Дисперсійний аналіз

І питання. Особливості застосування дисперсійного та кластерного аналізу в психодіагностиці.

Вступ

ПЛАН-КОНСПЕКТ ЛЕКЦІЇ

Проведення заняття

ПЛАН

№ п/п	Зміст	Час (хв.)
І	Вступна частина: · перевірка наявності курсантів (студентів), їх готовності до заняття; · оголошення теми лекційного заняття і питань; · надання основної та додаткової літератури за темою; · визначення навчальної та виховної мети заняття; · визначення актуальності теми, її логічного зв’язку з іншими темами і практичною діяльністю;	до 10
ІІ	Основна частина: 1. Особливості застосування дисперсійного та кластерного аналізу в психодіагностиці. Висновки до 1-го питання 2. Факторний та кореляційний аналіз у психодіагностиці Висновки до 2-го питання.
ІІІ	Підсумкова частина заняття 1) висновки до лекції; 2) відповіді на запитання; 3) оцінювання ефективності навчального заняття; 4) постановка завдань на самостійну роботу та наступне заняття.	до 10

Дисперсійний аналіз (в англомовній літературі - Analysis Of Variances, ANOVA) - це метод аналізу (шляхом вивчення дисперсії) мінливості досліджуваної (залежної) ознаки під впливом певних контрольованих (незалежних) факторів.

Основне завдання дисперсійного аналізу (ДА) полягає у виокремленні варіативності, котра обумовлена впливами окремих факторів (їхньою взаємодією) та наступним її співвіднесенням із випадковою варіативністю. Показником такої варіативності є параметричний F-критерій Пірсона, емпіричні значення якого є тим вищими, чим впливовішими є дії незалежних факторів. У зв'язку з цим О.В.Сидоренко вказує на можливість розглядати в ДА одні змінні як причини, а інші - як наслідки (наприклад, спосіб пред'явлення інформації може вважатись незалежним факто-ром-причиною, а ефективність її запам'ятовування - результативною ознакою) [243]. З огляду на це, основне завдання ДА полягає в тому, щоб із певної кількості окремих або взаємодіючих факторів виділити ті. вплив яких на результативну ознаку є найістотнішим. Це завдання, залежно від обставин, може бути вирішено шляхом:

· оцінки загального впливу одного або декількох факторів;

· оцінки парціального впливу окремих факторів;

· оцінки парціального впливу різних комбінацій факторів. Планування та проведення ДА, а також схема обчислення даних значно залежить від кількості факторів (відповідно виділяють одно-, двох-, трьох- та мультифакторний ДА), кількості градацій фактора (наприклад, низький, середній та високий рівень розвитку певної властивості), кількості досліджуваних поєднань факторів, зв'язаності/незв'язаності вибірок тощо.

Проте, у будь-якому випадку загальна логіка реалізації процедури ДА передбачає:

1) створення дисперсійних комплексів – впорядкування експериментальних даних за градаціями фактора (див. нижче табл. 50);

Таблиця 50

Кількість відтворених слів (за [243])

№ досліджуваного	Група 1: низька швидкість	Група 2: середня швидкість	Група 3: висока швидкість
Суми
Середні	7,17	6,17	4,00
Загальна сума

2) врівноваження комплексів – відсіювання деяких спостережень у разі їхньої кількісної нерівності в градаціях комплексу (у наведених вийде табличних даних комплекси є рівномірними);

3) перевірка нормальності розподілу результативної ознаки шляхом обчислення показників асиметрії та ексцесу із наступним їхнім зіставленням із критичними значеннями;

4) обчислення емпіричного значення F-критерію Пірсона, що в найзагальнішому вигляді передбачає знаходження варіативності ознаки, обумовленої дією досліджуваного фактора (SS_факт); загальної варіативності ознаки (SS_заг); варіативності, обумовленої дією неконтрольованих (випадкових) факторів (SS_вип); ступенів свободи (df): "середніх квадратів" (MS) (Див. докладніше: [243]).

Дата добавления: 2014-01-11