ий; 7 - чорний; 0-сірий.
2.2 Аналіз отриманих результатів та їх інтерпретація
Більшість піддослідних серйозно поставилися до дослідження, хоча у частини групи була яскрава вираженість в отриманні високих результатів, тобто
Після аналізу результатів методики В«Шкала тривоги і тривожностіВ» (ч.д. Спілбергера - Ю.Л. Ханіна)
Аналізуючи результати, отримані за опитувальником Спілбергера на виявлення особистісної та ситуативної тривожності, ми виділили дві групи студентів з різними показниками тривожності: менш тривожних і більш тривожних.
За результатами тесту-опитувальника самоставлення В.В. Столина, С.Р. Пантелєєва були отримані якісні та кількісні результати. p> Для повної характеристики статистичної сукупності використовуємо кількісні показники, такі як середні величини і показники варіації.
Таблиця № 1
X СР
Mode
Ліміти
Дисперсія
Середнє квадратичне відхилення
Стандартне відхилення
СТ
ЛТ
МД
ПД
СЗ
РТ
В
З
Б
Таким чином, можна сказати, що центрами розподілу, навколо яких групуються всі інші варіанти статистичної сукупності, є наступні показники середніх арифметичних:
Mode - величина, яка зустрічається в даній сукупності найбільш часто, а число з найбільшою частотою зустрічальності називають модальним. Даний показник дозволяє визначити варіанту, яка має найбільшу частоту зустрічальності.
Значення min і max варіант (випадків), між якими розташовуються всі члени даної сукупності, називають лімітами. За допомогою лімітів можна виявити розмах варіацій, це такий показник, який характеризує варіювання ознаки, і визначаться наступним чином: R = Xmax-Xmin. Тобто визначається, наскільки найменший варіант відповіді відрізняється від найбільшого, яка дистанція між ними.
Дисперсія - середній квадрат відхилень варіант даної сукупності. Вона важлива, так кА ліміти і розмах змінюються при повторних вибірках, а дисперсія розраховується на підставі всіх варіант даної сукупності, тому вона стійка, характеризує вибірку, і генеральну сукупність. Головний сенс дисперсії в тому, що вона демонструє розкид даних. Показники дисперсії наведені в таблиці № 1.
Середнє квадратичне відхилення є одним з показників варіації. Також характеризує розкид даних і виражається в тих же одиницях, що і середньоарифметичне, відноситься до вибіркових характеристикам.
Обробляючи результати, отримані в три етапи, ми використовували методи статистичної обробки. Застосувавши критерій Колмогорова - Смирнова (або Ліліефорса) для показників величин (мотивації досягнення успіху, особистісної тривожності, рівня фрустрированности), отриманих за методиками, ми з'ясували, що їх розподіл відмінно від нормального. Тому для визначення достовірності відмінностей між показниками ми використовували кореляційний аналіз ...
