Использование математических методов в психологии

Содержание

Введение

Расчет Использование математических методов в психологии-критерия для таблицы распределения размерности 2х2

Проверка распределения на нормальность с помощью критерия Колмогорова-Смирнова

Расчет t-критерия Стьюдента для зависимых выборок

Расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена

Список литературы

Приложение

Введение

математический метод психологическое исследование

Каждый человек в своей жизни использует статистику, задумывается он о том или нет.Когда планируется бюджет семьи, рассчитывается потребление бензина автомашиной, оцениваются усилия, которые потребуются для усвоения какого-то курса, с учетом полученных до сих пор отметок, прогнозируется вероятность хорошей и плохой погоды по метеорологической сводке и многое другое – все это есть статистика. Статистика помогает отбирать, классифицировать и упорядочивать большое множество имеющихся данных.

Широко используется статистика и в психологических исследованиях. Использование математических методов в психологии весьма удобно и эффективно при синтезе данных, полученных на различных группах объектов в том или ином эксперименте, при их сравнении с целью выяснить черты различия между ними, при их сопоставлении с целью выявить показатели, изменяющиеся в одном направлении, и, наконец, при предсказании определенных фактов на основании тех выводов, к которым приводят полученные результаты. Именно в этом заключается цель статистики в науках вообще, и особенно в гуманитарных. Статистика, таким образом, придает выводам весомость и достоверность.

В данной работе для обработки полученных в ходе исследования эмпирических данных была использована интегрированная система анализа и обработки данных Statistica 5.5.

Расчёт Использование математических методов в психологии–критерия для таблицы распределения размерности 2×2

Критерий χ-квадрат – это критерий, который часто используется в психологических исследованиях. Он позволяет решать очень большое число разных задач, а исходные данные для него могут быть получены в любой шкале, даже в шкале наименований.

В распределении 2х2 рассматриваются 2 признака, и χ-квадрат критерий позволяет установить зависимость между этими признаками.

11 стр., 5495 слов

Методы математической статистики

... критерием можно воспользоваться для того, чтобы приблизительно судить о характере полученного распределения первичных данных. Вторичная статистическая обработка (сравнение средних, дисперсий, распределений данных, ... позволяют вычислять так называемые элементарные математические статистики, характеризующие выборочное распределение данных, например, выборочное среднее, выборочная дисперсия, мода, ...

Пусть в качестве признака А рассматривается опосредованное запоминание, а в качестве признака В рассматривается пол; тогда А1-низкий уровень опосредованного запоминания, А2-высокий уровень опосредованного запоминания, В1- мужчины, В2- женщины.

Предположим, что в результате диагностики были получены следующие значения эмпирических частот распределения:

a = 15, b = 25, с = 27, d = 30,

где a- количество мужчин с низким уровнем опосредованного запоминания,

b- количество мужчин с высоким уровнем опосредованного запоминания,

с — количество женщин с низким уровнем опосредованного запоминания,

d- количество женщин с высоким уровнем опосредованного запоминания.

Заносим значения этих частот в таблицу распределения.

Таблица 1.1 Значения частот распределения

А1 А2 А1 А2
В1 a b В1 15 25
В2 c d В2 27 30

Проверим требование Юла и Кендалла для каждой теоретической частоты (каждая теоретическая частота Использование математических методов в психологии должна быть Использование математических методов в психологии5)

а’ = (a+b)*(a+c)/N ≥ 5

b’ = (a+b)*(b+d)/N ≥ 5

c’ = (a+c)*(c+d)/N ≥ 5

d’ = (c+d)*(b+d)/N ≥5

N=a+b+c+d Использование математических методов в психологии 30 N=15+25+27+30=97 Использование математических методов в психологии 30

Подставляем значения:

а’ = (15+25)*(15+27)/97 ≈ 17,3 ≥ 5

b’ = (12+25)*(25+30)/97 ≈ 21 ≥ 5

c’ = (15+27)*(27+30)/97 ≈ 24,7 ≥ 5

d’ = (27+30)*(25+30)/97 ≈ 32,3 ≥ 5

Так как каждая теоретическая частота удовлетворяет требованию Юла и Кендалла, строим теоретическую таблицу распределения и переходим к расчету .

Таблица 1.2 Теоретическая таблица распределения

А1 А2
В1 17,3 21
В2 24,7 32,3

=(ad-bc)2*N/(a+b)*(a+c)*(c+d)*(b+c);

=(450-675)2*97/(15+25)*(15+27)*(25+30)*(25+27) = 1,02

Для установления статистической значимости полученное значение Использование математических методов в психологии сравниваем с меньшим значением Использование математических методов в психологии и находим уровень значимости p по следующей таблице:

Таблица 1.3 Уровень значимости p

Использование математических методов в психологии 2,71 3,84 6,64 10,83
p 0,1 0,05 0,01 0,001

Если p = 0,1 – то имеет место тенденция к статистической значимости; pИспользование математических методов в психологии0,1 – результат является статистически значимым, p > 0,1 – результат не является статистически значимым.

Если результат не является статистически значимым, дальше рассчитывать не надо!

Так как Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии 1,02 < Использование математических методов в психологии= 2,71 при p > 0,1, результат не является статистически значимым.

Установим силу связи между изучаемыми признаками. Для этого рассчитаем коэффициент сопряженности Использование математических методов в психологии (Чупрова) по формуле:

Использование математических методов в психологии=Использование математических методов в психологии; =Использование математических методов в психологии≈ 0,1

Если 0,3 Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии < 0,5, то сила связи слабая;

0,5 Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии < 0,7 – средняя или умеренная;

Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии 0,7 – сильная.

Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии (0;1) Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии 0 Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии 1

Так как Использование математических методов в психологии < 0,3, то сила связи слабая.

Вывод: Учитывая результаты Использование математических методов в психологии-критерия, можно заключить, что между изучаемыми признаками – опосредованным запоминанием и полом, отсутствует какая бы то ни была статистически значимая (Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии 1,02, p > 0,1) зависимость

Проверка распределения на нормальность с помощью критерия Колмогорова–Смирнова

Критерий Колмогорова-Смирнова используется, как правило, для решения тех же задач, что и критерий ХИ-квадрат. Иначе говоря, с его помощью можно сравнивать эмпирическое распределение с теоретическим или два эмпирических распределения друг с другом. Однако, если при применении ХИ-квадрат критерия мы сопоставляем частоты двух распределений, то в данном критерии сравниваются накопленные частоты по каждому разряду. При этом, если разность накопленных частот в двух распределениях оказывается большой, то различия между двумя распределениями являются существенными. Его уместно применять в тех случаях, когда нужно проверить, подчиняется ли наблюдаемая случайная величина некоторому закону распределения, достоверно известному.

С целью проверки распределения переменных на нормальность была создана таблица первичных эмпирических данных. В этой таблице представлены следующие переменные: «Опосредованное запоминание», «Образное мышление», «Креативность» (см. Приложение 1).

Проверка на нормальность осуществлялась с помощью критерия Колмогорова – Смирнова в системе STATISTIKA 5.5.

В результате данной проверки были получены представленные ниже графики-гистограммы (см. рис. 2.1-2.3).

Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии

Рис. 2.1. Распределение переменной «Опосредованное запоминание»

Визуальный анализ графика-гистограммы позволяет заключить, что распределение значений переменной «Опосредованное запоминание» не соответствует нормальному.

Использование математических методов в психологии

Рис. 2.2. Распределение переменной «Образное мышление»

Визуальный анализ графика-гистограммы позволяет заключить, что распределение значений переменной «Образное мышление» близко к нормальному.

Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии

Использование математических методов в психологииРис. 2.3. Распределение переменной «Креативность»

Визуальный анализ графика-гистограммы позволяет заключить, что распределение значений переменной «Креативность» близко к нормальному.

Кроме того уровень значимости p по критерию Колмогорова – Смирнова с поправкой Лиллиефорс по всем переменным неотвечает требованию нормального распределения (распределение считается нормальным, если уровень значимости p по критерию Колмогорова–Смирнова с поправкой Лиллиефорс больше 0,05!!!!!).

Вывод: Проверка распределения трех переменных («Опосредованное запоминание», «Образное мышление», «Креативность») на нормальность с помощью критерия Колмогорова-Смирнова показала, что распределение двух последних переменных соответствует норме, а распределение первой — отлично от нормального. Поэтому для дальнейшей работы с эмпирическими данными по переменной «Опосредованное запоминание» используем непараметрические методы.

Расчет t -критерия Стьюдента для зависимых выборок

t- критерий Стьюдента используется для сравнения средних показателей двух выборок. Критерий Стьюдента достаточно просто вычисляется и есть в наличии в большинстве статистических пакетов. Как правило, t-критерий используется в двух случаях:

а) для проверки гипотезы о равенстве генеральных средних двух независимых, несвязанных выборок (так называемый двухвыборочный t-критерий),

б) для сопоставления двух величин после определенной коррекционной работы, то есть в данном случае речь идет о зависимых выборках.

При применении любого из двух критериев, должно соблюдаться требование нормальности распределения.

С целью расчета t-критерия Стьюдента для зависимых выборок была создана таблица первичных эмпирических данных с «Образное мышление в начале учебного года» и «Образное мышление в конце учебного года» (Таблица 3.1).

Расчет t-критерия Стьюдента для зависимых выборок осуществлялся в системе STATISTIKA.

При условии, что распределение изучаемой переменной нормальное!!!

Таблица 3.1 Результаты диагностики образного мышления у школьников в начале и в конце учебного года

п/п

Образное мышление (в начале учебного года) Образное мышление (в конце учебного года)
1 1,000 12,000
2 5,000 15,000
3 2,000 14,000
4 6,000 12,000
5 3,000 13,000
6 9,000 16,000
7 5,000 14,000
8 4,000 15,000
9 8,000 15,000
10 5,000 14,000
11 6,000 12,000
12 3,000 12,000
13 2,000 14,000
14 5,000 15,000
15 7,000 12,000
16 5,000 13,000
17 8,000 16,000
18 5,000 14,000
19 6,000 15,000
20 6,000 12,000
21 5,000 14,000
22 9,000 18,000
23 6,000 15,000
24 5,000 14,000
25 8,000 12,000
26 2,000 14,000
27 3,000 12,000
28 4,000 12,000
29 1,000 14,000
30 5,000 12,000
31 2,000 14,000
32 8,000 14,000
33 9,000 14,000
34 5,000 11,000
35 6,000 10,000
36 6,000 10,000
37 5,000 10,000
38 6,000 18,000
39 3,000 12,000
Использование математических методов в психологии40 2,000 11,000
41 4,000 14,000
42 7,000 15,000
43 8,000 18,000
44 8,000 17,000
45 9,000 12,000
46 5,000 14,000
47 6,000 15,000
48 3,000 10,000
49 2,000 10,000
50 5,000 10,000
51 6,000 10,000
52 5,000 10,000

В результате расчета были получены следующие данные (см.Табл. 3.2.).

Таблица. 3.2 Результат t-критерия для зависимых выборок

Marked differences are significant at p < ,05000

Variable Mean Std.Dv. N Diff. Std.Dv. Diff. t df p
ОМ (в начале учебного года) 5,17308 2,184806
ОМ (в конце учебного года) 13,28846 2,181352 52 -8,11538 2,486464 -23,5358 51 ,000000

Использование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологииИспользование математических методов в психологии

Как видно из таблицы 3.2, существуют статистически значимые различия в показателях образного мышления в начале учебного года и в конце учебного года (tИспользование математических методов в психологии-23,5358, p<0,000001).

Получается, что образное мышление к концу учебного года значительно улучшилось у испытуемых представленной в работе выборки. Различия по указанному признаку являются достоверными и статистически значимыми.

Данные результаты можно представить графически в виде следующей диаграммы размаха (см. рис. 3.1).

Использование математических методов в психологии

Рис. 3.1. Диаграмма размаха

Как видно из диаграммы размаха, средние показатели образного мышления к концу учебного года повысились. Таким образом, диаграмма размаха еще раз подтверждает различие показателей образного мышления в начале и в конце учебного года.

Вывод: Результат расчета t-критерия Стьюдента показал, что существуют статистически значимые различия уровня образного мышления в начале и в конце учебного года. Полученные при расчете результаты также подтверждаются графически — диаграммой размаха, приведенной на рисунке 3.1.

Расчет ранговой корреляции Спирмена

Коэффициент корреляции рангов, предложенный К. Спирменом, относится к непараметрическим показателям связи между переменными, измеренными в ранговой шкале.

Этот коэффициент определяет степень тесноты связи порядковых признаков, которые в этом случае представляют собой ранги сравниваемых величин.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена используется для установления и оценки тесноты связи между изучаемыми признаками.

Коэффициент ранговой корреляции вычисляется по формуле:

Использование математических методов в психологии

где n – количество ранжируемых признаков (показателей, испытуемых)

D – разность между рангами по двум переменным для каждого испытуемого

Σ (D ²) — сумма квадратов разностей рангов.

При использовании коэффициента ранговой корреляции условно оценивают тесноту связи между признаками, считая значения коэффициента равные 0,3 и менее, показателями слабой тесноты связи; значения более 0,4, но менее 0,7 — показателями умеренной тесноты связи, а значения 0,7 и более — показателями высокой тесноты связи.

С целью расчета ранговой корреляции Спирмена была создана таблица первичных эмпирических данных с переменными «Опосредованное запоминание», «Образное мышление», «Креативность» (см. Приложение 1).

Расчет коэффициента корреляции рангов Спирмена проводился в системе Statistica 5.5. Результаты расчета представлены в таблице 4.1.

Таблица 4.1 Результаты ранговой корреляции Спирмена

Pair of Variables Valid N Spearman R t(N-2) p-level
Опосредованное_запоминание & Опосредованное_запоминание
Опосредованное_запоминание & Образное_мышление 52 -,040350 -,285550 ,776402
Опосредованное_запоминание & Креативность 52 -,123455 -,879691 ,033235
Образное мышление & Опосредованное запоминание 52 -,040350 -,285550 ,776402
Образное_мышление & Образное_мышление
Образное_мышление & Креативность 52 -,037583 -,265941 ,791378
Креативность & Опосредованное_запоминание 52 -,123455 -,879691 ,033235
Креативность & Образное мышление 52 -,037583 -,265941 ,791378

Креативность & Креативность

Как видно из данной таблицы, статистически значимая корреляционная взаимосвязь выявлена между:

­ Опосредованным запоминанием и Креативностью (RИспользование математических методов в психологии-0,123455, p<0,05) – отрицательная слабая взаимосвязь.

Данный результат расчетов можно представить в виде следующего матричного графика корреляции (см. рис. 4.1.).

Использование математических методов в психологии

Рис. 4.1. Корреляционные взаимосвязи между «Опосредованным запоминанием», «Образным мышлением», «Креативностью»

Этот график подтверждает полученные ранее результаты. Из него видно, что чем выше уровень опосредованного запоминания, тем выше уровень креативности.

Вывод: Расчет коэффициента корреляции рангов Спирмена в системе Statistica 5.5. показал, что статистически значимая взаимосвязь существуют между опосредованным запоминанием и креативностью. Связь между этими переменными отрицательная слабая. Между такими переменными, как «Опосредованное запоминание» и «Образное мышление», а также «Образное мышление» и «Креативность» статистически значимых корреляционных взаимосвязей не выявлено.

Список литературы

1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: учебник / О.Ю. Ермолаев. – М: МПСИ, Флинта, 2002. – 336 с.

2. Пашкевич, О.И. Использование многомерных статистических методов в системе STATISTICA 5.5 : учеб. метод. пособие / О.И. Пашкевич. – Минск: РИПО, 2008. – 66 с.

3. Пашкевич, О.И. Статистическая обработка эмпирических данных в системе STATISTICA : учеб. метод. пособие / О.И. Пашкевич. – Минск: РИПО, 2007. – 148с.

Приложение 1

Первичные эмпирические данные

п/п

Опосредованное запоминание Образное мышление Креативность
1 1,000 1,000 0,000
2 2,000 5,000 60,000
3 5,000 2,000 30,000
4 2,000 6,000 20,000
5 3,000 3,000 50,000
6 2,000 9,000 40,000
7 5,000 5,000 20,000
8 2,000 4,000 0,000
9 3,000 8,000 30,000
10 2,000 5,000 50,000
11 3,000 6,000 20,000
12 2,000 3,000 30,000
13 5,000 2,000 20,000
14 2,000 5,000 20,000
15 3,000 7,000 0,000
16 3,000 5,000 60,000
17 2,000 8,000 20,000
18 3,000 5,000 20,000
19 2,000 6,000 50,000
20 1,000 6,000 50,000
21 3,000 5,000 50,000
22 5,000 9,000 20,000
23 2,000 6,000 0,000
24 3,000 5,000 20,000
25 5,000 8,000 50,000
26 2,000 2,000 40,000
27 1,000 3,000 60,000
28 2,000 4,000 50,000
29 4,000 1,000 30,000
30 2,000 5,000 0,000
31 3,000 2,000 20,000
32 2,000 8,000 10,000
33 5,000 9,000 20,000
34 5,000 5,000 10,000
35 3,000 6,000 50,000
36 2,000 6,000 20,000
37 1,000 5,000 60,000
38 2,000 6,000 50,000
39 3,000 3,000 20,000
40 2,000 2,000 30,000
41 1,000 4,000 0,000
42 1,000 7,000 20,000
43 3,000 8,000 10,000
44 1,000 8,000 40,000
45 2,000 9,000 50,000
46 3,000 5,000 20,000
47 2,000 6,000 30,000
48 5,000 3,000 20,000
49 3,000 2,000 60,000
50 2,000 5,000 50,000
51 5,000 6,000 40,000
52 3,000 5,000 0,000