ації, суб'єктивні відкладення.
Далі випробуваним лунає стомлений матеріал (індивідуальні порожні бланки), подальше втручання дослідника заборонено, тому це може відбитися на результатах.
Після завершення виконання методик дослідником збираються і сортуються бланки.
Дослідник повинен подякувати випробовуваних за участь в дослідженні.
3. Заключний етап
. 1 Первинна статистична обробка
Всі методи математико-статистичного аналізу умовно діляться на первинні та вторинні. Первинними називають методи, за допомогою яких можна отримати показники, безпосередньо відображають результати вироблених в експерименті вимірювань. Відповідно під первинними статистичними показниками маються на увазі ті, які застосовуються в самих психодіагностичних методиках і є підсумком початкової статистичної обробки результатів психодіагностики.
До первинних методам статистичної обробки відносять, наприклад, визначення вибіркової середньої величини, вибіркової дисперсії, вибіркової моди і вибіркової медіани. У число вторинних методів зазвичай включають кореляційний аналіз, регресійний аналіз, методи порівняння первинних статистик у двох або декількох вибірок.
Розглянемо методи обчислення елементарних математичних статистик.
Мода - кількісне значення досліджуваної ознаки, найбільш часто зустрічається у вибірці. Для симетричних розподілів ознак, у тому числі для нормального розподілу, значення моди збігається зі значеннями середнього і медіани.
Медіана - значення досліджуваного ознаки, яке ділить вибірку, впорядковану за величиною даної ознаки, навпіл. Праворуч і ліворуч від медіани в упорядкованому ряду залишається по однаковій кількості ознак. Якщо ряд включає в себе парне число ознак, то медіаною буде середнє, взяте як полусумма величин двох центральних значень ряду. Знання медіани корисно для того, щоб встановити, чи є розподіл приватних значень вивченого ознаки симетричним і наближається до так званого нормальному розподілу. Середня і медіана для нормального розподілу зазвичай збігаються або дуже мало відрізняються один від одного. Якщо вибірковий розподіл ознак нормально, то до нього можна застосовувати методи вторинних статистичних розрахунків, засновані на нормальному розподілі даних. В іншому випадку цього робити не можна, тому що в розрахунки можуть украстися серйозні помилки.
Вибіркове середнє (середнє арифметичне) значення як статистичний показник являє собою середню оцінку досліджуваного в експерименті психологічного якості. Ця оцінка характеризує ступінь його розвитку в цілому у тієї групи випробовуваних, яка була піддана психодиагностическому обстеженню. Порівнюючи безпосередньо середні значення двох або декількох вибірок, ми можемо судити про відносну ступінь розвитку у людей, що складають ці вибірки, оцінюється якості.
Вибіркове середнє визначається за допомогою наступної формули:
де х - вибіркова середня величина або середнє арифметичне значення за вибіркою; n - кількість випробуваних у вибірці або приватних психодіагностичних показників, на основі яких обчислюється середня величина; х k - приватні значення показників в окремих піддослідних. Усього таких показників n, тому індекс k даної змінної приймає значення від 1 до n; ?- Прийнятий у математиці знак підсумовування величин тих змінних, які знаходяться праворуч від цього знака. Вираз відповідно означає суму всіх х з індексом k, від 1до n.
Розкид (розмах) вибірки позначається буквою R. Це різниця між максимальною і мінімальною величинами даного конкретного варіаційного ряду, тобто R=х max - х min. Чим сильніше варіює вимірюваний ознака, тим більше величина R, і навпаки. Проте може статися так, що у двох вибіркових рядів і середні, і розмах збігаються, однак характер варіювання цих рядів буде різний. При рівності середніх і разбросов для цих двох вибіркових рядів характер їх варіювання різний. Для того щоб більш чітко уявляти характер варіювання вибірок, слід звернутися до їх розподілів.
Дисперсія - це середнє арифметичне квадратів відхилень значень змінної від її середнього значення. Дисперсія як статистична величина характеризує, наскільки приватні значення відхиляються від середньої величини в даній вибірці. Чим більше дисперсія, тим більше відхилення або розкид даних.
де 5 - вибіркова дисперсія, або просто дисперсія;
- вираз, що означає, що для всіх х, від першого до останнього в даній вибірці необхідно обчислити різниці між приватними і середніми значеннями, звести ці різниці в квадрат і підсумувати;
п - кількість випробу...
