Файл-пример: SPSS Введение.sav

Откройте файл SPSS Введение.sav в программе IBM SPSS Statistics 19.

1) Определите степень соответствия эмпирического распределения среднего балла ЕГЭ по четырем предметам (переменная среднийбалл) нормальному распределению.

2) Опишите и проинтерпретируйте полученный результат исходя из рассмотренного в параграфе способа анализа данных.

Афанасьев, В. В. Теория вероятностей [Текст] / В. В. Афанасьев. – М.: ВЛАДОС, 2007. – 350 с.

2. Бурлачук, Л. Ф. Словарь-справочник по психодиагностике [Текст] / Л. Ф. Бурлачук, С. М. Морозов. - СПб.: Питер, 2001. – 528 с.

3. Дружинин, В. Н. Экспериментальная психология [Текст] / В. Н. Дружинин. – СПб.: Издательство

4. Лакин, Г. Ф. Биометрия [Текст] / Г. Ф. Лакин; изд. 4-е, перераб. и доп. – М.: Высшая школа, 1990. - 352 с.

5. Наследов, А. Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и

интерпретация данных [Текст] / А. Д. Наследов. – СПб.: Речь, 2004. – 392 с.

6. Наследов, А. Д. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных [Текст] / А. Д. Наследов. – СПб.: Питер, 2011. – 400 с.

7. Новая философская энциклопедия [Текст]: в 4 т. / Научно-ред. совет: предс. В. С. Степин. – М.:

8. Сидоренко, Е. В. Методы математической обработки в психологии [Текст] / Е. В. Сидоренко. -

9. Ханин, Ю. Л. Краткое руководство к шкале реактивной и личностной тревожности Ч.Д. Спилбергера [Текст] / Ю. Л. Ханин. - Л.: ЛНИИ ФК., 1976. - 18 с.

10.Энциклопедия эпистемологии и философии науки [Текст] / гл. ред. И. Т. Касавин. – М.: «Канон+»

Таблица кросстабуляции (или сопряженности). Таблица совместного распределения частот двух и более номинативных признаков, измеренных на одной группе объектов. Эта таблица позволяет сопоставить два или более распределения. Столбцы такой таблицы соответствуют категориям (градациям) одного номинативного признака, а строки - категориям (градациям) другого номинативного признака [3. С. 36-37].

Критерий независимости χ2 (χ2 Пирсона; Хи-квадрат Пирсона; Pearson Chi-Square). Непараметрический критерий для сравнения ожидаемых и наблюдаемых частот (как правило, для таблиц сопряженности). Отвечает на вопрос: отличаются ли ожидаемые частоты модели от

Метод Монте-Карло (критерий Монте-Карло; Monte Carlo method). 1. Метод статистических испытаний; численный метод, основанный на моделировании случайных величин и построении

статистических оценок для искомых величин [5. С. 815]. 2. Общее название группы численных

методов, основанных на получении большого числа реализаций стохастического (случайного)

процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи [6. С. 335-341.].

Коэффициент V Крамера (V; Cramer's V; V Крамера). Мера ассоциации между значениями двух категориальных переменных. Значение V всегда варьируется от 0 до 1 и интерпретируется по аналогии с коэффициентом корреляции (исключая отсутствие отрицательных значений) [4. С. 373].

· оценка связи между социометрическим статусом подростка

(«отверженный», «пренебрегаемый», «предпочитаемый»,

«социометрическая звезда») и типа детско-родительских отношений

(опросник детско-родительских отношений А.Я. Варга, В.В. Столина);

· оценка связи между типом профессиональной деятельности («инженер»,

«учитель», «программист», «повар») и уровнем заработной платы (низкий,

· оценка связи между причиной увольнения («прогулы», «нарушение корпоративной этики», «неэффективное использование рабочего времени») и полом работника (женский, мужской).

- статистически значимый и надежный результат кросстабуляции возможен в случае, если объем n1≥25 и n2≥25;

- при увеличении числа сопрягаемых переменных число испытуемых должно

расти пропорционально числу новых переменных;

- не обязательно должно соответствовать нормальному виду.

В файле представлены результаты опроса студентов разных курсов обучения и разного пола по наиболее интересным для них разделам психологии и жанрам кино.

раздел: 1 - общая психология; 2 - возрастная психология; 3 - педагогическая психология; 4 - клиническая психология; 5 - гендерная психология; 6 - история психологии;

кино: 1 - драма; 2 - комедия; 3 - боевик; 4 - ужасы.

I. a) Таблица сопряженности для 2 переменных

Шаг 1 На панели инструментов выберите меню Анализ → Описательные статистики

Шаг 2 В меню Таблицы сопряженности (рис. 7) из левого окна перенесите переменную пол в окно Строки, переменную курс в окно Столбцы, нажмите ОК.

Шаг 2а В открытом окне меню Таблицы сопряженности из левого окна перенесите переменную пол в окно Строки, переменную курс в окно Столбцы, переменную Раздел в окно Слой 1 из 1, нажмите ОК.

Шаг 2б В открытом окне меню Таблицы сопряженности из левого окна перенесите переменную

пол в окно Строки, переменную курс в окно Столбцы, переменную Раздел в окно Слой 1

из 1, выберите команду Следующий и перенесите переменную кино в окно Слой 2 из 2,

В открывшемся окне Вывод представлены результаты кросстабуляции для двух-, трех- и четырехразрядной таблицы сопряженности. Описанию и интерпретации подлежат в этом окне три таблицы: Таблица сопряженности пол * курс (двухразрядная) (см. ниже), Таблица сопряженности пол * курс * раздел (трехразрядная), Таблица сопряженности пол * курс * раздел * кино (четырехразрядная).

Поясним результаты на примере двухразрядной таблицы.

1) Двухразрядная таблица сопряженности позволяет легко ответить на вопрос - как количественно распределяются студенты по половому признаку на разных курсах обучения.

2) Трехразрядная таблица позволяет ответить на вопрос – сколько студентов женского и мужского пола, обучающихся на разных курсах, больше интересуются тем или иным разделом психологии.

3) Четырехразрядная таблица позволяет ответить на вопрос - сколько студентов женского и мужского пола, обучаясь на разных курсах, интересуясь тем или иным разделом психологии, предпочитают тот или иной жанр кино.

4) На примере трехразрядной таблицы пол * курс * раздел видно главное ограничение кросстабуляции для трех и более переменных – чем меньше количество испытуемых, тем менее надежным и значимым для интерпретации является результат. Даже несмотря на то, что в нашем примере количество испытуемых достаточно большое (n=94), величина значений в ячейках маленькая, что не позволяет дать надежное и значимое для исследования описание.

5) Произведенный статистический анализ номинативных данных позволяет установить только направление связи между переменными (то есть увеличивается или уменьшается число студентов женского/мужского пола в зависимости от курса обучения). Для установления степени и силы связи между переменными необходимо перейти к использованию χ2 Пирсона, ММК и V Крамера.

II. Определение степени и силы сопряженности

Шаг 1 На панели инструментов выберите меню Анализ → Описательные статистики

Шаг 2 В меню Таблицы сопряженности из левого окна перенесите переменную пол в окно

Строки, переменную курс в окно Столбцы.

Шаг 3 В правой части окна выберите меню Ячейки (рис. 8) и установите в группе команд Частоты галочки для команд Наблюдаемые и Ожидаемые, в группе команд Остатки установите галочку для команды Нестандартизованные и нажмите Продолжить.

Шаг 4 В окне Таблицы сопряженности выберите меню Статистики (рис. 9) и установите галочку для команды Хи-квадрат, а в группе команд Для номинальных установите галочку для команды Фи и V Крамера, нажмите Продолжить.

Шаг 5 В окне Таблицы сопряженности выберите меню Точные… (рис. 10) и выберите тип точного критерия Монте-Карло, сменив значение Доверительного интервала с 99% на 95%; нажмите Продолжить и ОК.

Рис. 8. Меню Таблицы сопряженности: Вывод в ячейках

Рис. 9. Меню Таблицы сопряженности: Статистики

В открывшемся окне Вывод представлены результаты измерения степени и силы связи между переменными пол и курс. Описанию подлежат результаты, представленные в таблицах Таблица сопряженности пол * курс, Критерии хи-квадрат и Симметричные меры.

1) В таблице под заголовком Таблица сопряженности пол*курс в ячейках строки Остаток для женского и мужского пола представлено различие между наблюдаемыми (Частота) и ожидаемыми (Ожидаемая частота) значениями. Чем больше это различие, тем сильнее связаны переменные друг

с другом. Так как в нашем примере значения Остатка распределены неравномерно для всех курсов, нам нужно уточнить с помощью критерия χ2 Пирсона степень связи переменных.

Вне зависимости от низких значений Остатка для всех ячеек рекомендуем переходить к анализу показателя критерия χ2 Пирсона, так как Остаток указывает лишь на направление связи; критерий χ2Пирсона укажет на степень связи.

2) В таблице Критерии хи-квадрат при высоком значении χ2 и уровне значимости (ячейка Асимпт. значимость (2-стор.)) p ≤0,05 делается вывод о наличии сильной связи между переменными пол и курс.

В нашем примере χ2 =8,906 при p ≤0,05. С одной стороны мы должны сделать вывод о наличии сильной связи между переменными пол и курс; однако достаточно низкий уровень статистической

значимости в нашем примере - (р =0,031, то есть p ≤0,05>0,01) требует повысить надежность

предположения о связи переменных с помощью ММК и V Крамера.

3) В таблице Критерии хи-квадрат в ячейках Знч. Монте-Карло (2-стор.) для строки Хи-квадрат Пирсона значение нижней и верхней границ уровня значимости критерия Монте-Карло находится в пределах статистической значимости (р ≥0,025≤0,032, то есть p ≤0,05>0,01). Это дает основание для подтверждения сделанного ранее вывода о наличии сильной связи между переменными пол и курс. Однако и здесь вывод требует повышения надежности, так как и для критерия χ2 Пирсона, и для ММК уровень р ≤0,05.

4) Для принятия окончательного решения о силе связи между переменными пол и курс обратимся к результатам подсчета V Крамера в таблице Симметричные меры. Чем ближе значение V Крамера к 1, тем сильнее связь между переменными.

В нашем примере значение V Крамера =0,308, р ≤0,05 - это указывает на наличие умеренной связи между переменными пол и курс, то есть мы не можем говорить о сильной зависимости распределения пола студентов от курса обучения.

Связь будет признана сильной тогда, когда значение V Крамера будет близко к 1 при p ≤0,001.

Живите по правилу: МАЛО ЛИ ЧТО НА СВЕТЕ СУЩЕСТВУЕТ? Я неслучайно подчеркиваю, что место в голове ограничено, а информации вокруг много, и что ваше право...

ЧТО ПРОИСХОДИТ ВО ВЗРОСЛОЙ ЖИЗНИ? Если вы все еще «неправильно» связаны с матерью, вы избегаете отделения и независимого взрослого существования...

Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам...

Что способствует осуществлению желаний? Стопроцентная, непоколебимая уверенность в своем...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: