ПЕРВИЧНОЕ ОПИСАНИЕ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ Результаты психологических исследований

ПЕРВИЧНОЕ ОПИСАНИЕ ИСХОДНЫХ ДАННЫХ

Результаты психологических исследований обычно фиксируются в протоколах. Собранный материал затем подвергается статистической обработке. Цель обработки - извлечение из массы данных объективных и убедительных выводов, подтверждающих или отвергающих гипотезу исследователя, выдвинутую на этапе планирования исследования.

Метрические данные можно представить в виде ряда значений, называемого статистической совокупностью (массивом). Каждый член этой совокупности, в свою очередь, называется вариантой.

Сводный протокол Первый шаг на пути статистической обработки данных заключается в группировке полученных результатов и их представление в виде сводных таблиц ( сводных протоколов):

1. Общитель Тревожность 4 15 Эмоц. уст. 6 ЭН 9 2. 3 34 8 4 3. 5 10 4 8 4. 1 7 2 5 5. 2 25 9 7 6. 3 2 10 5 7. 4 28 9 7 8. 5 20 7 6 9. 2 17 6 4 10. 3 10 4 6

Вариационный ряд В таблице колонка, в которую занесены значения первого показателя для 10 испытуемых, представляет из себя некоторый числовой ряд: 4 3 5 1 2 3 4 5 2 3. Расположим эту совокупность в порядке возрастания величины признака: 1 2 2 3 3 3 4 5 5. Получился ранжированный ряд. Видно, что наш признак варьирует в пределах от 1 до 5.

Если же варианты расположить в виде двойного ряда, учитывая их повторяемость в исходном ряду, совокупность данных будет выглядеть следующим образом: варианты (х): 12345 повторяемость вариант (p): 1 2 3 2 2

Упорядоченный ряд распределения, в котором указана повторяемость вариант, принадлежащих к данной совокупности, называется вариационным рядом. Числа, которые характеризуют встречаемость отдельных вариант в исходной совокупности, называют весами или частотами.

ПОСТРОЕНИЕ ВАРИАЦИОННЫХ РЯДОВ Известно два вида вариационных рядов: безинтервальные и интервальные. Безинтервальный вариационный ряд был уже рассмотрен ранее на примере, взятом из таблицы. Когда совокупность достаточно большая, безинтервальный вариационный ряд плохо отражает закономерности варьирования признаков. В таких случаях целесообразнее построить интервальный вариационный ряд.

Алгоритм построения интервальных вариационных рядов 1. Определяем число классов по формуле К = 1+3, 32 lg n (по Стерджесу) или К = 5 lg n (по Бруксу и Краузерсу). Число классов можно также определить по таблице (по Н. А. Плохинскому):

Объем выборки (n) Число классов (K) 6 -11 4 12 -22 5 23 -46 6 47 -93 7 94 -187 8

2. Определяем разность между максимальным и минимальным значением вариант ряда R, называемый вариационным размахом. R = xmax - xmin

3. Определяем ширину классового интервала i по формуле i = R/(K-1).

4. Находим нижнюю границу первого класса по формуле xн = xmin - 0, 5 i.

5. Находим верхнюю границу первого класса по формуле xв = xmin + 0, 5 i Начальные и конечные значения всех последующих классов можно вычислить путем последовательного прибавления величины классового интервала, начиная от первого.

Номера классов Классовые интервалы Серединные значения классов Частоты Накопленные частоты 1 xн 1 - xв 1 xс1 n 1 2 xс2 n 1+n 2 3 xн 2=xв 1 – xв 2 xн 3 – xв 3 xс3 n 1+n 2+n 3 4 xн 4 – xв 4 xс4 n 1+n 2+n 3+n 4 5 xн 5 – xв 5 xс5 n 1+n 2+n 3+n 4 +n 5 = n nобщее число вариант

ГРАФИЧЕСКОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ВАРИАЦИОННЫХ РЯДОВ Чтобы придать большую наглядность закономерности варьирования признаков, вариационные ряды принято изображать графически в виде гистограммы, или полигона.

Гистограмма

Полигон распределения

Спасибо за внимание!