После воздействия

После воздействия

Фон

Фон

Контрольная группа

Опытная группа

После воздействия

Контрольная группа

Контрольная группа

Группировка данных

Для группировки необходимо прежде всего расположить данные каждой выборки в возрастающем порядке. Так, в нашем эксперименте для переменной «число пораженных мишеней» данные будут распола­гаться следующим образом:

Фон:

После воздействия:

10 12 13 14 14 15 15 15 17 17 17 18 19 19 22 8 11 12 13 15 15 15 15 16 17 18 19 20 21 25

Опытная группа (дополнить цифрами) Фон:............

После воздействия:

Статистика и обработка данных

Распределение частот (числа пораженных мишеней)

Уже при первом взгляде не полученые ряды можно заметить, что многие данные принимают одни и те же значения, причем одни значения встречаются чаще, а другие-реже. Поэтому было бы интересно вначале гра4>ически представить распределение различных значений с учетом их частот. При этом получают следующие столбиковые диаграммы:

Х Х XX Х Х Х ХХХХ XXX	X
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 2' Фон	I 22 23

9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

(дополнить столбиками)

Ю 1'1 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Фон

"6?89 10 1'1 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 После воздействия

(дополнить столбиками)

Такое распределение данных по их значениям дает нам уже гораздо больше, чем представление в виде рядов. Однако подобную группировку используют, в основном лишь для качественных данных, четко разде­ляющихся на обособленные категории (см. дополнение Б.1).

Что касается количественных данных, то они всегда располагаются на непрерывной шкале и, как правило, весьма многочисленны. Поэтому такие данные предпочитают группировать по классам, чтобы яснее видна была основная тенденция распределения.

Такая группировка состоит в основном в том, что объединяют данные с одинаковыми или близкими значениями в классы и определяют частоту для каждого класса. Способ разбиения на классы зависит от того, что именно экспериментатор хочет выявить при разделении изме­рительной шкалы на равные интервалы. Например, в нашем случае можно сгруппировать данные по классам с интервалами в две или три единицы шкалы:

х Классы 10-п	х х 12-13	X X X X X 14.15	X X X 16-17	X X X 18-1Э	20-21	X 22-23
Частоты 1

X 9-11	X X X X 12-14	X X X X X X 15-17	X X X 18-20	X 21-23

(с интервалами в 2 ед.)

(с интервалами в 3 ед.)

Классы	8-9						8-10
Частоты

(с интервалами в 2 ед.)

(с интервалами в 3 ед)

(заполнить таким же образом)

Выбор того или иного типа группировки зависит от различных соображений. Так, в нашем случае группировка с интервалами между классами в две единицы хорошо выявляет распределение результатов вокруг центрального «пика». В то же время группировка с интервалами в три единицы обладает тем преимуществом, что дает более обобщен­ную и упрощенную картину распределения, особенно если учесть, что число элементов в каждом классе невелико¹. Именно поэтому в дальней­шем мы будем оперировать классами в три единицы.

Дата добавления: 2017-01-14