Параметрические и непараметрические методы

Статистические шкалы

Статистическая обработка данных исследования

Статистические данные применяются при обработке материалов психологических исследований для того, чтобы извлечь из тех количественных данных, которые получены в эксперименте, возможно больше полезной информации.

Применение тех или иных статистических методов определяется тем, к какой статистической шкале относится полученный материал.

Шкала наименований. К этой шкале относятся материалы, в которых изучаемые объекты отличаются друг от друга по их качеству, а порядок не важен. Например, распределение участников конференции. При статистической обработке таких материалов нужно считаться с тем, каким числом единиц представлен каждый объект.

Шкала порядка. Порядок следования объектов находится в центре внимания. К этой шкале в статистике относятся такие исследовательские материалы, в которых рассмотрению подлежат объекты, принадлежащие к одному или нескольким классам, но отличающиеся при сравнении одного с другим: больше – меньше, выше – ниже и т.п.

Проще всего показать типические особенности шкалы порядка, если обратиться к итогам любых спортивных соревнований. В них последовательно перечисляются участники, занявшие соответственно первое, второе, третье и прочие

по порядку места, а сведения о фактических достижениях спортсменов отходят на второй план, или отсутствуют.

Шкала интервалов. К ней относятся такие материалы, в которых дана количественная оценка изучаемого объекта в фиксированных единицах. Материалы, соответствующие шкале интервалов, должны иметь единицу измерения, которая была ба при всех повторных измерениях тождественной самой себе.

Шкала отношений. К этой шкале относятся материалы, в которых учитывается не только число фиксированных единиц, как в шкале интервалов, но и отношения полученных суммарных итогов между собой. Чтобы работать с такими отношениями, нужно иметь некую абсолютную точку, от которой и ведется отсчет.

Если данные, которыми располагает исследователь, при их внимательном рассмотрении лишь в незначительной степени расходятся с кривой нормального распределения Гаусса, то это дает право исследователю применять в статистической обработке параметрические методы, исходные положения которых основываются на нормальной кривой распределения Гаусса. Нормальное распределение называют параметрическим потому, что для построения и анализа кривой Гаусса достаточно иметь всего два параметра: среднее арифметическое, значение которого должно соответствовать высоте перпендикуляра, восстановленного в центре кривой, и так называемое среднее квадратическое, или стандартное, отклонение – величины, характеризующей размах колебаний данной кривой.

При невозможности применить параметрические методы, надлежит обратиться к непараметрическим.

Дата добавления: 2015-06-04