Выбор метода математической обработки данных

Классификация задач и методов их решения

Множество задач психологического исследования предполагает те или иные сопоставления. Мы сопоставляем группы испытуемых по какому-либо признаку, чтобы выявить различия между ними по этому признаку. Мы сопоставляем то, что было «до» с тем, что стало «после» наших экспериментальных или любых иных воздействий, чтобы определить эффективность этих воздействий. Мы сопоставляем эмпирическое распределение значений признака с каким-либо теоретическим законом распределения или два эмпирических распределения между собой, с тем, чтобы доказать неслучайность выбора альтернатив или различия в форме распределений.

Мы, далее, можем сопоставлять два признака, измеренные на одной и той же выборке испытуемых, для того, чтобы установить степень согласованности их изменений, их сопряженность, корреляцию между ними.

Наконец, мы можем сопоставлять индивидуальные значения, полученные при разных комбинациях каких-либо существенных условий, с тем, чтобы выявить характер взаимодействия этих условий в их влиянии на индивидуальные значения признака.

Именно эти задачи позволяет решить тот набор методов, который указан ниже. Все эти методы могут быть использованы при так называемой «ручной» обработке данных.

Краткая классификация задач и методов дана в таблице 2.

Таблица 2

№п/п	Задачи	Условия	Методы
	Выявление различий в уровне исследуемого признака	2 выборки испытуемых	Q – критерий Розенбаума U – критерий Манна-Уитни φ* – критерий (угловое преобразование Фишера)
3 и более выборок испытуемых	S – критерий тенденций Джонкира H – критерий Крускала-Уоллиса
	Оценка сдвига значений исследуемого признака	2 замера на одной и той же выборке испытуемых	T – критерий Вилкоксона G – критерий знаков
3 и более замеров на одной и той же выборке испытуемых	– критерий Фридмана L– критерий Пейджа
	Выявление различий враспределении признака	при сопоставлении эмпирического распределения с теоретическим	– критерий Пирсона λ – критерий Колмогорова-Смирнова m – биноминальный критерий
при сопоставлении двух эмпирических распределений	– критерий Пирсона λ – критерий Колмогорова-Смирнова φ* – критерий (угловое преобразование Фишера)
	Выявление степени согласованности изменений	двух признаков	– коэффициент ранговой корреляции Спирмена
двух иерархий или профилей	– коэффициент ранговой корреляции Спирмена
	Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий	под влиянием одного фактора	S – критерий тенденций Джонкира L– критерий Пейджа однофакторный дисперсионный анализ Фишера
под влиянием двух факторов одновременно	двухфакторный дисперсионный анализ Фишера

Дата добавления: 2014-01-20