозначается как Н₁.

Статистический критерий – это решающее правило, обеспечивающее принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью (Суходольский Г.В., 1972). Статистические критерии обозначают как метод расчета, так и само это число. По соотношению эмпирического и критического значений критерия принимается решение о подтверждении или опровержении нулевой гипотезы.

Критерии подразделяются на параметрические и непараметрические. Параметрические критерии, включают в формулу расчета параметры распределения, т.е. средние и дисперсии (t– критерий Стьюдента, критерийFи др.). Непараметрические критерии, не включают в формулу расчета параметров распределения и основываются на оперировании частотами или рангами (критерийQРозенбаума, критерий Т Вилксоксона и др.).

ТЕСТ [< англ. test – испытание, исследование] – определенные задания стандартной формы, по результатам выполнения которых, можно судить о психофизиологических и личностных характеристиках, а также знаниях, умениях и навыках испытуемого; степень успеха или неудачи в таких заданиях оценивается количественно.

УРОВНИ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ.Уровень значимости указывает на вероятностную достоверность различий. Исторически в психологии сложилось так, что низшим уровнем статистической значимости является 5% уровень (0,05); достаточным считается – 1% уровень различий (0,01); и высшим 0,1% уровень различий (0,001). В таблицах обычно приводятся значения соответствующие уровням статистической значимости.