Тақырып: Психологиялық өлшемнің басқа шкалалары.

Дәріс мақсаты: Фишердің критерийін анықтау және онымен жұмыс істеуді ұйымдастыруды үйрету.

Сұрақтар:

1.Дихотомикалық классификация, Әртүрлілік шкаласы,

2.Абсолюттік шкала.

3.Шкаланың басқа типтері: табиғи бастаумен ординальды (реттік), лог-интервальды, реттелген метрикалық және т.б.

Нөлдік гипотеза, альтернативті гипотеза. Параметрлік критерийлер жиынтықтың параметрлері негізінде құрылған, оларға Стьюденттің t-критерийі (t-тарату), Фишердің F-критерийі, т.б. жатады. Орталардың арасындағы айырымды бағалау, орталардың арасындағы айырымның қатесі: көлемдері бірдей жиынтықтар үшін, көлемдері бірдей емес жиынтықтар үшін. Жұптасқан варианттары бар бірі бірімен байланысқан жиынтықтар арасындағы айырымды бағалау. Параметрлік емес критерийлер жиынтықтың варианттары мен олардың жиіліктерінен тәуелді. Ван-дер-Варденнің Х-критерийі, Уилкоксонның U-критерийі, белгілер критерийі z. Биологиялық заттарды бағалау, Спирмен-Кербер тәсілі, әсердің (эффект) орта дозасы.

Күрделі есептеулерде, бірнеше жиынтықты бір уақытта салыстыру қиынға түседі. Осыны ескеріп Р. Фишер салыстырылып отырған орташаларды комплексті (кешенді) бағалау әдісін – дисперсиялық анализді ұсынды. Девиаталар, таңдаулы дисперсиялар, нолдік гипотеза. Дисперсиялық комплекстерді құрау шарттары және олардың түрлері. Бірфакторлы комплекстерді талдау. Көлемі бірдей комплекстер. Көлемдері әртүрлі клмплекстер. Корреляциялық кестелерді қолдану. Рангтік анализ. Екі факторлы комплекстерді талдау. Ортогоналды комплекстер. Ортогоналды емес комплекстер.

=Іріктеу орташасы қандай таңбамен белгіленеді?

_

х

хх х2 Х х

= Дисперсияның көмегімен дербес мәндердің қаншалықты ... анықтайды?

Осы іріктеудегі дербес мәндердің орташа мәндерден ауытқитынын Орташа мәндерге дәл келетінін Медианадан ауытқитынын Сәннен ауытқитынын Осы іріктеудегі орташа мәндерден ауытқымайтынын

=Дисперсия мен орташа шаманың ауытқуы арасындағы ара-қатынас қандай?

Дисперсия неғұрлым көп болса, іріктеудегі орташа шаманың ауытқуы немесе мәліметтердің шашыраңқылығы соншалықты

көп Дисперсия неғұрлым көп болса, іріктеудегі орташа шаманың ауытқуы немесе мәліметтердің шашыраңқылығы соншалықты

көп немесе тең Дисперсия неғұрлым көп болса, іріктеудегі орташа шаманың ауытқуы немесе мәліметтердің шашыраңқылығы соншалықты

аз Дисперсия неғұрлым көп болса, іріктеудегі орташа шаманың ауытқуы немесе мәліметтердің шашыраңқылығы соншалықты

аз немесе тең Дисперсия неғұрлым көп болса, іріктеудегі орташа шаманың ауытқуы немесе мәліметтердің шашыраңқылығы соншалықты

бірдей

=Дисперсияны белгілеуге қандай белгі сәйкес келеді?

_

S2

М __

М D Д

=Дисперсияның туынды шамасы бұл?

іріктеу ауытқуы Дисперсия туындысы Іріктеу туындысы Ауытқитын туынды Дисперсиядан ауытқу

=Белгілердің қайсысы іріктеу ауытқуы белгісіне сәйкес келеді?

_

S

S2 _

S3 _

S2

S

=Медиана - зерделенетін белгінің мәні, ол осы белгінің мәні бойынша реттелген іріктеуді ... бөледі Теңдей екіге Үш бөлікке Құраушы бөліктерге Ортасынан Тең бөліктерге

=Мына 2,3,4,4,5,6,8,7,9 мәндер қатары үшін медиана болатын сан

5 6 9 7 2

=Мына 0,1,1,2,3,4,5,5,6,7 мәндер қатары үшін медиана болатын сан

. 3,5 4 3 және 4 7 3

=Медиананың көмегімен зерделенген белгінің дербес мәндерінің таралуы қандай екенін анықтауға болады?

Симметриялы және қалыпты таралуға жақын Дербес мәндер Қалыпты таралуға жақын Таралу Симметриялы

=Мына t белгісі неге сәйкес келеді?

Стьюдент критерийіне Фишер критерийіне Колмогоров критерийіне Манн-Уитни критерийіне Уилкоксон критерийіне

=Екі іріктеуден алынған салыстырмалы орташа мәндер шын мәнінде статистикалық дұрыс өзгеше болады, егер Стьюденттің t-критерийінің есептеп табылған мәні

-кестелік мәннен көп немесе тең болса кестелік мәнге тең болса кестелік мәннен көп болса кестелік мәннен өзгеше болса кестелік мәннен аз немесе тең болса

=Зерттеу қорытындылары ғылыми нанымды болу үшін мүмкін болатын қателіктің ықтималдығы мынаған тең болса жеткілікті 0,05 0,01 0,5 0,1 0,2

=Ықтималдық 0,05 болған кезде қателік мынадан аспауға тиіс

5% 1% 20% 10% 15%

=Мүмкін болатын қателіктің ықтималдығы 0,05 болған кезде есептеудің дәлдігі қандай болады

95% 100% 50% 30% 75%

=Стьюденттің t-критерийі әдістемесін нені анықтау қажет кезде қолданған дұрыс

Эксперименттің ойдағыдай болғанын, болмағанын Эксперименттің ойдағыдай болғанын Эксперименттің таза шыққанын Эксперименттің ойдағыдай болмағанын Эксперименттің таза шықпағанын

=Х2 - критерийді пайдаланған кезде не салыстырылады?

Мәліметтердің жиіліктік таралуы Экспериментке дейінгі және кейінгі шамалардың абсолюттік орташа мәндері Орташа шамалардың жиіліктік таралуы Эксперименттен кейінгі шамалардың абсолюттік орташа мәндері Экспериментке дейінгі шамалардың абсолюттік орташа мәндері

=Х2 - критерий формуласында ненің нәтижелерінің жиілігі бар?

Экспериментке дейінгі және кейінгі бақылаулардың Эксперименттегі бақылаулардыңЭкспериментЭкспериментке дейінгі бақылаулардың Эксперименттен кейінгі бақылаулардың

=Екі іріктеудің дисперсияларын кімнің критерийінің көмегімен салыстыруға болады?

Фишердің Колмогоровтың Манн-Уитнидің Уилкоксонның Стьюденттің

=Фишер критерийіне төмендегі белгілердің қайсысы сәйкес келеді?

F КФ Ф Фишер критерийі Кf

=Эксперименттік мәліметтердің екі қатарының арасындағы байланысты айқындайтын әдіс- бұл ... әдісі

Корреляциялық талдау Регрессиялық талдау Факторлық талдау Дисперсиялық талдау Орташа шамаларды салыстыру

=Сызықтық корреляциялық талдаудың көмегімен айнымалы шамалардың арасындағы қандай байланыстарды айқындауға болады?

Түзу Жанама Корреляциялық Сызықтық Жалпыландырылған

=Рангтік корреляцияның көмегімен нені айқындауға болады?

Мәліметтер қатарындағы алатын реттік орындар арасындағы тәуелділікті Айнымалылар арасындағы корреляцияны Эксперимент мәліметтері арасындағы тәуелділіктіАйнымалылар арасындағы тәуелділікті Эксперимент мәліметтері арасындағы корреляцияны

=Жұп корреляциялық талдау көмегімен қандай корреляциялық тәуелділіктерді анықтауға болады?

Айнымалылар жұптары арасындағы Бір мезгілде көптеген айнымалылар арасындағы Айнымалылар арасындағы Айнымалылар топтары арасындағы Бір айнымалылар ішіндегі

=Корреляциялық талдау қандай корреляциялық тәуелділіктерді анықтай алады?

Бір мезгілде көптеген айнымалылар арасындағы Бір айнымалылар ішіндегі Айнымалылар арасындағы Айнымалылар топтары арасындағы Айнымалылар жұптары арасындағы

=Талдаулардың қай түрі көпөлшемді корреляциялық талдаудың ең кең тараған түрі болып табылады? Факторлық Дисперсиялық Регрессиялық Көпөлшемді Сызықтық корреляциялық

=Сандардың қайсысы түзу корреляцияның ең жоғарғы коэффициентінің мәніне сәйкес келеді?

+1 0 +5 +2 +10

=Сандардың қайсысы кері корреляцияның ең жоғарғы коэффициентінің мәніне сәйкес келеді?

-1 -0 -5 -2 -10

=Сызықтық корреляция коэффициенті

r R Н Х y

Іріктемелі байқау нәтижесінде тек бас жиынтықың белгілі бөлігі жөнінде ғана ақпарат түседі. Осы ақпаратты бас жиынтықтың барлық деңгейіне дейін кеңейтуге мүмкіндік беретін әдістер бар. Статистикалық байқауларда негізінде іріктеме элементтерін өлшеу қолданылуда, яғни оларға анықталған салмақтарды беру.

Өлшеу келесі жағдайларда іске асырылады:

1. Іріктеме сипаттамасын жиынтыққа тарату;

2. жоқ деректерді толтыру мүмкіндігі;

3. қосымша ақпараттарды пайдалану есебінен талдаудың дәлдігін жоғарлатады;

4. байқалатын деректердің басқа да зерттеулердің деректерімен қарама-қайшылықтарының болмауын қамтамасыз етеді.

Іріктемеге қосылған бірліктерді өлшеу немесе салмақ беру деректерді жинауға дейін жасалынуы да мүмкін. Қайта өлшеу әрқашан деректерді жинағаннан кейін жасалынады.

Іріктеме сипаттамасының жиынтыққа әсері – бұл бірінші кезеңнің қосылу ықтималдылығы басты рөлді алатын үдеріс. Қандай да бір элементтің бірінші кезеңнің қослу ықтималдылығы – бұл осы элементтің іріктемеге қосылады деген ықтималдылық.

Іріктемеге қосылу ықтималдылығына кері өлшемі (Пк) к элементін қосу өлшемі деп аталады және fк=1/ Пк ретіндеанықталады. Өлшеу термині қосылу өлшеміне қатысты қолданылады. Іріктеме алдында жиынтық стратификатталатын және іріктеме страталардан кездейсоқ таңдау принципі бойынша жасалынатын болса, h стратасындағы элеменнтердің қосылу өлшемі келесіге тең

fк=Nh/ nh ,

Nh – h стратасындағы жиынтықтың саны,

nh – h стратасындағы іріктеменің саны.

Зерттеулердің көбінде статистикада деректердің жоқтығы проблемасымен кездесуге тура келеді. Әдетте деректердің жоқтығының екі негізігі түрін айқындайды – деректерді толықтай тапсырмау және деректерді жарым-жартылай тапсырмау . Қайта өлшеу деректерді толықтай тапсырмау кезінде қолданылады. Деректерді жарым-жартылай тапсырмау кезінде шартты есептеу әдісі қолданылады.