Лабораторные работы. Лабораторная работа 1 у студентов вуза с помощью субшкалы методики К. Томаса выявлен уровень выраженности стиля конфликтного поведения Соперничество
 Скачать 71.81 Kb.
|
Лабораторная работа 1У студентов вуза с помощью субшкалы методики К. Томаса выявлен уровень выраженности стиля конфликтного поведения «Соперничество», а с помощью методики Д. Роттера – тип локуса контроля. В таблице приведены данные по уровню соперничества у представителей двух типов локуса контроля: экстерналов (выборка A) и интерналов (выборка B). Можно ли утверждать, что у студентов-экстерналов уровень соперничества выше, чем у студентов с преобладанием интернального локуса контроля? Показатели уровня соперничества для испытуемых с разными типами локуса контроля
Алгоритм выполнения задания 1Ознакомьтесь с условиями задачи. Необходимо проверить, соответствуют ли эмпирические данные нормальному закону распределения, т. е. являются ли метрическими. Для этого сформулируем гипотезы: Н0 – об отсутствии различий в распределении эмпирических данных и нормальном законе распределения; H1 – о наличии таких различий. Для выполнения проверки на нормальность используем пакет SPSS. Применим первый и второй способы проверки на нормальность – с помощью визуальной оценки гистограммы и с помощью оценок коэффициентов асимметрии и эксцесса. В меню Анализ выбираем Описательные статистики, далее – Частоты и щелкаем на кнопке Частоты: Статистические показатели. Выбираем переменную, выделяем ее, затем щелкаем на кнопке со стрелкой, чтобы перенести ее в Список тестируемых переменных. Щелкните на кнопке Статистические показатели, чтобы открыть диалоговое окно Частоты: Статистические показатели. В группе Показатели центральной тенденции установите флажок Среднее, в группе Распределение – флажки Асимметрия и Эксцесс, в группе Изменчивость – флажок Стандартное отклонение и щелкните на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно Частоты. В окне Частоты выбираем переменную Графики – Гистограмма с кривой нормального распределения – Продолжить – в окне Частоты нажимаем OK. Распределение соответствует нормальному виду, если для соответствующей переменной абсолютные значения асимметрии и эксцесса не превышают свои стандартные ошибки. Чем ближе точки графиков к прямой линии, тем меньше отличие распределения от нормального вида. Применим третий способ проверки на нормальность критерий Колмогорова – Смирнова. В окне Редактор данных в меню Анализ выберите команду Непараметрические критерии – Одновыборочный критерий Колмогорова – Смирнова, чтобы открыть диалоговое окно. Выберите переменные в список тестируемых переменных. (Щелкаете на переменной, выделив ее, а затем – на кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в Список тестируемых переменных.) Щелкните на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. Отклонение от нормального распределения считается существенным при значении р < 0,05; в этом случае для соответствующих переменных следует применять непараметрические тесты. В обратном случае вероятность ошибки является незначимой, следовательно, значения переменной достаточно хорошо подчиняются нормальному распределению. Определитесь с методом сравнения выборок. Сформулируйте статистические гипотезы. Запустите программу SPSS при помощи значка на рабочем столе или выбрав в главном меню Windows команду Пуск – Программы – IBMSPSSStatistics. После выполнения этого шага на экране появится окно редактора данных SPSS. В случае применения параметрических методов сравнения выборок с помощью копирования или ручным набором внесите в окно редактора первичные данные, представленные в задаче, таким образом, чтобы первый столбик содержал наблюдения для обеих выборок, размещенные друг под другом. Второй столбец – новый, содержит 1 в клетках рядом с наблюдениями первой выборки и 2 – рядом с наблюдениями второй выборки. В меню Анализ выберите команду Сравнение средних – T-критерий для независимых выборок (если он соответствует сформулированным гипотезам). В этом диалоговом окне вы можете задать параметры для применения t-критерия. Щелкните сначала на переменной 1, чтобы выделить ее, а затем – на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Проверяемые переменные. Щелкните на переменной 2, чтобы выделить ее, а затем – на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Группировать по. Щелкните на кнопке Задать группы, чтобы открыть диалоговое окно. Введите число 1 в поле Группа 1, введите число 2 в поле Группа 2 и щелкните на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно T-критерий для независимых выборок. Щелкните на кнопке OK, чтобы открыть окно вывода. В случае применения непараметрических методов сравнения выборок с помощью копирования или ручным набором внесите в окно редактора первичные данные, представленные в задаче таким образом, чтобы первый столбик содержал наблюдения для обеих выборок, размещенные друг под другом. Второй столбец – новый, содержит 1 в клетках рядом с наблюдениями первой выборки и 2 – рядом с наблюдениями второй выборки. Критерий Манна – Уитни, или U-критерий, по назначению аналогичен t-критерию для независимых выборок. Разница заключается в том, что t-критерии ориентированы на нормальные и близкие к ним распределения, а критерий Манна –Уитни – на распределения, отличные от нормальных. В меню Анализ выберите команду Непараметрические критерии – Устаревшие диалоговые окна – Для двух независимых выборок, чтобы открыть диалоговое окно. Щелкните сначала на первой переменной, чтобы выделить ее, а затем – на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в Список проверяемых переменных. Щелкните на второй переменной, чтобы выделить ее, а затем – на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Группирующая переменная. Щелкните на кнопке Задать группы, чтобы открыть диалоговое окно, в поле Группа 1 введите значение 1, в поле Группа 2 введите значение 2 и щелкните на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно Критерий для двух независимых выборок. Отметьте флажком Тип теста – Манна – Уитни U. Щелкните на кнопке OK, чтобы открыть окно вывода. |