Однофакторный дисперсионный анализ
Задание для самостоятельной лабораторной работы по темам «Корреляционный анализ» и «Многомерные методы анализа данных» (третий рубежный срез по предмету «Математические основы психологии») Задание выполняется индивидуально 1. Оценить, используя шкалу рангов все темы дисциплины «Математические основы психологии» по заданным критериям: – сложность теории – первый ранг присвоить наиболее сложной теме в плане освоения теории, следующий – наиболее сложной из оставшихся и т.д.; – сложность задач – первый ранг присвоить теме, по которой было труднее всего разобраться с решением задач и т.д.; – понятность – первый ранг присвоить теме, которую удалось лучше всего понять и т.д.; – интерес – первый ранг присвоить теме, которая была наиболее интересна и т.д.; – трудоемкость – первый ранг присвоить теме, на изучение которой было затрачено больше всего времени и т.д.; – связь со школьным курсом – первый ранг присвоить теме, для изучения которой больше всего были важны знания школьного курса математики; – значимость для профессии – первый ранг присвоить теме, которая представляется (на данный момент) наиболее важной для применения в будущей профессии (включая обучение на старших курсах, выполнение курсовых и дипломной работ). В оценках необходимо отразить собственное мнение студента, работу выполнить самостоятельно. Оценки занести в таблицу, образец которой приведен ниже. Дополнительные переменные: Доступность литературы по данной теме, наличие достаточного количества методических разработок по данной теме.
2. Выбрать одну из шкал и оценить корреляцию этой шкалы со всеми остальными, используя коэффициент ранговой корреляции Спирмена (все расчеты производить без использования программы SPSS). Проинтерпретировать все полученные коэффициенты корреляции по силе, направлению, значимости.
3. Используя программу SPSS, выполнить факторный анализ исходных данных, проинтерпретировать полученные результаты. 4. Используя программу SPSS, выполнить кластерный анализ исходных данных, проинтерпретировать полученные результаты. Задание для самостоятельной лабораторной работы по теме дисперсионный анализ Описание задания В качестве исходных данных для выполнения работы по этой теме предлагаются данные – результаты тестирования трех групп испытуемых до и после экспериментального воздействия. Все шкалы можно считать интервальными, так как данные получены с помощью теста, проходившего необходимую психометрическую проверку. Данные приведены в файле описательная_статистика.xls.
Каждый студент выполняет работу по данным двух тестирований по одной шкале (scN_1 и scN_2, где N – номер студента в списке – см. файл с данными рейтинга по дисциплине, 1, 2 – результаты первого и второго тестирования). Задание 1. Применение методов однофакторного дисперсионного анализа 1.1. Определить значимость влияния фактора принадлежности испытуемого группе на результаты каждого из двух тестирований с помощью методов однофакторного дисперсионного анализа. 1.2. Определить значимость влияния фактора принадлежности испытуемого группе на результаты каждого из двух тестирований с помощью непараметрических критериев для нескольких независимых выборок. Сравнить результаты применения методов дисперсионного анализа и непараметрических аналогов между собой. Задание 2. Применение методов многофакторного дисперсионного анализа для независимых выборок Преобразовать данные таким образом, чтобы оба тестирования были представлены в одной переменной, а номер тестирования – новой переменной (сохранив переменную, описывающую принадлежность испытуемого к группе). К полученным данным применить методы многофакторного дисперсионного анализа для независимых выборок, определить значимость влияния на результат тестирования каждого из двух факторов – принадлежность к группе и порядок тестирования, а также влияние взаимодействия факторов.
Форма представления отчета и требования к нему Все расчеты выполняются в программе SPSS. Помимо расчетов необходимо представить отчет с описанием и интерпретацией результатов. Отчет представляется в письменном виде (рукописном или электронном). Результаты расчетов в программе SPSS могут быть представлены в файле отчета в формате программы или скопированы непосредственно в итоговый файл с отчетом студента по работе. При возникновении сложностей в расчетах или интерпретации их результатов, следует отдельно указать это в отчете. Максимальная оценка задания по рейтинговой системе: 5 баллов. Оценка может быть снижена при частичном (частично неправильном) выполнении каждого задания.
Рекомендации по выполнению заданий Описание метода и компьютерных процедур обработки:
– Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие. СПб.: Речь, 2004. Глава 13. – Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб., 1996. Глава 8, раздел 2.4 (непараметрический аналог однофакторного дисперсионного анализа – критерий H Крускала-Уоллиса). – Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.: ЛГУ, 1972. Глава 6. Расчеты в программе SPSS Однофакторный дисперсионный анализ Меню Analyze à Compare Means à One-Way ANOVA.... Окно диалога: Dependent List – зависимые переменные. Задается перечень результирующих переменных. Factor – задается переменная-фактор (влияющая). Через кнопку Options можно задать дополнительные параметры выполнения расчетов. Рекомендуется выбрать (отметить «галочками») следующие параметры: Descriptive – включение в отчет описательных статистик; Homogeneity of variance test – проверка однородности дисперсии. Проверка необходима для того, чтобы удостовериться в корректности применения методов дисперсионного анализа – дисперсия данных внутри ячеек дисперсионного комплекса не должна значимо различаться. Mean plot – диаграмма средних, включение в отчет диаграммы, на которой показаны средние значения для ячеек дисперсионного комплекса. Другие параметры следует использовать после более тщательного знакомства с методом на основе рекомендованных источников. Интерпретация результатов расчета однофакторного дисперсионного анализа. Разделы, включаемые в файл отчета: Descriptives – описательные статистики. Могут быть получены множеством других способов, вместе с окончательными результатами применения дисперсионного анализа необходимы для их содержательной интерпретации. Test of Homogeneity of Variances – результаты проверки однородности дисперсии. Если различия (уровень значимости – столбец Sig.) не значимы, применение метода является корректным. ANOVA – результаты расчетов дисперсионного анализа. Sum of Squares – суммы квадратов (отклонений): межгрупповые (Between Groups – определяют факторную дисперсию); внутри групповые (Within Groups – определяют случайную дисперсию) и общие (Total).
df – число степеней свободы для тех же составляющих дисперсии. Mean Square – средние квадраты для тех же составляющих дисперсии. F – значение F критерия Фишера для сравнения дисперсий. Sig – уровень значимости для превышения факторной дисперсии по сравнению со случайной – окончательный итог применения метода, на основании которого делается вывод о значимости влияния фактора на результирующую переменную.
Воспользуйтесь поиском по сайту: ![]() ©2015 - 2025 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...
|