Решение задачи 11

Поскольку сравниваются две выборки, выбираем критерий φ * Фишера. Однако "на глаз" трудно решить, какая команда врачей должна считаться большей по составу, а какая - меньшей. Нам необходимо найти точку, в которой накапливаются максимальные различия между двумя распределениями, для того, чтобы применение критерия φ * было максимально эффективным. Для этого вначале используем алгоритм опре­деления максимальной разности между накопленными частостями, ис­пользуемый в критерии λКолмогорова-Смирнова (Алгоритм 15).

Результаты применения алгоритма представлены в Табл. 9.23

Таблица 9.23

Выявление точки максимальной разности между эмпирическими рас­пределениями "количества партнеров у врачей с фондами (n ₁=49) и врачей без фондов (n ₂⁼28)

количество партнеров	Эмпирические частоты	Эмпирические частости	Накопленные эмпирические частости	Разность
f1	f2	f * 1	f * 2	∑f * 1	∑f * 2	(∑f * 1 - ∑f * 2)
	2 и менее партнеров			0,041	0,536	0,041	0,536	0,495
	3-4 партнера 5-6 партнеров			0,122   0,551	0,179   0,286	0,163   0,714	0,715   1,000	0,286
	7 и более партнеров			0,286		1,000	1,000
Суммы			1,000	1,000

Как видно из Табл. 9.23, максимальная разность накопленных частостей падает на 2-й разряд (3-4 партнера). Поскольку вопрос в задаче касается предположения о том, что в приемных с фондами рабо­тают большие по составу команды врачей, чем в приемных без фондов, будем считать, что если партнеров более 4-х, то "эффект есть", а если партнеров 4 и менее, то "эффекта нет". Построим соответствующую четырехклеточную таблицу и определим % доли "эффекта" в каждой из двух выборок.

Таблица 9.24

Четырехклеточная таблица для подсчета критерия φ * при сопоставле­нии выборок врачей с фондами (n ₁=49) и врачей без фондов (п ₂ =28) по признаку количества партнеров

Группы	"Есть эффект" более 4 партнеров	"Нет эффекта" не более 4 партнеров	Суммы
1 группа -врачи с фондами		(83,7%)		(16,3%)
2 группа -врачи без фондов		(28,6%)		(71,4%)
Суммы

Сформулируем гипотезы.

H₀: Доля лиц, имеющих более 4-х партнеров, в выборке врачей с фон­дами не больше, чем в выборке врачей без фондов.

H₁: Доля лиц, имеющих более 4-х партнеров, в выборке врачей с фон­дами больше, чем в выборке врачей без фондов. По Табл. XII Приложения 1 определяем углы φ:

φ _1(83,7%)=2,310

φ _2(28,6%)=1,129

Рассчитаем эмпирическое значение критерия φ *:

По Табл. XIII Приложения 1 определяем, какому уровню значи­мости соответствует эта величина φ *: р <0,001.

φ* _эмп > φ* _кр (p <0,001)

Ответ: H₀ отклоняется. Принимается H₁. Доля лиц, имеющих более 4-х партнеров, в выборке врачей с фондами больше, чем в вы­борке врачей без фондов (р <0,001).

Фирма с высокой степенью уверенности может ориентироваться на эту тенденцию в построении своей стратегии продвижении товара. Но то, как она будет ее учитывать, уже выходит за рамки данной ста­тистической задачи.

Решение задачи 12

Обследована одна выборка испытуемых, поэтому останавливаем выбор на биномиальном критерии т. В параграфе 4.2, посвященному методу χ², эта задача предположительно должна была решаться с помощью критерия χ². Однако, поскольку количество наблюдений n <300, а вероятность выбора каждой из дорожек при равновероятном выборе составляет ½, т.е. P=Q=0,50, мы можем воспользоваться биномиальным критерием, кото­рый несравненно проще в использовании, чем критерий χ². Воспроизведем таблицу частот.

Таблица 9.25

Эмпирические частоты выбора правой и левой симметричных дорожек (n =70)

Выбрана правая дорожка	Выбрана левая дорожка	Суммы

Сформулируем гипотезы.

H₀: Частота выбора правой дорожки не превышает частоты, которая соответствует вероятности случайного выбора.

H₁: Частота выбора правой дорожки превышает частоту, которая соот­ветствует вероятности случайного выбора.

Определим теоретическую частоту выбора одной из дорожек при случайном выборе:

f _теор= n · р =70·0,50=35

Поскольку f _эмп > f _теор, используем биномиальный критерий m, a не его "зеркальное отражение" (критерий знаков G).

По Табл. XIV Приложения 1 определяем критические значения m для n =70:

Ответ: H₀ отклоняется. Принимается H₁. Частота предпочтения правой дорожки превышает частоту, которая соответствует вероятности случайного выбора (р <0,01).

Наблюдатель может обоснованно утверждать, что из данных двух симметричных дорожек чаще выбирается правая. Чем это объясняется— уже другой вопрос, выходящий за рамки задачи (см. п. 4.2).

БИБЛИОГРАФИЯ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Психология - молодая наука. Все, что молодо, сохраняет гибкость и способность к изменению.

Наша наука допускает поэтому существование самых разных моделей высокого профессионализма. Среди моих знакомых есть, например, коллега, который фактически никогда не узнавал испытуемых, с которыми мы сталкивались во дворе того предприятия, где совместно проводили многодневное исследование, и даже не здоровался с ними. Вместе с тем, он был способен по протоколу эксперимента или по профилю MMPI дать столь глубокий и точный портрет совершенно неизвестного ему лица, что это поражало и вызывало неизменное удивление. Знание среднестатистических закономерностей, по-видимому, может компенсировать отсутствие личного впечатления от человека.

С другой стороны, я сталкиваюсь и с другими коллегами, которые полагаются скорее на личное восприятие человека и не считают среднестатистические закономерности определяющими в исследовании отдельного человека. Их профессиональные возможности тоже бывают поразительными.

Психологу никогда не бывает скучно, потому что он всегда изучает и исследует - людей, ситуации, самого себя. Он постоянно ищет свой путь в выявлении новых закономерностей и фактов.

Методы математической статистики могут оказать на этом пути неоценимую помощь, но они - лишь средство, которое не должно заслонять собою цель. Необходимо помнить, что достоверная статистическая тенденция - это все же не психологическая закономерность, а выпадающие из общей картины индивидуальные значения - не артефакт, а отражение, быть может, закономерности более высокого порядка, чем те, что выявляются с помощью математических методов.

Если продолжить аналогию С.Стивенса с веревочной лестницей, то мы используем веревочную лестницу, чтобы подняться наверх, хотя знаем, что и без нее можем летать. Главное — чтобы из-за привязанности к веревочной лестнице мы не утратили этой способности к полету.

1 Алимов Ю.И. Альтернатива методу математической статистики. М.: Знание, 1986. 64 с.

2 Ананьев Б.Г. Человек как предмет познания. Л.:ЛГУ, 1969. 339 с.

3 Ананьев Б.Г. О методах современной психологии // Психодиагностические методы (в комплексном лонгитюдном исследовании студентов). Л.: ЛГУ, 1976. С. 13-35.

4 Андреенков ВТ., Аргунова К.Д. и др. Математические методы анализа и интерпретация социологических данных.//Под ред.В.Г. Андреенкова, Ю.Н. Толстовой. М.: Наука, 1989. 171 с.

5 Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психологии. М: МГУ, 1985. 206 с.

6 Ашмарин И.П., Васильев Н.Н., Амбросов ВЛ. Быстрые методы статистиче­ской обработки и планирование экспериментов. Л.: ЛГУ, 1974. 76 с.

7 Бадасова Г.А. Личностные факторы суггестора, способствующие внушающему воздействию. Дипломная работа выпускницы специального факультета соци­альной психологии СПбГУ. СПб, 1994. 75 с.

8 Бергер Н.А., Логинова Н.А. К проблеме соотношения некоторых содержа­тельных и структурных характеристик интеллекта (по методике Векслера).// Современные психолого-педагогические проблемы высшей школы. Л.: ЛГУ,

1974. С. 63-66.

9 Берн Э. Игры, в которые играют люди. Психология человеческих взаимоот­ношений; Люди, которые играют в игры. Психология человеческой судьбы. / Пер. с англ. // Общ. ред. М.С. Мацковского. СПб.: Лениздат, 1992. 400 с.

10 Большее Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука. Главн. редакция физико-математ. литературы, 1983. 416 с.

И Бурлачук Л.Ф., Морозов СМ. Словарь-справочник по математической диаг­ностике. Киев.: Наук, думка, 1989. 200 с.

12 Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика. М., 1960. 434 с.

13 Гайда В.К., Захаров В.П. Психологическое тестирование. Учебное пособие. Л.: ЛГУ, 1982.101 с.

14 Ганзен ВЛ,. Балин В.Д. Теория и методология психологического исследова­ния. Практическое руководство. СПб.: СПбГУ, 1991. 74 с.

15 Геодакян В А. Дифференциальная смертность и норма реакции мужского и женского пола. Онтогенетическая и филогенетическая пластичность. // Жур­нал общей биологии, 1974, т.35, №3. С. 376-385.

16 Геодакян ВЛ. Асинхронная асимметрия (половая и латеральная дифферен­циация — следствие асинхронной эволюции). // Журнал ВНД, 1993, т.43. Вып.З. С. 543-561.

17 Гласе Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. / Пер. с англ. под общ. ред. Ю.П. Адлера. М.: Прогресс,- 1976. 495 с.

18 Гоголь Н.В, Избранные произведения. М.: ДетГИЗ, 1959, С. 473-500.

19 Грекова И. Методологические особенности прикладной математики на совре­менном этапе ее развития. // Вопросы философии, 1976, №6, С. 104-114.

20 Гублер Е.В. Вычислительные методы анализа и распознавания патологических последствий. Л.: Медицина, 1978. 296 с.

21 Гублер Е.В., Генкин А.А. Применение непараметрических критериев стати­стики в медико-биологических исследованиях. Л.: Медицина, 1973. 142 с.

22 Девятка И.Ф. Диагностическая процедура в социологии. Очерки истории и теории. М.: Наука, 1993. 173 с.

23 Дворяшина М.Д., Пехлецкий И.Д. Основные математические процедуры психодиагностического исследования.// Психодиагностические методы (в ком­плексном лонгитюдном исследовании студентов). Л.: ЛГУ, 1976. С. 35-51.

24 Доброхотова ТА., Брашна Н.Н., Левши. М.: Книга, 1994. 230 с.

25 Езекизл М., Фокс К.А. Методы анализа корреляций и регрессий (линейных и криволинейных).// Пер. с англ. Л.С. Кучаева. М.: Статистика, 1966. 559 с.

26 Захаров В.П. Применениематематическихметодоввсоциально-психологических исследованиях. Учебное пособие. Л.: ЛГУ, 1985. 64 с.

27 Ивантер Э.В., Коросов А.В. Основы биометрии: Введение в статистический анализ биологических явлений и процессов. Учебное пособие. Петрозаводск: ПГУ, 1992. 163 с.

28 Ильин Е.П. Психофизиология физического воспитания. Деятельность и со­стояния. Учебное пособие для студентов факультетов физического воспитания педагогических институтов. М.: Просвещение, 1980. 199 с.

29 Ильина М.Н. Способность к проявлению терпения при мышечном утомлении как отражение общего волевого фактора. / Психомоторика. Сборник ученых трудов. // Под ред. Б.А. Ашмарина и проф Е.П. Ильина (научн. ред.). Л.: ЛГПИ, 1976. С. 49-50.

30 Кендалл М.Дж., Стюарт А. Статистические алгоритмы в социологических исследованиях. Новосибирск: Наука, 1985. 207 с.

31 Кенуй М.Г. Быстрые статистические вычисления. Упрощенные методы оце­нивания и проверки. / Пер. с англ. и предисловие Д.А. Астринского. М.: Статистика, 1979. 69 с.

32 Королькова Н.А. Возможности психологической коррекции у болезненных детей. Дипломная работа выпускницы кафедры социальной психологии фа­культета психологии СПбГУ. СПб., 1994. 72 с.

33 Кузнецов С~А. Стили реагирования на вербальную агрессию. Дипломная ра­бота выпускника кафедры социальной психологии факультета психологии СПбГУ. СПб., 1991. 33 с.

34 Кулева Е.Б. Влияние традиционных и православных текстов внушения на процесс аутогенной тренировки. Дипломная работа выпускницы кафедры со­циальной психологии факультета психологии СПбГУ. СПб., 1990. 45 с.

35 Курочкин М.А., Сидоренко EJ3., Чураков ЮА. (Kurochkin M., Churakov U., Sidorenko E.). Opportunities for Leadership in Healthcare. General Practicin-ers Research Project for Lilly Industries. Manchester. Manchester Business School, 1992. 22 p.

36 Лашков К.В., Поляков Л.Е. Непараметрическиеметодымедико-статистических исследований. / Методологические вопросы санитарной стати­стики. Ученые записки по статистике, t.IX. M.: Наука, 1965. С. 136-184.

37 Логвиненко А.Д. Измерения в психологии М.: МГУ.1993. 480 с.

38Математические методы анализа и интерпретация социологических данных. // Отв. ред. В.Г. Андреенков, Ю.Н. Толстова. М.: Наука, 1989. 171 с.

39Математические методы психолого-педагогических исследований. Методиче­ские рекомендации. СПб.: Образование, 1994. 28 с.

40 Мельников В.М., Ямпольский Л.Т. Введение в экспериментальную психо­логию личности. Учебное пособие для слушателей ИПК преподавателей пе­дагогических дисциплин университетов и педагогических институтов. М.: Просвещение, 1985. 319 с.

41Методы современной биометрии. М.: МГУ, 1978. С.108-179.

42 Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. М.: Наука, Глав­ная редакция физико-математической литературы., 1971. 576 с.

43 Михеев В.Н. Методика получения и обработки экспериментальных данных в психолого-педагогических исследованиях. М.: УДН, 1986. 84 с.

44 Налимов В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1975. 207 с.

45 Налимов В.В., Голикова Т.Н. Логические основания планирования экспери­мента. Изд. 2-е. М.:-Металлургия, 1981. 152 с.

46 Нискина Н.П. Непараметрические методы математической статистики и ре­шение задач проверки гипотез./ Проблемы компьютеризации и статистики в прикладных науках. Сборник трудов. М.: ВНИИСИ, 1990. С. 73-89.

47 Носенко И.А. Начала статистики для лингвистов. М.: Высшая школа, 1981. 157 с.

48Оуэн Д.Б. Сборник статистических таблиц. / Пер. с англ. Л.Н. Большева и В.Ф. Котельниковой. Изд. 2-е, исправл. М.: Вычислительный центр АН СССР. 1973. 586 с.

49 Паповян С.С. Математические методы в социальной психологии. М.: Наука, 1983. 343 с.

50 Плохинский Н~А. Дисперсионный анализ. / Под ред. чл.-корр. АН СССР Н.П. Дубинина. Новосибирск: Сиб. Отд. АН СССР, 1960. 124 с.

51 Плохинский Н.А. Биометрия. 2-е изд. М.: МГУ, 1970. 368 с.

52 Пуни А.Ц. Психологические основы волевой подготовки в спорте.Учебное пособие. Л.: ГИФК, 1977. 48 с.

53 Пустыльник Е.И. Статистические методы анализа и обработки наблюдений. М,: Наука, 1968. 185 с.

54 Рахова М.Э. Личностная предрасположенность к определенным видам страха. Дипломная работа выпускницы кафедры социальной психологии факультета психологии СПбГУ. СПб., 1994. 54 с.

55 Роджерс К. Взгляд на психотерапию. Становление человека. / Пер. с англ. //Общ. ред. и предисл. Е.И.Исениной. М.: Прогресс, Универс, 1994. 480 с.

56 Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. М.: Финансы и статистика, 1982. 198 с.

57 Сидоренко (Маркова) Е.В. Связь мотивации достижения с индивидными и личностными свойствами / Вопросы экспериментальной и прикладной психо­логии. Сборник аспирантских работ. Л.: ЛГУ, 1980. Деп. в ВНТИ №435-80 от 7 февр. 1980. С. 64-72

58 Сидоренко (Маркова) Е.В. Исследование психодиагностических возможно­стей проективной методики Хекхаузена. / Личность в системе коллективных отношений. Тезисы докладов Всесоюзной конференции в г.Курске. Курск: 1980. С. 43-45

59 Сидоренко (Маркова) Е.В. Мотивационно>волевые особенности личности как фактор успешной деятельности. Дисс. на соискание учен. степ. канд. психол. наук. Л.: ЛГУ, 1984. 262 с.

60 Сидоренко (Маркова) Е.В. Психодраматический и недирективный подходы в групповой работе с людьми. Методические описания и комментарии. СПб.: Центр психологической поддержки учителя, 1992. 72 с.

61 Сидоренко Е.В. Экспериментальнаягрупповаяпсихология.Комплекс "неполноценности" и анализ ранних воспоминаний в концепции Альфреда Адлера. Учебное пособие. СПб.: СПбГУ, 1993. 152 с.

62 Сидоренко Е.В. Опыты реоритационного тренинга. СПб.: Институт тренинга, 1995. 248 с.

63 Сидоренко Е.В., Дсрманова И.Б., Анисимова О.М., Витенберг Е.В.. Шульга А.П. Разработка методики отбора и подготовки кадров в представи­тельные органы муниципальной власти. СПб.: Гуманистический и политологи­ческий Центр "Стратегия", 1994. 26 с.

64 Сочивко Д.В., Якунин В.А. Математическиемоделивпсихолого-педагогических исследованиях. Учебное пособие. Л.: ЛГУ, 1988. 68 с.

65Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.2 / Пер. с англ. под ред. Э.Ллойда, У. Ледермана, С.А. Айвазяна, Ю.Н. Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1990. 526 с.

66 Стан Н.В. Социально-психологическое исследование стереотипов мужествен­ности. Дипломная работа выпускницы кафедры социальной психологии фа­культета психологии СПбГУ. СПб., 1992. 58 с.

67 Стивене С. Математика, измерение и психофизика // Экспериментальная психология (Под ред. С.С. Стивенса). // Пер. с англ под ред. действ, чл. АМН СССР П.К. Анохина, докт. пед. наук В.А. Артемова. М.: Иностран­ная литература, 1960. т.1. С. 19-92.

68 Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.: ЛГУ, 1972. 428 с.

69 Суходольский Г.В. Математике-психологические модели деятельности. СПб.: Петрополис, 1994. 64 с.

70 Тлегенова Г.А. Влияние агрессивности на проксемические характеристики невербального поведения. Дипломная работа выпускницы кафедры социальной психологии факультета психологии СПбГУ. СПб., 1990. 28 с.

71 Толстова Ю.Н. Логика математического анализа социологических данных. М.: Наука, 1991.112 с.

72 Тюрин Ю.Н. Непараметрические методы статистики. М.: Знание, 1978. 64 с.

73 Тюрин Ю.Н., Макаров А.А, Анализ данных на компьютере. // Под ред. В.В. Фигурнова. М.: Финансы и статистика, 1995. 384 с.

74 Урбах В.Ю. Математическая статистика для биологов и медиков. М.: Акаде­мия наук СССР, 1963. 323 с.

75 Урбах В.Ю. Биометрические методы. Статистическая обработка опытных данных в биологии, сельском хозяйстве и медицине. М.: Наука, 1964. 415 с.

76 Урбах В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследо­ваниях. М.: Медицина, 1975. 295 с.

77 Фелингер А.Ф. Статистические алгоритмы в социологических исследованиях. Новосибирск: Наука, 1985. 385 с.

78 Холлендер М. Вулф Д.А. Непараметрические методы статистики. / Пер. с англ. под ред. Ю.П. Адлера и Ю.Н. Тюрина М.: Финансы и статистика, 1983. 518 с.

79 Чиркина Р.Т. Психодинамические факторы памяти. Дипломная работа выпу­скницы кафедры социальной психологии факультета психологии СПбГУ. СПб., 1995. 80 с.

80 Шеффе Г. Дисперсионный анализ. М.: Наука, 1980. 512 с.

81 Caltell R.B.. Eber H.W..Tatsuoka M.M. Handbook (or the Sixteen Personality Factor Questionnaire (16PF) Champaign, Illinois: Institute for Personality and Ability Testing, 1970.

82 Fisher R.A. Statistical Methods for Research Workers. N.Y., 1925. 356 p.

83 Fridman M. The Use of Ranks to Avoid the Assumption of Normality in the Analysis of Variance. Journal of American Statistical Association, 1937. N 32. P. 675-701.

84 Greene /., D'Olivera M. Learning to Use Statistical Tests in Psychology: a Stu­dent's Guide. Milton Keynes Philadelphia, Open University Press, 1989. 180 p.

85 Hall E.T.. The Silent Language. Greenwich (Conn.): Fawcett, 1970. 192 p.

86Warns K.A.. Morrow K..B. Differential Effects of Birth Order and Gender on Perceptions of Responsibility and Dominance.// Individual Psychology: The Jour-nal of Adlerian Theory, Research and Practice, 1992. Vol.48. N.I. P.109-118.

87 Klar H. Lusher-test Copyriht und Bestellugen bei Test. Basel (Schweiz.): Verlag, Graphshe Gestaltung und Brack: Rentch AG, Zrimbach-Olten, 1974. P. 103-126

88 Krauth }. Distribution - Free Statistics: An Application-Oriented Approach. Am­sterdam, 1988. 381 p.

"89 Kruskal W.H., Wallis W.A. Use of Ranks iii One-Criterion Variance Analysis. Journal of the American Statistical Association, 47 (1952), P. 583-621, and 48

(1953), P. 907-911.

90 Kuril AX., Mayo S.T. Statistical Methods in Education and Psychology. N.Y., etc.: Springer-Verlag, 1979. 538 p.

91Louie A.D. New Developements in Statistics for Psychology and the Social Sci­ences. London and N.Y., The British Psychological Society and Medcene, 1986. 17Я n

92 Manaslcr С.У., Corsini R.Y. Individual Psychology. Itasca: F.E. Peacock Pub­lishers, Inc., 1982. 322 p.

93Mathematical Psychology. / Ed. by R. Duncan Luce, et al. N.Y.-London, 1963.

95 McCati R. Fundamental Statistics for Psychology. N.Y., Harcont, Brace E.

World, 1970. 418 p.

96 McClelland D.C., Winter D.G. Motivating Economic Achievement. N.Y. - Lon­don: The Free Press, 1971. 415 p.

97 McNemar Q. Psychological Statistics. N.Y. - London: Wiley and sons, 196Э.

98Moreno J.L. Who Shall Survive? A New Approach to the Problem of Human Interrelations. Wasington: Nervous and Mental Disease Publishing Co., 1934.

99 Moreno J.L. Sociometry, Experimental Method and the Science of Society. Bea­con (N.Y.): Beacon House, 1951.

100 Rogers С. О. Becomiirg a Person. A Therapist's View of Psychotherapy. Boston: Houghton Mifflin Co, 1961. 420 p.

101Rovine M.J., von Eye A. Applied Computational Statistics in Longitudinal Research. Boston, etc.: Acad.Press. 1991. 237 p.

102 Welkowitz /., Ewen R.B., Cohen J. Introductory Statistics for the Behavioral bciences. - 3-d Ed. - N.Y. etc., Academic Press, 1982. 372 p

103Шсохоп F Inchvidual Comparisons by Ranking Methods. - Biometrics Bulletin, iy^D. JN21, I-'. oU-o3

104 Wolpe J. (with D. Wolpe) Our Useless Fears. Boston: Houghton Mifflin, 1981. lol p.

[1] "Каракатица" - ироническое обозначение корреляционной плеяды.

[2] Определения и формулы расчета М и СТ даны в параграфе "Распределение при­знака. Параметры распределения".

[3] О нормальном распределении см. Пояснения в п. 1.3.

[4] Определение и описание непараметрических критериев дано ниже в данной главе.

[5] О понятии мощности критерия см. ниже.

[6] с - количество выборок.

[7] Для крайнего правого столбца S₁ не указываются, поскольку они равны нулю.

[8] Сдвиг - это разность между вторым и первым замерами. Сначала вычисляются разности отдельно для каждой из групп, а уж затем проводятся сопоставления двух рядов разностей (сдвигов), полученных в разных группах. Примером такого сопоставления сдвигов в ощущении психологической дистанции является Задача 1.

[9] Критерий знаков с математической точки зрения является частным случаем би­номиального критерий для двух равновероятных альтернатив. При вероятности каждой из альтернатив P=Q=0,50 критерий знаков является зеркальным отраже­нием биномиального критерия (см. параграф 5.3). В некоторых руководствах кри­терий знаков называют критерием Мак-Немара (McCall R., 1970; Рунион Р., 1982).

[10] Можно вычитать значения "после" из значений "до", это никак не повлияет на расчет критерия. Но лучше во всех случаях придерживаться одной системы, чтобы не запутаться самим.

[11] *Испытуемый Л-в так и не смог правильно решить анаграмму 2. |4 Е. В. Сидоренко

[12] На самом деле области применения критерия %² многообразны (см., например: Суходольский Г.В., 1972, с. 295), но в данном руководстве мы ограничиваемся только этими двумя, наиболее часто встречающимися на практике, целями.

[13] Доброхотова Т. А., Брагина Н. Н. Левши. М.: "Книга", 1994.

[14] Гистограмма - это диаграмма, в которой различная величина частот изображается различной высотой столбиков (Плохинский Н. А., 1970, с. 14.)

[15] Все приведенные эмпирические частоты на самом деле пропорциональны количе­ству благосклонных высказываний невесты о женихах в тексте пьесы.

[16] Поправка на непрерывность при ν=l предназначена для корректировки несоот­ветствия между дискретным биномиальным распределением и непрерывным рас пределением (Рунион Р., 1982, с. 39.)

[17] Социальный атом "... состоит из всех отношений между человеком и окружающими его людьми, которые в данный момент тем или иным образом с ним связаны" (Moreno J. L., 1951.)

[18] Целесообразно было бы проверить совпадение распределения ошибок в обеих выборках с распределением Пуассона. Закону Пуассона подчиняются распределе­ния редких событий, приходящихся 0, 1, 2,... раз на сотни и тысячи наблюдений. Однако в данном случае эта модель неприменима: средняя и дисперсия не равны друг другу и составляют, соответственно, 0,91 и 1,96 в первой выборке и 2,29 и 5,43 во второй выборке.

[19] Относительная частота, или частость, - это частота, отнесенная к общему коли­честву наблюдений; в данном случае это частота попадания желтого цвета на дан-позицию, отнесенная к количеству испытуемых. Например, частота попадания желтого цвета на 1-ю позицию f =24; количество испытуемых n =102; относительная а f *= f / n =0,235.

[20] Все формулы приведены для дискретных признаков, которые могут быть выра­жены целыми числами, например: порядковый номер, количество испытуемых, ко­личественный состав группы и т.п.

[21] Психологическое поглаживание - это "...любой акт, предполагающий признание присутствия другого человека" (Берн Э., 1992, с. 10). Практически в транзактно-аналитических сессиях под поглаживанием понимается выражение симпатии, вос­хищения, одобрения, любое искреннее признание положительных качеств и прояв­лений другого человека, к которым могут относиться внешние данные, глубинные личностные свойства, мастерство в своем деле, способность дарить психологическое тепло, и вовремя произнесенное слово и т.д.

[22] FPI-R - Фрайбургский личностный опросник

[23] В первоначальной выборке было 50 человек, но 8 из них были исключены из рассмотрения как имеющие средний балл по показателю анергии вытеснения (14-15). Показатели интенсивности чувства недостаточности у них тоже средние: 6 значений по 20 баллов и 2 значения по 25 баллов.

[24] Поправка на непрерывность вносится во всех случаях, когда признак принимает всего два значения и число степеней свободы поэтому равно 1 (см. параграф 4.2)

[25] В принципе признак может принимать и большее количество значений, так как любую шкалу, как мы убедились, можно свести к альтернативной шкале "Есть эффект" - "Нет эффекта".

[26] Стохастическая означает вероятностная. Связи между случайными явлениями называют вероятностными, или стохастическими связями (Суходольский Г. В., 1972, с. 52). Этот термин подчеркивает их отличие от детерминированных или функциональных связей в физике или математике (связь площади треугольника с его высотой и основанием, связь длины окружности с ее радиусом и т. п.). В функциональных связях каждому значению первого признака всегда соответствует (в идеальных условиях) совершенно определенное значение другого признака (Плохинский Н.А., 1970, с. 41). В корреляционных связях каждому значению одного признака может соответствовать определенное распределение значений другого, признака, но не определенное его значение.

[27] Обычно рекомендуется всегда меньшему значению приписывать меньший ранг (см. Пример 1). В данном случае самая значимая ценность получает меньший ранг. Для подсчета коэффициента это несущественно. Главное, чтобы ранжирование было в обоих рядах однонаправленным.

[28] В исследовании М.Э. Раховой были выявлены виды страха, отсутствующие в перечне Вольпе, например, страх за благополучие близких (1-й ранг), неизвестнос­ти (5-й ранг), нападения (8-й ранг) и др. Однако в данном примере в ранжирова­нии участвуют только 20 страхов из перечня Вольпе, поскольку мы можем под­считывать коэффициент корреляции лишь между теми признаками, которые изме­рены в обеих выборках.

[29] Введение этого условия диктовалось тем, что в непосредственно предшествовав­ших исследованию выборах 52% электората составляли лица старше 55 лет.

Дата добавления: 2015-06-04