Исследование в психологии методы и планирование 3-е издание Москва · Санкт-Петербург · Нижний Новгород · Воронеж
жүктеу/скачать 6,25 Mb. Pdf көрінісі
|
доп материал gudvin
- Бұл бет үшін навигация:
- >6 студента 1 2 3 4 5 6 7 8 Сумма Бесполезно потраченное время
- Оценка взаимосвязей 4 8 5
| Оценка взаимосвязей
Пример 1. Пирсоново r Если обе переменные измеряются либо по интервальной шкале, либо по шкале отношений, их взаимосвязь можно оценить с помощью пирсонова г. Предположим, к примеру, что исследователь хочет определить взаимосвязь между количеством времени, бесполезно потраченного студентами, и их средним баллом. Средний балл варьируется от 0,0 до 4,0, а потраченное без пользы время — это количество часов, проводимых в неделю за определенными занятиями (например, просмотром мыль ных опер). Для девяти студентов получены следующие данные. >6 студента 1 2 3 4 5 6 7 8 Сумма Бесполезно потраченное время Переменная X 42 23 31 35 16 26 39 19 231 X 2 1764 529 961 1225 256 676 1521 361 7293 Средний балл Переменная Υ 1,8 3,0 2,2 2,9 3,7 3,0 2,4 3,4 22,4 Υ 1 3,24 9,00 4,84 8,41 13,69 9,00 5,76 11,56 65,50 ΧχΥ 75,6 69,0 68,2 101,5 59,2 78,0 93,6 64,6 609,7 Оценка взаимосвязей 4 8 5 Формула вычисления Пирсонова r : Шаг 1. Вычислите все составляющие Шаг 2. Подставьте составляющие в формулу для r и вычислите его значение: Шаг 3. Определите, является ли r значимым (т. е. отличается ли от нуля). Узнать это можно с помощью табл. D2 приложения D, в которой приведены «кри тические значения» ( сv - critical values) величины r . Сначала определите сте пень свободы (df-degree of freedom). Для Пирсонова rdf= Ν- 2, где Ν— это количество пар оценок. В нашем примере df = 8 -2 =» 6. В строке таблицы, где df=6, вы найдете два критических значения: одно для уровня значимо сти, равного 0,05 (cv - 0,707), и второе для 0,01 (cv = 0,834). Если найденное значение равняется или превышает критическое значение, то можно отвер гнуть нулевую гипотезу о том, что r = 0. Это означает возможность вывода о том, что корреляция является статистически значимой. В данном случае значение -0,89 является значимым при уровне значимости 0,01, так как оно больше критического значения, равного 0,834. Таким образом, вероятность того, что найденное значение корреляции (-0,89) является случайностью, очень мала (0,01 или 1 из 100). Является ли значение корреляции положи тельным или отрицательным, не важно — учитывается его абсолютное зна чение. Если вы внимательно изучите таблицу D.2, то сможете заметить один важный факт, касающийся корреляции. Если у вас всего несколько пар оце нок (как в приведенном выше примере), корреляция должна быть довольно высокой, чтобы ее можно было охарактеризовать как значимую. Имея лишь несколько пар оценок, довольно легко случайно получить высокое значение корреляции. С другой стороны, при большом количестве пар оценок корре ляция, кажущаяся весьма низкой, может тем не менее быть значимой. 4 8 6 Приложение С. Использование статистических методов жүктеу/скачать 6,25 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|