|
 = 0,969
Составим сводную таблицу:
| Методика |
методика 1 |
методика 2 |
методика 3 |
методика 4 |
| группа |
гр.1 |
гр.2 |
гр.1 |
гр.2 |
гр.1 |
гр.2 |
гр.1 |
гр.2 |
|
|
4,05 |
3,833 |
3,4 |
2,4 |
3,05 |
2,3 |
6,35 |
1,833 |
|
|
1,284 |
1,734 |
0,970 |
0,841 |
0,973 |
0,9 |
0,973 |
0,9 |
|
| -  |
|
0,217 |
1 |
0,75 |
4,517 |
|
|
0,462 |
0,264 |
0,274 |
0,274 |
|
|
0,469 |
3,793 |
2,738 |
16,487 |
Для каждой методики
находим абсолютную разность средних (баллов):
| -  |
Находим среднюю ошибку
разности:
 = = = =
Находим tфакт – фактическое значение коэффициента
Стьюдента
Находим табличное
значение коэффициента Стьюдента  для уровня значимости 0,05
(вероятность р = 0,95) и числа степеней свободы
 = n1 + n2 – 2 = 20 + 30 – 2 = 48:
 = 2,01
Сравниваем tфакт и  : Если tфакт >  , следовательно различие между
средними значениями в группах по данной методике нельзя считать случайными.
Таким образом
расхождения по методикам №2, №3 и №4 средних уровней между двумя группами
нельзя считать случайными, а по методике №1 расхождение между средними уровнями
можно считать случайным.
Для проверки взаимосвязи
полученных результатов, а также возраста и стажа заболеванияиспользуем
коэффициент корреляции Пирсона r (Pearson, 1896) называется также линейной
корреляцией ), т.к. измеряет степень линейных связей между переменными.
Формула расчета
коэффициента корреляции между двумя показателями X и Y:
 ,
где n – число наблюдений;
 и  - среднеквадратические отклонения
показателей X и Y.
Для практических
вычислений при малом числе наблюдений (n≤20÷30) линейный
коэффициент корреляции удобнее исчислять по следующей формуле:
 .
Определим коэффициент
корреляции с помощью программы MS EXCEL (функция КОРРЕЛ).
Значение линейного
коэффициента корреляции важно для исследования психологических явлений и
процессов. Он принимает значения в интервале: -1≤ r ≤ 1.
Отрицательные значения
указывают на обратную связь, положительные – на прямую. При r = 0 линейная
связь отсутствует. Чем ближе коэффициент корреляции по абсолютной величине к
единице, тем теснее связь между признаками. И, наконец, при r = ±1 – связь
функциональная.
Рассчитаем линейные
коэффициенты корреляции r.
| Показатели |
Возраст |
Стаж заболевания, лет |
Методика №1 |
Методика №2 |
Методика №3 |
Методика №4 |
| Возраст |
1 |
|
|
|
|
|
| Стаж заболевания, лет |
0,157 |
1 |
|
|
|
|
| Методика №1 |
-0,120 |
-0,149 |
1 |
|
|
|
| Методика №2 |
-0,127 |
-0,102 |
-0,206
|
1 |
|
|
| Методика №3 |
0,007 |
0,034 |
-0,224
|
0,326
|
1 |
|
| Методика №4 |
0,059 |
-0,070 |
-0,036 |
0,123 |
-0,172 |
1 |
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22
|
