Психологиядағы дисперсиялық және факторлық анализ

Пән: Психология
Жұмыс түрі: Материал
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 5 бет
Таңдаулыға:

СӨЖ

ЖОСПАР:

Психологиядағы дисперсиялық анализ
Психологиядағы факторлық анализ

Тәжірибе жағдайларына әсер ететін кездейсоқ факторлардың өзгерісінің нәтижесінде тәжірибеден алынған мәліметтердің орташа арифметикалық мәндері ылғи да өзгеріп отырады. Орташа мәнге әртүрлі факторлардың әсері дисперсиялық талдау әдісі арқылы зерттелінеді.

Дисперсиялық талдауда кездейсоқ шамалардың дисперсиясының аддитивтік қасиеті пайдаланылады. Р. А. Фишер 1938 ж. дисперсиялық талдауға мынадай анықтама берген:

Дисперсиялық талдау -«бір себептерден болатын дисперсияны екінші бір себептерден болатын дисперсиядан айыру». Дисперсияны туғызатын себептердің (факторлардың) санына қарап дисперсиялық талдауды бір факторлы және көп факторлы дисперсиялық талдау деп екі түрге бөледі.

Дисперсиялық талдау арқылы бірнеше факторлардың әсерін бірден анықтауға болады. Зерттеу жұмыстарының классикалық әдісінде факторлардың әсері әдетте жеке- жеке анықталынады, демек, әсерін анықтайтын факторды ғана өзгертіп, қалған факторды тұрақты етіп ұстайды; сөйтіп әр фактордың әсерін анықтау үшін көптеген тәжірибелер жүргізу қажет болады. Классикалық әдіс бірнеше фактор бір мезгілде өзгерген жағдайда олардың бір-біріне тигізетін әсерін анықтауға мүмкіндік бермейді. Ал дисперсиялық талдау арқылы барлық факторлардың тәжірибе нәтижесіне тигізген әсерін және олардың бір-біріне тигізетін өзара есерін бір ғана тәжірибеден анықтауға болады.

Дисперсиялық анализ - ол статистикалық әдіс, дисперсия критерийі негізінде тәуелсіз сандық өзгергіштікті (факторларды) тәуелді өзгергіштік ке қатысты анықтауда қолданылады. Дисперсиялық анализ (Ғ Снедекор тесті) . Снедекор әдісі ол параметрлік тест, үш немесе оданда көп таңдау болғанда қолданылады. Бұл әдістің маңыздылығы мынада, әрбір таңдау үшін орташа мәндеріне қатысты мәліметтердің жайылуынан барлық жиынтықтың орташалары бойынша мәлімететрі үшін жайылу айырмашылықтары дәл бола ала ма деген сұраққа жауап береді. Егерде барлық таңдаулар бірғана сол популяцияға жататын болса онада олардың арасындағы жайылу олардың өз іштерінің арасындағы жайылудан үлкен болмауы керек.

Снедекор әдісінде жайылу көрсеткіші ретінде вариансаны (дисперсияны) қолданады. Сондықтанда анализ мына жағдайға әкеледі, таңдаулар арасындағы бөлу вариансаларды әрбір таңдау шегіндегі вариансалармен салыстыру үшін жасалынады немесе:

t= . . . ; µ = . . . ; р . . . ; (<, =, >?) 0, 05; дәл емес.

F =

Мұнда &² арасында ол жалпы орташаға қатысты әрбір таңдаудағы орташалардың вариансасы; &² ішінде ол әрбір таңдау үшіндегі мәліметтердің вариансасы. Егерде таңдаулар арасында айырмашылық дәл емес болса онда нәтиже 1-ге жақын болуы керек. 1 мен салыстырғанда Ғ мәні неғұрлым үлкен болса онда айырмашылық соғұрлым дәлді болады.

Сонымен дисперсиялық анализ мына жағдайды көрсетеді, таңдаулар бір ғана популяцияға жата ма, оның көмегімен басқалардан айырмасы бар таңдауларды бөліп алуға бола ма?

Араларындағы айырмашылықтар дәлді болған таңдау жұптарын анықтау үшін дисперсиялық анализден кейін Шеффе әдісін қолдану керек.

Бұл құнды әдіс үлкен есептеулерді қажет ететіндіктен ол біздің гипотетикалық экспериментке қолданылмайды, ол туралы статистика туралы әдебиеттерден толықбілуге болады.

Орташа мәнге қатысты амплитуда бойынша варианталардың шашырауы бірнеше көрсеткіштерге ие. Шашырау өлшемі варианталардың өзгергіштігінің дәрежесін бағалайды және топтасу сипаттамаларының бірі болып саналады.

Мысалы 5-суретте 1, 2, 3 қисықтардың мәндерді шашырату деңгейлері бойынша айырмашылығы бар орташа мәндермен тең статистикалық бөлулер көрсетілген. 3-ші қисық бойынша бөлуде шашыру үлкен болса, 1-ші қисық

кішірейген болады.

Орта квартилді ауытқу-медиананың орташа шамасының параметріне ие, бөлудегі шашу өлшемі. Квартилді ауытқу екі квартилдің арасындағы арақашықтықтың жартысы:

Медиана мөлшері бірдей варианталар бойынша таңдауды екіге бөледі. Жоғарғы квартиль таңдаудың жартысының медианасы, ал төменгі квартиль таңдаудың екінші жартысының медианасы. №1 мысал үшін квартиль мен квартилді ауытқу:

Орташа квадраттық ауытқу (қате) немесе стандартты ауытқу:

Стандартты ауытқу симметриялы бөлудің шашырауының классикалық өлшемі. шамасын дисперсия деп атайды (деваттар, флуктуация) . Дисперсия ұлғайса, мәліметтердің шашылуыда ұлғаяды.

Екі факторлы дисперсионды анализ бізге фактордың әрқайсысының жекелей әсерін бағалауға ғана емес, сонымен қатар олардың өзара әрекеттесуін бағалауға да мүмкіндік береді. Бір ауыспалы зерттелінуші белгіге басқа ауыспалының ең төмен (немесе, керісінше ең жоғарғы) мағынасы болғанда ғана маңызды әсер етуі мүмкін. Мысалы, мадақтауды жоғарылату жоғары интеллектуалды зерттелінушілерде тапсырманы шешу жылдамдығын жоғарылатуы және төмен интеллектуалдыларда төмендетуі мүмкін. Жазалауды күшейту қыздарда агрессивті реакция мөлшерін төмендетуі және ұлдарда жоғарылатуы мүмкін. Немесе, айталық, сендіру кіші мектеп жасындағыларға әсер етуі мүмкін, бірақ жасөспірімдерге әсер етпейді. Бір фактор басқа фактордың әрекетін «мұздатуы» немесе «катализдеуі» мүмкін.

Жұмысты толығымен мысалда қарастырған жақсырақ болады. Сондықтан екі факторлы дисперсионды анализдің модельдеріне көшейік:

а) байланыспаған таңдауларға арналған;

б) байланысқан таңдауларға арналған.

Әдістің тағайындалуы

Екі факторлы дисперсионды анализінің берілген нұсқасы зерттелінушінің түрлі таңдауларына бір мезгілде екі фактордың әсер етуі кезінде қолданылады. Таңдаулар саны дисперсионды комплекстің ұяшықтар санымен анықталады.

Әдістің сипаттамасы

Әдістің мәні сол қалпында қалады, бірақ екі факторлы дисперсионды анализде біз болжамдардың көп мөлшерін тексере аламыз. Бір факторлы комплекстерге қарағанда есептеулері қиынырақ.

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.