НИС-3 Основы статистики Ловаков Андрей Владимирович lovakov hse ru

НИС-3 Основы статистики Ловаков Андрей Владимирович lovakov@hse. ru

Формы контроля Работа на практических занятиях Домашнее задание (самостоятельная работа) Зачет: тест + решения практической задачи из области психологии Формула расчета итоговой оценки: Орезульт = 0. 5* Онакопл + 0. 5 *Озач Онакопленная= 0. 4* Отекущий + 0. 3* Оауд + 0. 3* Осам. работа 2

Основная литература Бююль А. , Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Пер. с нем. СПб: ООО «Диасофт. ЮП» , 2005. Наследов А. Д. SPSS 15: профессиональный статистический анализ данных. СПб. : Питер, 2008. Тюрин Ю. Н. , Макаров А. А. Анализ данных на компьютере. М. : ИНФРА-М, 2003. Методические рекомендации по написанию, оформлению и защите квалификационных работ по психологии / Сост. : Е. Р. Агадуллина, М. В. Котова, А. В. Ловаков, А. Н. Татарко / Общ. ред. : А. Н. Поддьяков, В. А. Штроо. М. : ГУ-ВШЭ, 2009. 3

Структура учебного курса Основы статистики Отбор и модификация данных. Частотный анализ (описательные статистики) Сравнение средних в психологических исследованиях: параметрические и непараметрические критерии Корреляции: виды, ограничения, интерпретация Факторный анализ в психологических исследованиях Регрессионный анализ: виды и требования к проведению Кластерный анализ Подготовка отчёта об исследовании Качественные методы 4

Основы статистики (1) Вопросы, на которые необходимо ответить, перед тем, как начинать их обрабатывать: К какой статистической шкале относятся переменные? Типы шкал: 1. Номинальная 2. Порядковая 3. Интервальная 4. Шкала отношений 5

Номинальная шкала Пример: пол (1 – муж, 2 – жен) Эмпирической значимости нет Возможные виды обработки: Частотный анализ Таблицы сопряженности (χ2) Высокая группа Ответ «Верно» Ответ «Неверно» А C Низкая группа B D 6

Порядковая шкала Пример: шкала Лайкерта (1 – полностью не согласен, 2, 3 – не знаю, 4, 5 – полностью согласен) Эмпирическая значимость – порядок чисел Возможные виды обработки: Частотный анализ Мера среднего – медиана Коэффициенты ранговой корреляции Непараметрический тесты сравнения средних 7

Интервальная шкала Пример: шкала IQ, шкала стенов Эмпирическая значимость – разность чисел Возможные виды обработки: Мера среднего – среднее арифметическое Коэффициенты корреляции Параметрический тесты сравнения средних Регрессионный анализ 8

Шкала отношений Пример: возраст (количество лет) Эмпирическая значимость – отношение чисел Возможные виды обработки: Мера среднего – среднее арифметическое Коэффициенты корреляции Параметрический тесты сравнения средних Регрессионный анализ 9

Основы статистики (2) Вопросы, на которые необходимо ответить, перед тем, как начинать их обрабатывать: В случае переменной с интервальной шкалой: Подчиняется ли распределение переменной закону нормального распределения? 10

Кривая нормального распределения 11

Основы статистики (3) Вопросы, на которые необходимо ответить, перед тем, как начинать их обрабатывать: В случае сравнения выборок: Являются ли сравниваемые выборки зависимыми или независимыми? 1. 2. Выборки называются независимыми, если процедура отбора единиц в первую выборку никак не связана с процедурой отбора единиц во вторую выборку Выборки называются зависимыми, если каждая единица одной выборки «привязывается» к определенной единице второй выборки 12

Основы статистики (4) Задача анализа данных – определить являются ли полученные результаты случайными или закономерными. Например, если сравниваются 2 средних значения выборок, то формулируются 2 предварительные гипотезы: Гипотеза 0: Наблюдаемые различия между средними значениями выборок находятся в переделах случайных отклонений (различий нет) 2. Гипотеза 1: Наблюдаемые различия между средними значениями выборок нельзя объяснить случайными отклонениями 1. 13

Основы статистики (5) Во всех случаях с помощью различных стат. критериев рассчитывается вероятность ошибки (процент ошибки, которую можно допустить отвергнув нулевую гипотезу и приняв альтернативную) Чем больше требуемая вероятность, с которой надо избежать ошибочного решения, тем более узкими выбираются границы вероятности ошибки, при которой отвергается нулевая гипотеза (доверительный интервал вероятности) 14

Основы статистики (6) Общепринятая терминология и обозначения Вероятность ошибки Значимость Обозначение p > 0. 05 Не значимая ns p <= 0. 05 Значимая * p <= 0. 01 Очень значимая ** p <= 0. 001 Максимально значимая *** 15