Общая психология. Общая_1. В. 1 Психология в системе наук о человеке. Предмет и структура психологической науки. Прикладная психология и её задачи

• Название: В. 1 Психология в системе наук о человеке. Предмет и структура психологической науки. Прикладная психология и её задачи
• Анкор: Общая психология
• Дата: 17.12.2020
• Размер: 0.7 Mb.
• Имя файла: Общая_1.doc
• Тип: Документы; #161646
• страница: 10 из 10

методом регистрации правила измерения таковы, что они позволяют лишь установить, что один объект отличается по измеряемому свойству от другого объекта, у которого измеряемое свойство качественно иное. Поэтому в результате объекты классифицируются по группам (классам), которые могут быть обозначены номерами, названиями, именами и т.п. Обозначение класса не измеряется количественно, оно лишь позволяет отличить один объект от другого в отношении измеряемого свойства. Это и составляет сущность шкалы наименований (синонимы — номинальная шкала, номинативная шкала). Единицей измерения, которой мы оперируем, является количество объ­ектов, принадлежа­щих данному классу, (испытуемых, ре­акций лю­дей, выборов и т.п.), или часто­та (абсолютная частота), относительная частота (частость, вероятность), процентная частота. С числами, получаемыми в результате измерения методом регистрации, нельзя производить арифметические операции.Примеры шкалы наименований: пол, национальность, семейное положение, образование, здоровый – больной, клинические диагнозы, левша – правша, тип темперамента, тип личности и т.п.

При измерении методом упорядочивания правила измерения таковы, что мы уже можем сравнить объекты по принципу «больше — меньше измеряемого свойства», однако, сколько именно этого свойства невозможно установить. Классификационные ячейки образуют последовательность от ячейки "самое малое значе­ние" до ячейки "самое большое значение" (или наоборот). Должно быть не меньше трёх классификационных ячеек. Измерительная шкала, полученная таким образом, называется шкалой порядка (или ординальной шкалой).Единицей измерения является расстояние в один класс, или один ранг, или один балл. При этом расстояние между рангами (баллами) может быть разным (оно нам неизвестно).С числами, получаемыми методом упорядочивания, уже можно производить арифметические операции. Примеры шкалы порядка: твердость минералов; оценка успеваемости; любые первичные оценки в психологических методиках.

При измерении методом соотнесения правила измерения таковы, что существует четко описанная единица измерения, с которой сравниваются измеряемые объекты. Число, получающееся в результате измерения методом соотнесения, указывает, сколько эталонных единиц данного свойства находится в измеряемом объекте. При измерении методом соотнесения возможно получение двух измерительных шкал, которые сконструированы по-разному: равных интервалов и равных отношений. Шкалы классифицируют объекты по принципу «больше на … единиц — меньше на … единиц». Каждое из возможных значений признака (расстояние между числами в шкале) отстоит от другого на равном расстоянии — одна единица измерения. В этих шкалах равные разности чисел, присвоенных объектам, отражают равные различия в количествах измеряемого свойства. С числами, полученными методом соотнесения, уже можно производить любые арифметические операции. В шкале равных интервалов (интервальной шкале) нулевая точка шкалы произвольна и не указывает на отсутствие измеряемого свойства. Примеры интервальных шкал: календарное время, шкала температур по Цельсию, шкала температур по Фаренгейту; в психологических измерениях сюда относятся так называемые квазиинтервальные (искусственно созданные) шкалы, ими являются любые стандартизованные шкалы¹ в психологических методиках (например, шкала IQ, стены, Т-баллы, стенайны, стандартная 20-балльная шкала в субтестах теста Векслера и любые другие стандартизованные оценки в методиках). В шкале равных отношений (пропорциональной шкале) объекты классифицируются пропорционально степени выраженности измеряемого свойства. Отношения чисел, присвоенных в измерении, отражают количественные отношения измеряемого свойства. На шкале существует абсолютный нуль. Значение нуль означает отсутствие измеряемого свойства Примеры пропорциональных шкал: расстояние, длина отрезков или физических объектов, время, температура по Кельвину (абсолютный нуль); в психологии — шкалы порогов абсолютной чувствительности, время реакции, количество объектов или субъектов (абсолютный нуль).

Мода — Мо — это значение признака, которое имеет наибольшую частоту.

Медиана — Ме — это значение признака, которое делит выборку испытуемых на две равные части: 50 % испытуемых имеют значения признака меньше медианы, 50 % испытуемых имеют значения признака больше медианы.

Среднее арифметическое значение — — это то значение признака, которое отражает средний уровень выраженности признака в данной выборке испытуемых.

Меры изменчивости, или меры рассеивания

Дисперсия — — это средний квадрат отклонений всех значений признака от среднего арифметического. Имеет размерность значения признака в квадрате.

Стандартное отклонение (или среднеквадратическое отклонение) — — это среднее отклонение каждого значения признака от среднего арифметического. Имеет ту же размерность, что и сам признак.

Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона

(четырехклеточной)

Если оба признака измерены по шкале наименований и каждый из них может иметь только два значения, то мерой связи является коэффициент взаимной сопряженности Пирсона «фи» — φ.

Удобнее всего этот коэффициент рассчитывать по 4-хпольной таблице сопряженности признаков — таблице, показывающей частоту совместного появления у испытуемых пар значений по 2-м признакам.

Меры сопряженности используются для поиска взаимосвязи между двумя показателями, у которых имеется конечное (обычно небольшое) количество градаций. Чаще они применяются для номинальных шкал и шкал порядка. Простейшим случаем расчета мер сопряженности является определение взаимосвязи между показателями, имеющими две альтернативные градации: «наличие»-«отсутствие» некоторого свойства, признака. Тогда используют коэффициенты четырехклеточной сопряженности – коэффициент контингенции (Q) и коэффициент ассоциации (Ф).

Ранговой
коэффициент корреляции Спирмена

Назначение рангового коэффициента корреляции

Метод ранговой корреляции Спирмена позволяет определить тес­ноту (силу) и направление корреляционной связи между двумя призна­ками или двумя профилями (иерархиями) признаков.

Для подсчета коэффициента ранговой корреляции ранговой корреляции ρ (другое обозначение r_s) необходимо располагать двумя рядами значений, которые могут быть проранжированы. Такими рядами значений мо­гут быть:

1) два признака, измеренные в одной и той же группе испытуемых;

2) две индивидуальные иерархии признаков, выявленные у двух испы­туе­мых по одному и тому же набору признаков (например, личност­ные профили по 16-факторному опроснику Р. Б. Кеттелла, иерархии ценностей по методике Р. Рокича, последовательности предпочтений в выборе из нескольких альтерна­тив и др.);

3) две групповые иерархии признаков;

4) индивидуальная и групповая иерархии признаков.

Для расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена в каждом ряду значений вначале показатели ранжируются отдельно по каждому из признаков (или отдельно по каждому профилю для 2-го, 3-его и 4-го случаев) согласно правилам ранжирования. Если два ряда значений связаны положительно, то испытуемые, имею­щие низ­кие ранги по одному из них, будут иметь низкие ранги и по другому, а испы­туемые, имеющие высокие ранги по одному из призна­ков, будут иметь по дру­гому признаку также высокие ранги. Для под­счета ρ необходимо определить разности (d) между рангами, получен­ными данным испытуемым по обоим при­знакам. Чем меньше разности между рангами, тем больше будет ρ, тем ближе он будет к +1.

Если корреляция отсутствует, то все ранги будут перемешаны и между ними не будет никакого соответствия. Формула составлена так, что в этом слу­чае ρ окажется близким к 0.

В случае отрицательной корреляции низким рангам испытуемых по од­ному признаку будут соответствовать высокие ранги по другому признаку, и наоборот. Чем больше несовпадение между рангами испытуемых по двум перемен­ным, тем ближе ρ к -1.

Во всех четырех случаях значимость полученного коэффициента корреля­ции определяется по количеству ранжированных значений N. В первом случае это количество будет совпадать с объемом выборки N. Во втором случае коли­чеством наблюдений будет количество признаков, составляющих иерархию. В третьем и четвертом случае N - это также количество сопоставляемых призна­ков, а не количество испытуемых в группах.

Коэффициент ранговой корреляции может изменяться от –1 до +1.

Если абсолютная величина ρ, достигает критического (табличного) значения или пре­вышает его, корреляция достоверна.

Ограничения коэффициента ранговой корреляции

1. По каждой переменной должно быть представлено не менее 5 на­блюде­ний. Верхняя граница выборки определяется имеющимися таб­лицами критиче­ских значений, а именно N<40. Однако возможен расчет коэффициента ранговой корреляции при N>40; в этом случае табличное (критическое) значение следует брать из таблиц критических значений коэффициента линейной корреляции Пирсона, так как при больших N значения коэффициентов асимптотически сближаются.

2. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена при большом коли­че­стве одинаковых рангов по одной или обеим сопоставляемым пе­ременным дает огрубленные значения. В идеале оба коррелируемых ряда должны представлять собой две последовательности несовпа­дающих значений. В случае если это ус­ловие не соблюдается, необ­ходимо вносить поправку на одинаковые ранги.

Коэффициент линейной корреляции Пирсона

Коэффициент линейной корреляции Пирсона является мерой связи для признаков, измеренных по количественным шкалам (интервальной или пропорциональной) и оценивает линейные взаимосвязи между ними.

Коэффициент линейной корреляции Пирсона также может изменяться от –1,00 до +1,00. Знак указывает на направление взаимосвязи, а абсолютное значение коэффициента корреляции — на силу взаимосвязи.

Расчеты коэффициента корреляции Пирсона довольно трудоемки, поэтому для обработки реальных данных чаще всего пользуются компьютерными программами.

1