Критерии различий и особенности их применения в психологических исследованиях. Алгоритм выбора критерия различий.

Одной из наиболее встречающихся статистических задач, с которыми сталкивается психолог, является задача сравнения результатов обследования какого-либо психологического признака в разных условиях измерения (например, до и после определенного воздействия) или обследования контрольной и экспериментальной групп. Также нередко возникает необходимость оценить характер изменения того или иного психологического показателя в одной или нескольких группах в разные периоды времени или выявить динамику изменения этого показателя под влиянием экспериментальных воздействий. Для решения подобных задач используется большой выбор статистических способов, называемых в наиболее общем виде критериями различий. Эти критерии позволяют оценить степень статистической достоверности различий между разнообразными показателями. Важно учитывать, что уровень достоверности различий включается в план проведения эксперимента.

Существует достаточно большое количество критериев различий. Каждый из них имеет свою специфику, различаясь между собой по основаниям (например, тип измерительной шкалы, максимальный объем выборки, количество выборок, качество выборки - зависимая и независимая).

Кроме того, критерии различаются по мощности. Мощность критерия - это способность выявлять различия или отклонять нулевую гипотезу, если она не верна.

Разнообразие критериев различий позволяет:

выбирать критерий, адекватный типу шкалы, в которой получены экспериментальные данные;

работать со связными (зависимыми) и несвязными (независимыми) выборками;

работать с неравными по объему выборками;

выбирать из критериев разные по мощности (в зависимости от целей исследования)

Все критерии различий условно подразделены на две группы: параметрические и непараметрические критерии.

Критерий различия называют параметрическим, если он основан на конкретном типе распределения генеральной совокупности (как правило, нормальном) или использует параметры этой совокупности (среднее, дисперсии и т. д.).

Критерий различия называют непараметрическим, если он не базируется на предположении о типе распределения генеральной совокупности и не использует параметры этой совокупности. Поэтому для непараметрических критериев предлагается также использовать такой термин как ``критерий, свободный от распределения''.

При нормальном распределении генеральной совокупности параметрические критерии обладают большей мощностью по сравнению с непараметрическими (способны с большей достоверностью отвергать нулевую гипотезу, если последняя не верна).

Однако, как показывает практика, подавляющее большинство данных, получаемых в психологических экспериментах, не распределены нормально, поэтому применение параметрических критериев при анализе результатов психологических исследований может привести к ошибкам в статистических выводах. В таком случае непараметрические критерии становятся более мощными, т. е. способными с большей достоверностью отвергать нулевую гипотезу.

При проверке статистических гипотез используются два понятия: нулевая гипотеза (обозначение и альтернативная гипотеза (обозначение . Принято считать, что нулевая гипотеза - это гипотеза о сходстве, а альтернативная - гипотеза о различии. Таким образом, принятие нулевой гипотезы свидетельствует об отсутствии различий, а гипотезы о наличии различий.

Рекомендации к выбору критерия различий

Прежде всего, следует определить, является ли выборка зависимой (связной) или независимой (несвязной).

Выборки называют независимыми (несвязными), если процедура эксперимента и полученные результаты измерения некоторого свойства у испытуемых одной выборки не оказывают влияние на особенности протекания этого же эксперимента и результаты измерения этого же свойства у испытуемых другой выборки.

Зависимыми (связными) называют выборки, если процедура эксперимента и полученные результаты измерения некоторого свойства, проведенные по одной выборке, оказывают влияние на другую.

Следует определить однородность - неоднородность выборки.

Однородность выборки означает, что психолог, изучая, например, подростков не может включать в исследование взрослых людей. Основаниями для формирования однородной выборки могут служить следующие характеристики: пол, возраст, уровень интеллекта, национальность, отсутствие определенных заболеваний и т. д.

Затем следует оценить объем выборки и, зная ограничения каждого критерия по объему, выбрать соответствующий критерий.

При этом целесообразнее всего начинать работу с выбора наименее трудоемкого критерия.

Если используемый критерий не выявил различия - следует применить более мощный, но одновременно и более трудоемкий критерий.

Если имеется несколько критериев, то следует выбирать те из них, которые наиболее полно используют информацию, содержащуюся в экспериментальных данных.

 

Количественные характеристики психологических явлений. Построение распределений частот данных, выявление центральных тенденций распределения и оценка разброса данных по отношению к центральной тенденции.

С помощью количественного и качественного анализов так же можно изучать личность. Количественный или вариационно-статистический, анализ заключается в вычислении коэффициентов правильного решения задач, частоты повторения наблюдаемых психических явлений. Для сравнения результатов исследований по разным количеством задач или различным количественным составом группы пользуются не абсолютными, а относительными, преимущественно процентными показателями. При количественном анализе результатов исследования зачастую используют среднее арифметическое из всех исследований того или иного психического процесса или индивидуально-психологической особенности. Для того чтобы сделать выводы о вероятности среднего арифметического, исчисляют коэффициент отклонений от него отдельных показателей. Что меньше отклонения показателей отдельных исследований от среднего арифметического, то показательнее оно является для исследований психологической особенности личности.

Качественный анализ выполняют на основе количественного анализа, но не сводятся только к нему. В качественном анализе выясняют причины высоких или низких показателей, зависимость их от возрастных и индивидуальных особенностей личности, условий жизни и обучения, отношений в коллективе, отношение к деятельности и др.

Количественный и качественный анализ данных исследования дают основание для получения психолого-педагогической характеристики личности и выводов о воспитательные мероприятия.

 

(есть в тетради)

[1] Можно вычитать значения "после" из значений "до", это никак не повлияет на расчет критерия. Но лучше во всех случаях придерживаться одной системы, чтобы не запутаться самим.

[2] *Испытуемый Л-в так и не смог правильно решить анаграмму 2. |4 Е. В. Сидоренко

[3] Для крайнего правого столбца S₁ не указываются, поскольку они равны нулю.

[4] На самом деле области применения критерия %² многообразны (см., например: Суходольский Г.В., 1972, с. 295), но в данном руководстве мы ограничиваемся только этими двумя, наиболее часто встречающимися на практике, целями.

[5] Доброхотова Т. А., Брагина Н. Н. Левши. М.: "Книга", 1994.

[6] Все приведенные эмпирические частоты на самом деле пропорциональны количе­ству благосклонных высказываний невесты о женихах в тексте пьесы.

[7] Поправка на непрерывность при ν=l предназначена для корректировки несоот­ветствия между дискретным биномиальным распределением и непрерывным рас пределением (Рунион Р., 1982, с. 39.)

[8] Социальный атом "... состоит из всех отношений между человеком и окружающими его людьми, которые в данный момент тем или иным образом с ним связаны" (Moreno J. L., 1951.)

[9] Целесообразно было бы проверить совпадение распределения ошибок в обеих выборках с распределением Пуассона. Закону Пуассона подчиняются распределе­ния редких событий, приходящихся 0, 1, 2,... раз на сотни и тысячи наблюдений. Однако в данном случае эта модель неприменима: средняя и дисперсия не равны друг другу и составляют, соответственно, 0,91 и 1,96 в первой выборке и 2,29 и 5,43 во второй выборке.

[10] Относительная частота, или частость, - это частота, отнесенная к общему коли­честву наблюдений; в данном случае это частота попадания желтого цвета на дан-позицию, отнесенная к количеству испытуемых. Например, частота попадания желтого цвета на 1-ю позицию f =24; количество испытуемых n =102; относительная а f *= f / n =0,235.

[11] Все формулы приведены для дискретных признаков, которые могут быть выра­жены целыми числами, например: порядковый номер, количество испытуемых, ко­личественный состав группы и т.п.

⇐ Предыдущая891011121314151617

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: