Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Реализация ошибки слежения




Интерпретация результатов корреляционного анализа.

Как правило, корреляционный анализ со многими переменными проводится таким образом, что в нем могут участвовать только переменные, измеренные в интервальной шкале и шкале отношения. Рассмотрим в качестве примера задачу анализа зависимости точности выстрела по движущейся мишени от времени прицеливания [17, с. 255]. Здесь нам важно не содержание задачи, а отработка последовательности действий с программой. (Вы можете самостоятельно проверить все действия и расчеты, сверяясь с источником).

Пример 3. Пусть человек непрерывно прицеливается в движущуюся цель в течение времени Т. Отклонения прицельного приспособления от цели в каждый момент времени t образуют ошибку слежения, величина которой (y) случайна. Значения 23-х реализаций для 11 значений времени образуют матрицу исходных данных [17, с.257].

Сокращенную таблицу исходных данных как демонстрацию качества измерения переменных можно помещать в основной текст работы, как это сделано здесь (см. табл. 10). Если есть необходимость представить все исходные данные, их нужно отнести в приложение.

Таблица 10

  № T
0,00 0,25 0,75 1,25 1,75 2,25 2,75 3,25 3,35 4,25 4,75
  0,3 -1,8 -0,4 -0,6 -0,8 -0,2 -0,6 -0,2 -0,4 -0,5 -0,2
    -0,5 -0,4 -1,4 0,4 -0,6 -0,4 -1,5 0,7 -0,5 -0,8
  0,5 -1,6 -0,9 0,7 1,3 0,5 -0,3 0,4   0,1 -0,6
М[y] -0.01 -0.02   0.02 -0.03 0.04 -0.05 -0.03 -0.01 -0.04 -0.03
  0.2 0.74 0.88 0.76 0.82 0.68 0.60 0.56 0.46 0.53 0.56

 

В Basic Statistic выберем программу Correlation matrices. В ней есть два окна correlations и save matrix. В первом окне надо будет выделить два списка переменных (first variable list, second variable list), во втором – только один. В окне one variable list (square matrix) выберем select all (все переменные).

После выполнения операции будет представлена матрица корреляций, в которой значимые на выбранном ранее уровне корреляции будут выделены красным цветом, и можно начинать анализ полученных связей. Изначально уровень значимости задан α = 0,05. Выполнив операцию correlations, мы получим матрицу корреляций, в которой красным цветом выделены все значимые r. Если таких связей много, и анализ затруднен, то можно повысить α до следующего α = 0,01. Войдя в options, выберем change alpha level. Часть корреляций в новой матрице исчезнет.

Если число переменных невелико, матрицу корреляций можно будет поместить в текст работы, но чаще всего она не вмещается на лист, и ее приводят для демонстрации в приложении в конце работы. В тексте корреляционную матрицу лучше размещать так, как показано в следующей таблице 11.

Таблица 11

Матрица корреляций ошибок слежения в функции от времени (N=23)

 

  0,00 0,25 0,75 1,25 1,75 2,25 2,75 3,25 3,75 4,25 4,75
0,00 0,25 0,75 1,25 1,75 2,25 2,75 3,25 3,75 4,25 4,75 [1,00] 0,16 -0,16 -0,43* 0,24 -0,01 -0,08 -0,30 0,08 -0,45* -0,39 [1,00] 0,42* -0,03 -0,07 -0,20 0,38 0,14 0,27 0,20 -0,20 [1,00] 0,46* -0,21 -0,12 0,27 0,14 0,13 0,18 -0,08 [1,00] 0,18 0,14 0,28 0,35 -0,09 0,40 0,28 [1,00] 0,47* 0,11 0,08 0,07 0,300,20 [1,00] 0,51** 0,30-0,12 -0,06 0,29 [1,00] 0,63** -0,08 0,04 0,20 [1,00] -0,20 0,09 0,13 [1,00] 0,58**-0,06 [1.00] 0.25 [1.00]

Примечание. ** - α = 0,001, * - α = 0,01

Корреляционная матрица – это квадратная таблица, размерность которой равна числу переменных в исходной матрице, т.е. числу столбцов. (Но если наша задача состояла в создании некоторой типологии испытуемых, т. е. в поиске связей между испытуемыми, а не признаками, мы должны были бы перед проведением операции Correlation matrices транспонировать исходную матрицу: поменять местами строки и столбцы, и проводить анализ). Матрица корреляций квадратна, симметрична и имеет по главной диагонали единицы, поэтому в текст ее помещают в сокращенном треугольном варианте. Единицы по диагонали вообще не указываются, поэтому здесь они показаны в квадратных скобках. Далее, в матрице выделяются значимые корреляции, причем выделяются разными способами в зависимости от уровня значимость. Это могут быть различного рода индексы, подчеркивания и т.п. В нашем примере выделены значимые на 5% уровне, а дополнительно * и * * отмечены более высокого уровня.

Следующим шагом в интерпретации корреляционной матрицы является построение так называемых, корреляционных плеяд (см. рис.3). Плеяда – это граф, отображающий корреляционные связи между признаками. (Пример плеяды взят из дипломной работы Мазуренко М.Н., ИрГТУ). Введены сокращения:

высокие запросы – инструментальная ценность «высокие запросы (высокие притязания)»;

удовольствия – терминальная ценность «удовольствия (жизнь, полная удовольствий, развлечений, приятного проведения времени)»;

равенство – терминальная ценность «равенство (братство, равные возможности для всех)»;

наличие хор. друзей – терминальная ценность «наличие хороших и верных друзей»;

честность – инструментальная ценность «честность (правдивость, искренность)»;

здоровье – терминальная ценность «здоровье (физическое и психическое)».

 

 





Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-07-02; Просмотров: 433; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.