О параметрических и непараметрических методах статистики

Психологические материалы » Статистика в обработке материалов психологических исследований » О параметрических и непараметрических методах статистики

Страница 1

Приступая к статистической обработке своих исследований, психо­лог должен решить, какие методы ему более подходят по особенностям его материала — параметрические или непараметрические. Раз­личие между ними легко понять.

Ранее уже говорилось об измерении двигательной скорости детей-шес­тиклассников.

Как обработать эти данные?

Нужно записать все произведенные измерения — в данном случае это будет число точек, поставленных каждым испытуемым, — затем вычис­лить для каждого испытуемого среднее арифметическое по его резуль­татам. После этого расположить все данные в их последовательности, например начиная с наименьших к наибольшим. Для облегчения обозри­мости этих данных их обычно объединяют в группы; в этом случае можно объединить по 5-9 измерений в группе. Вообще же при таком объеди­нении желательно, если общее число случаев не более ста, чтобы общее число групп было порядка двенадцати.

Далее нужно установить, сколько раз в опытах встретились числовые значения, соответствующие каждой группе. Сделав это, для каждой группы записать ее численность. Полученные в такой таблице данные носят назва­ние распределения численностей или частот. Рекомендуется предста­вить это распределение в виде диаграммы, на которой изображается по­лигон распределения, или гистограмма распределения. Контуры этого полигона помогут решить вопрос о статистических методах обработки.

Нередко эти контуры напоминают контуры колокола, с наивысшей точкой в центре полигона и с симметричными ветвями, отходящими в ту и другую сторону. Такой контур соответствует кривой нормально­го распределения. Это понятие было введено в математическую ста­тистику К. Ф. Гауссом (1777-1855), поэтому кривую именуют также кривой Гаусса

. Он же дал математическое описание этой кривой. Для построения кривой Гаусса (или кривой нормального распределения) теоретически требуется бесчисленное количество случаев. Практиче­ски же приходится довольствоваться тем фактическим материалом, который накоплен в исследовании. Если данные, которыми распола­гает исследователь, при их внимательном рассмотрении или после пе­реноса их на диаграмму лишь в незначительной степени расходятся с кривой нормального распределения, то это дает право исследователю применять в статистической обработке параметрические методы, ис­ходные положения которых основываются на нормальной кривой рас­пределения Гаусса.

Нормальное распределение называют параметрическим потому, что для построения и анализа кривой Гаусса достаточно иметь всего два параметра: среднее значение, которое должно соответствовать высоте перпендикуляра, восстановленного в центре кривой, и так называемое среднее квадратическое, или стандартное, отклонение величины, ха­рактеризующей рассеивание значений вокруг среднего значения; о спо­собах вычисления той и другой величины будет рассказано ниже.

Параметрические методы обладают для исследователя многими преимуществами, но нельзя забывать о том, что применение их право­мерно только тогда, когда обрабатываемые данные показывают рас­пределение, лишь несущественно отличающееся от гауссовского.

При невозможности применить параметрические надлежит обра­титься к непараметрическим методам

. Эти методы успешно разраба­тывались в последние 3-4 десятилетия, и их разработка была вызвана прежде всего потребностями ряда наук, в частности психологии. Они показали свою высокую эффективность. Вместе с тем они не требуют сложной вычислительной работы.

Современному психологу-исследователю нужно исходить из того, что « .имеется большое количество данных, которые либо вообще не поддаются анализу с помощью кривой нормального распределения, либо не удовлетворяют основным предпосылкам, необходимым для ее использования».

Генеральная совокупность

и выборка

. Психологу постоянно при­ходится иметь дело с этими двумя понятиями.

Генеральная совокупность, или просто совокупность, — это мно­жество достаточно большого объема, все элементы которого обла­дают какими-то общими признаками.

Так, все подростки-шестиклассники 12 лет (от 11,5 до 12,5) образу­ют совокупность. Дети того же возраста, но не обучающиеся в школе или же обучающиеся, но не в шестых классах, не подлежат включению в эту совокупность.

В ходе конкретизации проблем своего исследования психологу не­избежно придется обозначить границы изучаемой им совокупности.

Следует ли включать в изучаемую совокупность детей того же воз­раста, но обучающихся в колледжах, гимназиях, лицеях и других по­добных учебных заведениях?

В ответе на этот и другие такие же вопросы может помочь статистика.

Страницы: 1 2 3

Рекомендуем посетить:

Периоды и этапы развития конфликтов.
Эскалация конфликта (от лат. scala – лестница) – это прогрессирующее во времени развитие конфликта, обострение противоборства, при котором последующие разрушительные воздействия оппонентов друг на друга выше по интенсивности, чем предыдущ ...

Психологическая помощь супругам, оставшимся вдвоем
Для диагностики данного кризиса могут быть использованы следующие методики (Олифирович Н. И, 2006): - выявление уровня сплоченности семьи — методики FAST (тест Геринга), «Семейная социограмма» (Э. Г. Эйдемиллер, О. В. Черемисин), FACES-3 ...

Статистические шкалы
Применение тех или других статистических методов определяется тем, к какой статистической шкале относится полученный материал. С. Стивенс предложил различать четыре статистические шкалы: 1. шкалу наименований (или номинальную); 2. шкалу ...