- •Содержание
- •Пояснительная записка
- •Тематика и основное содержание заданий самостоятельной работы студента
- •Тема 1. Первичная обработка данных
- •Тема 2. Первичные описательные статистики
- •Тема 3. Нормальное распределение и стандартизация данных.
- •Основные требования к усвоению материала и порядок оценивания
- •1. Знать:
- •2. Уметь:
- •3. Владеть:
- •Список литературы для самостоятельной работы студента
- •1. Основная литература
- •2. Дополнительная литература
Тема 1. Первичная обработка данных
Задача 1. Определение особенностей распределения дискретных данных.
1.1. В трехтысячном коллективе были выбраны 100 человек, которые давали ответ на вопрос: «какой цвет вы предпочитаете?». Предполагалось 6 вариантов: белый (Б), черный (Ч), красный (К), синий (С), зеленый (З), желтый (Ж). В данном случае цвет – это самостоятельная категория выраженности признака «окраска». Были получены следующие результаты (табл. 1):
Таблица 1.
Итоги опроса
Цвет |
Количество выборов |
|||
|
Абсолютная частота (fа) |
Относительная частота (f0) |
Накопленная частота (fсит) |
% |
Б |
8 |
|
|
|
Ч |
6 |
|
|
|
К |
21 |
|
|
|
С |
20 |
|
|
|
З |
34 |
|
|
|
Ж |
11 |
|
|
|
Сумма |
100 |
|
|
|
1. Рассчитайте относительную и накопленную частоты, а также % встречаемости ответов в выборке.
2. Постройте диаграмму распределения абсолютных частот.
3. Сделайте выводы об особенностях распределения ответов в выборке.
1.2. На трех разных, достаточно больших группах испытуемых изучалась диагностическая ценность, методики измерения креативности. Методика представляла собой 10 заданий, которые испытуемые решали за определенный промежуток времени. Фиксировалось количество решенных заданий (минимум — 0, максимум — 10). По результатам исследования была построена табл. 2, позволяющая сравнить три группы по распределению относительных частот (в процентах) показателей креативности.
Таблица 2.
Таблица
распределения результатов измерения
креативности в трех группах
Для какой из групп задания были слишком легкие, а для какой — слишком трудные?
В какой группе наблюдается наибольшая, а в какой — наименьшая индивидуальная изменчивость результатов?
В отношении какой группы, на ваш взгляд, методика может иметь наибольшую диагностическую ценность — точнее измерять индивидуальные различия?
Задача 2. Определение особенностей распределения для непрерывных данных.
В опытах В.К. Гайды участвовало 96 испытуемых. Определялся цвет последовательного образа восприятия насыщенного красного цвета. С этой целью каждый испытуемый в течение одной минуты рассматривал окрашенный в красный цвет образец, а затем переносил взгляд на белый экран, где видел круг в дополнительных цветах. Рядом с ним находился цветовой круг с разноокрашенными секторами, на котором испытуемый должен был выбрать тот цвет, который соответствовал цвету возникшего у него последовательного образа. При этом испытуемый не называл цвет, а лишь его номер в цветовом круге. Цветовой круг нормирован таким образом, что соседние цвета отличаются в нем друг от друга на одинаково замечаемую величину. Следовательно, цветовой круг можно рассматривать как интервальную шкалу. Наряду с этим цветовой круг характеризуется и еще одним свойством. В частности, можно себе представить, что между двумя соседними цветами, например между зеленовато-голубым и голубовато-зеленым, имеется еще множество не замечаемых человеческим глазом цветовых переходов. В этом смысле цветовой круг представляет собой пример непрерывной переменной. Фактически же испытуемые всегда выделяют конечное число цветовых оттенков и поэтому свой выбор останавливают на конкретном номере (или названии) цвета. В рассматриваемом эксперименте испытуемые определяли свой последовательный образ в диапазоне от № 16 — зеленовато-голубой цвет до № 23 — желтовато-зеленый. Полученные данные можно табулировать, что и сделано в таблице 3.
Таблица 3.
последовательный образ |
частота выбора цвета образа |
16 |
2 |
17 |
7 |
18 |
15 |
19 |
26 |
20 |
22 |
21 |
15 |
22 |
8 |
23 |
1 |
Сумма |
96 |
1. Рассчитайте относительные и накопленные частоты для данной выборки.
2. Постройте гистограмму, полигон и кривую распределения первичных результатов.
