Рабочая учебная программа дисциплины



Сторінка6/13
Дата конвертації11.04.2016
Розмір2.54 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   13
ТЕМА «ПЛАНИРОВАНИЕ И ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ»

ПЛАН


  1. Подбор экспериментального инструментария.

  2. Выбор экспериментального плана.

  3. Отбор и распределение испытуемых по группам.

  4. Этапы проведения эксперимента.


Эксперимент – спланированное и управляемое субъектом исследование, в ходе которого экспериментатор (субъект) воздействует на изолированный объект (объекты) и регистрирует изменение его состояния. Проводится с целью проверки гипотезы о причинно-следственной связи между воздействием (независимой переменной) и изменениями состояния объекта (зависимой переменной).

  1. Подбор экспериментального инструментария

Исследователь должен выбрать экспериментальный инструмент для управления независимой переменной; регистрации зависимой переменной.

О чем идет речь?

Имеется в виду конкретная методика, аппаратура и условия психологического эксперимента.

Условия эксперимента (помещение, ситуация, время, температура и т.п.) должны уменьшать, сохранять постоянство их воздействий или исключать действие внешних переменных.

Выбранные или сконструированные методики психологического эксперимента должны быть адекватны цели, задачам исследования, валидны и надежны.



Надежность методики – качество, связанное с возможностью получать с ее помощью стабильные результаты, мало зависящие от случайного стечения обстоятельств. Проверяется повторным проведением на той же выборке после продолжительного перерыва между сериями. 1) воспроизводимость результатов исследования. 2) точность измерения.3) устойчивость результатов, получаемых с помощью определенной методики, во времени и по отношению к различным помехам. В узком тестологическом смысле – согласованность результатов тестирования одних и тех же испытуемых в разные моменты времени, при первичном и вторичном тестировании и с использованием разных по эквивалентности, по содержанию заданий.

Валидность (ценность, полезность) методики – соответствие результатов методики ее цели, предназначению. Пригодность методики измерять то свойство, для измерения которого она предназначена.

Валидность может быть разных видов:



Внешняя валидность – соответствие результатов проведения методики внешним поведенческим признакам человека, подвергаемого исследованию. Внешне наблюдаемое поведение согласуется с результатами проведенной методики.

Внутренняя валидность – соответствие показателей, получаемых при помощи данной методики, тому определению оцениваемого психологического свойства, которое использовано в самой методике.

Валидность теоретическая – соответствие результатов тестирования, проведенного с помощью данной методики, показателям тех психологических качеств, которые теоретически связаны с оцениваемым свойством. Например, методика, измеряемая уровень развития мотива достижения успехов будет теоретически валидной в том случае, если полученные показатели будут достоверно коррелировать с данными о самооценке, тревожности и уровне притязаний, теоретически связанными с мотивацией достижения успехов.

Валидность эмпирическая – соответствие результатов измерения, произведенного при помощи данной методики, опыту человека, его реальному поведению (Р.С.Немов).
Характер используемой аппаратуры определяется тем, какую методику выберет или сконструирует экспериментатор (карандаш, секундомер, медицинское оборудование и т.п.)


  1. Выбор экспериментального плана

Следующим шагом является выбор экспериментального плана. Экспериментальный план – это тактика экспериментального исследования, воплощенная в конкретной системе операций планирования эксперимента.

Основными критериями классификации планов являются:

- состав участников (индивид или группа)

- количество независимых переменных и их уровней

- виды шкал представления независимых переменных

- метод сбора экспериментальных данных

- место и условие проведения эксперимента

- особенности организации экспериментального воздействия и способа контроля.
По составу участников экспериментальные планы разделяются на планы для групп испытуемых и планы для одного испытуемого.

Преимущества экспериментальных планов с группой испытуемых: возможность обобщения результатов исследования на популяцию; возможность использования схем межгрупповых сравнений; экономия времени; применение методов статистического анализа. Недостатки данного типа экспериментальных планов: влияние индивидуальных различий между людьми на результаты эксперимента; проблема репрезентативности (соответствие свойств исследуемой выборки свойствам генеральной совокупности) экспериментальной выборки; проблема эквивалентности групп испытуемых.

Причины использования планов с одним испытуемым: анализ уникальных явлений и индивидуальных характеристик. Преимущества использования планов с одним испытуемым: отсутствие сложных статистических подсчетов, легкость в интерпретации результатов, возможность изучения уникальных случаев, привлечение одного-двух участников, широкие возможности манипуляции независимыми переменными. Недостатки: сложность процедур контроля, затруднение при обобщении результатов; относительная неэкономичность по времени.

Планы для одного испытуемого: планирование временных серий (изменение характера ответов испытуемого во времени в различных условиях, регулярно чередующихся А-В-А-В); план альтернативных воздействий (различные воздействия рандомизированно (случайно) распределяются во времени и предъявляются испытуемому раздельно. Затем сравниваются эффекты от каждого из воздействий); реверсивный план применяется для изучения двух альтернативных форм поведения (первоначально регистрируется базовый уровень проявления обеих форм поведения. Затем предъявляется комплексное воздействие, состоящее из специфического компонента для первой формы поведения и дополнительного для второй. Через определенное время сочетание воздействий видоизменяют. Эффект двух комплексных воздействий оценивается); план возрастания критериев (регистрируется изменение поведения испытуемого в ответ на прирост воздействия. При этом следующее воздействие предъявляется лишь после выхода испытуемого на заданный уровень критерия).



По видам шкал представления независимых переменных Р.Готтсданкер различает качественные и количественные экспериментальные планы.

В качественных планах независимая переменная представлена в номинативной шкале, то есть в эксперименте используются два и более качественно разных условия.

В количественных экспериментальных планах уровни независимой переменной представлены в интервальных, ранговых или пропорциональных шкалах, то есть в эксперименте используются уровни выраженности того или иного условия.

План может быть комбинированным, когда одна переменная представлена в количественном, а другая – в качественном виде (Факторный эксперимент).



По критерию количества групп и условий проведения эксперимента Т.В.Корнилова выделяет внутригрупповые и межгрупповые экспериментальные планы.

Внутригрупповые планы – влияние независимой переменной и измерение экспериментального эффекта происходят в одной группе.

Межгрупповые планы – влияние независимой переменной осуществляется в разных экспериментальных группах.

По критерию количества независимых переменных и их уровней Д.Мартин предлагает различать планы с одной независимой переменной, факторные планы и планы с серией экспериментов.

В планах с одной независимой переменной экспериментатор манипулирует одной независимой переменной, которая может иметь неограниченное количество вариантов проявления.

В факторных планах экспериментатор манипулирует двумя и более независимыми переменными, исследует все возможные варианты взаимодействия их разных уровней.

Планы с серией экспериментов проводятся для постепенного исключения конкурирующих гипотез. В конце серии экспериментатор приходит к верификации одной гипотезы.



По особенностям организации экспериментального воздействия и способа контроля Д.Кэмпбелл разделяет все экспериментальные планы для групп испытуемых на: доэкспериментальные, квазиэкспериментальные и планы истинных экспериментов. В основе этого деления лежит близость реального эксперимента к идеальному.

Доэкспериментальные планы менее всего учитывают требования, предъявляемые к идеальному эксперименту. Его признаки: неэквивалентность исследуемых групп или отсутствие контрольной группы. Отсутствие или низкие возможности контроля угроз валидности. Наличие значительного количества угроз внутренней валидности и отсутствие возможностей внешнего контроля. Невозможность вывода об однозначной каузальной связи.

К доэкспериментальным планам относятся: исследование единичного случая; план с предварительным и итоговым тестированием одной группы; сравнение статистических групп.



При исследовании единичного случая однократно тестируется одна группа после экспериментального воздействия. Контроль внешних переменных и независимой переменной полностью отсутствует. В таком эксперименте нет никакого материала для сравнения. Результаты могут быть сопоставлены лишь с обыденными представлениями о реальности, научной информации они не несут.

План с предварительным и итоговым тестированием одной группы часто применяется в социологических, социально-психологических и педагогических исследованиях. В этом плане отсутствует контрольная группа, поэтому нельзя утверждать, что изменения зависимой переменной, регистрируемые в ходе тестирования, вызваны именно изменением независимой переменной. Этот план не позволяет контролировать эффект естественного развития и эффект тестирования.

Сравнение статистических групп – это план для двух неэквивалентных групп с тестированием после воздействия на одну из групп. Этот план позволяет учитывать эффект тестирования, благодаря введению контрольной группы контролировать ряд внешних переменных. Однако с его помощью невозможно учесть эффект естественного развития, так как нет материала для сравнения состояния испытуемых на данный момент с их начальным состоянием (предварительное тестирование не проводилось). Для сравнения результатов контрольной и экспериментальной групп используют t-критерий Стьюдента. Однако различия в результатах тестирования могут быть обусловлены не экспериментальным воздействием, а различием в составе групп.

Признаки планов истинных экспериментов: наличие стратегии формирования эквивалентных экспериментальных групп (рандомизации). Наличие как минимум одной экспериментальной и одной контрольной групп. Возможность вывода об однозначной каузальной связи. Широкие возможности контроля переменных. Завершение эксперимента итоговым измерением и сравнением его результатов в разных группах.

Типы планов истинных экспериментов для одной независимой переменной:

- план для двух рандомизированных групп с тестированием после воздействия применяется в том случае, если нет возможности или необходимости проводить предварительное тестирование;

- план для двух рандомизированных групп с предварительным и итоговым тестированием;

- план Соломона представляет собой объединение двух предыдущих планов. Необходимы две экспериментальные и две контрольные группы.



Планы для двух и более переменных называют факторными экспериментальными планами.

Признаки квазиэкспериментальных планов: проведение эксперимента в естественных условиях, при трудностях контроля. Наличие контрольной группы или серии измерений эффекта экспериментального воздействия. Возможность сравнения результатов экспериментальных групп или результатов одной группы до и после экспериментального воздействия. Ограниченные возможности управления переменными. Квазиэкспериментальный план применяется тогда, когда применение лучшего плана невозможно. Это своеобразный компромисс между реальностью и строгими рамками истинных экспериментов.

Типы квазиэкспериментальных планов в психологическом исследовании:

- планы экспериментов для неэквивалентных групп направлены на установление причинно-следственной зависимости между переменными, однако в нем отсутствует процедура уравнивания групп (рандомизация). К проведению эксперимента привлекаются две реальные группы. Обе группы тестируются. Затем одна группа подвергается экспериментальному воздействию, а другая – нет. Затем обе группы повторно тестируются. Результаты первого и второго тестирования обеих групп сопоставляются с помощью математико-статистических методов. Этот план аналогичен плану истинного эксперимента для двух групп с тестированием до и после воздействия. Главным источником артефактов (результат исследования, являющийся следствием изменения зависимой переменной под влиянием побочных переменных. Следствие ошибок или недостаточного контроля условий проведения исследования) является различие в составе групп.

- планы с предварительным и итоговым тестированием различных рандомизированных групп отличаются от планов истинного эксперимента тем, что предварительное тестирование проходит одна группа, а итоговое – эквивалентная группа, которая подверглась воздействию. Недостаток – невозможность контролировать влияние событий, происходящих наряду с экспериментальным воздействием в период между первым и вторым тестированием.

- планы дискретных временных серий подразделяются на несколько видов в зависимости от количества групп и экспериментальных воздействий.

План дискретных временных серий для одной группы испытуемых состоит в том, что первоначально определяется исходный уровень зависимой переменной на группе испытуемых с помощью серии последовательных замеров. Затем применяется экспериментальное воздействие и проводят серию аналогичных замеров. Сравнивают уровни зависимой переменной до и после воздействия.

План временных серий для двух неэквивалентных групп, из которых одна не получает воздействия обычно используется исследователями при изучении реальных групп в образовательных учреждениях, клиниках, на производстве.

Эксперимент ex-post-facto часто применяется в социологии, педагогике, нейропсихологии и клинической психологии. Экспериментатор сам не воздействует на испытуемых. В качестве воздействия выступает некоторое реальное событие из их жизни. Экспериментальная группа состоит из испытуемых, подвергшихся воздействию, а контрольная группа – из людей, не испытавших его. При этом группы по возможности уравнивают на момент своего состояния до воздействия. Затем проводится тестирование зависимой переменной в экспериментальной и контрольной группах. Этот план имитирует схему эксперимента для двух групп с их уравниванием и тестированием после воздействия. (При изучении посттравматического стресса у людей, перенесших природную или техногенную катастрофу, у участников боевых действий).


  1. Отбор и распределение испытуемых по группам.

Отбор и распределение испытуемых по группам проводится в соответствии с принятым экспериментальным планом.

Различают популяцию (генеральная совокупность) и выборку.

Популяция или генеральная совокупность – это вся совокупность потенциальных испытуемых, которые могут быть объектами психологического или педагогического исследования.

Выборка – множество испытуемых, выбранных для участия в исследовании с помощью определенной процедуры из генеральной совокупности.

При формировании выборки испытуемых необходимо учитывать несколько критериев:



  1. Содержательный – заключается в том, что подбор группы испытуемых должен соответствовать предмету и гипотезе исследования. Например, бессмысленно набирать в группу испытуемых детей двухлетнего возраста для выявления уровня произвольного запоминания.

  2. Критерий эквивалентности испытуемых предполагает учет всех значимых характеристик объекта исследования, различия в выраженности которых могут существенно повлиять на зависимую переменную. Например, по половому составу группы, если специально не оговариваются условия в предмете, задачах и гипотезе исследования, необходимо общую группу разбивать на подгруппы мужчин и женщин и обрабатывать данные отдельно для каждой подгруппы. Или необходимо проверить влияние ситуативной тревожности детей на скорость овладения школьными навыками. В экспериментальную группу должны входить дети с одинаковым уровнем развития интеллекта.

  3. Критерий репрезентативности предполагает, что состав выборки должен представлять генеральную совокупность, так как выводы, получаемые в исследовании, распространяются на всех членов популяции, а не только на представителей этой выборки. Репрезентативность выборки – соответствие свойств исследуемой выборки свойствам генеральной совокупности.

  4. Объем выборки – число испытуемых, включенных в выборочную совокупность. В зависимости от цели исследования и возможности экспериментатора она может составлять от одного испытуемого до нескольких тысяч человек. Количество испытуемых в отдельной группе (экспериментальной или контрольной) в большинстве исследований варьирует от 1 до 100 человек. Для применения статистических методов обработки рекомендуется число испытуемых в сравниваемых группах не менее 30-35 человек. Целесообразно также увеличивать количество испытуемых на 5-10% от требуемого, так как часть из них или их результатов будет отбракована в ходе эксперимента.

Выборка в зависимости от экспериментального плана могут делиться на экспериментальную и контрольную группы. Экспериментальная группа необходима для установления достоверных зависимостей между переменными. Контрольная группа необходима, чтобы, сравнивая получаемые в ней результаты с теми, которые установлены на экспериментальной группе, отклонять другие причины выявленной зависимости. Если окажется, что в экспериментальной группе изменений с зависимой переменной произошло значительно больше, чем в контрольной, то делается вывод о том, что подлинной причиной является именно независимая переменная, которая вводилась в экспериментальной группе.

Рассмотрим стратегии построения групп.

Стратегии построения групп – способы отбора выборки и распределения испытуемых по группам в экспериментах межгруппового сравнения для усреднения индивидуальных различий (внешняя валидность) и представления популяции (внутренняя валидность).

Существует шесть стратегий построения групп:



  1. рандомизация – стратегия случайного отбора или распределения испытуемых, при которой все субъекты имеют равные шансы попасть в группу. Применяется при отборе членов популяции в экспериментальную выборку, а также при распределении испытуемых по экспериментальной и контрольной группам. Все потенциальные испытуемые характеризуются разным полом, возрастом, социальным положением, уровнем образования, состоянием здоровья, индивидуально-психологическими особенностями. Для того чтобы выборка представляла генеральную совокупность, потенциальным испытуемым должны быть предоставлены равные шансы стать реальными участниками исследования. Техника рандомизации состоит в том, что всем представителям совокупности присваивается индекс (номер), с помощью таблицы случайных чисел производится случайный отбор в группу необходимой численности для участия в эксперименте. В этом случае имеется три группы: 1) вся генеральная совокупность, 2) группа рандомизации, из которой производится отбор, 3) экспериментальная рандомизированная выборка. Эта процедура очень трудноосуществима. На практике прибегают к более простым способам случайного отбора. Отбирают любую группу испытуемых, затем измеряют у них значимое для эксперимента индивидуальное свойство. После этого испытуемых распределяют по группам так, что вероятность попасть в группу для каждого испытуемого равна.

  2. попарный отбор. Экспериментальная и контрольная группы составляются из индивидов, эквивалентных по значимым для эксперимента побочным параметрам. Разновидности:

- подбор однородных групп, в которых испытуемые уравнены по всем характеристикам, кроме интересующих исследователя дополнительных переменных;

- выделение значимой дополнительной переменной; все испытуемые тестируются, ранжируются по уровню выраженности переменной; группы формируются так, чтобы испытуемые, обладающие одинаковыми или близкими значениями переменной, попали в разные группы.



  1. рандомизация с выделением страт (стратометрический отбор). Генеральная совокупность рассматривается как совокупность групп, обладающих определенными характеристиками. В выборку отбираются испытуемые так, чтобы в ней были равно представлены лица из каждой страты (пол, возраст, политические предпочтения, образование, уровень доходов). В основном ею пользуются социологи и социальные психологи при опросах общественного мнения, исследовании социальных установок и т.п.

  2. приближенное моделирование применяется, когда невозможно найти способ создания репрезентативной группы, характеристики которой, соответствовали бы характеристикам популяции. Например, в исследовании принимают участие студенты 2 курса Вуза, а данные приписываются всем людям. Или людям в возрасте от 17 до 21 года.

  3. репрезентативное моделирование – характеристики выборки полностью соответствуют характеристикам интересующей исследователя популяции.

  4. привлечение реальных групп. При этом в эксперименте участвуют либо добровольцы, либо все испытуемые привлекаются принудительно.

Различают два основных типа привлечения испытуемых в группу:

А) отбор – способ создания экспериментальной и контрольной групп; проводят при рандомизации, рандомизации с выделением страт, при репрезентативном и приближенном моделировании.

Б) распределение – стратегия создания экспериментальных групп из отобранных испытуемых или добровольцев или реальной группы; осуществляется при способе составления групп из эквивалентных пар (попарный отбор), рандомизации, рандомизации с выделением страт и исследованиях с участием реальных групп.

Считается, что наилучшая внешняя и внутренняя валидность исследования достигается при стратегии подбора эквивалентных пар (попарный отбор) и стратометрической рандомизации: индивидуальные особенности испытуемых с помощью этих стратегий контролируются максимально. В остальных случаях нет никаких гарантий эквивалентности испытуемых, контролируемости индивидуальных различий и представительности группы.



ЛЕКЦИЯ

ТЕМА «СОДЕРЖАНИЕ ИНТЕРПРЕТАЦИОННО-ОФОРМИТЕЛЬСКОГО ЭТАПА ИССЛЕДОВАНИЯ»

План


  1. Обработка данных психолого-педагогического исследования

  2. Интерпретация и обобщение результатов исследования

  3. Апробация и внедрение результатов в практику.

  4. Формы представления результатов исследования




  1. Обработка данных психолого-педагогического исследования

Обработка данных психолого-педагогических исследований тесно связана с математической статистикой и логикой и направлена на решение следующих задач:

- упорядочивание полученного материала;

- обнаружение и ликвидация ошибок, недочетов, пробелов в сведениях;

- выявление скрытых от непосредственного восприятия тенденций, закономерностей и связей;

- обнаружение новых фактов, которые не ожидались и не были замечены в ходе эмпирического процесса;

- выяснение уровня достоверности, надежности и точности собранных данных и получение на их базе научно обоснованных результатов.


Различают количественную и качественную обработку данных.

Критерии сравнения

Количественная

Качественная

Дефиниция

(определение)



Это работа с измеренными характеристиками («объективированными» свойствами) изучаемого объекта

Это способ проникновения в сущность объекта путем выявления его неизмеряемых свойств

Направленность на область объекта

Направлена в основном на формальное, внешнее изучение объекта

Направлена преимущественно на содержательное, внутреннее его изучение

Доминирующие способы познания

Доминирует аналитическая составляющая познания, что отражено и в названиях количественных методов обработки эмпирического материала: корреляционный анализ, факторный анализ и т.д.

Преобладают синтетические способы познания. Обобщение проводится на следующем этапе исследовательского процесса – интерпретационном.

Методы реализации

Реализуется количественная обработка с помощью математико-статистических методов

Качественная обработка в значительной мере связана с методами логики.

Результаты

Результатом является упорядочивание информации об объекте и предмете изучения; выявление скрытых статистических закономерностей

При качественной обработке данных главное заключается в соответствующем представлении сведений об изучаемом явлении, обеспечивающем дальнейшее его теоретическое изучение. Обычно результатом качественной обработки является интегрированное представление о множестве объектов в форме классификаций и типологий.

Этап исследования

Количественная обработка полностью относится к этапу обработки данных

Качественная обработка составляет следующий уровень изучения, осуществляемый на стадии интерпретации результатов.

Противопоставление качественной и количественной обработки довольно условно. Количественный анализ без последующей качественной обработки бессмыслен, так как сам по себе не приводит к приращению знаний, а качественное изучение объекта без базовых количественных данных в научном познании невозможно. Без количественных данных научное познание – чисто умозрительная (описательная) процедура.

Все методы количественной обработки данных условно подразделяются на первичные и вторичные.

Первичная статистическая обработка направлена на упорядочивание информации об объекте и предмете изучения. На этой стадии сырые сведения группируются по тем или иным критериям и заносятся в сводные таблицы. Первично обработанные данные дают исследователю информацию об однородности или неоднородности, компактности или разбросанности, четкости или размытости всей совокупности данных в целом.

К основным методам первичной статистической обработки относятся:

- вычисление мер центральной тенденции дает ответ на вопрос: Какое значение наиболее характерно для выборки?;

- вычисление мер разброса (изменчивости) данных отвечает на вопрос: «Велик ли разброс данных относительно этого характерного значения, то есть, какова размытость данных?

Эти статистические показатели используются в отношении количественных данных, представленных в порядковой, интервальной или пропорциональной шкале.

Меры центральной тенденции – это величины, вокруг которых группируются остальные данные. Они позволяют судить обо всей выборке и дают возможность сравнивать разные выборки, разные серии между собой. К мерам центральной тенденции относятся: выборочное среднее, медиана, мода.

Выборочное среднее (М) – это результат деления суммы всех значений на их количество.

Медиана (Ме)– это значение, выше и ниже которого количество отличающихся значений одинаково, это центральное значение в последовательном ряду данных. Медиана необязательно совпадает с конкретным значением. Совпадение происходит в случае нечетного числа значений (ответов), несовпадение – при четном их числе. В последнем случае медиана вычисляется как среднее арифметическое двух центральных значений в упорядоченном ряду.

Мода (Мо) – это значение, наиболее часто встречающееся в выборке, то есть значение с наибольшей частотой. Если все значения в группе встречаются одинаково часто, то считается, что моды нет. Если два соседних значения имеют одинаковую частоту и больше частоты любого другого значения, мода есть среднее этих двух значений. Если то же самое относится к двум несмежным значениям, то существует две моды, а группа оценок является бимодальной.

Вычисление всех трех показателей производится также для оценки распределения данных. При нормальном распределении значения выборочного среднего, медианы, моды одинаковы или очень близки.

Меры разброса (изменчивости) – это статистические показатели, характеризующие различия между отдельными значениями выборки. Они позволяют судить о степени однородности полученного множества, его компактности, а косвенно и о надежности полученных данных и вытекающих из них результатов. Наиболее используемые в психолого-педагогических исследованиях показатели: среднее отклонение, дисперсия, стандартное отклонение.

Среднее отклонение (МД) – это среднеарифметическое разницы (по абсолютной величине) между каждым значением в выборке и ее средним. Среднее отклонение показывает степень скученности данных вокруг выборочного среднего.

Дисперсия (D) характеризует отклонения от средней величины в данной выборке.

Стандартное отклонение ( - сигма) – извлечение квадратного корня из дисперсии.

Рассмотренные меры разброса применимы для интервальных и пропорционных данных. Для порядковых данных в качестве меры изменчивости обычно берут полуквартильное отклонение (Q).

К вторичным относят такие методы статистической обработки, с помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности. Они подразделяются на способы оценки значимости различий и способы установления статистических взаимосвязей.

Способы оценки значимости различий:

- t-критерий Стьюдента для сравнение выборочных средних величин, принадлежащих к двум совокупностям данных и для решения вопроса о том, различаются ли средние значения статистически достоверно друг от друга.

- 2-критерий используется для сравнения неабсолютных средних величин, частотных распределений (%);

- F – критерий Фишера для сравнения дисперсий двух выборок.
Способы установления статистических взаимосвязей.

Предыдущие показатели характеризуют совокупность данных по какому-либо одному признаку. Этот изменяющийся признак называется переменной. Меры связи выявляют соотношения между двумя переменными или между двумя выборками. Эти связи, или корреляции, определяют через вычисление коэффициентов корреляции: коэффициент линейной корреляции по К.Пирсону (r), коэффициент ранговой корреляции по Ч.Спирмену (R).

По тесноте связи выделяют следующие виды корреляции: полная, высокая, выраженная, частичная, отсутствие корреляции. При полной корреляции его абсолютные значения равны или очень близки к 1. Высокая корреляция – при абсолютном значении коэффициента 0,8 -0,9. Выраженная - 0,6 – 0,7. Частичная – 0,4 – 0,5. Абсолютные значения коэффициента корреляции менее 0,4 свидетельствуют об очень слабой корреляционной связи и в расчет не принимаются. Отсутствие корреляции наблюдается при нулевом значении коэффициента.

По направленности выделяют такие виды корреляционных связей, как положительная (прямая) и отрицательная (обратная). Положительная регистрируется при коэффициенте со знаком «+»: при увеличении значения одной переменной наблюдается увеличение другой. Отрицательная корреляция имеет место при значении коэффициента со знаком «-», это обратная зависимость: увеличение значения одной переменной влечет за собой уменьшений другой.

По форме различают: прямолинейную и криволинейную связи. При прямолинейной равномерным изменениям одной переменной соответствуют равномерные изменения другой. В психологии и педагогике строго прямолинейные связи – явление редкое. При криволинейной связи равномерное изменение одного признака сочетается с неравномерным изменением другого. Эта ситуация для психологии и педагогики типична.

Сейчас в научных исследованиях применяются автоматизированные средства обработки данных, разработаны компьютерные программы.



1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   13


База даних захищена авторським правом ©shag.com.ua 2016
звернутися до адміністрації

    Головна сторінка