Гипотезы к задаче
Н0: Интенсивность сдвигов в сторону увеличения уровня коммуникабельности не превышает интенсивности сдвигов в сторону его уменьшения.
Н1: Интенсивность сдвигов в сторону увеличения уровня коммуникабельности превышает интенсивность сдвигов в сторону его уменьшения.
Сумма рангов нетипичных сдвигов:
Tэмп=1+2,5=3,5.
По таблице определяем критические значения Tдляn=7 (8 наблюдений уменьшаются до 7 за счет исключения показателей с нулевым сдвигом):
.
Построим «ось значимости», простирающуюся в данном случае влево, т.е. слева расположена «зона значимости», а справа «зона незначимости»:
Ответ
Tэмп=3,5, принимается гипотеза H0. Интенсивность сдвигов в сторону увеличения уровня коммуникабельности не превышает интенсивности сдвигов в сторону его уменьшения. Таким образом, сдвиг в сторону увеличения коммуникативного навыка после проведения тренинга является случайным.
? ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ
Дайте определение сдвигу.
Дайте характеристики следующим видам сдвигов: временные, лонгитюдинальные, ситуационные, умозрительные, структурные, сдвиги под влиянием.
Охарактеризуйте понятия «уравновешенные группы» и «параллельные формы теста». Для чего они используются?
С какой целью используются исследования на контрольных группах?
Группе студентов из 20 человек были предложены два параллельных психологических теста. На первый тест студенты отвечали утром, на второй вечером, в конце учебного дня. Можно ли утверждать, что время выполнения теста влияет на конечный результат? Результаты тестирования занесены в таблицу:
-
№ испытуемого
Результат тестирования утром
Результат тестирования вечером
1
93
56
2
97
61
3
68
25
4
45
19
5
98
65
6
72
60
7
69
35
8
91
50
Тема 12
Выявление различий в распределении признака
12.1 Постановка задачи
Распределения могут отличаться по средним, дисперсиям, асимметрии, эксцессу и по сочетаниям этих параметров.
Анализ реально полученных в исследованиях распределений может позволить подтвердить или опровергнуть данные теоретического предположения. Например, сравнение распределения ответов на вопрос анкеты в двух группах людей может подчеркнуть различие этих групп или доказать их идентичность.
Если окажется, что распределения достоверно различаются, это может стать основой для классификации задач и типологии испытуемых.
Сравнение распределений может быть двух типов:
сравнение эмпирического распределения признака с теоретическим (например, с равномерным или нормальным);
сравнение эмпирических распределений признаков между собой.
Традиционные для отечественной математической статистики критерии определения расхождения или согласия распределений – это метод 2Пирсона и критерий Колмогорова-Смирнова.
Оба эти метода требуют тщательной группировки данных и довольно сложных вычислений. Кроме того, возможности этих критериев в полной мере проявляются на больших выборках. Тем не менее, они могут оказаться незаменимыми в задачах, требующих доказательства неслучайности предпочтений в выборе из нескольких альтернатив, и в задачах, требующих обнаружения точки максимального расхождения между двумя распределениями, которая затем используется для перегруппировки данных с целью применения критерия * (углового преобразования Фишера).
