Распределение средних величин результатов психологического отбора по 9-балльной шкале летных способностей и ранговым порядкам при освоении учебного (учебно-боевого) самолета

В большинстве случаев, когда распределение вариант в изучаемых совокупностях достаточно близко к нормальному виду, для сравнения средних значений применяется критерий Стьюдента (t), являющийся величиной безразмерной.

Уровень значимости различий Р между сравниваемыми средними находится по t в специальной таблице. t зависит от числа степеней свободы (К) или объема выборки (N) и величины t. В практике статистической обработки результатов исследований принято использовать три уровня значимости: Р₁ = 95%, Р₂ = 99%, Р₃ = 99,9%. Величина уровня значимости устанавливается самим исследователем в зависимости от степени точности, с какой проводится исследование, и ответственности выводов, вытекающих из него. Обычно уровень значимости различий между сравниваемыми параметрами, равный 95%, считается достаточно надежным. Однако в тех случаях, когда на основании проведенных исследований делаются широкие обобщения и выводы особенно строгие, принимаются (99%) и 99,9%-ные уровни. Например, когда исследователь приходит к выводу о необходимости включения новой методики в комплекс имеющихся тестов или о нецелесообразности приема для обучения определенной категории кандидатов в связи с высоким процентом отчислений и большими денежными затратами на их подготовку, то уровень значимости, конечно, должен быть очень высоким.

В случаях, когда необходимо проверить гипотезу при небольшой выборке и отсутствии нормального распределения, проверка значимости различий между сравниваемыми параметрами может быть осуществлена с помощью критериев, не требующих трудоемкого вычисления каких-либо статистических параметров, то есть непараметрических критериев различия. Кроме того, они весьма удобны для анализа таких исследований, где сравниваемые показатели выражаются не в конкретных (абсолютных) мерах измерения (количество полетов, время и т. п.), а шкалами порядка, баллами или рангами по изучаемому признаку.

Учитывая, что все методики и интегральный показатель психологического отбора, а также основные критерии успешности профессионального (летного) обучения выражаются именно в баллах и рангах, использование непараметрических критериев должно найти широкое применение.

Применяя непараметрические критерии различий, необходимо вначале использовать менее мощные (критерий Вил-коксона и критерий Розенбаума), но и менее трудоемкие, а при получении сомнительных результатов применить более мощные (критерии Ван дер Вардена, Колмогорова–Смирнова).

Для определения различий при помощи критерия Вилкоксона [141] следует расположить все данные в один упорядоченный ряд и проставить их ранги (R). Например, необходимо сравнить результаты психологического отбора по методике «Шкалы» у лучших (х) и худших (у) по летной подготовке на учебном самолете – соответственно 9 и 9 курсантов.

Располагаем баллы лучших и худших в упорядоченные ряды:

Далее, упорядоченные ряды необходимо проранжировать и подсчитать сумму рангов для каждого из рядов:

После подсчета находим в специальной таблице на пересечении N_x и N_y критическое значение Т, которое сравнивается с меньшей из суммы T_x и T_y, и определяется уровень достоверности различий. В случае, когда меньшая из сумм превосходит критическое значение Т, разница между сравниваемыми параметрами считается недостоверной или, наоборот, достоверной на 95%-ном или более уровне значимости.

В разбираемом случае критическое значение T для N_x = 9 и N_y, = 10 на уровне достоверности различий в 95% равно 64, а в 99% – 58. Анализируя прогностичность методики «Шкалы», можно отметить, что критическое значение Τ больше суммы Т_у (меньшая из двух); 65 больше 61,5, а это свидетельствует о достоверности различий между лучшими и худшими по летной подготовке на уровне 95% в выполнении ими данного теста.

Параметрические и непараметрические критерии можно использовать при определении достоверности различий между группами психологического отбора, интегральным баллом, баллами по отдельным методикам, с одной стороны, а с другой – различными категориями отчисленных студентов (курсантов), баллами профессиональных способностей, рангами, числом полетов, то есть практически между всеми критериями психологического отбора и успешности обучения.

Корреляционный анализ. При изучении взаимосвязи критериев психологического отбора с успешностью обучения и профессиональной деятельности можно заметить, что изменения первого признака соответствуют изменениям второго. В некоторых случаях зависимость проявляется очень сильно, однако такие однозначные или функциональные связи встречаются редко, особенно в психологических исследованиях, где числовой характеристике теста может соответствовать не одно определенное значение критерия профессиональной деятельности, а целый ряд их варьирующих значений.

В большинстве психолого-педагогических исследований связь между результатами обследования и успешностью обучения довольно часто и сильно нарушается различными привходящими факторами, поэтому она не всегда может быть четко установлена. В таких случаях зависимость между изучаемыми критериями носит характер, при котором каждому значению одной из переменных соответствует не какое-то конкретное значение, а определенная групповая средняя другой переменной.

Такая связь называется корреляционной (корреляция), а математический анализ связей, существующий между ними, составляет содержание корреляционного анализа.

В задачи корреляционного анализа при определении прогностической валидности методик входит измерение тесноты или степени сопряженности между варьирующими признаками, ее направления и формы, а также последующая оценка достоверности полученных показателей связи.

Корреляционную связь между изучаемыми признаками можно обнаружить с помощью ряда показателей. Решению вопроса о выборе наиболее адекватного метода помогает предварительное расположение в определенном порядке двух сопряженных рядов, позволяющее судить о наличии или отсутствии связи между ними. Более информативным является составление корреляционных матриц и графиков регрессии, дающих наглядное представление о форме и направлении корреляции, а также ее динамике.

При выборе того или иного показателя необходимо учесть, по каким признакам проводится корреляционный анализ (качественным или количественным), форму корреляционной зависимости (линейная или нелинейная) и возможность группирования изучаемых величин в вариационные ряды. Следует помнить, что корреляционный анализ служит инструментом только количественного выражения связей между варьирующими признаками и позволяет оценить достоверность корреляции. Поэтому, несмотря на большую ценность этого метода, его не следует переоценивать, а тем более подменять им профессиональный и психолого-педагогический анализ факторов.

При изучении связи между критериями психологического отбора и успешностью летного обучения целесообразно построение «корреляционной решетки» (табл. 6).

Частота вариант сопряженных видов – Р_xy занимая в таблице определенное положение, позволяет судить о наличии и направлении и частично о тесноте связи между баллами психологического отбора и баллами успешности летного обучения (варьирующими признаками) – х и у.

Таблица 6