Лабораторные работы. Лабораторная работа 1 у студентов вуза с помощью субшкалы методики К. Томаса выявлен уровень выраженности стиля конфликтного поведения Соперничество

• Название: Лабораторная работа 1 у студентов вуза с помощью субшкалы методики К. Томаса выявлен уровень выраженности стиля конфликтного поведения Соперничество
• Дата: 07.05.2022
• Размер: 71.81 Kb.
• Имя файла: Лабораторные работы.docx
• Тип: Лабораторная работа; #516156
• страница: 7 из 11

Задание 3.2

Исследователь пытается выявить взаимосвязь между количеством времени X, бесполезно потраченного студентами, и средним баллом Y их академической успеваемости, который варьируется в пределах от 2,0 до 5,0. Под потраченным без пользы временем понимается количество часов определенного соответствующего времяпровождения в неделю (например, занятого пребыванием в сети Интернет). Требуется построить линейную регрессионную зависимость среднего балла успеваемости от показателя бесполезно потраченного времени, а также выполнить прогноз успеваемости для значений X, равных 20, 30 и 40 часам. В ответе к задаче приведите: а) скорректированный процент объясняемой моделью дисперсии отклика; б) оценку уровня значимости регрессии по F-критерию. Сделайте содержательный вывод.

Средний балл успеваемости студентов и показатель бесполезно потраченного ими времени

№	X	Y	№	X	Y	№	X	Y
1	42	2,8	4	35	3,9	7	39	3,4
2	23	4,0	5	16	4,7	8	19	4,4
3	31	3,2	6	26	4,0	9	29	3,80

Алгоритм выполнения задания 3.2

1. 
   Ознакомьтесь с условиями задачи. Сформулируйте статистические гипотезы.
   
2. 
   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.
   
3. 
   С помощью копирования или ручным набором внесите в окно редактора первичные данные, представленные в задаче.
   
4. 
   В меню Анализ выберите команду Регрессия – Линейная. На экране появится диалоговое окно Линейная регрессия.
   
5. 
   Щелкните на зависимой переменной, чтобы выделить ее, а затем – на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Зависимая переменная.
   
6. 
   Щелкните на второй переменной, чтобы выделить ее, а затем – на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Независимые переменные. В качестве метода анализа оставьте стандартный, стоящий по умолчанию.
   
7. 
   Щелкните на кнопке OK, чтобы открыть окно вывода.
   
8. 
   В результате программа вычислит величины R (коэффициент корреляции зависимой и независимой переменных), R2 (отражает долю дисперсии зависимой переменной, обусловленную воздействием независимой переменной), F (показатель, относящийся к дисперсионному анализу), соответствующие им р-уровни, β-коэффициенты (коэффициенты и константы уравнения регрессии), а также стандартизированные β-коэффициенты, характеризующие степень зависимости между значениями исследуемых переменных.
   
9. 
   Проанализировав результат анализа, сделайте статистический вывод о том, какая из гипотез подтвердилась. После этого сформулируйте качественный вывод и оформите ответ на задание.
   

Образец выполнения задания 3.2

Задача. При низкой возбудимости результаты экзамена должны быть низкими, поскольку излишнее спокойствие снижает потребность студента в подготовке. С увеличением возбудимости результат до определенного момента должен улучшаться, однако слишком возбудимые студенты вряд ли способны сконцентрироваться и показать хороший результат. Поэтому наилучших показателей должны добиваться те студенты, чей уровень возбудимости является промежуточным. В таблице приведены показатели тревожности и результаты теста. Необходимо построить регрессионную зависимость результатов теста от уровня тревожности.

№	Трев.	Тест	№	Трев.	Тест	№	Трев.	Тест
1	8	13	13	2	10	25	10	12
2	3	12	14	8	14	26	7	18
3	2	10	15	8	12	27	3	12
4	7	14	16	2	17	28	4	12
5	6	15	17	6	16	29	6	15
6	5	12	18	3	9	30	7	17
7	9	13	19	9	12	31	6	16
8	9	12	20	6	16	32	7	17
9	4	10	21	6	14	33	5	14
10	3	8	22	4	10	34	8	15
11	6	16	23	8	14	35	5	14
12	7	15	24	7	16	36	7	17

Решение

1. 
   Вносим данные задачи в окно редактора SPSS.
   
2. 
   В меню Анализ выбираем команду Регрессия – Линейная. На экране появится диалоговое окно Линейная регрессия. В списке, находящемся в левой части диалогового окна, содержатся имена двух переменных – это имена трев. и тест. Щелкаем сначала на переменной тест, чтобы выделить ее, а затем – на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Зависимая переменная.
   
3. 
   Щелкаем сначала на переменной трев., чтобы выделить ее, а затем – на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Независимые переменные.
   
4. 
   Щелкаем на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода.
   
5. 
   Необходимо обратить внимание на значительный коэффициент корреляции зависимой переменной тест с независимыми переменной трев. Величина R² = 0,675 означает, что 67,5 % дисперсии переменной тест обусловлено влиянием со стороны переменной трев. F = 14,466 при р < 0,001. Это означает, что с увеличением нервной возбудимости (тревожности) студента количество выполненных им тестовых заданий на зачете также имеет тенденцию к увеличению.