Измерения в психологии Измерения в структуре психологического исследования Наследов А. Д, 2012.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ Волков Денис Николаевич denisvolkov.com.
Advertisements

Анализ измерений Классификация методов Наследов А. Д, 2012.
Расчет оптимальной численности выборки. Статистическое наблюдение сплошное Обследование всех единиц изучаемой совокупности не сплошное Обследование части.
Нормальное распределение: свойства и следствия из них
Доцент Аймаханова А.Ш.. 1. Статистические гипотезы в медико- биологических исследованиях. 2. Параметрические критерии различий. 3. Непараметрические критерии.
6 ноября 2012 г.6 ноября 2012 г.6 ноября 2012 г.6 ноября 2012 г. Лекция 5. Сравнение двух выборок 5-1. Зависимые и независимые выборки 5-2.Гипотеза о равенстве.
Лекция 3 - Проверка гипотез в одномерном статистическом анализе 3.1. Основные понятия, используемые при проверке гипотез 3.2. Общий алгоритм статистической.
Статистические гипотезы Лекция 2.
Общая теория статистики Выборочный метод в статистике. Статистическая гипотеза.
Описательная статистика Параметры распределения. Асимметрия, эксцесс, модальность Распределение оценок студентов по разным разделам дисциплины: А – отрицательная.
Проверка статистических гипотез Лекция 20. План лекции: 1.Проверка статистических гипотез. 2.Критерии асимметрии и эксцесса. 3.Критерий Пирсона.
Углубленный анализ данных: этапы проверки гипотез Ключевые решения при проверке гипотез Этап 1: 1. Определяется нулевая гипотеза. Нулевая гипотеза – это.
Проверка статистических гипотез 1.Формулировка задачи. Термины и определения. 2.Схема проверки статистической гипотезы. 3.Мощность критерия. 4.Проверка.
Измерение – это процедура, с помощью которой измеряемый объект сравнивается с некоторым эталоном и получает численное выражение в определенном масштабе.
5 ноября 2012 г.5 ноября 2012 г.5 ноября 2012 г.5 ноября 2012 г. Лекция 6. Сравнение двух выборок 6-1. Гипотеза о равенстве средних. Парные выборки 6-2.Доверительный.
Лекция 7 Постникова Ольга Алексеевна1 Тема. Элементы теории корреляции
Статистические методы исследования.
ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСК ИХ ГИПОТЕЗ. Определение статистической гипотезы Статистической гипотезой называется всякое высказывание о генеральной совокупности.
Проверка статистических гипотез Основные понятия и терминология Что такое статистическая гипотеза? Лекция 6.
Основы корреляционного анализа Лекция 21. лекция 12 для студентов 1 курса, обучающихся по специальности – Клиническая психология д.б.н., профессор.
Транксрипт:

Измерения в психологии Измерения в структуре психологического исследования Наследов А. Д, 2012

Обыденное и научное познание Прогноз Теория (мнение) Здравый смысл Измерение Описание Статистические выводы Реальность выборка Наследов А. Д, 2012

ГС и выборка Репрезентативность Случайный отбор и доступность Детальное описание выборки и процедуры ее формирования Сравнение выборок: независимые и зависимые выборки Наследов А. Д, 2012

Первый опыт проверки статистической достоверности Арбутнот: «Свидетельство в пользу божественного провидения, полученное путем систематического наблюдения за рождением обоих полов» (ХVII век) Гипотеза: божественное провидение устанавливает иное соотношение рождаемости – в пользу мальчиков, нежели слепой рок (1/2 и 1/2). Факты: 82 года подряд, ежегодно, мальчиков рождалось в Англии больше, чем девочек. Логика доказательства: Если это так, то какова вероятность того, что факт – результат случайного совпадения? p-уровень, значимость (знч.), Significant Level (sig.) Наследов А. Д, 2012

Гипотезы: содержательные и статистические 1. Содержательная гипотеза: утверждение о связи 2-х явлений в ГС. 2. В результате выборочного исследования: связь в терминах описательных статистик (M 1 и М 2 ; r xy и т.п.). 3. Статистическая гипотеза: утверждение о связи параметров ГС. – параметры. Основная (нулевая) статистическая гипотеза (H 0 ) – утверждение об отсутствии связи в терминах параметров ГС. Например: 4. Определение p-уровня значимости (знч.) и принятие статистического решения: Н 0 отклоняется (результат статистически достоверен) Н 0 отклоняется (результат статистически достоверен) Н 0 не отклоняется (результат статистически не достоверен) См. «Математические методы…», гл. 7 (стр. 93 – 110) Наследов А. Д, 2012

Теоретическое распределение и p-уровень значимости Пример: проверка состоятельности тестовой нормы IQ = 100. Выборочные статистики: Статистическая гипотеза: Теоретическое распределение соответствует распределению статистики для выборок, многократно извлекаемых из ГС, для которой верна H 0. «Центральная предельная теорема»: распределение выборочных средних из ГС при достаточно большом N является нормальным. Для распределения выборочных средних: Наследов А. Д, 2012

Нормальное распределение IQ Наследов А. Д, 2012

Что такое p-уровень p-уровень значимости – вероятность случайного получения такого (или большего) отклонения от того, что утверждает H 0. В данном случае p = 1 – 0,9544 = 0,046. Синонимы: Статистическая значимость – Знч., Significant level – Sig. Наследов А. Д, 2012

Статистический критерий - z-критерий. - t-критерий Стьюдента. Наследов А. Д, 2012

Статистическое решение 1-α 1- p:p: 0 1 α - H 0 не отклоняется; - Н 0 отклоняется. Наследов А. Д, 2012

Направленные и ненаправленные альтернативы Ненаправленная альтернатива: Направленная альтернатива: Наследов А. Д, 2012

Что такое p-уровень? Вероятность случайного получения такого (или более неожиданного) отклонения от Н 0 на выборке данной численности из ГС, для которой эта Н 0 верна Альтернативные определения: Вероятность получения такого эмпирического результата случайно на выборке из ГС, для которой Н 0 верна Вероятность получения такого эмпирического результата случайно на выборке из ГС, для которой Н 0 верна Вероятность того, что Н 0 верна (связи/различий нет) в ГС, которой репрезентативна данная выборка (?) Вероятность того, что Н 0 верна (связи/различий нет) в ГС, которой репрезентативна данная выборка (?) Наследов А. Д, 2012

Типичные ошибки интерпретации p-уровня значимости Наследов А. Д, 2012

1. Содержательная интерпретация Подтверждение содержательной гипотезы (а не ее доказательство) Отклонение H 0 Принятие H 0 НЕ подтверждение содержательной гипотезы (а не ее опровержение) 2. Игнорирование проблемы множественной проверки значимости Наследов А. Д, 2012

Однократная проверка значимости Наследов А. Д, 2012

Вероятность ошибочного отклонения Н 0 (когда она верна) Наследов А. Д, 2012

FWER – вероятность ошибочного отклонения H 0, т.е. вероятность ошибочного признания результата статистически достоверным. Иначе говоря – это вероятность того, что результаты исследования не соответствуют действительности. где n – кол-во проверяемых гипотез. Наследов А. Д, 2012

Учет множественности статистических проверок I. Применение многомерных методов II. Поправка Бонферрони для семейства n гипотез: для n гипотез каждый p-уровень умножаем на n, перед сравнением с α III. Поправка Benjamini & Hochberg (1995; 2000) для семейства n гипотез: 1) Упорядочиваем все p от min до max (i – текущий номер p в ряду); 2) Для каждого i вычисляем: p*n/i = p корр. ; 3) Если p корр. α – результат статистически достоверен! Наследов А. Д, 2012

Пример: корреляционная матрица Наследов А. Д, 2012

Последствия коррекции многократной проверки значимости При одном и том же пороге принятия/отклонения Н 0 (α – серая штриховка) вероятность того, что верна альтернативная гипотеза (β – синяя штриховка), может быть любой. Поправка на многократность проверки непредсказуемо увеличивает вероятность β. Наследов А. Д, 2012

Рекомендации Минимизировать кол-во измерений за счет увеличения их надежности и валидности Применять многомерные методы для большого кол-ва измерений Обязательно применять коррекцию p- уровня значимости при многократной проверке Наследов А. Д, 2012

Модель исследования Содержательная гипотеза Измерительная модель Статистический вывод Генеральная совокупность (ГС) Выборка Интерпретация ( ГС) Описательная модель случайный отбор, но… … доступность операциона- лизация Описание результатов дизайн исследования Наследов А. Д, 2012

Измерения и шкалы Объекты (случаи) Свойства и их признаки Переменные – результаты измерений Измерения в психологии - косвенные Шкала измерения (С.Стивенс): соотношение между свойствами чисел и измеряемым свойством; задается измерительной операцией. Наследов А. Д, 2012

Измерительные шкалы Номинативная (номинальная, наименований, неколичественная). Операция – классификация. Пол, хобби, должность… Порядковая (ранговая) – количественная, неметрическая. Операция – упорядочивание («больше – меньше»). Место в турнире… Интервальная (метрическая). Равным разностям между числами соответствуют равные разности в измеряемом свойстве (единицы измерения, «равноинтервальность»). Температура по С, летоисчисление от р.х. … Абсолютная (метрическая). «Равноинтервальная» + ноль (отсутствие измеряемого свойства). Вес, длина, время… Наследов А. Д, 2012

Исходные данные в SPSS Наследов А. Д, 2012

Список переменных Наследов А. Д, 2012

Распределения частот (номинальные переменные) Таблица распределения: График распределения – столбиковая диаграмма: Наследов А. Д, 2012

Распределения частот (количественные переменные) Переменная x – время решения тестовой задачи Наследов А. Д, 2012

Виды графиков распределения Если Х – кол-во правильно решенных задач, как интерпретировать? Наследов А. Д, 2012

Интерпретация графиков распределения IQ 1, 2 – юноши… девушки… ? Наследов А. Д, 2012

«Постулат нормальности»: нормальное распределение IQ Наследов А. Д, 2012 См.: «Мат. методы…», гл. 4 – 5 (стр. 40 – 63)

Проверка нормальности Зачем? Визуально, по графику распределения и с контролем выбросов По критериям асимметрии и эксцесса По статистическим критериям нормальности: а) К-С и К-С с поправкой Лилиефорса; б) Шапиро-Уилка Наследов А. Д, 2012

Пример описательных статистик (SPSS) Наследов А. Д, 2012