Количественная обработка данных

Сентябрь 4, 2022

Главная
Информатика
Количественная обработка данных

Содержание

2. Основные понятия Генеральная совокупность Выборка Репрезентативность выборки Признаки и переменные Шкалы Распределение признака Статистическая гипотеза Статистические
3. Генеральная совокупность – все множество объектов, в отношении которых формулируется исследовательская гипотеза (женщины, мужчины, подростки, студенты
4. Признаки и переменные это измеряемые психологические явления (время решения задачи, количество ошибок, уровень тревожности, агрессивности, уровень
5. Шкалы измерения Номинативная (шкала наименований): имя, название, пол, экстрапунитивность – интрапунитивность - импунитивность реакций, старший –
6. Распределение признака - закономерность встречаемости его значений График нормального распределения
7. Статистическая гипотеза Нулевая Но Гипотеза об отсутствии различий То, что мы хотим опровергнуть, если стоит задача
8. Статистические критерии - это решающее правило, обеспечивающее принятие истинной и отклонение ложной гипотезы, а также метод
9. Уровень значимости Вероятность того, что выявленная связь не случайна, а существенна р≤0,05 – различия достоверны на
10. Способы представления данных Рисунок 1. – Результаты диагностики уровня профессионального стресса
12. Скачать презентацию

Слайд 2

Основные понятия
Генеральная совокупность
Выборка
Репрезентативность выборки
Признаки и переменные
Шкалы
Распределение признака
Статистическая гипотеза
Статистические критерии
Уровень значимости

Слайд 3

Генеральная совокупность – все множество объектов, в отношении которых формулируется исследовательская

гипотеза (женщины, мужчины, подростки, студенты и т.д.)
Выборка – ограниченная по численности группа объектов (испытуемых, респондентов), специально отбираемая из генеральной совокупности для изучения ее свойств.
Репрезентативность выборки (ее представительность) – способность выборки представлять изучаемые явления достаточно полно – с точки зрения их изменчивости в генеральной совокупности

Слайд 4

Признаки и переменные
это измеряемые психологические явления (время решения задачи, количество ошибок,

уровень тревожности, агрессивности, уровень интеллектуального развития, социометрический статус и др.)
Психологические переменные – случайные величины, так как заранее неизвестно, какие значения они примут. Значения признака, переменной определяются при помощи специальных шкал измерения.

Слайд 5

Шкалы измерения
Номинативная (шкала наименований): имя, название, пол, экстрапунитивность – интрапунитивность -

импунитивность реакций, старший – средний – младший ребенок и др.
Порядковая (ординальная): принцип «больше –меньше», при этом истинное расстояние между классами неизвестно, известно только, что они образуют последовательность: очень высокий, высокий, средне-высокий, средний, средне-низкий, низкий, очень низкий и др.
Интервальная (шкала равных интервалов): каждое значение признака отстоит от другого на равном расстоянии: возраст, балл по тревожности, коэффициент интеллекта и др.
Шкала равных отношений – шкала, классифицирующая объекты пропорционально выраженности измеряемого свойства: вариант А не выбрали ни одного раза, Б – 14 раз и В – 28 раз (Б в два раза меньше В)

Слайд 6

Распределение признака - закономерность встречаемости его значений
График нормального распределения

Слайд 7

Статистическая гипотеза
Нулевая Но
Гипотеза об отсутствии различий
То, что мы хотим опровергнуть, если

стоит задача доказать значимость различий
Пример: уровень тревожности мальчиков и девочек одинаковый (не различаются)

Альтернативная H1
Гипотеза о значимости различий
То, что мы хотим доказать, экспериментальная гипотеза
Пример: уровень тревожности девочек выше уровня тревожности мальчиков

Слайд 8

Статистические критерии
- это решающее правило, обеспечивающее принятие истинной и отклонение

ложной гипотезы, а также метод расчета определенного числа и само это число.
Виды:
Параметрические – включают в формулу расчета параметры распределения (средние и дисперсии): t-критерий Стьюдента, критерий F и др.
Непараметрические – основаны на оперировании частотами или рангами (Т критерий Вилкоксона, критерий Q Розенбаума и др.) (стр. 28 Сидоренко Е.Е.)

Слайд 9

Уровень значимости
Вероятность того, что выявленная связь не случайна, а существенна
р≤0,05

– различия достоверны на 5-%-ом уровне значимости, т.е. вероятность недостоверности составляет 0,05
р ≤0,01 – различия достоверны на 1%-ом уровне значимости, т.е. вероятность недостоверности 0,01.

Слайд 10

Количественная обработка данных

Содержание

Генеральная совокупность – все множество объектов, в отношении которых формулируется исследовательская

Признаки и переменныеэто измеряемые психологические явления (время решения задачи, количество ошибок,

Шкалы измеренияНоминативная (шкала наименований): имя, название, пол, экстрапунитивность – интрапунитивность -

Распределение признака - закономерность встречаемости его значений График нормального распределения

Статистическая гипотезаНулевая НоГипотеза об отсутствии различийТо, что мы хотим опровергнуть, если

Статистические критерии - это решающее правило, обеспечивающее принятие истинной и отклонение

Уровень значимости Вероятность того, что выявленная связь не случайна, а существеннар≤0,05

Способы представления данныхРисунок 1. – Результаты диагностики уровня профессионального стресса

Похожие презентации