4Группа задовільною адаптації. Більшість осіб цієї групи мають ознаками різних акцентуацій, які в звичних умовах частково компенсовані і можуть проявлятися при зміні діяльності. Тому успіх адаптації залежить від зовнішніх умов середовища. Ці особи, як правило, володіють невисокою емоційною стійкістю. Можливі асоціальні зриви, прояв агресії та конфліктності. Особи цієї групи вимагають індивідуального підходу, постійного спостереження, корекційних заходів. 1-2Группа низькою адаптації. Особи цієї групи мають ознаками явних акцентуацій характеру і деякими ознаками психопатій, а психічний стан можна охарактеризувати, як прикордонне. Можливі нервово-психічні зриви. Особи цієї групи мають низьку нервово-психічною стійкістю, конфліктні, можуть допускати асоціальні вчинки. Вимагають спостереження психолога і лікаря (невропатолога, психіатра).
Інтерпретація основних шкал методики «Адаптивність».
Найменування шкалиУровень розвитку качествНіже середнього (1-3 Стена) Вище середнього (7-10 Стен) НПУНізкій рівень поведінкової регуляції, певна схильність до нервово-психічних зривів, відсутність адекватності самооцінки і реального сприйняття действітельності.Високій рівень нервово-психічної стійкості і поведінкової регуляції, висока адекватна самооцінка і реальне сприйняття действітельності.КСНізкій рівень розвитку комунікативних здібностей, утруднення в побудові контактів з оточуючими, прояв агресивності, підвищена конфліктность.Високій рівень розвитку комунікативних здібностей, легко встановлює контакти з товаришами по службі, оточуючими, що не конфліктен.МННе може адекватно оцінити своє місце і роль в колективі, не прагне дотримуватися загальноприйнятих норм поведенія.Реально оцінює свою роль в колективі, орієнтується на дотримання загальноприйнятих норм поведінки.
. Обчисліть коефіцієнти кореляції Спірмена для кожного поєднання шкал опитувальників і уявіть результати у вигляді матриці интеркорреляции.
Коефіцієнт рангової кореляції Спірмена
Якщо буде потрібно встановити зв'язок між двома ознаками, значення яких у генеральній сукупності розподілені не за нормальним законом, т. е. припущення про те, що двовимірна вибірка (xi і yi) отримана з двовимірної нормальної генеральної сукупності, не приймається, то можна скористатися коефіцієнтом рангової кореляції Спірмена ():
де dx і dy - ранги показників xi і yi; n - число корелюється пар.
Коефіцієнт рангової кореляції також має межі 1 та - 1. Якщо ранги однакові для всіх значень xi і yi, то все різниці рангів (dx - dy)=0 і=1. Якщо ранги xi і yi розташовані у зворотному порядку, то=- 1. Таким чином, коефіцієнт рангової кореляції є мірою збіги рангів значень xi і yi.
Коли ранги всіх значень xi і yi строго збігаються або розташовані у зворотному порядку, між випадковими величинами Х і Y існує функціональна залежність, причому ця залежність не обов'язково лінійна, як у випадку з коефіцієнтом лінійної кореляції Браве-Пірсона , а може бути будь монотонної залежністю (т. е. постійно зростаючій або постійно спадної залежністю). Якщо залежність монотонно зростаюча, то ранги значень xi і yi збігаються і=1; якщо залежність монотонно спадна, то ранги протилежні і=- 1. Отже, коефіцієнт рангової кореляції є мірою будь монотонної залежності між випадковими величинами Х і Y.
З формули видно, що для обчислення необхідно спочатку проставити ранги (dx і dy) показників xi і yi, знайти різниці рангів (dx - dy) для кожної пари показників і квадрати цих різниць (dx - dy) 2. Знаючи ці значення, знаходяться суми, враховуючи, що завжди дорівнює нулю. Потім, обчисливши значення, необхідно визначити достовірність знайденого коефіцієнта кореляції, порівнявши його фактичне значення з табличним. Якщо, то можна говорити про те, що між ознаками спостерігається достовірна взаємозв'язок. Якщо, то між ознаками спостерігається недостовірна кореляційний взаємозв'язок.
Коефіцієнт рангової кореляції Спірмена обчислюється значно простіше, ніж коефіцієнт кореляції Браве-Пірсона при одних і тих же вихідних даних, оскільки при обчисленні використовуються ранги, що представляють собою зазвичай цілі числа.
Коефіцієнт рангової кореляції доцільно використовувати в наступних випадках:
якщо експериментальні дані представляють собою точно виміряні значення ознак Х і Y і потрібно швидко знайти наближену оцінку коефіцієнта кореляції. Тоді навіть у випадку двовимірного нормального розподілу генеральної сукупності можна скористатися коефіцієнтом рангової кореляції замість точного коефіцієнта кореляції Браве-Пірсона. Обчислення будуть істотно простіше, а точність оцінки генерального параметра р за допомогою коефіцієнта при великих обсягах вибірки становить 91,2% по відношенню ...
