ваних у вибірці або первинних значень, за якими обчислюється дисперсія. Однак сама дисперсія, як характеристика відхилення від середнього, часто незручна для інтерпретації. Для того, щоб наблизити розмірність дисперсії до розмірності вимірюваного ознаки застосовують операцію вилучення квадратного кореня з дисперсії. Отриману величину називають стандартним відхиленням.
Із суми квадратів, поділеній на число членів ряду витягується квадратний корінь.
Іноді вихідних приватних первинних даних, які підлягають статистичній обробці, буває досить багато, і вони вимагають проведення величезної кількості елементарних арифметичних операцій. Для того щоб скоротити їх число і разом з тим зберегти потрібну точність розрахунків, іноді вдаються до заміни вихідної вибірки приватних емпіричних даних на інтервали. Інтервалом називається група впорядкованих за величиною значень ознаки, замінна в процесі розрахунків середнім значенням.
3.2 Порівняльний аналіз (критерії значущості відмінностей)
Критерії значущості відмінностей можна розділити на параметричні і непараметричні.
Серед непараметричних критеріїв самими використовуваними критеріями є:
критерій Вілкоксона для пов'язаних вибірок і критерій
критерій Манна-Уїтні для незв'язаних вибірок. Серед параметричних критеріїв у психології найчастіше застосовують два види статистичних критеріїв:
t - критерій Стьюдента - для порівняльної оцінки середніх величин
F - критерій Фішера (за умови нормального розподілу досліджуваної змінної) - для порівняльної оцінки дисперсій.
3.3 Інтегральні (системні) методи обробки даних
Впровадження в наукові дослідження обчислювальної техніки дозволяє швидко і точно визначати будь кількісні характеристики будь-яких масивів даних. Розроблено різні програми, за якими можна проводити відповідний статистичний аналіз практично будь-яких вибірок. З маси статистичних прийомів в психології найбільшого поширення набули наступні:
факторний,
регресійний,
кластерний,
дисперсійний.
Кореляційний аналіз - Зводиться до обчислення коефіцієнтів кореляції в найрізноманітніших співвідношеннях між змінними. Співвідношення задаються дослідником, а змінні рівнозначні, т. Е. Що є причиною, а що наслідком, встановити через кореляцію неможливо. Крім тісноти й спрямованості зв'язків метод дозволяє встановити форму зв'язку (лінійність, нелінійність). Треба зауважити, що нелінійні зв'язки не піддаються аналізу загальноприйнятими в психології математичними і статистичними методами.
Дисперсійний аналіз цей метод дозволяє виявляти не тільки взаємозв'язок, а й залежності між змінними, т. е. вплив різних чинників на досліджуваний ознака. Цей вплив оцінюється через дисперсійні відносини. Зміна досліджуваного ознаки (варіативність) може бути викликано дією окремих відомих досліднику факторів, їх взаємодією і впливами невідомих чинників. Дисперсійний аналіз дозволяє виявити і оцінити внесок кожного з цих впливів на загальну варіативність досліджуваної ознаки. Таким чином, дисперсійний аналіз - це «дослідження впливу змінних факторів на досліджувану змінну по дисперсій».
Факторний аналіз-Метод дозволяє знизити розмірність простору даних, т. е. обгрунтовано зменшити кількість вимірюваних ознак (змінних) за рахунок їх об'єднання в деякі сукупності, виступаючі як цілісні одиниці, що характеризують досліджуваний об'єкт. Ці складові одиниці і називають в даному випадку факторами, від яких треба відрізняти чинники дисперсійного аналізу, що представляють собою окремі ознаки (змінні). Основою аналізу є матриця кореляцій, т. Е. Таблиці коефіцієнтів кореляції кожної ознаки з усіма іншими (принцип «всі з усіма»). Залежно від числа факторів у кореляційної матриці розрізняють однофакторний (по Спирмену), біфакторний (по Холзінгеру) і багатофакторний (по Терстон) аналізи. За характером зв'язку між факторами метод ділиться на аналіз з ортогональними (незалежними) і з обліческімі (залежними) факторами.
Регресійний аналіз-метод дозволяє вивчати залежність середнього значення однієї величини від варіацій іншої (інших) величини. Специфіка методу полягає в тому, що розглядаються величини (або хоча б одна з них) носять випадковий характер. Тоді опис залежності розпадається на два завдання: 1) виявлення загального вигляду залежності і 2) уточнення цього виду шляхом обчислення оцінок параметрів залежності.
. 4 Способи подання даних
Завершенням будь дослідної роботи є представлення резуль...
