'

Измерения в психологии

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Измерения в психологии Измерения в структуре психологического исследования ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 1

Обыденное и научное познание Измерение Описание Статистические выводы Реальность выборка ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 2

ГС и выборка Репрезентативность Случайный отбор и доступность Детальное описание выборки и процедуры ее формирования Сравнение выборок: независимые и зависимые выборки ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 3

Первый опыт проверки статистической достоверности Арбутнот: «Свидетельство в пользу божественного провидения, полученное путем систематического наблюдения за рождением обоих полов» (ХVII век) Гипотеза: божественное провидение устанавливает иное соотношение рождаемости – в пользу мальчиков, нежели слепой рок (1/2 и 1/2). Факты: 82 года подряд, ежегодно, мальчиков рождалось в Англии больше, чем девочек. Логика доказательства: Если это так, то какова вероятность того, что факт – результат случайного совпадения? p-уровень, значимость (знч.), Significant Level (sig.) ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 4

Гипотезы: содержательные и статистические 1. Содержательная гипотеза: утверждение о связи 2-х явлений в ГС. 2. В результате выборочного исследования: связь в терминах описательных статистик (M1 и М2; rxy и т.п.). 3. Статистическая гипотеза: утверждение о связи параметров ГС. – параметры. Основная (нулевая) статистическая гипотеза (H0) – утверждение об отсутствии связи в терминах параметров ГС. Например: 4. Определение p-уровня значимости (знч.) и принятие статистического решения: Н0 отклоняется (результат статистически достоверен) Н0 не отклоняется (результат статистически не достоверен) См. «Математические методы…», гл. 7 (стр. 93 – 110) ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 5

Теоретическое распределение и p-уровень значимости Пример: проверка состоятельности тестовой нормы IQ = 100. Выборочные статистики: Статистическая гипотеза: Теоретическое распределение соответствует распределению статистики для выборок, многократно извлекаемых из ГС, для которой верна H0. «Центральная предельная теорема»: распределение выборочных средних из ГС при достаточно большом N является нормальным. Для распределения выборочных средних: ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 6

Нормальное распределение IQ ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 7

Что такое p-уровень p-уровень значимости – вероятность случайного получения такого (или большего) отклонения от того, что утверждает H0. В данном случае p = 1 – 0,9544 = 0,046. Синонимы: Статистическая значимость – Знч., Significant level – Sig. ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 8

Статистический критерий - z-критерий. - t-критерий Стьюдента. ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 9

Статистическое решение 1-? 1-? p: 0 1 ? - H0 не отклоняется; - Н0 отклоняется. ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 10

? Наследов А. Д, 2012


Слайд 11

Направленные и ненаправленные альтернативы Ненаправленная альтернатива: Направленная альтернатива: ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 12

Что такое p-уровень? Вероятность случайного получения такого (или более неожиданного) отклонения от Н0 на выборке данной численности из ГС, для которой эта Н0 верна Альтернативные определения: Вероятность получения такого эмпирического результата случайно на выборке из ГС, для которой Н0 верна Вероятность того, что Н0 верна (связи/различий нет) в ГС, которой репрезентативна данная выборка (?) ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 13

Типичные ошибки интерпретации p-уровня значимости ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 14

1. Содержательная интерпретация Подтверждение содержательной гипотезы (а не ее доказательство) Отклонение H0 Принятие H0 НЕ подтверждение содержательной гипотезы (а не ее опровержение) 2. Игнорирование проблемы множественной проверки значимости ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 15

Однократная проверка значимости ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 16

Вероятность ошибочного отклонения Н0 (когда она верна) ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 17

FWER – вероятность ошибочного отклонения H0, т.е. вероятность ошибочного признания результата статистически достоверным. Иначе говоря – это вероятность того, что результаты исследования не соответствуют действительности. где n – кол-во проверяемых гипотез. ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 18

Учет множественности статистических проверок Применение многомерных методов Поправка Бонферрони для семейства n гипотез: для n гипотез каждый p-уровень умножаем на n, перед сравнением с ? Поправка Benjamini & Hochberg (1995; 2000) для семейства n гипотез: Упорядочиваем все p от min до max (i – текущий номер p в ряду); Для каждого i вычисляем: p*n/i = pкорр.; Если pкорр.? ? – результат статистически достоверен! ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 19

Пример: корреляционная матрица ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 20

Последствия коррекции многократной проверки значимости При одном и том же пороге принятия/отклонения Н0 (? – серая штриховка) вероятность того, что верна альтернативная гипотеза (? – синяя штриховка), может быть любой. Поправка на многократность проверки непредсказуемо увеличивает вероятность ?. ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 21

Рекомендации Минимизировать кол-во измерений за счет увеличения их надежности и валидности Применять многомерные методы для большого кол-ва измерений Обязательно применять коррекцию p-уровня значимости при многократной проверке ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 22

Модель исследования Содержательная гипотеза Измерительная модель Статистический вывод Генеральная совокупность (ГС) Выборка Интерпретация ( ГС) Описательная модель случайный отбор, но… … доступность операциона- лизация Описание результатов дизайн исследования ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 23

Измерения и шкалы Объекты (случаи) Свойства и их признаки Переменные – результаты измерений Измерения в психологии - косвенные Шкала измерения (С.Стивенс): соотношение между свойствами чисел и измеряемым свойством; задается измерительной операцией. ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 24

Измерительные шкалы Номинативная (номинальная, наименований, неколичественная). Операция – классификация. Пол, хобби, должность… Порядковая (ранговая) – количественная, неметрическая. Операция – упорядочивание («больше – меньше»). Место в турнире… Интервальная (метрическая). Равным разностям между числами соответствуют равные разности в измеряемом свойстве (единицы измерения, «равноинтервальность»). Температура по С, летоисчисление от р.х. … Абсолютная (метрическая). «Равноинтервальная» + ноль (отсутствие измеряемого свойства). Вес, длина, время… ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 25

Исходные данные в SPSS ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 26

Список переменных ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 27

Распределения частот (номинальные переменные) Таблица распределения: График распределения – столбиковая диаграмма: ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 28

Распределения частот (количественные переменные) Переменная x – время решения тестовой задачи ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 29

Виды графиков распределения Если Х – кол-во правильно решенных задач, как интерпретировать? ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 30

Интерпретация графиков распределения IQ 1, 2 – юноши… девушки… ? ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 31

«Постулат нормальности»: нормальное распределение IQ ? Наследов А. Д, 2012 См.: «Мат. методы…», гл. 4 – 5 (стр. 40 – 63)


Слайд 32

Проверка нормальности Зачем? Визуально, по графику распределения и с контролем выбросов. По критериям асимметрии и эксцесса. По статистическим критериям нормальности: а) К-С и К-С с поправкой Лилиефорса; б) Шапиро-Уилка ? Наследов А. Д, 2012


Слайд 33

Пример описательных статистик (SPSS) ? Наследов А. Д, 2012


×

HTML:





Ссылка: