Вторичные методы обработки материалов психологических исследований

Другая психология » Комплекс статистических методов в помощь психологу » Вторичные методы обработки материалов психологических исследований

С помощью вторичных методов статистической обработки экспериментальных данных непосредственно проверяются, доказываются или опровергаются гипотезы, связанные с экспериментом. Эти методы, как правило, сложнее, чем методы первичной статистической обработки, и требуют от исследователя хорошей подготовки в области элементарной математики и статистики. Обсуждаемую группу методов можно разделить на несколько подгрупп:

1. Регрессионное исчисление.

2. Методы сравнения между собой двух или нескольких элементарных статистик (средних, дисперсий и т.п.), относящихся к разным выборкам.

3. Методы установления статистических взаимосвязей между переменными, например их корреляции друг с другом.

4. Методы выявления внутренней статистической структуры эмпирических данных (например, факторный анализ).

Регрессионное исчисление - это метод математической статистики, позволяющий свести частные, разрозненные данные к некоторому линейному графику, приблизительно отражающему их внутреннюю взаимосвязь, и получить возможность по значению одной из переменных приблизительно оценивать вероятное значение другой переменной.

Следующий метод вторичной статистической обработки, посредством которого выясняется связь или прямая зависимость между двумя рядами экспериментальных данных, носит название метод корреляций. Он показывает, каким образом одно явление влияет на другое или связано с ним в своей динамике. Подобного рода зависимости существуют, к примеру, между вели чинами, находящимися в причинно-следственных связях друг с другом. Если выясняется, что два явления статистически достоверно коррелируют друг с другом и если при этом есть уверенность в том, что одно из них может выступать в качестве причины другого явления, то отсюда определенно следует вывод о наличии между ними причинно-следственной зависимости.

Имеется несколько разновидностей данного метода: линейный, ранговый, парный и множественный. Линейный корреляционный анализ позволяет устанавливать прямые связи между переменными величинами по их абсолютным значениям. Эти связи графически выражаются прямой линией, отсюда название "линейный". Ранговая корреляция определяет зависимость не между абсолютными значениями переменных, а между порядковыми местами, или рангами, занимаемыми ими в упорядочен ном по величине ряду. Парный корреляционный анализ включает изучение корреляционных зависимостей только между парами переменных, а множественный, или многомерный, между многими переменными одновременно.


Экспериментальное исследование особенностей развития воображения дошкольников. Характеристика выборки исследования
В эксперименте участвовало 40 детей старших массовых групп ТМДОУ «Детский сад «Белоснежка» г. Дудинки, из которых 20 человек составили экспериментальную группу (старшая А) и 20 человек – контрольную группу (старшая Б). Возраст участников эксперимента от 5 до 6 лет. Таблица 1.Список детей экспериментальной группы № п/п Имя В ...

Выводы
В ходе исследования мы выявляли различия между стереотипами юношей и девушек. Из оценки общей привлекательности у юношей и девушек степень различия незначительна. Из этого следует, что обе стороны представителей своего пола оценивают выше, чем противоположный, что указывает на некую конкурентность в гендерных отношениях. Сила личности ...

Метод семантического дифференциала
Метод субъективного шкалирования заимствован из классической психофизики и является простым и прямым методом получения матрицы семантического сходства. Одной из разновидностей метода шкалирования является метод семантического дифференциала, который позволяет построить субъективное семантическое пространство. Однако часто понятия "м ...