Методика «Готовность к риску» (PSK) Шуберта

Цель методики: тест позволяет оценить степень готовности к риску. Риск понимается как действие наудачу в надежде на счастливый исход или как возможная опасность, как действие, совершаемое в условиях неопределенности.

Обработка данных теста. Подсчитайте сумму набранных Вами баллов в соответствии с инструкцией и оцените свой результат. Общая оценка теста дается по непрерывной шкале как отклонение от среднего значения. Положительные ответы свидетельствуют о склонности к риску. Значение теста: от -50 до +50 баллов.

меньше -30 баллов - человек слишком осторожен.

-10 - +10 баллов - средние значения склонности к риску.

свыше +20 баллов – человек значительно склонен к риску.

Исследования также показали, что: с возрастом готовность к риску падает; у более опытных работников готовность к риску ниже, чем у неопытных; у женщин готовность к риску реализуется при более определенных условиях, чем у мужчин; у военных командиров и руководителей предприятий готовность к риску выше, чем у студентов; с ростом отверженности личности в ситуации внутреннего конфликта растет готовность к риску; в условиях группы готовность к риску проявляется сильней, чем при действиях в одиночку, и зависит от групповых ожиданий.

Полученные в процессе исследования данные подвержены математико-статистической обработке с помощью стандартных и общепринятых в психологических исследованиях статистических процедур: U-критерия Мана-Уитни и r-критерия Спирмена.

1. U-критерий Мана-Уитни – непараметрический критерий, предназначенный для сравнения независимых выборок. U-критерий не требует проверки на нормальность распределения, с его помощью можно сравнивать маленькие выборки объёмом от 3-х наблюдений. Так же он подходит для сравнения выборок, данные в которых распределены ненормально.

При расчетах вручную этот критерий не слишком удобен, т.к. для его использования данные необходимо ранжировать. Однако, при наличии Ехсеll, расчеты становятся не такими трудоёмкими, т.к. для ранжирования используется функция ранг и автоматическая сортировка.

Для применения U-критерия Манна — Уитни нужно произвести следующие операции. Составить единый ранжированный ряд из обеих сопоставляемых выборок, расставив их элементы по степени нарастания признака и приписав меньшему значению меньший ранг. Общее количество рангов получится равным:

(1)

где — количество единиц в первой выборке, а — количество единиц во второй выборке.

Разделить единый ранжированный ряд на два, состоящие соответственно из единиц первой и второй выборок. Подсчитать отдельно сумму рангов, пришедшихся на долю элементов первой выборки, и отдельно — на долю элементов второй выборки. Определить большую из двух ранговых сумм ( ), соответствующую выборке с единиц.

Определить значение U-критерия Манна — Уитни по формуле:

(2)

По таблице для избранного уровня статистической значимости определить критическое значение критерия для данных и . Если полученное значение меньше табличного или равно ему, то признается наличие существенного различия между уровнем признака в рассматриваемых выборках (принимается альтернативная гипотеза). Если же полученное значение больше табличного, принимается нулевая гипотеза. Достоверность различий тем выше, чем меньше значение .

2. Корреляционный анализ позволяет проверить гипотезу о связях между переменными с использованием коэффициентов корреляции.

Коэффициент корреляции – двумерная описательная статистика, количественная мера взаимосвязи (совместной изменчивости) двух переменных. Для изучения межфункциональных связей мы применяли коэффициент ранговой корреляции Спирмена, это непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями. В этом случае определяется фактическая степень параллелизма между двумя количественными рядами изучаемых признаков и дается оценка тесноты установленной связи с помощью количественно выраженного коэффициента.

Практический расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена включает следующие этапы:

1) Сопоставить каждому из признаков их порядковый номер (ранг) по возрастанию (или убыванию).

2) Определить разности рангов каждой пары сопоставляемых значений.

3) Возвести в квадрат каждую разность и суммировать полученные результаты.

4) Вычислить коэффициент корреляции рангов по формуле:

(3)

где - сумма квадратов разностей рангов, а - число парных наблюдений. На основании полученных результатов составляется корреляционная матрица и корреляционные плеяды.