Содержание
- 2. План лекции 1. Измерение. Шкалы. Группировки. 2. Статистическая и генеральная совокупность. 3. Меры центральной тенденции. 4.
- 3. 1. Измерение. Шкалы. Группировки. Измерение — процедура приписывания чисел объектам изучения в соответствии с определенными правилами.
- 4. 1. Измерение. Шкалы. Группировки. Показатели – количественные и качественные характеристики действий, высказываний, физиологических реакций и.т.п. Виды
- 5. 1. Измерение. Шкалы. Группировки. Для измерения различных признаков используются шкалы. Шкала — числовая система. Виды шкал:
- 6. 1. Измерение. Шкалы. Группировки. Номинальная шкала — измеряются объективные признаки респондентов (пол, возраст, семейное положение и
- 7. 1. Измерение. Шкалы. Группировки. Ранговая (порядковая) шкала — измеряются субъективные признаки респондентов (степень удовлетворенности чем-либо или
- 8. 1. Измерение. Шкалы. Группировки. Интервальная (метрическая) шкала — измеряются объективные признаки респондентов (пол, возраст, семейное положение
- 9. 1. Измерение. Шкалы. Группировки. Группировка — распределение единиц изучаемого объекта на однородные группы по существенным для
- 10. 1. Измерение. Шкалы. Группировки. Виды группировок: 1. комбинационная: а) структурная, б) типологическая, 2. аналитическая.
- 11. 1. Измерение. Шкалы. Группировки. Комбинационная группировка — распределение в группы по двум и более признакам. а)
- 12. 2. Статистическая и генеральная совокупность
- 13. 2. Статистическая и генеральная совокупность Статистическая совокупность — это объединение какого-либо множества испытуемых по одному или
- 14. 2. Статистическая и генеральная совокупность Статистическая совокупность = объем выборки. если объем выборки 30 и более
- 15. 2. Статистическая и генеральная совокупность Генеральная совокупность — объект исследования, который территориально, производственно и во времени
- 16. 2. Статистическая и генеральная совокупность Ряд распределения — упорядоченный ряд чисел, получаемый в результате группировки. Виды
- 17. 2. Статистическая и генеральная совокупность Вариационный (непрерывный) ряд распределения Пример: объем произвольного внимания детей 7 лет
- 18. 2. Статистическая и генеральная совокупность Атрибутный ряд распределения Пример: уровень развития творческого воображения детей 7 лет
- 19. 2. Статистическая и генеральная совокупность Графическое изображение статистических данных: - полигон - для отображения непрерывных рядов,
- 20. 3. Меры центральной тенденции
- 21. 3. Меры центральной тенденции Меры центральной тенденции — величины, вокруг которых группируются отдельные, расходящиеся между собой
- 22. 3. Меры центральной тенденции М — среднее арифметическое М= ∑ vi / n Пример: V1 (n=7):
- 23. 3. Меры центральной тенденции Мo — мода — максимально встречающийся результат. Пример: V1(n=9): 1; 2; 3;
- 24. 3. Меры центральной тенденции Мd — медиана — числовое значение, занимающее в упорядоченном ряду данных срединное
- 25. 4. Меры разброса значений
- 26. 4. Меры разброса значений При замене множества числовых значений показателя одним числом — средним арифметическим или
- 27. 4. Меры разброса значений Меры разброса значений: W - размах δ — стандартное отклонение m —
- 28. 4. Меры разброса значений W — размах — разность максимального и минимального значений в ряду данных.
- 29. 4. Меры разброса значений δ — стандартное отклонение. δ = √ ∑ (vi — M)² /
- 30. 4. Меры разброса значений
- 31. 4. Меры разброса значений δ — стандартное отклонение. δ = √ ∑ (vi — M)² /
- 32. 4. Меры разброса значений m — ошибка среднего арифметического m = ∂ / √n = ≈
- 33. 5. Методы определения достоверности различий
- 34. 5. Методы определения достоверности различий Для установления факта случайности различий средних арифметических зависимых и независимых выборок
- 35. 5. Методы определения достоверности различий Зависимые выборки — выборки, в которых результаты измерения некоторого свойства испытуемых
- 36. 5. Методы определения достоверности различий Методы определения достоверности различий для зависимых выборок: t критерий Стьюдента, критерий
- 37. 5. Методы определения достоверности различий Определение t критерия Стьюдента, t Стьюдента = (М1 – М2) /
- 38. 5. Методы определения достоверности различий Ограничение применения методики – необходимо симметричное распределение показателей.
- 39. 5. Методы определения достоверности различий Пример: M1 ± m1 = 3,33 ± 0,401, при n =
- 40. 5. Методы определения достоверности различий Нахождение статистически достоверной вероятности различий с помощью t критерия Стьюдента: Гипотеза
- 41. 5. Методы определения достоверности различий Метод определения достоверности различий для зависимых выборок - критерий знаков. Пример:
- 42. 5. Методы определения достоверности различий Критерий знаков Пример: Необходимо выявить наличие достоверных различий в объеме произвольного
- 43. 5. Методы определения достоверности различий Критерий знаков – обработка: 1. n´ = 12 – 2 =
- 44. 5. Методы определения достоверности различий 4. Нахождение статистически достоверной вероятности различий с помощью критерия знаков: Гипотеза
- 45. Пограничные значения критерия знаков (95% уровень достоверности)(Рунион Р. Справочник по непараметричяеской статистике. М., 1982)
- 46. 5. Методы определения достоверности различий Метод определения достоверности различий для независимых выборок - U критерий Манна-Уитни.
- 47. 5. Методы определения достоверности различий U критерий Манна-Уитни. Vигра (n=11): 3; 4; 4; 4; 5; 5;
- 48. 5. Методы определения достоверности различий Обработка: 1. Сумма рангов для иргы и для эксперимента: Rигра =
- 49. 5. Методы определения достоверности различий U критерий Манна-Уитни. Обработка: 3. Uигра = nи*nэ + nи(nи +
- 50. 5. Методы определения достоверности различий 4. Нахождение статистически достоверной вероятности различий с помощью U критерия Манна-Уитни:
- 51. 5. Методы определения достоверности различий H – критерий Краскела-Уоллеса - предназначен для оценки различий по какому-либо
- 52. 5. Методы определения достоверности различий H – критерий Краскела-Уоллеса Пример: Существует ли достоверные различия в степени
- 53. 5. Методы определения достоверности различий H – критерий Краскела-Уоллеса Подсчет суммы рангов для каждой группы
- 54. 5. Методы определения достоверности различий H – критерий Краскела-Уоллеса H= [12/n(n+1)]* (ΣR²/nk) - 3(n+1), R –
- 55. 5. Методы определения достоверности различий H – критерий Краскела-Уоллеса H= [12/13(13+1)]* (15²/5 + 15²/2 +29,5²/3 +31,5²/3)
- 56. 5. Методы определения достоверности различий H – критерий Краскела-Уоллеса Гипотеза H0: если Hрасчетная Гипотеза H1: если
- 57. 6. Методы определения коэффициентов корреляции
- 58. 6. Методы определения коэффициентов корреляции Корреляция — оценка статистической связи между двумя рядами данных. - изменяются
- 59. 6. Методы определения коэффициентов корреляции Виды коэффициентов корреляция: rxy — коэффициент корреляции Пирсона, ρ — коэффициент
- 60. 6. Методы определения коэффициентов корреляции rxy — коэффициент корреляции Пирсона Ограничения: - количественные показатели, - симметричное
- 61. 6. Методы определения коэффициентов корреляции rxy — коэффициент корреляции Пирсона Пример: найти корреляционную связь между объемом
- 62. 6. Методы определения коэффициентов корреляции rxy=(n*∑xi*yi — ∑xi * ∑yi) / √ [n*∑xi² — — (∑xi)²]
- 63. rxy=(n*∑xi*yi — ∑xi * ∑yi)/ √[n*∑xi²—(∑xi)²]*[n*∑yi² — (∑yi)²] rxy = =(10*381 – 74*58) / √ [10*590
- 64. 6. Методы определения коэффициентов корреляции Для оценки значимости rxy необходимо сравнить полученный коэффициент с табличным коэффициентом:
- 65. 6. Методы определения коэффициентов корреляции ρ — коэффициент ранговой корреляции Спирмена Ограничения применения: наличие качественных показателей.
- 66. 6. Методы определения коэффициентов корреляции ρ = 1 – 6 * ∑ di² / n (n²
- 67. 6. Методы определения коэффициентов корреляции ρ = 1 – 6 * ∑ di² / n (n²
- 68. 6. Методы определения коэффициентов корреляции Для оценки значимости ρ необходимо сравнить полученный коэффициент с табличным коэффициентом:
- 69. 7. Кластерный анализ
- 70. Кластерный анализ (таксономический) анализ используется для упорядочивания объектов и объединения их в однородные разряды. Кластер —
- 72. Скачать презентацию