- •В 2-х томах
- •Удк 159.9
- •Редакция литературы по биологии
- •Часть 4. Я, другие и «иные»
- •Введение
- •Глава 10. Развитие «я» Введение
- •Различные аспекты развития Этапы жизни
- •1. Пренатальный период
- •2. Детство
- •3. Отрочество
- •4. Зрелость
- •Неравномерность роста
- •Развитие нервной системы
- •Физическое развитие
- •Неонатальный период
- •Детство
- •Отрочество
- •Зрелый возраст
- •Половое развитие
- •Половая функция и размножение
- •Половое поведение и развитие
- •Когнитивное развитие
- •Этапы умственного развития ребенка и подростка
- •Умственные способности взрослого человека
- •Нравственное развитие
- •Моральное суждение в детском возрасте
- •Развитие нравственного сознания
- •Развитие личности
- •Описательные подходы
- •Бихевиористский подход
- •Когнитивный подход
- •Психодинамические подходы
- •Гуманистический подход
- •Социальное развитие
- •Этапы социализации
- •Жизненные кризисы
- •Приближение к смерти
- •Ступени смерти
- •Документ 10.1. Сексуальные фантазии: извращение или психологическое «афродизирующее средство»?
- •Документ 10.2. Детское мышление
- •Документ 10.3. Перед лицом нравственной дилеммы
- •Документ 10.4. Можно ли оценить личность?
- •Документ 10.5. Кто такие были Эдип и Электра?
- •Материал для самопроверки
- •Выбрать правильный ответ
- •Литература
- •Глава 11. Человек и другие люди Введение
- •Жизнь в обществе
- •Территория и индивидуальный участок
- •Факторы окружающей среды
- •Власть и подчинение
- •Конформизм
- •Влияние меньшинства
- •Альтруизм и апатия
- •Взаимодействие и коммуникация
- •Межличностное влечение
- •Коммуникация
- •Социальное восприятие
- •Впечатления
- •Каузальная атрибуция
- •Стереотипы
- •Установки
- •Составляющие установок
- •Выработка установок
- •Изменение установок
- •Предубеждения
- •Документ 11.1. «Внутренняя галактика»
- •Документ 11.2. Чем многолюднее, тем безответственнее
- •Документ 11.3. Шум и успеваемость в школе
- •Документ 11.4. Доминирование, власть и лидерство
- •Доминантное поведение
- •Документ 11.5. Приказы и жизнь других людей
- •Документ 11.6. Конформизм и преобразование действительности
- •Документ 11.7. Влияние меньшинств и социальные сдвиги
- •Документ 11.8. Безмолвные свидетели и снисходительные жертвы
- •Документ 11.9. Межличностное влечение зависит и от обоняния
- •Документ 11.10. Похвала и критика
- •Документ 11.11. Парадоксальная коммуникация, двойное принуждение и шизофрения
- •Документ 11.12. Любовь и истолкование улыбки
- •Материал для самопроверки
- •Литература
- •Глава 12. «Иные» Введение
- •Тревога и стресс
- •Что такое аномальное поведение?
- •Некоторые подходы к пониманию аномального поведения Демонология
- •Медицинский подход
- •Психоаналитический подход
- •Бихевиористский подход
- •Когнитивный подход
- •Гуманистический подход
- •Социо-культурный подход
- •Классификация психических расстройств
- •Расстройства, свойственные детскому и подростковому возрасту
- •Расстройства органического происхождения
- •Расстройства, связанные со старением
- •Функциональные расстройства
- •Расстройства личности
- •«Приклеивание ярлыков» и его последствия
- •Лечение
- •Психиатрия и медицинский подход к лечению психических расстройств
- •Психотерапия
- •Поведенческая терапия (бихевиористский подход)
- •Альтернативные ресурсы и групповая терапия
- •Документ 12.1. Уравновешенный человек и «норма»
- •Документ 12.2. Жизнь и механизмы психологической защиты
- •Документ 12.3. Психические расстройства в детстве и отрочестве
- •Документ 12.4. Путешествие через психическое страдание
- •Документ 12.5. Здравый рассудок среди безумия
- •Документ 12.6. Антипсихиатрия и психиатрия: право на безумие или право на лечение?
- •Документ 12.7. Не сводится ли весь секрет терапии к эффекту плацебо?
- •Документ 12.8. Пример фрейдистской интерпретации
- •Документ 12.9. От одной формы терапии к другой...
- •Материал для самопроверки
- •Литература
- •Приложение а. Биологические основы поведения Наследственность и размножение
- •Генетические основы развития
- •Близнецы
- •Физиология поведения Организация нервной системы
- •Рецепторы
- •Дополнение а.1. Звук и свет
- •Эффекторы
- •Периферическая нервная система
- •Дополнение а.2. Три «мозга» и эволюция нервной системы
- •Центральная нервная система
- •Кора большого мозга
- •Дополнение а.3. Расщепленный мозг
- •Структура и функции нейрона
- •Дополнение а.4. Нервная активность и сканер
- •Литература
- •Приложение б. Статистика и обработка данных Введение
- •Дополнение б.1. Некоторые основные понятия Популяция и выборка*
- •Дополнение б. 2. Влияние потребления марихуаны на глазодвигательную координацию и время реакции (гипотетический эксперимент)
- •Описательная статистика
- •Группировка данных
- •После воздействия
- •Опытная группа
- •После воздействия
- •10 11 12 13 14 14 15 15 15 15 17 17 19 20 21,
- •7 8 9 11 12 13 14 16,
- •После воздействия
- •3 5 6 9 11 14,
- •Расчет стандартного отклонения* для фона контрольной группы
- •Индуктивная статистика
- •Проверка гипотез
- •Дополнение б. 3. Уровни достоверности (значимости)
- •Метод Стьюдента (f-тест)
- •Дополнение б.4. Степени свободы
- •Непараметрические методы
- •Эмпирические частоты (э)
- •Корреляционный анализ
- •Коэффициент корреляции
- •I. Описательная статистика
- •II. Индуктивная статистика
- •III. Корреляционный анализ
- •Результаты вычислений, которые предложено было сделать читателям
- •Дополнение б.5. Таблицы
- •Литература
- •Словарь терминов
- •Содержание
- •Часть 4. Я, другие и «иные» 2
- •Глава 10. Развитие «я» 3
- •Глава 11. Человек и другие люди 46
- •Глава 12. «Иные» 81
Дополнение б.4. Степени свободы
Для того чтобы свести к минимуму ошибки, в таблицах критических значений статистических критериев в общем количестве данных не учитывают те, которые можно вывести методом дедукции. Оставшиеся данные составляют так называемое число степеней свободы, т. е. то число данных из выборки, значения которых могут быть случайными.
Так, если сумма трех данных равна 8, то первые два из них могут принимать любые значения, но если они определены, то третье значение становится автоматически известным. Если, например, значение первого данного равно 3, а второго-1, то третье может быть равным только 4. Таким образом, в такой выборке имеются только две степени свободы. В общем случае для выборки в п данных существует п -1 степень свободы.
Если у нас имеются две независимые выборки, то число степеней свободы для первой из них составляет n1 –1 , a для второй - п2-1. А поскольку при определении достоверности разницы между ними опираются на анализ каждой выборки, число степеней свободы, по которому нужно будет находить критерий t в таблице, будет составлять (п1+п2) -2.
Если же речь идет о двух зависимых выборках, то в основе расчета лежит вычисление суммы разностей, полученных для каждой пары результатов (т.е., например, разностей между результатами до и после воздействия на одного и того же испытуемого). Поскольку одну (любую) из этих разностей можно вычислить, зная остальные разности и их сумму, число степеней свободы для определения критерия t будет равно п - 1.
Метод Стьюдента для зависимых выборок
К зависимым выборкам относятся, например, результаты одной и той же группы испытуемых до и после воздействия независимой переменной. В нашем случае с помощью статистических методов для зависимых выборок можно проверить гипотезу о достоверности разницы между фоновым уровнем и уровнем после воздействия отдельно для опытной и для контрольной группы.
Для определения достоверности разницы средних в случае зависимых выборок применяется следующая формула:
где d - разность между результатами в каждой паре;
d- сумма этих частных разностей;
d2 - сумма квадратов частных разностей.
Полученные результаты сверяют с таблицей t, отыскивая в ней значения, соответствующие п-1 степени свободы; n - это в данном случае число пар данных (см. дополнение Б.З).
Перед тем как использовать формулу, необходимо вычислить для каждой группы частные разности между результатами во всех парах, квадрат каждой из этих разностей, сумму этих разностей и сумму их квадратов *.
* Все эти расчеты необходимо сделать в чисто учебных целях. Сегодня существуют более быстрые методы, при которых основная работа сводится к вводу данных в программируемый микрокалькулятор или в компьютер, который автоматически выдает результат. Приведенная здесь таблица помогает понять все расчеты, которые осуществляются такими машинами.
Необходимо произвести следующие операции:
Контрольная группа. Сравнение результатов для фона и после воздействия
Величина t = 0,39 ниже той, которая необходима для уровня значимости 0,05 при 14 степенях свободы. Иными словами, порог вероятности для такого t выше 0,05. Таким образом, нулевая гипотеза не может быть отвергнута, и разница между выборками недостоверна. В сокращенном виде это записывается следующим образом:
t = 0,39; = 14; Р > 0,05; недостоверно.
Теперь попробуйте самостоятельно применить метод Стьюдента для зависимых выборок к обоим распределениям опытной группы с учетом того, что вычисление частных разностей для пар дало следующие результаты:
d= -59 и d2 = 349;
Значение t....., чем то, которое соответствует уровню значимости 0,05 для.....степеней свободы. Значит, нулевая гипотеза....., а различие между выборками.....
Запишите это в сокращенном виде.
Дисперсионный анализ (тест F Снедекора)
Метод Снедекора - это параметрический тест, используемый в тех случаях, когда имеются три или большее число выборок. Сущность этого метода заключается в том, чтобы определить, является ли разброс средних для различных выборок относительно общей средней для всей совокупности данных достоверно отличным от разброса данных относительно средней в пределах каждой выборки. Если все выборки принадлежат одной и той же популяции, то разброс между ними должен быть не больше, чем разброс данных внутри их самих.
В методе Снедекора в качестве показателя разброса используют вариансу (дисперсию). Поэтому анализ сводится к тому, чтобы сравнить вариансу распределений между выборками с вариансами в пределах каждой выборки, или:
t =.....; =.....; Р.....( < , =, > ?) 0,05; различие.....
где -варианса средних каждой выборки относительно общей средней;
-варианса данных внутри каждой выборки. Если различие между выборками недостоверно, то результат должен быть близок к 1. Чем больше будет F по сравнению с 1, тем более достоверно различие.
Таким образом, дисперсионный анализ показывает, принадлежат ли выборки к одной популяции, но с его помощью нельзя выделить те выборки, которые отличаются от других. Для того чтобы определить те пары выборок, разница между которыми достоверна, следует после дисперсионного анализа применить метод Шеффе. Поскольку, однако, этот весьма ценный метод требует достаточно больших вычислений, а к нашему гипотетическому эксперименту он неприменим, мы рекомендуем читателю для ознакомления с ним обратиться к какому-либо специальному пособию по статистике.