Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Образец диплома _оформление_содержание_ (1).doc
Скачиваний:
6
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
668 Кб
Скачать
☆

2.5.Методы статистической обработки данных

Так как нам необходимо было сравнить личностные особенности испытуемых в группах, выявить достоверные различия по показателям, мы использовали непараметрический критерий Манна-Уитни.

Данный критерий мы выбрали исходя из того, что он предназначен для оценки различий между двумя выбораками, интересующего нас признака.

Настоящий статистический метод был предложен Фрэнком Вилкоксоном в 1945 году. Однако в 1947 году метод был улучшен и расширен Х. Б. Манном и Д. Р. Уитни, посему U-критерий чаще называют их именами.

Критерий предназначен для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака, количественно измеренного. Он позволяет выявлять различия между малыми выборками, когда n1,n2≥3 или n1=2, n2≥5, и является более мощным, чем критерий Розенбаума. Данный метод определяет, достаточно ли мала зона перекрещивающихся значений между двумя рядами. Чем меньше область перекрещивающихся значений, тем более вероятно, что различия достоверны. Иногда эти различия называют различиями в расположении двух выборок (Welkowitz J. Et al., 1982).

Эмпирическое значение критерия U отражает то, насколько велика зона совпадения между рядами. Поэтому чем меньше Uэмп, тем более вероятно, что различия достоверны.

Критерий Манна-Уитни представляет непараметрическую альтернативу t-критерия для независимых выборок. Spss предполагает, что данные расположены тем же образом, что в и t-критерии для независимых выборок. Файл должен содержать кодовую (независимую) переменную, имеющую, по крайней мере, два разных кода для однозначной идентификации принадлежности каждого наблюдения к определенной группе.

Предположения и интерпретация. Критерий Манна-Уитни предполагает, что рассматриваемые переменные измерены, по крайней мере, в порядковой шкале (ранжированы). Интерпретация теста по существу похожа на интерпретацию результатов t-критерия для независимых выборок, за исключением того, что U критерий вычисляется, как сумма индикаторов попарного сравнения элементов первой выборки с элементами второй выборки. U критерий – наиболее мощная (чувствительная) непараметрическая альтернатива t-критерия для независимых выборок; фактически, в некоторых случаях он имеет даже большую мощность, чем t-критерий.

Существуют также и ограничения по применению данного критерия:

  1. В каждой из выборок должно быть не менее 3 значений признака. Допускается, чтобы в одной выборке было два значения, но во второй тогда не менее пяти.

  2. В выборочных данных не должно быть совпадающих значений (все числа — разные) или таких совпадений должно быть очень мало.

Так как нам необходимо изучить структурные компонеты адаптивности, в связи с этим мы использовали метод ранговой корреляции Спирмена.

Данный непараметрический метод, мы выбрали исходя из того, что он используется с целью статистического изучения связи между явлениями. Назначение рангового коэффициента корреляции:

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (Spearman rank correlation coefficient) — мера линейной связи между случайными величинами. Для оценки силы связи между величиными используются не численные значения, а соответствующие им ранги.

Этот коэффициент определяет степень тесноты и направленность связи признаков. Величина коэффициента лежит в интервале от +1 до -1. Абсолютное значение характеризует тесноту связи, а знак - направленность связи между двумя признаками.

Ограничения коэффициента ранговой корреляции:

1) по каждой переменной должно быть представлено не менее 5 наблюдений;

2) коэффициент ранговой корреляции Спирмена при большом количестве одинаковых рангов по одной или обеим сопоставляемым переменным дает огрубленные значения. В идеале коррелируемые ряды должны представлять собой две последовательности несовпадающих значений.