Алгоритм выполнения задания 1 страница

Необходимо создать опросник СПИЛБЕРГЕРА ТРЕВОГИ И ТРЕВОЖНОСТИ ШКАЛА (Рис 1) следующего вида:

Рис 1. - опросник СПИЛБЕРГЕРА ТРЕВОГИ И ТРЕВОЖНОСТИ ШКАЛА

Для создания теста потребуется вкладка Разработчик. Не всегда в программе MicrosoftExcel данная вкладка открыта по умолчанию. Если вы НЕ нашли вкладку Разработчик, то выполните следующие действия:

· необходимо щелкнуть кнопку Основного меню, далее выбрать Параметры Excel(рис.2) и появившемся окне выбрать Основные и поставить галочкуПоказывать вкладку Разработчик на ленте (рис.3).

Рис. 2 -Параметры Excel

Рис. 3-Показывать вкладку Разработчик на ленте

Выполняем команду Разработчик – Вставить – Поле со списком (элемент управления формы)

Для отображения в элементе управления вариантов ответа необходимо вызвать контекстное меню, щелкнув правой кнопкой мыши на поле списком и выбрать команду Формат объекта.

Переходна вкладку Элемент управления, заполнить следующим образом:

Методика Спилбергера тревоги и тревожности шкала (адаптация Ю. Л. Ханина) представлена в приложении Б

Проведен опрос у 15 респондентов.

На основании данного опроса необходимо заполнить сводную таблицу следующего вида в MSExcel:

Проанализировать тесноту связи между ситуативной тревожностью и личностной тревожностью с помощью Пакета анализа в MSExcel и функции КОРРЕЛ. Дать психологическую интерпретацию полученных данных:

Корреляционный анализ состоит в определении степени связи между двумя случайными величинами X и Y. В качестве меры такой связи используется коэффициент корреляции. Коэффициент корреляции оценивается по выборке объема п связанных пар наблюдений (x_i, y_i) из совместной генеральной совокупности X и Y. Для оценки степени взаимосвязи величин X и Y, измеренных в количественных шкалах, используется коэффициент линейной корреляции (коэффициент Пирсона), предполагающий, что выборки X и Yраспределены по нормальному закону.

Коэффициент корреляции изменяется от -1 (строгая обратная линейная зависимость) до 1 (строгая прямая пропорциональная зависимость). При значении 0 линейной зависимости между двумя выборками нет.

Общая классификация корреляционных связей (по Ивантер Э.В., Коросову А.В., 1992):

ü сильная, или тесная при коэффициенте корреляции r 0,70;

ü средняя          при 0,50 r 0,69;

ü умеренная     при 0,30 r 0,49;

ü слабая                     при 0,20 r 0,29;

ü очень слабая          при r 0,19.

Существует несколько типов коэффициентов корреляции, что зависит от переменных Х и Y, которые могут быть измерены в разных шкалах. Именно этот факт и определяет выбор соответствующего коэффициента корреляции.

Для активизации пакета анализа выбрать команду ФАЙЛ-ПАРАМЕТРЫ – НАДСТРОЙКИ – Надстройки Excel - Перейти

После выполнения данной команды необходимо активизировать Пакет анализа:

Выполняем команду ДАННЫЕ – АНАЛИЗ ДАННЫХ – КОРРЕЛЯЦИЯ

Диалоговое окно Корреляция заполнить следующим образом:

Результат выполнения команды

В MS Excel для вычисления парных коэффициентов линейной корреляции используется специальная функция КОРРЕЛ (массив1; массив2),

где массив1 – ссылка на диапазон ячеек первой выборки (X);

массив2 – ссылка на диапазон ячеек второй выборки (Y).

ЧисленноезначениекоэффициентакорреляцииПирсонаудобно вычислять с применением Мастера функций MicrosoftExcel.

Следующимэтапомвпроведениикорреляционногоанализаявляется процедурапроверкизначимостикоэффициентакорреляции,т.е. достоверностиегоотличияотнуля.Дляэтоговычисляетсяэмпирическое значение

Коэффициенткорреляцииявляетсядостоверным,еслиэмпирическое значениепревышаеткритическое t_эмп>t_крнасоответствующемуровнезначимости,значениекоторогонаходитсяизспециальнойстатистической таблицы.

Длямалойвыборки,когдаn<30,t_эмпопределяетсяизследующего соотношения:

ПроверимзначимостькоэффициентакорреляцииПирсона между ситуативной тревожностью и личностной тревожностью

-0,72856

В ячейке G2 формула =КОРЕНЬ(15-2)*(ABS(C17)/КОРЕНЬ(1-(C17^2))) для расчета t_эмп.

Построить график зависимости ситуативной тревожности и личностной тревожности. Проанализировать данные с помощью трендового анализа и спрогнозировать значение личностной тревожности респондента для уровня ситуативной тревожности, равной например 19 (значение задается преподавателем)

Для построения диаграммыиспользуется команда Вставка далее выбираем вид диаграммы ТОЧЕЧНАЯ:

Необходимо добавить линию тренда для построенной диаграммы – выделяем правой кнопкой мыши ряд данных и выбираем команду Добавить линию тренда:

Заполняем появившееся окно следующим образом:

Строим аналогичным способом логарифмическую, полиномиальную (степень=2), степенную линии тренда.

Выбираем ту линию тренда, у которой коэффициент достоверности аппроксимации R²®1. В нашем случае это полиномиальная линия тренда

Где y = 0,02x² - 1,2914x + 32,449, R² = 0,5711

Для осуществления прогноза подставляем значения 33 в это уравнение и получаем у = 11,6128

Индивидуальныезадания

Постановка заданий

Постановка заданий 1

Обоснование необходимости анализа первичных статистик: вместо того, чтобы рассматривать все значения переменной, вначале следует посмотреть статистики, которые дают общее представление о значениях переменной. Компактное описание группы при помощи первичных статистик позволяет интерпретировать результаты измерений, в частности, путем сравнения первичных статистик различных групп, либо описание группы в сравнении с другими.

ЗАДАНИЕ.Психолог проводит изучение особенностейучащихся в пределах одной группы. В группе N количество обучающихся, которые были разделены на две группы: контрольная и экспериментальная. Каждой подгруппе было предложено пройти тест, в результате чего был получен по каждому обучающемуся средний балл результата прохождения теста. Психологу необходимо сравнить контрольную и экспериментальную группы с применением t-критерий Стьюдента, для этого первоначально надодать обобщенную характеристику по каждой группе (контрольной и экспериментальной): Дисперсия, Медиана, Мода, Корреляция Пирсона, КорелляцияСпирмена, Корелляция т-Кендела, Среднеквадратическое отклонение, Среднее значение.

Алгоритм выполнения.

1. Откройте табличный процессорMicrosoftOfficeExcel.

2. Книга MicrosoftOfficeExcel должна содержать три листа – РАНГ, t-КРИТЕРИЙ СТЬЮДЕНТА и гистограммы.

3. На первом листе создайте две таблицы: Контрольная группа и экспериментальная группа. Заполните таблицу данными. Для этого Вам необходимо разделить свою группу на две подгруппы и заполнить результаты пройденного теста.

4. В столбце РАНГ необходимо посчитать порядковый номер значений случайной величины в ранжированном ряду: РАНГ(число; массив 1).

5. Для контрольной и экспериментальной группы необходимо рассчитать с помощью функций MSExcel:

§ Дисперсия (ДИСП (массив 1) – математическое ожидание квадрата отклонения значения случайной величины от её среднего значения.);

§ Медиана (МЕДИАНА (массив 1) - это то значение СВ, для которого выполняется следующее соотношение: вероятность того, что значение СВ окажется меньше «медианы», равна вероятности того, что значение СВ окажется больше или равным «медиане»);

§ Мода (МОДА (массив1) - это значение Мо случайной величины, имеющее наибольшую вероятность (для дискретных СВ) или плотность вероятности (для непрерывных СВ). Часто моду определяют не для распределения в целом, а только для его локального участка.);

§ корреляция Спирмена(КОРРЕЛ (массив 1; массив 2) - непараметрический аналог классического коэффициента корреляции Пирсона, но при его расчете учитываются не связанные с распределением показатели сравниваемых переменных (среднее арифметическое и дисперсия), а ранги. Например, необходимо определить связь между ранговыми оценками качеств личности, входящими в представление человека о своем «Я реальном» и «Я идеальном». Преимущество r-Спирмена по сравнению с r-Пирсона – в большей чувствительности к связи в следующих случаях:

- существенного отклонения распределения хотя бы одной переменной от нормального вида (асимметрия, выбросы);

- криволинейной (монотонной) связи.

Ограничением для применения коэффициента r-Спирмена является:

o по каждой переменной не менее 5 наблюдений;

o коэффициент при большом количестве одинаковых рангов по одной или обеим переменным дает огрубленное значение..);

§ Среднеквадратическое отклонение (СТАДОТКЛОН (массив 1) - распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания. При ограниченных массивах выборок значений вместо математического ожидания используется среднее арифметическое совокупности выборок. Среднеквадратическое отклонение измеряется в единицах измерения самой случайной величины и используется при расчёте стандартной ошибки среднего арифметического, при построении доверительных интервалов, при статистической проверке гипотез, при измерении линейной взаимосвязи между случайными величинами. Определяется как квадратный корень из дисперсии случайной величины.);

§ Среднее значение (СРЗНАЧ (массив 1) - Среднее характеризует расположение значений случайной величины. Полностью эта роль среднего значения разъясняется законом больших чисел. При сложении случайных величин их средние значения складываются. При умножении независимых случайных величин - перемножаются.);

§ Число участников эксперимента (СЧЁТ (массив 1)).

6. Необходимо вычислить по полученным результатам статистическую значимость после эксперимента (сравнение значениё контрольной и экспериментальной группы): t-критерий Стьюдента (ABS(СРЗНАЧ(массив 1) - СРЗНАЧ (массив 2)) / КОРЕНЬ ((СТАНДОТКЛОН (массив 1)^2) / СЧЕТ(массив 1)+ (СТАНДОТКЛОН (массив 2)^2) / СЧЕТ(массив 2)) - t-критерий Стьюдента используется для определения статистической значимости различий средних величин. Может применяться как в случаях сравнения независимых выборок (например, группы учащихся с низким уровнем учебных интересов и группы учащихся с высоким уровнем учебных интересов), так и при сравнении связанных совокупностей (например, средняя успеваемость учащихся до и после формирующего эксперимента) Если рассчитанное значение t-критерия Стьюдента равно или больше критического, найденного по таблице, делаем вывод о статистической значимости различий между сравниваемыми величинами.

В рассматриваемом примере t_эмп=3,26.

Если значение рассчитанного t-критерия Стьюдента меньше табличного, значит различия сравниваемых величин статистически не значимы.)

7. На листе 2 рассчитать число степеней свободы по формуле k=n₁+n₂-2. Т.е.,k=10+10-2=18.

Используя таблицу «Критические значения t-критерий Стьюдента»(приложение C) при уровне значимости α=0,05 (т.е. доверительной вероятности p=1-α=1-0,05=0,95)определяем t_к(18;0,95)=2,1.

8. Т.о., учитывая, что значение рассчитанного t-критерия Стьюдента меньше табличного, на основе проведённого анализа,мы можем сказать, что различия сравниваемых величин статистически не значимы.т.е. эти группы можно использовать для сравнения результативности при последующем проведении эксперимента.

9. Проиллюстрируем полученные результаты графически. На листе 3 (Гистограммы) необходимо построить диаграмму по двум группам. На основе данных первичных статистик строим гистограмму, чтобы получить гистограмму с подписанными столбцами переменных. Необходимо выделить все названия переменных, затем нажать и, удерживая клавишу Ctrl, выделить все значения средних арифметических. Гистограмму вывести на имеющемся листе.

Постановка задания 2

Обоснование необходимости выявления различий в распределении признака: одной из наиболее часто встречающихся статистических задач, с которыми сталкивается психолог, является задача сравнения результатов обследования какого-либо психологического признака в разных условиях измерения (до и после определенного воздействия) или обследования контрольной и экспериментальной групп. На основе этого сравнения можно было бы прийти к заключению, что если наблюдаются различия в процентах, то имеет место различие и в сравниваемых психологических характеристиках. Подобный подход категорически неприемлем, поскольку для процентов нельзя определить уровень достоверности в их различиях. Проценты, взятые сами по себе, не дают возможности делать статистически достоверные выводы. Поэтому, чтобы доказать эффективность какого-либо воздействия, необходимо выявить статистически значимую тенденцию в смешении, отличии показателя.

ЗАДАНИЕ.Психологом были изучены два выпускных класса в школе 11-А (контрольная группа) и 11-Б (экспериментальная группа). В течении второй четверти в 11-А классе психологом проводился факультатив по семейному воспитанию, а в 11-Б не проводился. По окончанию второй четверти два класса были протестированы с помощью методик: Методика Прихожан, Методика "Диагностика типа эмоциональной реакции на воздействие стимулов окружающей среды (В.В.Бойко)", Методика "Шкала семейной адаптации и сплоченность", Методика "Определение интегральных форм коммуникативной агрессивности (В.В.Бойко)".

Необходимо с помощью математической статистики произвести анализ результатов проведения эксперимента.

Алгоритм выполнения.

1. Дайте кратное описание используемых методик.

2. Откройте табличный процессорMicrosoftOfficeExcel.

3. Создайте таблицу Сводная таблица результатов исследования, в которую будет входить две группы по 30 тестируемых: контрольная и экспериментальная (данные в таблице произвольные).