Статистическая обработка эмпирического материала
Обработку полученного эмпирического материала целесообразно начинать с составления сводных таблиц уже подсчитанных психодиагностических значений (в программах Excel, SPSS или Statistica). В таблицу можно сводить не только числовые, но и качественные данные, так как к ним также могут быть применены статистические способы обработки информации. Пример сводной таблицы можно посмотреть на рис. 1
Рис. 1. Пример сводной таблицы полученных эмпирических данных, созданный в Excel.
По строкам сводной таблицы занесены значения показателей каждого испытуемого – в одной строке значения показателей одного испытуемого. По столбцам расположены значения каждого заносимого в таблицу признака (измеренного параметра) – в одном столбце находятся значения одного признака по всем испытуемым. Последовательность признаков может быть упорядочена по разным основаниям. В первых столбцах лучше разместить демографические, социо-демографические показатели: пол, возраст, уровень образования (если важен) и т.п. Затем по убывающей значимости (предполагаемой информативности) измеренные параметры. Параметры, полученные с помощью одной методики, удобнее располагать компактно – в одной группе. Испытуемые могут быть расположены по алфавитному порядку их фамилий, но лучше использовать этот принцип на самом нижнем уровне деления. Удобнее расположить испытуемых в соответствии с их принадлежностью к каждой подгруппе, которая будет взята как единица для сравнения. Внутри этих подгрупп или группы в целом можно упорядочивать испытуемых по полу, возрасту или выраженности некоторого наиболее важного для исследования параметра. Таблицам необходимо давать названия, достаточно полно отражающие их содержание и специфику. В ходе продолжительной работы они накапливаются и затем опознаются без названия менее быстро и точно.
После создания сводной таблицы подбираются методы статистической обработки, их выбор зависит от гипотезы и задач исследования. Для адекватного выбора методов статистической обработки рекомендуем пользоваться таблицей 3.
Таблица 3
Классификация задач и методов их статистического решения1
Задачи
|
Условия
|
Методы
|
1. Выявление различий в уровне исследуемого признака
|
а) 2 выборки испытуемых
|
критерий Макнамары
Q критерий Розенбаума
U критерий Манна-Уитни
φ критерий (угловое преобразование Фишера)
|
б) 3 и больше выборок испытуемых
|
S критерий Джонкира
H критерий Крускала-Уоллиса
|
2. Оценка сдвига значений исследуемого признака
|
а) 2 замера на одной и той же выборке испытуемых
|
T критерий Вилкоксона
G критерий знаков
φ критерий (угловое преобразование Фишера)
t критерий Стьюдента
|
б) 3 и более замеров на одной и той же выборке испытуемых
|
Χ2фр критерий Фридмана
L критерий тенденций Пейджа
t критерий Стьюдента
|
3. Выявление различий в распределении признака
|
а) при сопоставлении эмпирического распределения с теоретическим
|
Χ2 критерий Пирсона
Λ критерий Колмогорова-Смирнова
t критерий Стьюдента
|
б) при сопоставлении двух эмпирических распределений
|
Χ2 критерий Пирсона
Λ критерий Колмогорова-Смирнова
φ критерий (угловое преобразование Фишера)
|
4. Выявление степени согласованности изменений
|
а) двух признаков
|
φ корреляционное отношение Пирсона
τ коэффициент корреляции Кендалла
R - бисериальный коэффициент корреляции
ή корреляционное отношение Пирсона
|
б) трех или большего числа признаков
|
p коэффициент ранговой корреляции Спирмена
r коэффициент корреляции Пирсона
Линейная и криволинейная регрессии
|
5. Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий
|
а) под влиянием одного фактора
|
S критерий Джонкира
L критерий тенденций Пейджа
Однофакторный дисперсионный анализ
Критерий Линка и Уоллеса
Критерий Немени
Множественное сравнение независимых выборок
|
б) под влиянием двух факторов одновременно
|
Двухфакторный дисперсионный анализ
|
Работать с данной таблицей рекомендуется следующим образом:
1. По первому столбцу таблицы, выбирается задача, стоящая в исследовании.
2. По второму столбцу таблицы определяются условия решения задачи, например, сколько выборок обследовано или на какое количество групп может быть разбита обследованная выборка.
3. Выбирается соответствующий статистический метод. Можно выбрать несколько методов и сравнить их результаты.
Помочь в статистической обработке и интерпретации данных может научный руководитель и другие специалисты факультета, задействованные в этом по просьбе студента.
Для интерпретации статистических показателей также можно использовать следующую литературу:
-
Кутейников А.Н. Математические методы в психологии. Учебное пособие. Изд. Речь СПб, 2007 г. 172 с.
-
Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие. Издательство: Речь, 2004. 388 с.
-
Наследов А.Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. СПб.: Питер, 2007. 416 с.
О статистической обработке данных в интернете:
-
Статистическая обработка результатов исследования / Нижегородцева Н.В., Мишина Т.В. Методические рекомендации по написанию и оформлению курсовой и выпускной квалификационной работы по психологии и конфликтологии. Ярославль: ГОУ ВПО "Ярославский государственный педагогический университет им. К. Д. Ушинского", 2006: http://cito-web.yspu.org/link1/metod/met125/node23.html
-
Учись работать с SPSS! Помощь психологам, социологам и социальным работникам в статистической обработке данных с использованием программы SPSS. Корреляции, значимость различий, факторный и кластерный анализ, оценка надежности: http://www.learnspss.ru/
-
Электронный учебник StatSoft: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm
При описании полученных статистических результатов рекомендуется использовать наглядные способы представления информации: таблицы, графики, схемы и рисунки.
Поделитесь с Вашими друзьями: |