WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 12 |

3) Для работы с материалом, собранным по упорядоченной шкале, можно использовать, помимо модальных показателей (Мо), поиск средней тенденции с помощью медианы (Ме), найти среднее арифметической (М) и сделать оценку разброса данных с помощью дисперсии (D) и стандартного отклонения ().

4) Наиболее сильный показатель для таких шкал – корреляция рангов по Спирмену или по Кендаллу. Ранговые корреляции указывают на наличие или отсутствие функциональных связей в двух рядах признаков, измеренных упорядоченными шкалами.

Интервальная шкала – это шкала, классифицирующая по принципу «больше на определенное количество единиц – меньше на определенное количество единиц». Каждое из возможных значений признака отстоит от другого на равном расстоянии.

Шкала интервалов представляет собой полностью упорядоченный ряд с измеренными интервалами между пунктами, причем отсчет начинается с произвольно от выбранной величины (нет абсолютного нуля).

Операции с числами в интервальной метрической шкале богаче. Чем в номинальных шкалах.

1) Точка отсчета на шкале выбирается произвольно.

2) Все методы описательной статистики.

3) Возможности корреляционного и регрессионного анализа. Можно использовать коэффициент парной корреляции Пирсона и коэффициенты множественной корреляции, что может предсказать изменения в одной переменной в зависимости от изменений в другой или в целом ряде переменных.

Шкала равных отношений – это шкала, классифицирующая объекты или субъектов пропорционально степени выраженности измеряемого свойства. В шкалах отношений классы обозначаются числами, которые пропорциональны друг другу: 2 так относится к 4, как 4 к 8. Это предполагает наличие абсолютной нулевой точки отсчета. Считается, что в психологии примерами шкал равных отношений являются шкалы порогов абсолютной чувствительности (Стивенс С., 1960; Гайда В.К., Захаров В.П., 1982). Возможности человеческой психики столь велики, что трудно представить себе абсолютный нуль в какой-либо измеряемой психологической переменной. Абсолютная глупость и абсолютная честность – понятия скорее житейской психологии.

Возможны преобразования из одной шкалы в другую. Результаты, полученные по шкале интервалов, могут быть преобразованы в ранги или переведены в номинативную шкалу.

Рассмотрим, например, первичные результаты шести испытуемых по шкале экстраверсииинтроверсии теста Айзенка (табл. 1).

Первый столбец – имена испытуемых, второй столбец – балл за выраженность качества (реализована шкала интервалов), третий столбец – в соответствии с исходным баллом испытуемым приписаны ранги (первый ранг получает испытуемый, имеющий наименьший балл, второй ранг – испытуемый, имеющий следующий по величине балл, и т.д.), четвертый столбец – в соответствии с исходными баллами испытуемые распределены на два класса: интроверты (И) – баллы от 0 до 12, экстраверты (Э) – от 13 до 24. Отметим, что каждый раз при переходе от одной шкалы к другой теряется часть информации об испытуемых. Так, при ранжировании оказываются следующими друг за другом испытуемые Д. и Е. имеющие различие первичных оценок в один балл, и испытуемые Б. и Г., имеющие различие первичных оценок в шесть баллов. При распределении испытуемых по классам в один класс попадают сильно различающиеся по первичным оценкам испытуемые.

Мы рассмотрели различные приемы перевода качественных психологических признаков в количественные выражения. Следует отметить, что при описании психологических явлений необходимо всегда отдавать себе отчет в том, какая именно шкала используется, поскольку каждый способ обработки экспериментальных данных рассчитан на определенный тип шкал.

Применение математических методов к неадекватным данным приводит к странным, а часто и ложным результатам. Квантификация сложных и далеко не однозначных психологических характеристик накладывает немало ограничений на математические операции с их измерениями.

Математик работает с простыми числами, психолог обязан помнить, что в действительности скрывается за величинами, которыми он оперирует.

1) Первое ограничение – соразмерность количественных показателей, фиксированных разными шкалами в рамках одного исследования. Более сильная шкала отличается от слабой тем, что допускает более широкий диапазон математических операций с числами. Все, что допустимо для слабой шкалы допустимо и для более сильной, но не наоборот. Поэтому, смешение в анализе мерительных эталонов разного типа приводит к тому, что не используются возможности сильных шкал.

2) Второе ограничение связано с формой распределения величины фиксированных описанными выше шкалами, которое предполагается нормальным. Для нормального распределения оценки меры рассеяния совпадают: Мо=Ме=М, в скошенном хвосты распределения не влияют на среднюю (М).

Таким образом необходимо внимательно изучать форму распределения с точки зрения его отклонения от нормального.

1.3. Генеральная совокупность и выборка В математической статистике выделяют два фундаментальных понятия: генеральная совокупность и выборка.

Совокупностью – называется практически счетное множество некоторых объектов или элементов, интересующих исследователя;

Свойством совокупности называется реальное или воображаемое качество, присущее некоторым всем ее элементам. Свойство может быть случайным или неслучайным.

Параметром совокупности называется свойство, которое можно квантифицировать в виде константы или переменной величины.

Простая совокупность характеризуется:

• отдельным свойством (например: все студенты России);

• отдельным параметром в виде константы или переменной (Все студенты женского пола);

• системой непересекающихся (несовместных) свойств, к примеру: Все учителя и ученики школ г. Владивостока.

Сложная совокупность характеризуется:

• системой, хотя бы частично пересекающихся свойств (Студенты психологического и математических факультетов ДВГУ, окончивших школу с золотой медалью);

• системой параметров независимых и зависимых в совокупности; при комплексном исследовании личности.

Гомогенной или однородной называется совокупность, все характеристики которой присущи каждому ее элементу;

Гетерогенной или неоднородной называется совокупность, характеристики которой сосредоточены в отдельных подмножествах элементов.

Важным параметром является объем совокупности – количество образующих ее элементов. Величина объема зависит от того, как определена сама совокупность, и какие вопросы нас конкретно интересуют. Допустим нас интересует эмоциональное состояние студента 1-го курса в период сдачи конкретного экзамена в сессию. Тогда генеральная совокупность исчерпывается в течении получаса. Если нас интересует эмоциональное состояние всех студентов 1-го курса, то совокупность будет гораздо больше, и еще больше, если взять эмоциональное состояние всех студентов 1-го курса данного вуза и т.д. Понятно, что совокупности большого объема можно исследовать только выборочным путем.

Выборкой называется некоторая часть генеральной совокупности, то, что непосредственно изучается.

Выборки классифицируются по репрезентативности, объему, способу отбора и схеме испытаний.

Репрезентативная – выборка адекватно отображающая генеральную совокупность в качественном и количественном отношениях. Выборка должна адекватно отображать генеральную совокупность, иначе результаты не совпадут с целями исследования.

Репрезентативность зависит от объема, чем больше объем, тем выборка репрезентативней.

По способу отбора.

Случайная – если элементы отбираются случайным образом. Так как большинство методов математической статистики основывается на понятии случайной выборки, то естественно выборка должна быть случайной.

Неслучайная выборка:

• механический отбор, когда вся совокупность делится на столько частей, сколько единиц планируется в выборке и затем из каждой части отбирается один элемент;

• типический отбор – совокупность делится на гомогенные части, и из каждой осуществляется случайная выборка;

• серийный отбор – совокупность делят на большое число разновеликих серий, затем делают выборку одной какой-либо серии;

• комбинированный отбор – сочетаются рассматриваемые виды отбора, на разных этапах.

По схеме испытаний – выборки могут быть независимые и зависимые.

По объему выборки делят на малые и большие. К малым относят выборки, в которых число элементов n 30. Понятие большой выборки не определено, но большой считается выборка в которой число элементов > 200 и средняя выборка удовлетворяет условию 30 n 200. Это деление условно.

Малые выборки используются при статистическом контроле известных свойств уже изученных совокупностей.

Большие выборки используются для установки неизвестных свойств и параметров совокупности.

1.4. Статистические гипотезы Основной задачей статистической проверки гипотез в психологических исследованиях является репрезентативное выборочное описание свойств генеральных совокупностей. Для описания значительных по объему совокупностей психических свойств, состояний, процессов требуется накопление огромного выборочного материала или проведение исследований в национальном масштабе. Поэтому задача репрезентативного описания сводится к задаче проверки однородности выборочных описаний, полученных в разных исследованиях, и к объединению однородных данных.

Для проверки однородности, необходимы:

а) однообразность статистических описаний одних и тех же психических явлений разными авторами;

б) указание на величину объектов выборок, из которых вычислялись статистические оценки параметров и функций.

Начало любого исследования – это постановка проблемы. Самые простые, наивные вопросы являются прототипами проблемы. В неизменных условиях, к которым приспосабливается человек, мир для него беспроблемен. И лишь изменчивость мира и духовная активность людей порождают проблемы.

В отличие от житейской, научная проблема формулируется в терминах определенной научной отрасли. Она должна быть операционализированной.

Являются ли различия в агрессивности, личностном свойстве людей, генетически детерминированным признаком или зависят от влияний семейного воспитания – это проблема, которая сформулирована в терминах психологии развития и может быть решена определенными средствами.

Постановка проблемы влечет за собой формулировку гипотезы. Гипотеза – это научное предположение, вытекающее из теории, которое еще не подтверждено и не опровергнуто. Научная гипотеза должна удовлетворять:

• принципам фальсифицируемости – быть опровергаемой в эксперименте; принцип фальсифицируемости абсолютен, так как опровержение теории всегда окончательно, • принципам верифицируемости – быть подтверждаемой в эксперименте, этот принцип относителен, так как всегда есть вероятность опровержения гипотезы в следующем исследовании.

Различают научные и статистические гипотезы. Научные гипотезы формулируются как предполагаемое решение проблемы. Статистическая гипотеза – утверждение в отношении неизвестного параметра, сформулированное на языке математической статистики. Любая научная гипотеза требует перевода на язык статистики. После проведения конкретного эксперимента проверяются многочисленные статистические гипотезы, поскольку в каждом психологическом исследовании регистрируется не один, а множество поведенческих параметров. Каждый параметр характеризуется несколькими статистическими мерами: центральной тенденции, изменчивости, распределения. Можно вычислить меры связи параметров и оценить значимость этих связей.

Научные гипотезы. Экспериментальная гипотеза служит для организации эксперимента, а статистическая – для организации процедуры сравнения регистрируемых параметров.

Статистическая гипотеза необходима на этапе математической интерпретации данных эмпирических исследований. Большое количество статистических гипотез необходимо для подтверждения или опровержения основной – экспериментальной гипотезы. Экспериментальная гипотеза – первична, статистическая – вторична.

Процесс выдвижения и опровержения гипотез можно считать основным и наиболее творческим этапом деятельности исследователя. Установлено, что количество и качество гипотез определяется общей креативностью (общей творческой способностью) исследователя – «генератора идей».

Гипотеза может отвергаться, но никогда не может быть окончательно принятой. Любая гипотеза открыта для последующей проверки.

Формулирование гипотез систематизирует предположения исследователя и представляет их в четком и лаконичном виде.

Статистические гипотезы. В обычном языке слово «гипотеза» означает предположение.

В том же смысле оно употребляется в научном языке, используясь в основном для предположений, вызывающих сомнение. В математической статистике термин «гипотеза» означает предположение, которое не только вызывает сомнения, но и которое мы собираемся в данный момент проверить.

При построении статистической модели приходиться делать много различных допущений и предположений, и далеко не все из них мы собираемся или можем проверить.

Статистическая проверка гипотезы состоит в выяснении того, насколько совместима эта гипотеза с имеющимся результатом случайного выбора.

Определение. Статистическая гипотеза – это предположение о распределении вероятностей, которое мы хотим проверить по имеющимся данным. Гипотезы различают простые и сложные:

• простая гипотеза полностью задает распределение вероятностей;

• сложная гипотеза указывает не одно распределение, а некоторое множество распределений.

Обычно это множество распределений, обладающих определенным свойством.

Статистические гипотезы подразделяются на нулевые и альтернативные.

Бываю задачи, когда мы хотим доказать незначимость различий, то есть подтвердить нулевую гипотезу. Например, если нам нужно убедиться, что разные испытуемые получают хотя и различные, но уравновешенные по трудности задания, или что экспериментальная и контрольная выборки не различаются между собой по каким-то значимым характеристикам.

Чаще всего требуется доказать значимость различий, ибо они более информативны для нас в поиске нового.

Проверка гипотез осуществляется с помощью критериев статистической оценки различий.

1.5. Статистические критерии Статистический критерий – это решающее правило, обеспечивающее надежное поведение, то есть принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью (Суходольский Г.В.). Статистические критерии обозначают также метод расчета определенного числа и само это число.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 12 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.