РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ИССЛЕДУЕМОГО ПРИЗНАКА. ПОСТРОЕНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

Распределением признака называется закономерность встречаемости разных его значений. В психологических исследованиях чаще всего ссылаются на нормальное распределение.

Нормальное распределение характеризуется тем, что крайние значения признака в нем встречаются достаточно редко, а значения, близкие к средней величине – часто. Нормальным такое распределение называется потому, что средние (часто встречающиеся значения признака) рассматриваются в качестве «нормы».

Для построения распределения необходимо знать частоты встречаемости (f) разных значений исследуемого признака (х). Зная частоты встречаемости, вначале строится ряд распределения, а затем – график распределения (рис. 7).

Ряд распределения:

Рис. 7.

На рис. 7 представлен график нормального распределения признака. Он представляет собой одновершинную симметричную колоколообразную кривую.

Распределение признака может отличаться от нормального.

А). Максимальные значения частоты встречаемости признака смещены вправо или влево. Колоколообразная кривая – асимметрична (рис. 8). Асимметричные распределения образуются в тех случаях, когда какие-нибудь причины благоприятствуют более частому появлению значений исследуемого признака, которые выше или ниже среднего.

Если в распределении чаще встречаются более низкие значения исследуемого признака, асимметрия называется левосторонней или положительной; при правосторонней или отрицательной асимметрии – в распределении чаще встречаются более высокие значения признака.

Рис. 8.

Б). Кривая распределения имеет более одного максимума частоты встречаемости. Такое распределение называется полимодальным. Если распределение имеет два максимума, оно называется бимодальным (рис. 9).

Рис. 9.

ПАРАМЕТРЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ: ПОКАЗАТЕЛИ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ТЕНДЕНЦИИ И РАЗБРОСА ДАННЫХ

Распределение признака характеризуется параметрами – числовыми характеристиками, указывающими, где «в среднем» располагаются значения признака, насколько эти значения изменчивы и наблюдается ли преимущественное появление определенных значений признака. Наиболее практически важными параметрами являются: показатели центральной тенденции распределения (мода, медиана, среднее арифметическое), показатели разброса данных (размах вариаций, стандартное отклонение), показатели асимметрии и эксцесса.