Статистика в обработке материалов психологических исследований

Статистические методы раскрывают связи между изучаемыми яв-лениями. Однако необходимо твердо знать, что, как бы ни была высока вероятность таких связей, они не дают права исследователю признать их причинно-следственными отношениями. Статистика, например, утверждает, что существует значимая связь между двигательной ско-ростью и игрой в теннис. Но отсюда еще не вытекает, будто двигатель-ная скорость и есть причина успешной игры. Нельзя, по крайней мере в некоторых случаях, исключить и того, что сама двигательная ско-рость явилась следствием успешной игры.

Чтобы подтвердить или отвергнуть существование причинно-след-ственных отношений, исследователю зачастую приходится продумы-вать целые серии экспериментов. Если они будут правильно постро-ены и проведены, то статистика поможет извлечь из результатов этих экспериментов информацию, которая необходима исследователю, что-бы либо обосновать и подтвердить свою гипотезу, либо признать ее недоказанной.

Статистические методы, примеры их применения для принятия решения

Первый тип задач

Допустим, что школьному психологу нужно представить краткую информацию о развитии психомоторных функций учащихся шестых классов. В этих классах обучается 50 учеников. В процессе выполнения своей программы психолог провел диагностическое изучение дви-гательной скорости, применив ранее описанную методику (описание дано на первой странице данного раздела).

Для реализации своей программы психологу надлежало получить количественные характеристики, свидетельствующие о состоянии изучаемой функции -- ее центральной тенденции, величины, показы-вающей размах колебания, в пределах которого находятся данные от-дельных учеников, и то, как распределяются эти данные. Какими ме-тодами вести обработку, зависит от того, в какой статистической шкале измерены значения исследуемого признака. Визуальное озна-комление с полученными данными показывает, что возможно вычис-ление среднего арифметического, выражающего центральную тен-денцию, и среднеквадратического отклонения, показывающего размах и особенности варьирования экспериментальных результатов.

Нельзя ограничиться вычислением только среднего арифметиче-ского, так как оно не дает полных сведений об изучаемой выборке.

Вот пример.

В одном купе вагона поместилась бабушка 60 лет с четырьмя внука-ми: один -- 4 лет, двое -- по 5 лет и один -- 6 лет. Среднее арифметиче-ское возраста всех пассажиров этого купе 80/5= 16.

В другом купе расположилась компания молодежи: двое -- 15-летних, один -- 16-летний и двое -- 17-летних. Средний возраст пассажиров это-го купе также равен 80/5= 16. Таким образом, по средним арифметическим пассажиры этих купе как бы и не отличаются. Но если обратиться к особенностям варьирования, то сразу можно установить, что в одном купе возраст пассажиров варьируется в пределах 56 единиц, а во вто-ром -- в пределах 2.

Для вычисления среднего арифметического применяется формула:

" х = ? х / n

а для среднеквадратического отклонения формула:

у = ?? (х - " х )2 / n

В этих формулах "х означает среднее арифметическое, х -- каждую величину изучаемого ряда, ? означает сумму; у означает среднеквадратическое отклонение; буквой n обозначают число членов изучаемо-го ряда.

Ниже представлен весь ход его обработки.

В опытах участвовало 50 испытуемых. Каждый из них выполнил 25 проб, по 1 мин каждая. Вычислено среднее для каждого испытуемого. Полу-ченный ряд упорядочен, и все индивидуальные результаты представле-ны в последовательности от меньшего к большему.

85-93-93-99-101-105-109-110-111-115-115-116-116-117-117-117-118-119-121-121-122-124-124-124-124-125-125-125-127-127-127-127-127-128-130-131-132-132-133-134-134-135-138-138-140-143-144-146-150-158.

Для удобства дальнейшей обработки эти первичные данные соеди-нены в группы. Благодаря группировке отчетливее выступает присущее данному ряду распределение величин и их численностей. Отчасти упро-щается и вычисление среднего арифметического и среднеквадратиче-ского отклонения. Этим компенсируется количественное искажение ин-формации, неизбежное при вычислениях на сгруппированных данных.

При выборе группового интервала следует принять во внимание такие соображения. Если ряд не очень велик, например содержит до 100 элементов, то и число групп не должно быть очень велико, напри-мер порядка 8-12. Желательно, чтобы при группировании начальная величина -- при соблюдении последовательности от меньшей величи-ны к большей -- была меньше самой меньшей величины ряда, а самая большая -- больше самой большой величины изучаемого ряда. Если ряд, как в данном случае, начинается с 85, группирование нужно на-чать с меньшей величины, а поскольку ряд завершается числом 158, то и группирование должно завершаться большей величиной. В ряду, который нами изучается, с учетом высказанных соображений можно выбрать групповой интервал в 9 единиц и произвести разбивку ряда на группы, начав с 83. Тогда последняя группа будет завершаться ве-личиной, превышающей значение последней величины ряда (т. е. 159). Число групп будет равно 9. В табл. 1 представлены группы в их после-довательности и все другие величины для вычисления среднего ариф-метического и среднеквадратического отклонения. Таблица состоит из 8 столбцов.

1-й столбец -- группы, полученные после разбиения изучаемого ряда.

2-й столбец -- средние значения интервалов по каждой группе.

3-й столбец показывает результаты «ручной» разноски величин ряда или иксов (каждая величина занесена в соответствующую ее зна-чению группу в виде черточки).

4-й столбец -- итог подсчета результатов разноски.

5-й столбец -- произведения величин 2-го столбца на величины 4-го столбца по строчкам. Итоги 4-го и 5-го столбцов дают суммы, необхо-димые для вычисления среднего арифметического.

Таблица 1

Вычисление среднего арифметического и среднеквадратического

отклонения

n = 50 ; ?f * х = 6150 ; ?f *(х - " х )2 = 10368

Страницы: 1, 2, 3, 4