- •3. Основные характеристики выборки.
- •4. Понятие репрезентативной выборки. Методы формирования репрезентативной выборки.
- •5. Формы учёта результатов измерений. Табличный способ представления статистических данных.
- •7. Формы учёта результатов измерений. Графический (гистограмма) способ представления статистических данных.
- •8. Числовые характеристики распределений. Правила определения моды и медианы.
- •9. Числовые характеристики распределений. Подсчёт среднего, дисперсии, стандартного отклонения
- •10. Понятие уровня статистической значимости. Нулевая и альтернативная гипотезы.
- •12. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий знаков g.
- •13. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий t Вилкоксона.
- •14. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий Фридмана.
- •15. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). L критерий Пейджа.
- •17. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий u Вилкоксона – Манна – Уитни.
- •18. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий q.
- •19. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий h Крускала – Уоллиса.
- •20. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). S критерий.
- •22. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). T-критерий Стьюдента для несвязных выборок.
- •25. Использование критерия хи-квадрат для сравнения двух эмпирических распределений.
- •26. Критерий согласия распределений Колмогорова-Смирнова.
- •27. Сравнение двух выборок с помощью -критерий Фишера.
- •28. Понятие корреляции. Изучение взаимосвязи между переменными с помощью коэффициента корреляции Пирсона.
- •29. Понятие корреляционной связи. Применение коэффициента корреляции Спирмена для исследования связи между переменными.
15. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). L критерий Пейджа.
Сравнение результатов обследования признака в разных условиях(до и после) или обследование контрольной и экспериментальной групп,оценка характера изменения некоторого психологического показателя в одной или нескольких группах в разные периоды времени, оценка динамики изменения определенного показателя под влиянием экспериментальных воздействий требуют привлечения статистических методов-критерий различия. Они позволяют оценить степень статистической достоверности, различия между показателями, полученными в результате исследования.
Критерии различия отличаются по 1,типу шкалы2, по максимальному объему выборки3, по количеству выборок4,по качеству выборки(связная/не связная)5,по источнику выборки(одна или несколько генеральных совокупностей)
Мощность – способность критерия выявлять различия или отклонять нулевую гипотезу если она не верна.
Этапы выбора критерия различий:
1, определить является ли зависимой
2,определить однородность/не однородность
3,оценить объем выборки
4, если используемый критерий не выявил различий,применить более мощный критерий.
L критерий Пейджа можно рассматривать как эквивалент критерия Фридмана для сопоставления показателей,измеренный в 3х и более условиях на одной и той же выборке.
Этот критерий позволяет проверить предположение о временной или ситуативно обусловленной динамике изменения каких либо признаков. Применение ограничено объемом выборки-число испытуемых не больше 12 и число измерений признака не может быть больше 6.
Для применения этого критерия необходимо:
1,измерения в ранговой,интервальной .или шкале отношений
2,связная выборка
3, не мене 2х и не более 12 испытуемых,количество измерений от 3 до 6
Критерий определяется по таблице 5
Порядок:
1. ранжирование по строкам
2. суммирование рангов
3. проверка ранжирования, подсчет эмпирического значения.
с- число измерений
Ri- сумма рангов i-го столбца в упорядоченной таблице
i- порядковый номер столбца в таблице упорядоченной по сумме рангов.
Пример:
16. Статистические критерии различий (классификация, понятие мощности, выбор критерия). Критерий Макнамары (лекция 3 18 октября).
Используется в дихотомической шкале.
Пример (задача с профориентацией):
-В ячейку А заносится число, равное количеству участников, которые и до и после профориентации дали ответ +
-Если В=С, то используют критерий х2 (хи квадрат)
-Работа по Макнамаре начинается с нахождения суммы чисел в В и С.
Способы:
-1-й способ:
Если В + С <= 20
-найти наименьшее из В и С; m- наименьшее из В или С
-обозначит n; n = В+С
-Исп. Таблицу 6, для поиска критических значений
-Критические величины фиксированы:
0,025 при p <= 0,05
0,005 при р <= 0,01
-Построить ось значимости
-Сформулировать решение
-2-й способ:
Если В + С > 20
-Расчёт по формуле: Мэ=(В-С)2/В+С (см. лекцию)
-Ищем критические значения; величины фиксированы (?)
3,841 при р <= 0,05
6,635 при р <= 0,01
-Сформулировать решение
-Условия применения М Макнамары:
1) Шкала: дихотомическая
2) Выборка: связная
3) Если В + С <= 20, то используем 1й способ; Если В + С > 20, то – 2й