Номинальная шкала для подсчета частоты встречаемости наименований ил - Скачать рефераты, шпоры, лекции, реферат

загрузка...
Учёба.name - здесь можно скачать бесплатно рефераты, шпоры, шпаргалки, конспекты, лекции


УЧЁБА.name

Поможем эффективно подготовиться к зачётам, экзаменам и тестам!
У нас вы сможете найти, посмотреть и бесплатно скачать рефераты, шпоры,
шпаргалки, конспекты и лекции по различным предметам!
Скачать рефераты, шпоры, лекции » Психология » Номинальная шкала для подсчета частоты встречаемости наименований ил







Номинальная шкала для подсчета частоты встречаемости наименований ил

Предмет: Психология


загрузка...




Задание №1

Определите, к какому типу измерений и к какой шкале относятся следующие данные:

a) Числа, кодирующие темперамент человека.

b) Академический ранг (ассистент, доцент, профессор) как мера продвижения по службе.

c) Числа, показывающие выраженность экстра - интраверсии, нейротизма, психотизма, полученные по методике PEN Г. и С. Айзенк.

d) Метрическая система измерения расстояний.

e) Номера истории болезни.

f) Латентный срок решения перцептивной задачи.

Решение:

a) Числа, кодирующие темперамент человека.

Эти числа по типу измерений относятся к номинальной шкале.

Номинальная шкала позволяет подсчитывать частоты встречаемости разных наименований или значений признака и далее работать с этими частотами. Единица измерения, которой мы оперируем - это одно наблюдение.

b) Академический ранг (ассистент, доцент, профессор) как мера продвижения по службе.

В данном случае имеет место употребление порядковой шкалы. Порядковая шкала - это шкала, классифицирующая по принципу "больше - меньше".

Если в шкале наименований было безразлично, в каком порядке расположены классификационные ячейки, то в порядковой шкале они образуют последовательность от ячейки "самое малое значение" к ячейке "самое большое значение" (или наоборот).

Это полностью упорядоченная шкала наименований, она устанавливает отношения равенства между явлениями в каждом классе и отношения последовательности в понятиях больше, меньше между всеми без исключения классами.

Упорядоченные номинальные шкалы общеупотребимы при опросах общественного мнения. С их помощью измеряют интенсивность оценок каких-то психологических свойств, суждений, событий, степени согласия или несогласия с предложенными утверждениями. Весьма часто употребляемая разновидность шкал этого типа - ранговые1. Титкова Л. С., Математические методы в психологии/ Л. С. Титкова.- Владивосток: Издательство ДВГУ, 2002.- с. 12.. Они предполагают полное упорядочение каких-то объектов.

с) Числа, показывающие выраженность экстра - интраверсии, нейротизма, психотизма, полученные по методике PEN Г. и С. Айзенк.

Интервальная шкала - это шкала, классифицирующая по принципу "больше на определенное количество единиц - меньше на определенное количество единиц". Каждое из возможных значений признака отстоит от другого на равном расстоянии2 Там же, с. 12.

Шкала интервалов представляет собой полностью упорядоченный ряд с измеренными интервалами между пунктами, причем отсчет начинается с произвольно от выбранной величины (нет абсолютного нуля)3 Там же, с. 12.

d) Метрическая система измерения расстояний.

В данном случае также имеет место интервальная шкала.

Интервальная шкала - это шкала, классифицирующая по принципу "больше на определенное количество единиц - меньше на определенное количество единиц". Каждое из возможных значений признака отстоит от другого на равном расстоянии.

Шкала интервалов представляет собой полностью упорядоченный ряд с измеренными интервалами между пунктами, причем отсчет начинается с произвольно от выбранной величины (нет абсолютного нуля).

e) Номера истории болезни.

Эти числа по типу измерений относятся к номинальной шкале.

Номинальная шкала позволяет подсчитывать частоты встречаемости разных наименований или значений признака и далее работать с этими частотами. Единица измерения, которой мы оперируем - это одно наблюдение.

f) Латентный срок решения перцептивной задачи.

В данном случае также имеет место интервальная шкала.

Интервальная шкала - это шкала, классифицирующая по принципу "больше на определенное количество единиц - меньше на определенное количество единиц". Каждое из возможных значений признака отстоит от другого на равном расстоянии.

Шкала интервалов представляет собой полностью упорядоченный ряд с измеренными интервалами между пунктами, причем отсчет начинается с произвольно от выбранной величины (нет абсолютного нуля).

Задание №2

В результате исследования понимания прочитанного у учащихся 7-х, 8-х и 9-х классов были получены следующие распределения тестовых оценок:

Интервал

оценок Хi

7 класс (N=29)

8 класс (N=37)

9 класс (N=36)

fi

fi

fi

200-219

--

--

3

180-199

1

4

5

160-179

3

3

7

140-159

4

9

7

120-139

11

7

11

100-119

4

7

2

80-99

4

2

1

60-79

1

3

--

40-59

--

1

--

20-39

1

1

--

Необходимо:
1. Определить меры положения для каждого распределения.


2. Построив по приведенным сведениям полигоны частот дифференциального и интегрального распределений для каждого класса, решить, какой из двух типов графиков нагляднее отражает различия между распределениями оценок в каждом классе.

Решение:


1. Первый столбец интервал оценок, остальные - балл за выраженность качества (реализована шкала интервалов).

При распределении испытуемых по классам в один класс попадают сильно различающиеся по первичным оценкам испытуемые. Мы рассмотрели различные приемы перевода качественных психологических признаков в количественные выражения. Следует отметить, что при описании психологических явлений нужно вечно отдавать себе отчет в том, какая именно шкала используется, поскольку каждый способ обработки экспериментальных данных рассчитан на определенный тип шкал.

Применение математических методов к неадекватным сведениям приводит к странным, а часто и ложным результатам. Квантификация сложных и неблизко не однозначных психологических характеристик накладывает немало ограничений на математические операции с их измерениями.

Математик работает с простыми числами, психолог обязан помнить, что в реальности скрывается за величинами, которыми он оперирует.

1) Первое ограничение - соразмерность количественных показателей, фиксированных разными шкалами в рамках одного исследования. Более сильная шкала отличается от слабой тем, что допускает более просторный диапазон математических операций с числами. Все, что допустимо для слабой шкалы допустимо и для более сильной, но не наоборот. Поэтому, смешение в анализе мерительных эталонов разного типа приводит к тому, что не используются возможности сильных шкал.

2) Второе ограничение связано с формой распределения величины фиксированных описанными выше шкалами, которое предполагается нормальным. Для нормального распределения оценки меры рассеяния совпадают: Мо=Ме=М, в скошенном хвосты распределения не влияют на среднюю (М).

Таким образом, нужно участливо изучать форму распределения с точки зрения его отклонения от нормального.

II. Используя понятия интегральной функции распределения и определенного интеграла можно записать

(x) = F (x) или F (x) = p (x1 < X < x2) = .

Если определяет заштрихованную область в соответствующих пределах, то

p (х Х х х) (х) х.

Это соотношение можно представить в виде простого геометрического толкования для каждого класса.

Рис. 1 График дифференциального распределения результатов проверки техники чтения в 7 классе

Рис. 2 Результаты дифференциального распределения результатов проверки техники чтения в 8 классе

Рис. 3 Результаты дифференциального распределения результатов проверки техники чтения в 9 классе.

Для дискретной случайной величины справедливо следующее равенство:

F (x) = P (X x) = P ( X x) = ,

где суммирование распространяется на хi х. В промежутке между двумя последовательными значениями Х функция F (х) постоянна. При переходе аргумента х через важность хi F (х) скачком возрастает на величину p (Х хi).

Рассмотрим p (х1 Х х2). Если х2 х1, то очевидно, что p (Х х2) p (Х х1) p (х1 Х х2).

Тогда

p (х1 Х х2) p (Х х2) p (Х х1) F (х2) F (х1),

т.е. вероятность попадания случайной величины в интервал х1 х2) равен разности значений интегральной функции граничных точек.

Последнее условие можно использовать для нахождения вероятности p (Х х1) для непрерывной случайной величины. Для этого рассмотрим предел

p (X = x1) = ,

т.е. если закон распределения случайной величины есть функция непрерывная, то вероятность того, что случайная величина примет загодя заданное важность, равна нулю.

Здесь видно различие между дискретными и непрерывными случайными величинами. Для дискретных случайных величин, для каждого значения случайной величины существует своя вероятность. И для него справедливо утверждение: событие, вероятность которого равна нулю, невозможно. Для непрерывной случайной величины это утверждение неверно. Как показано, вероятность того, что Х х1 (где х1 загодя выбранное число) равна нулю, это событие не является невозможным.

В этой связи невозможно построение графика интегрального распределения поэтому нами будет построена кривая интегрального распределения для 7,8, 9 классов.

Рис. 4 График интегрального распределения результатов техники чтения для 7,8, 9 класса.

Таким образом, можно сделать следующий вывод, что наиболее достоверна дифференциальное распределение полученных результатов.

Задание №3.

Выборка объемом 30 человек, разбитая на две равные группы по признаку пола, прошла функциональную диагностику мозговой активности, в результате которой у 13 женщин и 4 мужчин было выявлено доминирование правого полушария, а у 2 женщин и 11 мужчин -- доминирование левого полушария. Проверьте гипотезу о связи функциональной асимметрии головного мозга с полом.

Решение:

Поскольку в обеих выборках n1 и n2> 11 и диапазоны разброса значений в двух выборках не совпадают между собой, мы можем употребить самым простым критерием для сопоставления двух выборок - критерием Q Розенбаума. Объемы выборок различаются менее чем на 10 человек, так, что ограничение о примерном равенстве выборок также не препятствует нам.

Таблица
1. Показатели выраженности функциональной асимметрии у мужчин и женщин

Группа 1 - мужчины (n=15 человек)

Группа 2 - женщины (n=15 человек)
Доминирование правового полушария

4

13

Доминирование левого

полушария

11

2

Данные в таблице 1 расположены по степени доминирования того или иного полушария в мужской или женской выборке. Первым более высоким является ряд значений в женской выборке.

Средняя величина в мужской и женской выборке идентична и равна 7,5. Сформулируем гипотезы.

Формулирование гипотез систематизирует предположения исследователя и представляет их в четком и лаконичном виде [5; с. 24]. Статистические гипотезы подразделяются на нулевые и альтернативные.

Нулевая гипотеза - это гипотеза об отсутствии различий. Она обозначается как Н0 и называется нулевой потому, что содержит число 0: X1-X2 =0, где X1, X2 - сопоставления важность признаков. Таким образом, нулевая гипотеза - это то, что мы хотим опровергнуть, если перед нами стоит проблема аргументировать значимость различий.

Альтернативная гипотеза - это гипотеза о значимости различий. Она обозначается как Н1. Альтернативная гипотеза - это то, что мы хотим аргументировать, поэтому иногда ее называют экспериментальной гипотезой.

Сформулируем основные гипотезы:

Н0: Функциональная асимметрия головного мозга у мужчин не выражена в большей степени, чем у женщин.

Н1: Функциональная асимметрия головного мозга у мужчин выражена в большей степени, чем у женщин.

Сопоставим ряды значений для определения S1 и S2.

max 2 = 13

S1 =0

min 1 =4

S2 =1

Производим подсчет эмпирического значения Qэмп = S1+S2 = 0+1 = 1

По таблице 1 Приложения I [5; с. 316] определяем критическое важность Q для данных n1 и n2. Если Qэмп равно Q0,05 или превышает его, Н0 отвергается.

В данном случае Qкр = 6

6 (p?0,01)

Qэмп<Qкр

Следовательно принимается гипотеза Н0 и отвергается гипотеза Н1.

Функциональная асимметрия головного мозга у мужчин не выражена в большей степени, чем у женщин, следовательно, функциональная асимметрия головного мозга не зависит от признака пола.

Список используемой литературы


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


2. Кутейников А.Н., Математические методы в психологии/А.Н. Кутейников.- М.: Речь, 2008. - 172 с.


3. Митина О.В., Математические методы в психологии. Практикум: Учебное пособие/О.В. Митина.- М.: Издательство Аспект - пресс, 2008. - 238 с.


4. Наследов А.Д., Математические методы в психологии: Учебное пособие/ А.Д. Наследов.- Спб: Речь, 2004. - 232 с.


5. Сидоренко Е.В., Методы математической обработки в психологии/ Е.В. Сидоренко.- М.: Речь, 2006. - 350 с.


6. Суходольский Г.В., Математические методы в психологии: Учебное пособие/ Г.В. Суходольский.- М.: Гуманитарный центр, 2008. - 284 с.


7. Титкова Л.С., Математические методы в психологии/ Л.С. Титкова.- Владивосток: Издательство ДВГУ, 2002. - 140 с.

загрузка...


Эта работа была просмотрена: 254 раз.


Посмотрите другие рефераты, лекции, шпоры и другие работы по этой теме:

Мозг и психика

Еженедельный спрос на текстильную продукцию, оборот на примере магаз

Задачи статистической обработки материалов психологических исследова

Типы маркетинговых исследований, этапы их проведения

Общая характеристика деятельности предприятия ООО "Системная ин

Метод экспертных оценок