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.

 

	сложность теории	сложность задач	понятность	интерес	трудоемкость	связь со школьным курсом	значимость для профессии
1. Психология и математика
2. Элементы теории множеств и математической логики
3. Отношения и операции на множествах
4. Шкалы и измерения
5. Измерительные процедуры и шкалы в психологии
6. Распределение признака
7. Параметры распределения
8. Случайность и вероятность
9. Статистические гипотезы и критерии
10. Методы статистического анализа данных
11. Корреляционный анализ
12. Многомерные методы анализа данных: факторный анализ

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.
5 баллов

3. Используя программу SPSS, выполнить факторный анализ исходных данных, проинтерпретировать полученные результаты.
5 баллов

4. Используя программу SPSS, выполнить кластерный анализ исходных данных, проинтерпретировать полученные результаты.
5 баллов

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.

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: