![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Статистика для таблиц сопряженности в модуле Basic Statistics
2.1. Проверим сначала, зависит ли стиль поведения в конфликтной ситуации от пола испытуемого. Критерий c2 Пирсона можно посчитать в модуле Basic Statistics. Выберем Analysis ð Tables and Banners ð Specify tables ð … В первом списке выбираете
переменную GENDER, а во втором - переменную STYLE. Нажимаете на кнопку OK и еще раз на кнопку OK. Вы попадаете в окно, где можно задавать различные статистики для вычисления:
Review summary tables – эта кнопка показывает исходную таблицу сопряженности Detailed two-way tables – эта кнопка показывает исходную таблицу сопряженности и всю ту статистику, которую мы задали посчитать.
Статистика задается в разделе Statistics for two-way tables. Она включает: Pearson & M-L Chi-square – критерий c2 Пирсона (его значение, степени свободы и уровень статистической значимости) и Maximum-Likelihood Chi square (его значение, степени свободы и уровень статистической значимости), который отличается от c2 Пирсона теорией, лежащей в основании вывода формулы расчета. Эти два критерия проверяют одну и ту же гипотезу – о зависимости распределения по одной переменной от распределения по другой переменной. У нас на факультете лучше использовать c2 Пирсона (он более популярен). Fisher exact, Yates, McNemar (2x2 Tables) – только для таблиц 2х2: c2 МакНемара (интра-индивидуальная схема), критерий Фишера, который является аналогом c2 Пирсона (межгрупповая схема) и поправка Йетса (Yates correction), которую следует учитывать, когда частоты малы (фактически, когда некоторые теоретические частоты меньше 10). Phi (2x2 Tables)& Cramer's V & C – меры зависимости f, коэффициент сопряженности С и V Крамера. Далее идет статистика для шкал порядка: Kendall's tau-b & tau-c – коэффициенты корреляции Кендалла. Формулу для вычисления tb вы видели в лекции, tc отличается от него способом подсчета связанных пар. В большинстве случаев значения tb и tс практически одинаковы. Если же они различаются, то безопаснее принять во внимание и интерпретировать меньшее значение. Gamma – коэффициент корреляции Гамма. Spearman rank order correlation - знакомый и уже любимый коэффициент ранговой корреляции Спирмена: Sommer's d – коэффициент корреляции d Соммера Uncertainty coefficients – коэффициенты неопределенности – показатели стохастической зависимости. Понятие стохастической зависимости взято из теории информации для анализа частотных таблиц и выходит за рамки нашего вводного курса. По вашему желанию эта тема может быть подробнее рассмотрена во втором семестре.
Теперь рассмотрим, что можно посчитать в разделе Tables: Expected frequencies – теоретические частоты. Тут как раз можно проверить, выполняются ли условия применения критерия c2. Residual frequencies – эмпирические частоты минус теоретические частоты. Percentage of total counts – проценты по всей таблице. Percentage of row counts – проценты по строкам. Percentage of column counts – проценты по столбцам.
Отметим птичкой Pearson & M-L Chi-square и нажмем кнопку Detailed two-way tables. Получится два окна результатов. В одном окне приведена исходная таблица, в другом - результаты вычисления критериев. Что можно сказать о зависимости стиля поведения в конфликтной ситуации от пола? Как ведут себя девушки? А как юноши?
2.2. Проверьте теперь, зависит ли стиль поведения в конфликтной ситуации от типа темперамента. Кто склонен к соперничеству? Кто больше склонен к приспособлению и компромиссу? 2.3. Проверьте теперь, зависит ли стиль поведения в конфликтной ситуации от наличия братьев/сестер. 2.4. Наконец, проверьте, зависит ли стиль поведения в конфликтной ситуации от факультета, на котором учится человек. Правда ли то, что математики и физики больше склонны к соперничеству, а психологи - к сотрудничеству? 2.5. Выберите теперь опять переменные TEMPER и STYLE и посчитайте для них всю статистику, которую возможно посчитать в этом разделе. Определите, какими мерами связи из подсчитанных можно воспользоваться. Какие не имеют смысла для наших данных? 2.6. Посчитайте теоретические частоты для таблицы сопряженности переменных тип темперамента и стиль поведения в конфликтной ситуации. Проверьте, можно ли было использовать хи-квадрат Пирсона (т.е., выполняется ли условие: теоретические частоты должны быть больше 5 по крайней мере в 80% ячеек)? 2.7. Посчитайте проценты для этой же таблицы сопряженности по строкам, по столбцам и по всей таблице. Учитывая, что тип темперамента - независимая переменная, как лучше считать проценты? 2.8. Посмотрите, что получится, если нажать кнопки Categorized Histograms, Interaction plots of frequencies и 3D Histograms? Помогают ли эти графические представления таблиц сопряженности анализировать данные?
2.9. Нашему студенту не понравилось, что многие испытуемые склонны, например, к соперничеству в конфликтной ситуации, что до добра обычно не доводит и не является конструктивной стратегией. Поэтому он решил попробовать изменить стиль поведения испытуемых, используя специальную методику - тренинг поведения в конфликте д.психол.н. Кровопускова. Из числа испытуемых были набраны две группы - экспериментальная и контрольная. В экспериментальной группе проводился тренинг Кровопускова в течение 6 месяцев (2-3 раза в неделю). В конце эксперимента были вновь определены предпочитаемые стратегии поведения в конфликтной ситуации у членов экспериментальной и контрольной группы. В результате такой серьезной работы получились следующие данные:
Для экспериментальной группы:
Для контрольной группы:
Требуется проверить, увенчалась ли успехом работа студента, т.е. был ли тренинг успешным. Сделайте это с помощью критерия хи-квадрат. 2.10. Создайте новый файл в программе STATISTICA: File ð New Data…. 2.11. Назовите его Training.sta и сохраните в своей рабочей папке. 2.12. Увеличьте количество строк штук на 10. 2.13. Первая переменная - COND - condition - будет представлять условие определения предпочитаемого стиля поведения. Она имеет два уровня: до тренинга (BEFORE) и после тренинга (After). Поэтому в первом столбике наберите 5 раз уровень BEFORE и 5 раз уровень After. 2.14. Вторая переменная - STYLЕ - будет представлять стиль поведения в конфликтной ситуации. Поэтому во втором столбике наберите два раза подряд уже знакомые нам сокращения для обозначения стиля поведения: соперничество SOPERN, сотрудничество SOTRUD, компромисс COMPROM, избегание IZBEG, приспособление PRISPOS. У нас получилась своеобразная таблица комбинаций всех условий со всеми. 2.15. Теперь наберем третью переменную - WEIGHT. Это будет весовая переменная, в которой мы зададим число человек, избравших тот или иной стиль поведения к конфликте. Начнем анализ с экспериментальной группы и наберем в третьем столбике цифры из таблицы: 34, 12, 14, 18, 20, 19, 25, 26, 15, 13. В результате мы получим такую табличку:
2.16. Приступаем к анализу: Analysis ð Tables and banners ð Specify Tables… В первой колонке выбираем переменную COND, а во второй - переменную STYLE. Нажимаем кнопку ОК. 2.17.
Теперь находим маленькую кнопочку с гирей и нажимаем ее: Эта кнопка задает веса. В окошке Weight Variable набираем имя нашей весовой переменной WEIGHT или ее номер 3. В разделе Status выбираем условие ON и нажимаем ОК и еще раз ОК. 2.18. С помощью кнопки Review summary tables проверьте, правильно ли набрана таблица. Исправьте ее, если это необходимо. 2.19. Нажмите кнопку Continue, чтобы вернуться в окно выбора статистических критериев и мер связи. Посчитайте хи-квадрат Пирсона для этой таблицы сопряженности и подходящие проценты. Какие выводы можно сделать? Дал ли тренинг результаты? Как изменился предпочитаемый стиль поведения в конфликтной ситуации? 2.20. Теперь определим, действительно ли это тренинг повлиял на наших испытуемых. Для этого проверим с помощью того же хи-квадрата Пирсона, не изменились ли стили поведения в контрольной группе. (Подсказка: создайте четвертую переменную, в которой наберите данные из таблицы контрольной группы и не забудьте указать другую весовую переменную программе) 2.21. Что можно сказать о контрольной группе?
2.22. Студент, довольный результатами, пошел к своему научному руководителю, а тот сказал, что критерий хи-квадрат Пирсона в последних двух случаях применен неправильно и следует все пересчитать. Прав ли научный руководитель? Почему? 2.23. Пересчитайте хи-квадрат Пирсона с выполнением всех требований и ограничений. 2.24. Сделайте выводы о возможности коррекции стиля поведения в конфликтной ситуации.
|