мат мет-лекции-ИНТЕРНЕТ. Математические методы в психологии
 Скачать 2.19 Mb.
|
Определение значимости корреляцииПосле вычисления коэффициента корреляции необходимо выдвинуть статистические гипотезы: Н0: показатель корреляции значимо не отличается от нуля (является случайным). Н1: показатель корреляции значимо отличается от нуля (является неслучайным). Проверка гипотез осуществляется сравнением полученных эмпирических коэффициентов с табличными критическими значениями. Если эмпирическое значение достигает критического или превышает его, то нулевая гипотеза отвергается: rэмп ≥ rкр  Но, Н1 . В таких случаях делают вывод, что обнаружена достоверность различий.Если эмпирическое значение не превышает критического, то нулевая гипотеза не отвергается: rэмп < rкр Н0 . В таких случаях делают вывод, что достоверность различий не установлена. Задания для самостоятельной работы.Привести свои примеры возможных корреляций. Составить по представленному в главе образцу диаграмму корреляционной зависимости между показателями веса и роста в группе студентов (например, в Вашей группе) или школьников. Объем выборки должен быть не менее 15 человек. К диаграмме приложить таблицу значений. Составить диаграмму корреляционной зависимости показателей субтестов «осведомленность» и «скрытые фигуры» (Таблица I Приложения) для первых 12 человек. Тема 6 Линейная корреляцияКоэффициент линейной корреляцииКоэффициент корреляции Пирсона называется также коэффициентом линейной корреляции или произведением моментов Пирсона. Он позволяет определить силу связи между двумя признаками, измеренными в метрических шкалах. Его формула выглядит следующим образом:   У разных авторов эта формула может выглядеть по-разному. В данном пособии формула приводится в том виде, как она дана в кн. Наследов А.Д., Тарасов С.Г. «Применение математических методов в психологии». Последовательность расчетов можно продемонстрировать на следующем примере. Итак, необходимо: Вычислить значение корреляции между показателями роста в сантиметрах и веса в килограммах у представителей группы студентов. Поставить вопрос о достоверности этого коэффициента. Для решения второй задачи необходимо предварительно сформулировать нулевую и альтернативную гипотезы: Н0: корреляция между показателями роста и веса значимо не отличается от нуля (является случайной). Н1: корреляция между показателями роста и веса значимо отличается от нуля (является неслучайной). Данные заносятся в таблицу, при этом желательно, чтобы один из столбцов значений признака (показатели роста или веса) был упорядочен.
σх =  ≈ 6,53 σу = ≈ 8,34Rxy =  ≈ 0,758 |