Данные комплексного обследования детей из X классов средней школы
Условные обозначения детей | Показатели обследования | |||||||||||
I | II | III | ||||||||||
И | ||||||||||||
А | ||||||||||||
Б | ||||||||||||
В | ||||||||||||
. . . |
Примечание.А - Иванов, Б - Петров, В - Сидоров, ... I — социально-демографические данные о детях. II — успеваемость по отдельным предметам. III - данные о психологическом развитии. 1 — возраст. 2 - пол. 3 - социальное происхождение. 4 - место жительства. 5 — математика. 6 - физика. 7 — история. 8 - география. 9 - внимание. 10 - память. 11 - мышление. 12 - речь.
Другой способ представления экспериментальных данных — графический. График на плоскости представляет собой некоторую линию, которая изображает зависимость между двумя переменными, а график в пространстве — плоскость, представляющую зависимость между тремя переменными. При использовании двумерного графика по горизонтальной линии на плоскости обычно размещают независимую переменную — ту, которая изменяется по намерению экспериментатора и рассматривается в качестве возможной искомой причины. По вертикали располагают зависимую переменную — ту, которая является или рассматривается в качестве предполагаемой причины.
Если речь идет о трехмерном, пространственном графике, то по линиям Х и У в его горизонтальной плоскости чаще всего размешают независимые, а по линии Z вертикальной плоскости — зависимую переменную. Однако могут быть отступления от этого правила. Они имеют место, например, тогда, когда в эксперименте изучаются одна независимая и две зависимые переменные. В этом случае данные, касающиеся независимых переменных, размещаются вдоль вертикальной оси X, а данные, относящиеся к зависимым переменным, — вдоль осей У и Z.
Рассмотрим два примера. На рис. 6 представлен плоскостной, а на рис. 7 — пространственный графики.
Графики могут строиться по отдельным точкам (рис. 6) или представлять собой непрерывные линии (плоскости, рис. 7).
Рис. 6. График зависимости между способностями и успеваемостью учащихся.
Рис. 7. Трехмерное распределение экспериментальных данных. По оси X — уровень эмоционального возбуждения, по оси Y - уровень тревожности, по оси Z — продуктивность деятельности.
Особую разновидность графических изображений экспериментальных результатов представляют собой гистограммы. Это столбчатые диаграммы (рис. 8), состоящие из вертикальных прямоугольников, расположенных основаниями на одной прямой. Их высота отражает степень или уровень развитости того или иного качества у испытуемого. Цифры, указывающие на частоту встречаемости качества в выборке испытуемых, размещаются или внутри столбцов гистограммы, или над ними, или по вертикальной оси графика. Иногда для наглядности, особенно в том случае, если гистограмма соответствует трехмерному пространству, ее изображают как объемную (рис. 9).
Рис. 8. Виды гистограмм на плоскости. А — гистограмма распределения оценок в классе. Б — гистограмма распределения показателей готовности детей разного возраста к обучению в школе.
Рис. 9. Пример объемной, ил» трехмерной, гистограммы.
Контрольные вопросы
1. Для чего необходима математико-статистическая обработка экспериментальных данных?
2. Классификация методов математической статистики и их назначение.
3. Как вычисляются среднее значение и дисперсия?
4. Каким образом определяются мода и медиана, какой цели они служат?
5. Для чего необходимо знать эмпирическое распределение экспериментальных данных?
6. Что такое интервал и с какой целью совокупность выборочных данных разделяют на интервалы?
7. Методы вторичной статистической обработки экспериментальных данных.
8. Что такое критерий Стьюдента и в каких случаях он применяется?
9. Что такое критерий Фишера?
10. Что такое критерий χ2?
11. Понятие о корреляции.
12. Коэффициент линейной корреляции.
13. Коэффициент ранговой корреляции.
14. Понятие о факторном анализе и его назначение.
15. Общее представление о регрессионном исчислении.
16. Способы графического представления экспериментальных данных.
17. Способы табличного представления экспериментальных данных.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента. — М.: МГУ, 1982. - 464 с. (Корреляционные исследования: 378—424.)
2. Закс Л. Статистическое оценивание. — М., 1976. (Что такое статистика: 37—39. Нормальная кривая и нормальное распределение: 63—71. Арифметическое среднее и стандартное отклонение: 72—79. Медиана и мода: 91—94. Распределение Стъюдента: 129—136. Хи-квадрат распределение: 136—150. Распределение Фишера: 150—153. Сравнение двух выборочных дисперсий из нормальных совокупностей: 241—245. Сравнение двух выборочных средних из нормальных совокупностей: 245—270. Проверка распределений по хи-квадрат критерию согласия: 295—296. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена: 368—372. Оценивание прямой регрессии: 371—381. Проверка равенства нескольких дисперсий: 448—453.)
3. Кулагин Б. В.Основы профессиональной психодиагностики, — Л, 1984. - 216с. (Измерение в психодиагностике: 13—20. Корреляция и факторный анализ: 20—33.)
4. Фресс П., Пиаже Ж.Экспериментальная психология. — Вып. I и II - М., 1966. (Измерение в психологии: 197—229. Проблема надежности измерения: 229—231.)
5. Практикум по общей психологии / Под ред. А. И. Щербакова. - М., 1990. - 287 с. (Методы психологии (с элементами математической статистики): 20—39.)
6. Психодиагностические методы (в комплексном лонгитюдном исследовании студентов) / Под ред. А. А. Бодалева, М. Д. Дворяшиной, И. М. Палея. - Л., 1976. - 248 с.
Основные математические процедуры психодиагностического исследования: 35-51.)