К экзамену по нормативному курсу
Вопросы
«Качественные и количественные методы»
Заочное обучение, 4 курс Дошкольное
1. Методологические характеристики научного психологического и педагогического исследования.
2. Методологическая основа исследования. Методологические подходы.
3. Классификация видов психолого-педагогического исследования.
4. Описательное и аналитическое исследования.
5. Лонгитюдное исследование: основные характеристики, проблемы организации.
6. Обоснование актуальности темы исследования.
7. Проблема научного исследования: особенности определения и научной постановки.
8. Объект и предмет исследования: характеристика.
9. Цель исследования, задачи исследования, их формулировка.
10. Гипотеза исследования: основные требования.
11. Библиографический стандарт.
12. Категориальный аппарат науки. Неоднозначность трактовки понятий.
13. Взаимосвязь методологии, методов и методик психолого-педагогических исследований. Метод. Основная функция метода. Основные требования к методу.
14. Надежность. Виды надежности.
15. Валидность. Классификация валидности.
16. Классификация методов психолого-педагогических исследований.
17. Эмпирические методы.
18. Моделирование.
19. Биографический метод.
20. Психобиография.
21. Контент-анализ.
22. Методы математико-статистического анализа данных.
23. Интерпретационные методы.
24. Понятие о методике. Связь методики с методом и конкретными задачами исследования.
25. Количественные методы в психологических и педагогических исследованиях.
26. Измерения в психологических и педагогических исследованиях.
27. Математическая и статистическая обработка данных в психолого-педагогических исследованиях.
28. Выявление различий в уровне исследуемого признака.
29. Сдвиг. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака.
30. Выявление различий в распределении признака.
31. Корреляционный анализ.
32. Метод ранговой корреляции.
33. Метод корреляции моментов.
34. Дисперсионный анализ.
35. Визуализация данных с применением статистических пакетов Statistica, SPSS.
36. Основные требования к оформлению отчета о научно-исследовательской работе. Композиция отчета.
Основная литература
1. Атаханов Р., Загвязинский В.И. Методология и методы психолого-педагогического исследования: Учеб. пос. для студ. высш. пед. учеб. заведений.- М., 2001.
2. Бордовский В.А. Методы педагогических исследований инновационных процессов в школе и вузе: Учеб.-метод. пос.- СПб., 2001.
3. Глас Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии.- М., 1976.
4. Гудвин Дж. Исследования в психологии: методы и планирование. СПб., 2004.
5. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология. М., 2007.
6. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. М., 2004.
7. Загвязинский В.И. Методология и методика социально-педагогического исследования.- М., 1995.
8. Калинин С.И. Компьютерная обработка данных для психологов. СПб., 2002.
9. Кузьмина Л.В. Психологическое исследование.- СПб, 1994.
10. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация. СПб., 2007.
11. Новиков А.М. Научно-экспериментальная работа в образовательном учреждении.- М., 1996.
12. Тютюник В.И. Основы психологических исследований: Учеб.пос. для студ. факультетов психологии высш. учеб. заведений.- М., 2002.
Дополнительная литература
1. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология.- СПб., 2000.
1. Лаак Я. Психодиагностика: проблемы содержания и методов.- М., Воронеж, 1996.
1. Новиков А.М. Как работать над диссертацией.- М., 1994.
1. Реан А.А. Психология изучения личности: Учеб. пос.- СПб., 1999.
1. Селевко Г.К. Современные образовательные технологии. - М., 1998.
1. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. - СПб., 1996.
1. Сластенин В.А., Каширин В.П. Основы педагогики и психологии. - М., 2001.
| 19. Биографический метод. Биографический метод. Биографические методы в психологии (ново — жизнеописание от жизнь, пишу) — способы исследования, Диагностики, коррекции и проектирования жизненного пути Личности. Биографические методы начали разрабатываться в первой четверти XX века (Н. А. Рыбников, Ш. Бюлер). Современные биографические методы основаны на изучении личности в контексте истории и перспектив развития ее индивидуального бытия. Использование биографических методов предполагает получение информации, источником которой являются автобиографические Методики (опросники, интервью, спонтанные и спровоцированные автобиографии), свидетельства очевидцев, контент-анализ дневников, писем и т. п. В двадцатом веке ленинградский ученый и психолог Б. Г. Ананьев положил начало развитию биографического метода в современной психологической науке. Его последователь и ученица Н. А. Логинова продолжает теоретическое и практическое исследование метологических основ биографического метода в Психологии. Известен ее труд "Психобиографический метод исследования и коррекции личности", изданный при Казахском Национальном университете имени аль-Фараби. Биографический метод в работе руководителя Интересный материал для руководителя дает биографический метод, то есть анализ жизненного пути человека по тем сведениям, которые он может сообщить о себе по памяти. Этот метод доступен каждому руководителю и не требует предварительной подготовки с его стороны. Однако надо помнить, что литературная обработка биографий часто искажает наиболее ценные для Психолога непосредственные высказывания самих сотрудников. | 20. Психобиография. психобиография (от греч. psyche — душа и греч. biographia —жизнеописание, история жизни; жизнь) — метод психологического анализа биографий и личностей конкретных исторических лиц и соответствующий ему жанр жизнеописаний, уделяющий особое внимание психическим факторам жизни и творчества людей. В основном сложился в конце XIX — начале XX вв. В значительной части своей развивается и реализуется в форме патографий. Особую роль в становлении П. сыграли патографически е исследования П. Мёбиуса (опубликовавшего работы о жизнедеятельности И. Гете, Ж.-Ж. Руссо, А. Шопенгауэра, Р. Шумана и др.) иЗ.Фрейда (осуществившего изучение жизни и деятельности Леонардо да Винчи, В. Вильсона, Ф. Достоевского и др.) В XX в. П. эволюционирует преимущественно в связи с психоаналитическими идеями и ориентациями (см. психоанализ). Одной из доминирующих новейших форм П. являются разнообразные психоисторические изыскания, восходящие к творчеству Э. Эриксона, осуществившего исследования жизни и личности Франциска Ассизского, М. Ганди, М. Горького, М. Лютера и др. Как жанр жизнеописаний П. пользуется возрастающей популярностью. психобиография -1. Метод психологического анализа конкретных личностей прежде всего политических деятелей, и их биографий. 2. Соответственный жанр жизнеописаний, уделяющие особое внимание психическим факторам жизни. Как жанр жизнеописаний психобиография пользуется возрастающей популярностью. Психобиография возникла первоначально в рамках психоанализа З. Фрейда. Первой работой в области психобиографии, в подготовке-коей участвовал сам Фрейд, было описание личности американского президента В. Вильсона. Ныне все президенты США и многие другие зарубежные политические деятели становятся объектами психобиографии, причем авторы часто используют данные психологии когнитивной. Особую роль в становлении психобиографии сыграли проведенные Фрейдом исследования патографические жизни и личности Леонардо да Винчи и др. Подобные исследования известны в русской школе психоанализа, в трудах основателя психоистории Э. Эриксона и пр. В отечественных исследованиях личности деятелей культуры применялся метод биографический, реализуемый с позиции социальной обусловленности всякой творческой деятельности. | |
| 21. Контент-анализ. — в психологии — метод выявления и оценки специфических характеристик текстов и других носителейинформации, в коих соответственно целям исследования выделяются определенные смысловые единицысодержания и формы информации: психологические характеристики персонажей сообщений массовойкоммуникации, виды взаимодействия людей, жанры сообщений и пр. Затем производится систематическийзамер частоты и объема упоминаний этих единиц в определенной совокупности текстов или другихносителей информации. Контент - анализ позволяет выявить отдельные психологическиехарактеристики коммуникатора, аудитории, сообщения и их взаимосвязи. В отличие от элементарного содержательного анализа,контентанализ как научный метод психологии применяется для полученияинформации, отвечающей некоим критериям качества — как объективность, надежность и валидность.Заметно повысить качество контент-анализа позволяет применение методов анализа статистическогомногомерного к его данным. Особенно широко применяется анализ факторный, способствующий выявлениюскрытых факторов, определяющих содержание текстов. КОНТЕНТ-АНАЛИЗ (англ. content analysis; от content — содержание) — формализованный метод изучения текстовой играфической информации, заключающийся в переводе изучаемой информации в количественныепоказатели и ее статистической обработке. Характеризуется большой строгостью, систематичностью.Объектом К.-а. м. б. содержание различных печатных изданий, радио- и телепередач, кинофильмов,рекламных сообщений, документов, публичных выступлений, материалов анкет. Основные процедуры К..были разработаны амер. социологами Х. Лассуэллом и Б. Берелсоном. К ним относятся: 1. Выявление смысловых единиц анализа, которыми могут служить: а) понятия, выраженные в отдельныхтерминах; б) темы, выраженные в целых смысловых абзацах, частях текстов, статьях, радиопередачах и т. п.;в) имена, фамилии людей; г) события, факты и т. п.; д) смысл апелляций к потенциальному адресату.Единицы К.-а. выделяются в зависимости от содержания, целей, задач и гипотез конкретного исследования. 2. Выделение единиц счета, которые могут совпадать либо не совпадать с единицами анализа. В 1-м случаепроцедура сводится к подсчету частоты упоминания выделенной смысловой единицы, во 2-м —исследователь на основе анализируемого материала и здравого смысла сам выдвигает единицы счета,которыми м. б.: а) физическая протяженность текстов; б) площадь текста, заполненная смысловымиединицами; в) число строк (абзацев, знаков, колонок текста); г) длительность трансляции по радио или ТВ; д)метраж пленки при аудио и видеозаписях, е) количество рисунков с определенным содержанием, сюжетоми пр. 3. Процедура подсчета в общем виде сходна со стандартными приемами классификации по выделеннымгруппировкам. Применяется составление специальных таблиц, применение компьютерных программ,специальных формул (напр., «формула оценки удельного веса смысловых категорий в общем объеметекста»), статистические расчеты понятности и аттрактивности текста. Метод К.а. широко применяется как вспомогательное средство в психологии, социологии и др. науках прианализе ответов на открытые вопросы анкет, материалов наблюдений, результатов психологическоготестирования (в частности, в проективных методиках), для анализа результатов в методе фокус-групп.Подобные методы используются также в исследованиях массовых коммуникаций, в маркетинговых и многихдр. исследованиях. К.а. м. б. использован для исследования большей части документальных источников,однако лучше всего он работает при относительно большом количестве однопорядковых данных. (А. Б.Мещеряков.) | 22. Методы математико-статистического анализа данных. Для определения способов математико-статистической обработки, прежде всего, необходимо оценить характер распределения по всем используемым параметрам. Для параметров имеющих нормальное распределение или близкое к нормальному, можно использовать методы параметрической статистики которые во многих случаях являются более молодыми, чем методы непараметрической статистики. Достоинством последних является то, что они позволяют проверять статистические гипотезы независимо от формы распределения. Одним из важнейших в математической статистике является понятие нормального распределения. Нормальное распределение - модель варьирования некоторой случайной величины, значения которой определяются множеством одновременно действующих независимых факторов. Важнейшие первичные статистики: а) средняя арифметическая - величина, сумма отрицательных и положительных отклонений от которой равна нулю. В статистике ее обозначают буквой М или x ; б) cpеднее квадратичное отклонение (обозначаемое греческой буквой s (сигма) и называемое также основным, или стандартным, отклонением) - мера разнообразия входящих в группу объектов, она показывает, на сколько в среднем отклоняется каждая варианта (конкретное значение оцениваемого параметра) от средней арифметической. Чем сильнее разбросаны варианты относительно средины, тем большим оказывается среднее квадратичное отклонение. в) коэффициент вариант - частное от деления сигмы на среднюю, умноженное на 100%. Обозначается CV : CV = s/ М * 100% Для нормального распределения известны точные количественные зависимости частот и значений, позволяющие прогнозировать появление новых вариант: Слева и справа от средней арифметической лежит 50% вариант. В интервале от М-16 до М+16 лежат 68.7% всех вариант. В интервале от М-1.966 до М+1.966 лежат 95% вариант. Таким образом, ориентируясь на эти характеристики нормального распределения можно оценить степень близости к нему рассматриваемого распределения. г) коэффициент асимметрии и эксцесс. Коэффициент асимметрии - показатель скошенности распределения в левую или правьте сторону по оси абсцисс. Если правая ветвь кривей длиннее левой - говорят о положительной асимметрии, в противоположном случае - об отрицательной. Эксцесс - показатель островершинности. Кривые, более высокие в своей средней части, островершинные, называются эксцессивными, у них большая величина эксцесса. При уменьшении величины эксцесса кривая становится все более плоской, приобретая вид плато, а затем и седловины - с прогибом в средней части. Очень большие эксцесс и асимметрия часто являются индикатором ошибок при подсчетах вручную или ошибок при введении данных через клавиатуру при компьютерной обработке. Существует правило, согласно которому все расчеты вручную должны выполняться дважды (особенно ответственные - трижды), причем желательно разными способами, с вариацией последовательности обращения к числовому массиву. Статистические ошибки репрезентативности показывают в каких пределах могут отклоняться от параметров генеральной совокупности (от математического ожидания или истинных значений) наши частные определения, полученные на основании конкретных выборок. Очевидно, что величина ошибки тем больше, чем больше варьирование признака и чем меньше выборка. | |
| 23. Интерпретационные методы. Интерпретационные методы (генетический; структурный; функциональный, комплексный; системный).Генетический метод Генетический метод — это способ исследования и объяснения явлений (в том числе психических), основанный на анализе их развития как в онтогенетическом, так и филогенетическом планах. При этом требуется установление: I) начальных условий возникновения явления, 2) главных этапов и 3) основных тенденций его развития. Цель метода — выявление связи изучаемых явлений во времени, прослеживание перехода от низших форм к высшим. Так что везде, где требуется выявление временной динамики психических явлений, генетический метод является неотъемлемым исследовательским инструментом психолога. Даже когда исследование нацелено на изучение структурных и функциональных характеристик явления, не исключено эффективное применение метода. Естественно, генетический метод особенно характерен для различных отраслей психологии развития: сравнительной, возрастной, исторической психологии. Понятно, что и любое лонгитюдное исследование предполагает применение рассматриваемого метода. Структурный метод Структурный подход — направление, ориентированное на выявление и описание структуры объектов (явлений). Для него характерно: углубленное внимание к описанию актуального состояния объектов; выяснение внутренне присущих им вневременных свойств; интерес не к изолированным фактам, а к отношениям между ними. В итоге строится система взаимосвязей между элементами объекта на различных уровнях его организации. Обычно при структурном подходе не акцентируются соотношение в объекте частей и целого и динамика выявленных структур. Важным достоинством структурного метода является относительная легкость наглядного представления результатов в виде различных моделей. Эти модели могут даваться в форме описаний, перечня элементов, графической схемы, классификации и пр. Функциональный метод Функциональный подход, естественно, ориентирован на выявление и изучение функций объектов (явлений). Неоднозначность трактовки в науке понятия «функция» затрудняет определение данного подхода, а также идентификацию с ним тех или иных направлений психологических исследований. функция — это реализация соотношения объекта и среды, а еще уже — «соответствие между средой и системой». Следовательно, функциональный подход интересуется главным образом связями изучаемого объекта со средой. Он исходит из принципа саморегулирования и поддержания равновесия объектов действительности (в том числе психики и ее носителей). Примерами реализации функционального подхода в истории науки являются такие известные направления как «функциональная психология» и «бихевиоризм». Классическим образцом воплощения функциональной идеи в психологии является знаменитая динамическая теория поля К. Левина. В современной психологии функциональный подход обогащен компонентами структурного и генетического анализа. Так, уже прочно установилось представление о многоуров-невости и многофазности всех психических функций человека, действующих одновременно на всех уровнях как единое целое.. Комплексный метод Комплексный подход — это направление, рассматривающее объект исследования как совокупность компонентов, подлежащих изучению с помощью соответствующей совокупности методов. Компоненты могут быть как относительно однородными частями целого, так и его разнородными сторонами, характеризующими изучаемый объект в разных аспектах. Часто комплексный подход предполагает изучение сложного объекта методами комплекса наук, т. е. организацию междисциплинарного исследования. Очевидно, что комплексный подход предполагает применение в той или иной мере и всех предыдущих интерпретационных методов Системный метод Системный подход — это методологическое направление в изучении реальности, рассматривающее любой ее фрагмент как систему. Наиболее ощутимым толчком к осознанию системного подхода как неотъемлемого методологического и методического компонента научного познания и к его строгому научному оформлению послужили работы австро-американского ученого Л. Берталанфи (1901-1972), в которых он разработал общую теорию систем. Система есть некоторая целостность, взаимодействующая с окружающей средой и состоящая из множества элементов, находящихся между собой в некоторых отношениях и связях. Организация этих связей между элементами называется структурой. Элемент — мельчайшая часть системы, сохраняющая ее свойства в пределах данной системы. Дальнейшее расчленение этой части ведет к потере соответствующих свойств. Свойства элементов определяются их положением в структуре и, в свою очередь, определяют свойства системы. Но свойства системы не сводятся к сумме свойств элементов. Система как целое синтезирует (объединяет и обобщает) свойства частей и элементов, в результате чего она обладает свойствами более высокого уровня организации, которые во взаимодействии с другими системами могут представать как ее функции. Любая система может рассматриваться, с одной стороны, как объединение более простых (мелких) подсистем со своими свойствами и функциями, а с другой — как подсистема более сложных (крупных) систем. Системный подход в психологии позволяет вскрыть общность психических явлений с другими явлениями действительности. Это дает возможность обогащения психологии идеями, фактами, методами других наук и, наоборот, проникновения психологических данных в другие области знания. Он позволяет интегрировать и систематизировать психологические знания, устранять избыточность в накопленной информации, сокращать объем и повышать наглядность описаний, уменьшать субъективизм в интерпретации психических явлений. Помогает увидеть пробелы в знаниях о конкретных объектах, обнаружить их неполноту, определить задачи дальнейших исследований, а иногда и предсказать свойства объектов, информация о которых отсутствует, путем экстраполяции и интерполяции имеющихся сведений. В учебной деятельности системные методы описания дают возможность представить учебную информацию в более наглядной и адекватной для восприятия и запоминания форме, дать более целостное представление об освещаемых объектах и явлениях и, наконец, перейти от индуктивного изложения психологии к дедуктивно-индуктивному | 28. Выявление различий в уровне исследуемого признака. Впсихологии часто приходится проводить исследования на выявление различий между двумя, тремя и более выборками испытуемых. Это может быть, например, задача определения психологических особенностей больных детей по сравнению со здоровыми, или различий между работниками государственных предприятий и частных фирм и т.д. Иногда по выявленным в исследовании статистически достоверным различиям формируется "групповой профиль" или "усредненный портрет" человека той или иной профессии, статуса, соматического заболевания и др. В последние годы все чаще встает задача выявления психологического портрета специалиста новых профессий: "успешного менеджера", "успешного политика", "успешного торгового представителя", "успешного коммерческого директора" и др. Такого рода исследования не всегда подразумевают участие двух или более выборок. Иногда обследуется одна, но достаточно представительная выборка численностью не менее 60 человек, а затем внутри, этой выборки выделяются группы более и менее успешных специалистов, и их данные по исследованным переменным сопоставляются между собой. В самом простом случае критерием для разделения выборки на "успешных" и "неуспешных" будет средняя величина по показателю успешности. Однако такое деление является довольно грубым: лица, получившие близкие оценки по успешности, могут оказаться в противоположных группах, а лица, заметно различающиеся по оценкам успешности, - в одной и той же группе. Это может исказить результаты сопоставления групп или, по крайней мере, сделать различия между группами менее заметными. Чтобы избежать этого, можно попробовать выделить группы "успешных" и "неуспешных" специалистов более строго, включая в первую из них только тех, чьи значения превышают среднюю величину не менее чем на 1/4 стандартного отклонения, а во вторую группу - только тех, чьи значения не менее чем на 1/4 стандартного отклонения ниже средней величины. При этом все, кто оказывается в зоне средних величин, М±1/4 с, выпадают из дальнейших сопоставлений. Если распределение близко к нормальному, то выпадет примерно 19,8% испытуемых. Если распределение отличается от нормального, то таких испытуемых может быть и больше. Чтобы избежать потерь, можно сопоставлять не две, а три группы испытуемых: с высокой, средней и низкой профессиональной успешностью. (30,9 испытуемых) (38,2% испытуемых) (30,9% испытуемых) Таким образом, при нестрогом разделении испытуемых на группы мы теряем в точности, а при строгом - в количестве испытуемых. Сопоставление уровневых показателей в разных выборках может быть необходимой частью комплексных диагностических, учебных, психокоррекционных и иных программ. Оно помогает обратить внимание на те особенности обследованных выборок, которые должны быть учтены и использованы при адаптации программ к данной группе в процессе их конкретного воплощения. Решение о выборе того или иного критерия принимается на основе того, сколько выборок сопоставляется и каков их объем. | |
| 29. Сдвиг. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. В психологических исследованиях часто бывает важно доказать, что в результате действия каких-либо факторов произошли достоверные изменения ("сдвиги") в измеряемых показателях. К числу таких факторов должен быть отнесен прежде всего фактор времени. Сопоставление показателей, полученных у одних и тех же испытуемых по одним и тем же методикам, но в разное время, дает нам временной сдвиг. Сопоставление показателей, полученных по одним и тем же методикам, но в разных условиях измерения (например, "покоя" и "стресса"), дает нам ситуационный сдвиг. Мы можем создать специальные экспериментальные условия, предположительно влияющие на те или иные показатели, и сопоставить замеры, произведенные до и после экспериментального воздействия. Если сдвиги окажутся статистически достоверными, это позволит нам утверждать, что экспериментальные воздействия были существенными, или эффективными. Например, мы можем сделать вывод о том, что данная программа тренинга действительно способствует развитию уверенности, или что данный способ внушающего воздействия влияет на изменение отношения испытуемых к той или иной проблеме, или что психодраматическая замена ролей подтверждает постулат Дж.Л. Морено о сближении позиций спорщиков после того, как им пришлось играть роль своего оппонента и т.п. Во всех этих случаях мы говорим о сдвиге под влиянием контролируемых или не контролируемых воздействий. И здесь мы наталкиваемся на методическую трудность, которую оказывается возможным преодолеть только путем введения контрольной группы, которая не испытывала бы на себе воздействия данного экспериментального фактора. Если нет контрольной группы, то сдвиг в экспериментальной группе может объясняться действием самых разных причин: временем суток, в которое производились замеры, важным для испытуемых событием, которое произошло между 1-м и 2-м замерами и по мощности воздействия значительно перекрыло экспериментальный фактор и т. п. Мы никогда не сможем исключить той возможности, что изменения, достигнутые, как нам кажется, в результате наших воздействий, на самом деле объясняются неучтенными причинами. Вот если в экспериментальной группе сдвиги окажутся достоверными, а в контрольной группе - недостоверными, то это, действительно, может свидетельствовать об эффективности воздействий. При отсутствии контрольной группы мы констатируем, что сдвиг произошел, но не имеем права приписать его именно данным, изучаемым нами, факторам воздействия. | 31. Корреляционный анализ. Корреляционный анализ – это совокупность методов обнаружения так называемой корреляционной зависимости между случайными величинами. Для двух случайных величин Х и Y корреляционный анализ состоит из следующих этапов: - построение корреляционного поля и составление корреляционной таблицы; - вычисление выборочного коэффициента корреляции; - проверка статической гипотезы о значимости корреляционной связи. Рассмотрим подробнее каждый из указанных этапов. Корреляционное поле и корреляционная таблица являются исходными данными при корреляционном анализе. Пусть , , – результаты парных наблюдений над случайными величинами Х и Y. Изображая полученные результаты в виде точек в декартовой системе координат, получим корреляционное поле. По характеру расположения точек поля можно составить предварительное представление о форме зависимости случайных величин (например, о том, что одна из них в среднем возрастает или убывает с возрастанием другой). | |
| 32. Метод ранговой корреляции. При решении многих практических задач часто оказывается, что факторы, определяющие конечные результаты, не поддаются непосредственному измерению. Расположение этих факторов (альтернатив) в порядке возрастания или убывания какого-либо присущего им свойства называется ранжированием. Нередко рассматриваемые явления имеют различную природу и в связи с этим несоизмеримы. В этих случаях установление их относительной значимости с помощью экспертов и присвоение чисел натурального ряда, определяющих порядок (место) каждого явления в исследуемой совокупности, облегчает выбор наиболее предпочтительной из альтернатив. Следует иметь в виду, что ранги, присвоенные объектам, не являются числовой мерой изучаемого качества. Ранги представляют собой только символы, указывающие предпочтения одного объекта перед другим. Поэтому к математическим операциям с ними надо подходить с большой осторожностью. Некоторые специалисты считают задачу количественной оценки качественного признака некорректной и полагают, что измерение качественного признака возможно только в номинальной или порядковой шкале. Однако на практике количественные оценки качественных признаков широко и достаточно успешно применяются. Они используются для оценки предпочтительности альтернатив при подготовке решений, для оценки важности позиций плана, при решении задачи оптимального распределения по этим позициям ограниченных ресурсов и т.д. В литературе рассматриваются различные шкалы для измерения степени превосходства и одного объекта над другим | 34. Дисперсионный анализ Дисперсионный анализ (от латинского Dispersio – рассеивание / на английском Analysis Of Variance - ANOVA) применяется для исследования влияния одной или нескольких качественных переменных (факторов) на одну зависимую количественную переменную (отклик). В основе дисперсионного анализа лежит предположение о том, что одни переменные могут рассматриваться как причины (факторы, независимые переменные): , а другие как следствия (зависимые переменные). Независимые переменные называют иногда регулируемыми факторами именно потому, что в эксперименте исследователь имеет возможность варьировать ими и анализировать получающийся результат. Основной целью дисперсионного анализа (ANOVA) является исследование значимости различия между средними с помощью сравнения (анализа) дисперсий. Разделение общей дисперсии на несколько источников, позволяет сравнить дисперсию, вызванную различием между группами, с дисперсией, вызванной внутригрупповой изменчивостью. При истинности нулевой гипотезы (о равенстве средних в нескольких группах наблюдений, выбранных из генеральной совокупности), оценка дисперсии, связанной с внутригрупповой изменчивостью, должна быть близкой к оценке межгрупповой дисперсии. Если вы просто сравниваете средние в двух выборках, дисперсионный анализ даст тот же результат, что и обычный t-критерий для независимых выборок (если сравниваются две независимые группы объектов или наблюдений) или t-критерий для зависимыхвыборок (если сравниваются две переменные на одном и том же множестве объектов или наблюдений). Сущность дисперсионного анализа заключается в расчленении общей дисперсии изучаемого признака на отдельные компоненты, обусловленные влиянием конкретных факторов, и проверке гипотез о значимости влияния этих факторов на исследуемый признак. Сравнивая компоненты дисперсии друг с другом посредством F—критерия Фишера, можно определить, какая доля общей вариативности результативного признака обусловлена действием регулируемых факторов. Исходным материалом для дисперсионного анализа служат данные исследования трех и более выборок: , которые могут быть как равными, так и неравными по численности, как связными, так и несвязными. По количеству выявляемых регулируемых факторов дисперсионный анализ может быть однофакторным (при этом изучается влияние одного фактора на результаты эксперимента), двухфакторным (при изучении влияния двух факторов) и многофакторным(позволяет оценить не только влияние каждого из факторов в отдельности, но и их взаимодействие). Дисперсионный анализ относится к группе параметрических методов и поэтому его следует применять только тогда, когда доказано, что распределение является нормальным. Дисперсионный анализ используют, если зависимая переменная измеряется в шкале отношений, интервалов или порядка, а влияющие переменные имеют нечисловую природу (шкала наименований). Наши рекомендации |