Скачать презентацию КАФЕДРА ПСИХОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ Тема 18 Критерій значущості Скачать презентацию КАФЕДРА ПСИХОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ Тема 18 Критерій значущості

Pr-zan-T-18.ppt

  • Количество слайдов: 23

КАФЕДРА ПСИХОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ Тема 18 : “Критерій значущості та перевірка гіпотез” КАФЕДРА ПСИХОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ Тема 18 : “Критерій значущості та перевірка гіпотез”

2 МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ У ПСИХОЛОГІЇ Варіант1 1. Записати формулу і дати визначення ймовірності. 2. 2 МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ У ПСИХОЛОГІЇ Варіант1 1. Записати формулу і дати визначення ймовірності. 2. Написати формулу повної ймовірності. 3. Що визначає кореляційний аналіз? 4. Графічно відобразити “об’єднання імовірностей”. Варіант2 1. Записати формулу і числа комбінацій з m по n. 2. Написати формулу ймовірності появи хоча б одної події. 3. Що визначає факторний аналіз? 4. Графічно відобразити зворотній слабкий кореляційний зв’язок.

3 МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ У ПСИХОЛОГІЇ Тема 18. «Критерій значущості та перевірка гіпотез» Заняття 1. 3 МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ У ПСИХОЛОГІЇ Тема 18. «Критерій значущості та перевірка гіпотез» Заняття 1. „Гіпотези у психологічних дослідженнях”. Навчальні питання: 1. Нульова і альтернативна гіпотези та їх перевірка. 2. Правило формулювання і прийняття гіпотез Навчальна література: 1. Іванюта І. Д. , Рибалка В. І. , Рудоміно-Дусятська І. А. . Елементи теорії ймовірностей та математичної статистики. - Київ-2003, стр 157 -205. 2. Барковський В. В. , Барковська Н. В. , Лопатін О. К. . Теорія ймовірностей та математична статистика. – Київ-2006, стр. 153 -220.

4 МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ У ПСИХОЛОГІЇ Доводжу план семінару № 7 Тема 21. Застосування математичних 4 МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ У ПСИХОЛОГІЇ Доводжу план семінару № 7 Тема 21. Застосування математичних методів у різних галузях психології Навчальні питання семінару. 1. Інтерпретація даних факторного аналізу. 2. Використання результатів факторного і дисперсійного аналізу досліджень в практичній роботі психолога. Реферат на тему: «Застосування математичних методів у виявленні девіантної поведінки працівників правоохоронних органів»

5 МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ У ПСИХОЛОГІЇ Сучасна математична статистика — це наука про прийняття рішень 5 МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ У ПСИХОЛОГІЇ Сучасна математична статистика — це наука про прийняття рішень в умовах невизначеності.

Питання № 1 Нульова і альтернативна гіпотези та їх перевірка 6 Статистичною гіпотезою будемо Питання № 1 Нульова і альтернативна гіпотези та їх перевірка 6 Статистичною гіпотезою будемо називати припущення про вид або параметри розподілу деякої ознаки генеральної сукупності. Розрізняють два види статистичних гіпотез про параметри розподілу: Гіпотези першого типу стверджують, що невідомий параметр набуває певного значення (або належить деякому проміжку значень). Гіпотеза другого типу полягає в тому, що невідомі параметри у двох (або кількох) незалежних вибірках мають однакові значення. Останнє практично означає, що серії експериментів, у яких отримані ці вибірки, здійснювались в однакових умовах.

Питання № 1 Нульова і альтернативна гіпотези та їх перевірка 7 Поряд із даною Питання № 1 Нульова і альтернативна гіпотези та їх перевірка 7 Поряд із даною статистичною гіпотезою, яку, як правило, називають нульовою Н 0 (оскільки в більшості випадків вона стверджує, що відхилення значення досліджуваного параметра від заданого числа дорівнює нулю), розглядають альтернативну гіпотезу Н 1, котра є запереченням нульової. Приклади формулювання гіпотез у психології: -Нульова – звязку між рівнем домагань і успішністю особистості немає (або коеф. корел. =0) -Альтернативна – зв’язок є між рівнем домагань і успішністю (або коеф. корел. більше (меньше) 0).

Питання № 1 Нульова і альтернативна гіпотези та їх перевірка 8 Статистичні критерії підрозділяють Питання № 1 Нульова і альтернативна гіпотези та їх перевірка 8 Статистичні критерії підрозділяють на такі категорії: Критерій значущості. Перевірка за значущістю припускає перевірку гіпотези про числові значення відомого закону розподілу Критерій узгодженості. Перевірка на узгодженість має на увазі, що випадкова величина, що досліджується, підкорюється закону, що розглядається. Критерій узгодженості можна також сприймати, як критерій значущості. Критерій однорідності. При перевірці на однорідність випадкові величини досліджуються на факт взаємної відповідності їх законів розподілу (чи підкорюються ці величини одному і тому ж закону). Використовуються у Факторному аналізі для визначення наявності залежностей. Цей розділ умовний, і часто один і той же критерій може бути використаний в різних якостях.

Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез Приклади формулювання гіпотез у психології: 1) Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез Приклади формулювання гіпотез у психології: 1) -Нульова – звязку між рівнем домагань і успішністю особистості немає (або коеф. корел. =0) -Альтернативна – зв’язок є між рівнем домагань і успішністю (або коеф. корел. більше (меньше) 0). 2) -Нульова – дві вибірки одинакові по розподілу (мають одинаковий розмах, середні значення) -Альтернативна – вибірки неодинакові 9

Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез 10 Далі будується процедура перевірки гіпотези Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез 10 Далі будується процедура перевірки гіпотези (критерій згоди) — правило, яке дозволяє за даними спостережень приймати гіпотезу або відхиляти її (тобто приймати альтернативну гіпотезу). Для цього вибирають статистичний критерій — випадкову величину, яка є статистикою вибірки. Розрізняють параметричні і непараметричні критерії. Якщо статистичний критерій залежить від параметрів розподілу досліджуваної величини, то його називають параметричним. Непараметричні критерії не залежать від параметрів розподілу досліджуваної величини Вважається, що розподіл критерію відомий.

Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез 11 Статистичний критерій – метод розрахунку Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез 11 Статистичний критерій – метод розрахунку певного числа, яке позначають як емпіричне значення критерію. (наприклад: tемп для t-критерію Стьюдента). Співвідношення емпіричного і критичного значень критерію є підставою для підтвердження чи спростування гіпотези. Наприклад, у разі застосування t-критерію Стьюдента, якщо tемп > tкр то нульову гіпотезу відхиляють (приймають альтернативну).

Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез 12 Статистичний критерій – метод розрахунку Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез 12 Статистичний критерій – метод розрахунку певного числа, яке позначають як емпіричне значення критерію. (наприклад: tемп для t-критерію Стьюдента). Співвідношення емпіричного і критичного значень критерію є підставою для підтвердження чи спростування гіпотези. Наприклад, у разі застосування t-критерію Стьюдента, якщо tемп > tкр то нульову гіпотезу відхиляють (приймають альтернативну).

Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез Статистичні критерії поділяють на параметричні і Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез Статистичні критерії поділяють на параметричні і непараметричні До параметричних належать показники розподілу (середні, дисперсії): - z-критерій - t-критерій Стьюдента -F-критерій Фішера. Непараметричні – засновані на операціях з частотами або рангами: - Q-критерій Розенбаума. - U-критерій Манна-Вітні; -T-критерій Вілкоксона; 13

Питання № 1 Поняття та перелік багатофункціональних критеріїв 14 Питання № 1 Поняття та перелік багатофункціональних критеріїв 14

Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез 15 Параметричні критерії вважають потужнішими, ніж Питання № 2 Правило формулювання і прийняття гіпотез 15 Параметричні критерії вважають потужнішими, ніж непараметричні, якщо: - ознака виміряна за інтервальною шкалою; - нормально розподілена. Якщо розподіл ознаки відрізняться від нормального - використовують непараметричні критерії. Вони не мають усіх цих обмежень і не потребують тривалих і складних розрахунків. Порівняно з параметричними, вони обмежені лише в одному – з їх допомогою неможливо оцінити взаємодію двох і більше факторів, що впливають на зміну ознаки. Такі завдання розв’язують лише шляхом двофакторного дисперсійного аналізу.

Питання № 2 Вибір параметричних критеріїв залежно від характеру сукупності і досліджуваних завдань 16 Питання № 2 Вибір параметричних критеріїв залежно від характеру сукупності і досліджуваних завдань 16

Питання № 2 Вибір параметричних критеріїв залежно від характеру сукупності і досліджуваних завдань 17 Питання № 2 Вибір параметричних критеріїв залежно від характеру сукупності і досліджуваних завдань 17

Схема вибору непараметричного критерію залежно від експериментального плану, кількості вибірок та їх властивостей 18 Схема вибору непараметричного критерію залежно від експериментального плану, кількості вибірок та їх властивостей 18

19 Множину значень критерію, які не суперечать нульовій гіпотезі називають областю допустимих значень, а 19 Множину значень критерію, які не суперечать нульовій гіпотезі називають областю допустимих значень, а множину решти значень — критичною областю. Точки, які відділяють область допустимих значень від критичної області називають критичними точками. хкр х1 кр х2 кр

Питання № 1 Гіпотези Помилку, яка полягає у відхиленні нульової гіпотези (прийнятті альтернативної гіпотези), Питання № 1 Гіпотези Помилку, яка полягає у відхиленні нульової гіпотези (прийнятті альтернативної гіпотези), коли вона правильна, називають помилкою першого роду, а помилку, яка полягає у прийнятті нульової гіпотези, коли вона хибна, — помилкою другого роду. Ймовірність помилки першого роду називають рівнем значущості критерію, ймовірність помилки другого роду — його оперативною характеристикою. Величину 1 – називають надійністю критерію, а величину 1 – — його потужністю. 20

Питання № 1 Основна ідея дисперсійного аналізу Приклад 1: Трьом групам студентів (по 7 Питання № 1 Основна ідея дисперсійного аналізу Приклад 1: Трьом групам студентів (по 7 в кожній) промовляли з різною швидкістю (низькою, середньою, високою) десять слів. Завдання: довести або спростувати припущення про те, що фактор швидкості промовляння слів впливає на показники їх відтворення. Формулювання гіпотез Н 0 – відмінності в обсязі відтворення слів ( фактор швидкості) не є вираженішими, ніж випадкові відмінності всередині кожної групи, Н 1 – відмінності в обсязі відтворення слів ( фактор швидкості) є вираженішими, ніж випадкові відмінності всередині кожної групи, 21

Питання № 2 Однофакторний і багатофакторний дисперсійний аналіз 22 Приклад 2: Чотирьом різним групам Питання № 2 Однофакторний і багатофакторний дисперсійний аналіз 22 Приклад 2: Чотирьом різним групам студентів (по 5 в кожній) промовляли з різною швидкістю (низькою, високою) десять слів з різною довжиною. Завдання: довести значущість припущення про те, що між факторами довжини слова (А) і швидкістю їх промовляння спостерігають взаємодію (вплив двох факторів): при великій швидкоcті краще запамятовуються короткі, при низькій – довгі слова. . Формулювання гіпотез Зважаючи на умови дослідження, необхідно висунути три комплекти неспрямованих гіпотез: - про вплив фактора А окремо від фактора В; - про вплив фактора В окремо від фактора А; - про вплив взаємної дії фактоів А і В.

Питання № 2 Однофакторний і багатофакторний дисперсійний аналіз 23 Формулювання гіпотез 1 Н 0– Питання № 2 Однофакторний і багатофакторний дисперсійний аналіз 23 Формулювання гіпотез 1 Н 0– відмінності в обсязі відтворення слів ( фактор довжини А) не є вираженішими, ніж випадкові відмінності між показниками, Н 1 – відмінності в обсязі відтворення слів ( фактор довжини А і) є більш вираженішими, ніж випадкові відмінності між показниками, 2 Н 0– відмінності в обсязі відтворення слів ( фактор швидкості В) не є вираженішими, ніж випадкові відмінності між показниками, Н 1 – відмінності в обсязі відтворення слів ( фактор швидкості) є більш вираженішими, ніж випадкові відмінності між показниками, 3 Н 0– вплив фактора А на обсяг відтворення слів однаковий при різних градаціях фактора В і навпаки, Н 1 – вплив фактора А на обсяг відтворення слів різний при різних градаціях фактора В і навпаки