სტატისტიკური გამოთვლების შედეგების ცხრილებში სადიპლომო ნაშრომებში და სამაგისტრო ნაშრომებიფსიქოლოგიაში ყოველთვის არის მაჩვენებელი "p".

მაგალითად, შესაბამისად კვლევის მიზნებიგამოითვალა განსხვავებები მოზარდობის ბიჭებსა და გოგოებში ცხოვრების აზრიანობის დონეზე.

	ნიშნავს		Mann-Whitney U ტესტი	სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დონე (p)
	ბიჭები (20 ადამიანი)	გოგოები (5 ადამიანი)
მიზნები	28,9	35,2	17,5	0,027*
პროცესი	30,1	32,0	38,5	0,435
შედეგი	25,2	29,0	29,5	0,164
კონტროლის ადგილი - "მე"	20,3	23,6		0,067
კონტროლის ადგილი - "ცხოვრება"	30,4	33,8	27,5	0,126
ცხოვრების აზრიანი	98,9	111,2		0,103

* - განსხვავებები სტატისტიკურად მნიშვნელოვანია (გვ≤ 0,05)

მარჯვენა სვეტი მიუთითებს "p"-ის მნიშვნელობაზე და სწორედ მისი მნიშვნელობით შეიძლება განისაზღვროს, არის თუ არა მნიშვნელოვანი განსხვავებები სამომავლო ცხოვრების მნიშვნელოვნებაში ბიჭებსა და გოგოებში. წესი მარტივია:

• თუ სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დონე „p“ არის 0.05-ზე ნაკლები ან ტოლი, მაშინ დავასკვნით, რომ განსხვავებები მნიშვნელოვანია. ზემოაღნიშნულ ცხრილში, ბიჭებსა და გოგოებს შორის განსხვავებები მნიშვნელოვანია ინდიკატორ „მიზნებთან“ - სამომავლო ცხოვრების აზრიანობასთან მიმართებაში. გოგონებში ეს მაჩვენებელი სტატისტიკურად მნიშვნელოვნად მაღალია, ვიდრე ბიჭებში.
• თუ სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დონე „p“ მეტია 0.05-ზე, მაშინ დასკვნა გამოდის, რომ განსხვავებები არ არის მნიშვნელოვანი. ზემოთ მოცემულ ცხრილში, ბიჭებსა და გოგოებს შორის განსხვავება არ არის მნიშვნელოვანი ყველა სხვა ინდიკატორის გარდა, გარდა პირველისა.

საიდან მოდის სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დონე „p“.

გამოითვლება სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დონე სტატისტიკური პროგრამაგაანგარიშებასთან ერთად სტატისტიკური კრიტერიუმი. ამ პროგრამებში ასევე შეგიძლიათ დააწესოთ სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დონის კრიტიკული ზღვარი და შესაბამისი მაჩვენებლები გამოკვეთილი იქნება პროგრამის მიერ.

მაგალითად, STATISTICA პროგრამაში, კორელაციების გაანგარიშებისას, შეგიძლიათ დააყენოთ p ლიმიტი, მაგალითად, 0.05 და ყველა სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი კავშირი მონიშნული იქნება წითლად.

თუ სტატისტიკური კრიტერიუმის გაანგარიშება ხორციელდება ხელით, მაშინ მნიშვნელოვნების დონე „p“ განისაზღვრება მიღებული კრიტერიუმის მნიშვნელობის კრიტიკულ მნიშვნელობასთან შედარებით.

რას აჩვენებს სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დონე „პ“.

ყველა სტატისტიკური გამოთვლა მიახლოებითია. ამ მიახლოების დონე განსაზღვრავს "რ"-ს. მნიშვნელოვნების დონე იწერება როგორც ათობითი წილადებიმაგალითად, 0.023 ან 0.965. თუ ამ რიცხვს გავამრავლებთ 100-ზე, მივიღებთ p მაჩვენებელს პროცენტულად: 2,3% და 96,5%. ეს პროცენტები ასახავს იმის ალბათობას, რომ ჩვენი ვარაუდი ურთიერთობაზე, მაგალითად, აგრესიულობასა და შფოთვას შორის, არასწორია.

ე.ი. კორელაციის კოეფიციენტი 0,58 აგრესიულობასა და შფოთვას შორის მიიღება სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დონეზე 0,05 ან 5% შეცდომის ალბათობით. ეს კონკრეტულად რას ნიშნავს?

ჩვენ მიერ აღმოჩენილი კორელაცია ნიშნავს, რომ ჩვენს ნიმუშში შეიმჩნევა შემდეგი ნიმუში: რაც უფრო მაღალია აგრესიულობა, მით უფრო მაღალია შფოთვა. ანუ, თუ ავიღებთ ორ თინეიჯერს და ერთს ექნება უფრო მაღალი შფოთვა, ვიდრე მეორე, მაშინ, თუ ვიცით დადებითი კორელაციის შესახებ, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ ამ მოზარდსაც ექნება უფრო მაღალი აგრესიულობა. მაგრამ რადგან სტატისტიკაში ყველაფერი მიახლოებითია, მაშინ, ამის მტკიცებით, ჩვენ ვაღიარებთ, რომ შეგვიძლია შეცდომა დავუშვათ და შეცდომის ალბათობა არის 5%. ანუ, მოზარდთა ამ ჯგუფში 20 ასეთი შედარება რომ გავაკეთეთ, შეგვიძლია შეცდომა დავუშვათ ერთხელ აგრესიულობის დონის პროგნოზით, შფოთვის ცოდნით.

სტატისტიკური მნიშვნელოვნების რომელი დონეა უკეთესი: 0,01 თუ 0,05

სტატისტიკური მნიშვნელოვნების დონე ასახავს შეცდომის ალბათობას. აქედან გამომდინარე, შედეგი p=0.01-ზე უფრო ზუსტია, ვიდრე p=0.05-ზე.

AT ფსიქოლოგიური კვლევამიღებულია შედეგების სტატისტიკური მნიშვნელობის ორი მისაღები დონე:

p=0.01 - შედეგის მაღალი სანდოობა შედარებითი ანალიზიან ურთიერთობების ანალიზი;

p=0.05 - საკმარისი სიზუსტე.

ვიმედოვნებ, რომ ეს სტატია დაგეხმარებათ დამოუკიდებლად დაწეროთ ფსიქოლოგიური ნაშრომი. თუ დახმარება გჭირდებათ, გთხოვთ დაუკავშირდეთ (ყველა სახის სამუშაო ფსიქოლოგიაში; სტატისტიკური გამოთვლები).

სტატისტიკური მნიშვნელობა

გარკვეული კვლევის პროცედურის გამოყენებით მიღებულ შედეგებს ე.წ სტატისტიკურად ღირებულითუ მათი შემთხვევითი წარმოშობის ალბათობა ძალიან მცირეა. ეს კონცეფცია შეიძლება ილუსტრირებული იყოს მონეტის სროლის მაგალითით. დავუშვათ, რომ მონეტა გადატრიალებულია 30-ჯერ; იგი 17-ჯერ ამოვიდა თავებზე და 13-ჯერ ამოვიდა კუდებზე. აკეთებს აზრიანიეს არის გადახრა მოსალოდნელი შედეგიდან (15 თავი და 15 კუდი), თუ ეს დამთხვევაა? ამ კითხვაზე პასუხის გასაცემად შეგიძლიათ, მაგალითად, ერთი და იგივე მონეტა ზედიზედ 30-ჯერ გადააგდოთ და ამავდროულად გაითვალისწინოთ, რამდენჯერ მეორდება თავებისა და კუდების თანაფარდობა, ტოლი 17:13. სტატისტიკური ანალიზი გვიხსნის ამ დამღლელი პროცესისგან. მისი დახმარებით, პირველი 30 მონეტის გადაყრის შემდეგ, შესაძლებელია შეფასდეს 17 თავისა და 13 კუდის შემთხვევითი შემთხვევების შესაძლო რაოდენობა. ასეთ შეფასებას ალბათობის დებულებას უწოდებენ.

AT სამეცნიერო ლიტერატურაინდუსტრიულ-ორგანიზაციულ ფსიქოლოგიაში სავარაუდო დებულება ინ მათემატიკური ფორმააღინიშნება გამოთქმით რ(ალბათობა)< (менее) 0,05 (5 %), которое следует читать как «вероятность менее 5 %». В примере с киданием монеты это утверждение будет означать, что если исследователь проведет 100 опытов, каждый раз кидая монету по 30 раз, то он может ожидать случайного выпадения комбинации из 17 «орлов» и 13 «решек» менее, чем в 5 опытах. Этот результат будет сочтен статистически значимым, поскольку в индустриально-организационной психологии уже давно приняты стандарты статистической значимости 0,05 и 0,01 (რ< 0.01). ეს ფაქტი მნიშვნელოვანია ლიტერატურის გასაგებად, მაგრამ არ უნდა მივიჩნიოთ, რომ უაზროა დაკვირვების გაკეთება, რომელიც არ შეესაბამება ამ სტანდარტებს. ე.წ. არამნიშვნელოვანი კვლევის შედეგები (დაკვირვებები, რომელთა მიღება შესაძლებელია შემთხვევით მეტი 100-დან ერთი ან ხუთჯერ) შეიძლება ძალიან სასარგებლო იყოს ტენდენციების იდენტიფიცირებისთვის და მომავალი კვლევის სახელმძღვანელოდ.

ასევე უნდა აღინიშნოს, რომ ყველა ფსიქოლოგი არ ეთანხმება ტრადიციულ სტანდარტებსა და პროცედურებს (მაგ. კოენი, 1994; Sauley & Bedeian, 1989). გაზომვებთან დაკავშირებული საკითხები თავად არის მთავარი თემამრავალი მკვლევარის ნამუშევარი, რომლებიც სწავლობენ გაზომვის მეთოდების სიზუსტეს და წინაპირობებს, რომლებიც საფუძვლად უდევს არსებული მეთოდებიდა სტანდარტები, ასევე ახალი ექიმებისა და ინსტრუმენტების შემუშავება. შესაძლოა, ოდესმე მომავალში, ამ ძალის კვლევამ გამოიწვიოს სტატისტიკური მნიშვნელობის შეფასების ტრადიციული სტანდარტების შეცვლა და ეს ცვლილებები საყოველთაო აღიარებას მოიპოვებს. (ამერიკის ფსიქოლოგთა ასოციაციის მეხუთე თავი აერთიანებს ფსიქოლოგებს, რომლებიც სპეციალიზირებულნი არიან შეფასებების, გაზომვების და სტატისტიკის შესწავლაში.)

კვლევის ანგარიშებში, სავარაუდო განცხადება, როგორიცაა რ< 0.05, ზოგიერთის გამო სტატისტიკაანუ რიცხვი, რომელიც მიღებულია გარკვეული მათემატიკური გამოთვლითი პროცედურების შედეგად. სავარაუდო დადასტურება მიიღება ამ სტატისტიკის შედარების შედეგად სპეციალური ცხრილების მონაცემებთან, რომლებიც გამოქვეყნებულია ამ მიზნით. ინდუსტრიულ-ორგანიზაციულ ფსიქოლოგიურ კვლევებში ისეთი სტატისტიკა, როგორიცაა r, F, t, r>(წაიკითხეთ „ჩი კვადრატი“) და რ(წაიკითხეთ "მრავალჯერადი R").თითოეულ შემთხვევაში, დაკვირვების სერიის ანალიზით მიღებული სტატისტიკა (ერთი რიცხვი) შეიძლება შევადაროთ გამოქვეყნებული ცხრილის ციფრებს. ამის შემდეგ შესაძლებელია ამ რიცხვის შემთხვევით მოპოვების ალბათობის ალბათობის ფორმულირება, ანუ დაკვირვების მნიშვნელობის შესახებ დასკვნის გაკეთება.

ამ წიგნში აღწერილი კვლევების გასაგებად საკმარისია სტატისტიკური მნიშვნელობის ცნების მკაფიო გაგება და არ იცოდეთ, როგორ გამოითვლება ზემოთ აღნიშნული სტატისტიკა. თუმცა, სასარგებლო იქნება ერთი ვარაუდის განხილვა, რომელიც საფუძვლად უდევს ყველა ამ პროცედურას. ეს არის დაშვება, რომ ყველა დაკვირვებული ცვლადი განაწილებულია დაახლოებით ნორმალური კანონი. გარდა ამისა, ინდუსტრიულ-ორგანიზაციული ფსიქოლოგიური კვლევის შესახებ მოხსენებების კითხვისას, ხშირად ჩნდება კიდევ სამი კონცეფცია მნიშვნელოვანი როლიპირველი, კორელაცია კორელაციამეორეც, განმსაზღვრელი/პროგნოზირებადი ცვლადი და "ANOVA" ( დისპერსიის ანალიზი), მესამე, სტატისტიკური მეთოდების ჯგუფის ქვეშ საერთო სახელი"მეტაანალიზი".

სანდოობის სტატისტიკა

- ინგლისურისანდოობა/ვალიდობა, სტატისტიკური; გერმანული Validitat, სტატისტიკა. თანმიმდევრულობა, ობიექტურობა და გაურკვევლობა სტატისტიკურ ტესტში ან C.L. გაზომვების ნაკრები. დ.ს. შეიძლება ჩატარდეს ტესტირება იმავე საგანზე იგივე ტესტის (ან კითხვარის) გამეორებით, რათა ნახოთ, მიიღება თუ არა იგივე შედეგები; ან შედარება სხვადასხვა ნაწილებიტესტები, რომლებიც უნდა გაზომონ ერთი და იგივე ობიექტი.

ანტინაზი. სოციოლოგიის ენციკლოპედია, 2009

ნახეთ, რა არის „სტატისტიკური სანდოობა“ სხვა ლექსიკონებში:

სანდოობის სტატისტიკა- ინგლისური. სანდოობა/ვალიდობა, სტატისტიკური; გერმანული Validitat, სტატისტიკა. თანმიმდევრულობა, ობიექტურობა და გაურკვევლობა სტატისტიკურ ტესტში ან ს. გაზომვების ნაკრები. დ.ს. შეიძლება დადასტურდეს იგივე ტესტის გამეორებით (ან ... ... ლექსიკონისოციოლოგიაში

სტატისტიკაში, მნიშვნელობას უწოდებენ სტატისტიკურად მნიშვნელოვანს, თუ მისი შემთხვევითი ან კიდევ უფრო ექსტრემალური მნიშვნელობების ალბათობა მცირეა. აქ უკიდურესობა გაგებულია, როგორც ტესტის სტატისტიკის ნულოვანი ჰიპოთეზისგან გადახრის ხარისხი. განსხვავებას ჰქვია ... ... ვიკიპედია

ფიზიკური ფენომენი სტატისტიკური სტაბილურობაარის ის, რომ ნიმუშის ზომის ზრდასთან ერთად, სიხშირე შემთხვევითი მოვლენაან საშუალო ფიზიკური რაოდენობამიდრეკილია რაღაც ფიქსირებული რიცხვისკენ. ფენომენი სტატისტიკური ... ... ვიკიპედია

სხვაობის სანდოობა (მსგავსება)- ანალიტიკა სტატისტიკური პროცედურანიმუშებს შორის განსხვავებების ან მსგავსების მნიშვნელოვნების დონის დადგენა შესწავლილი ინდიკატორების (ცვლადების) მიხედვით ... Თანამედროვე სასწავლო პროცესი: ძირითადი ცნებები და ტერმინები

ანგარიშგება, სტატისტიკური დიდი ბუღალტრული ლექსიკონი

ანგარიშგება, სტატისტიკური- სახელმწიფოს ფორმა სტატისტიკური დაკვირვება, რომელშიც შესაბამისი ორგანოები საწარმოებიდან (ორგანიზაციებიდან და დაწესებულებებიდან) იღებენ მათ საჭირო ინფორმაციას კანონიერად დადგენილი საანგარიშგებო დოკუმენტების (სტატისტიკური ანგარიშების) სახით ... დიდი ეკონომიკური ლექსიკონი

მეცნიერება, რომელიც სწავლობს სისტემატური დაკვირვების მეთოდებს მასობრივი ფენომენები სოციალური ცხოვრებაადამიანის, მათი რიცხვითი აღწერების შედგენა და ამ აღწერების მეცნიერული დამუშავება. ამრიგად, თეორიული სტატისტიკა არის მეცნიერება ... ... ენციკლოპედიური ლექსიკონიფ. ბროკჰაუსი და ი.ა. ეფრონი

Კორელაციის კოეფიციენტი- (კორელაციის კოეფიციენტი) კორელაციის კოეფიციენტი არის ორი დამოკიდებულების სტატისტიკური მაჩვენებელი შემთხვევითი ცვლადებიკორელაციის კოეფიციენტის განსაზღვრა, კორელაციის კოეფიციენტების ტიპები, კორელაციის კოეფიციენტის თვისებები, გამოთვლა და გამოყენება ... ... ინვესტორის ენციკლოპედია

სტატისტიკა- (სტატისტიკა) სტატისტიკა არის ზოგადი თეორიული მეცნიერება, რომელიც სწავლობს მოვლენებსა და პროცესებში რაოდენობრივ ცვლილებებს. მთავრობის სტატისტიკა, სტატისტიკური სერვისები, Rosstat (Goskomstat), სტატისტიკური მონაცემები, მოთხოვნის სტატისტიკა, გაყიდვების სტატისტიკა, ... ... ინვესტორის ენციკლოპედია

კორელაცია- (კორელაცია) კორელაცია არის ორი ან მეტი შემთხვევითი ცვლადის სტატისტიკური კავშირი კორელაციის ცნება, კორელაციის ტიპები, კორელაციის კოეფიციენტი, კორელაციის ანალიზი, ფასის კორელაცია, კორელაცია სავალუტო წყვილიფორექსის შინაარსი…… ინვესტორის ენციკლოპედია

წიგნები

• კვლევა მათემატიკაში და მათემატიკა კვლევაში: მეთოდური კრებული მოსწავლეთა კვლევითი აქტივობების შესახებ, ბორზენკო V.I.. კრებული შეიცავს მეთოდოლოგიური განვითარებაგამოიყენება ორგანიზაციაში კვლევითი საქმიანობასტუდენტები. კრებულის პირველი ნაწილი ეძღვნება კვლევის მიდგომის გამოყენებას…

მონაცემების შეგროვებამდე და შესწავლამდე, ექსპერიმენტული ფსიქოლოგები ჩვეულებრივ წყვეტენ, თუ როგორ მოხდება მონაცემების სტატისტიკური ანალიზი. ხშირად მკვლევარი ადგენს მნიშვნელობის დონეს, რომელიც განისაზღვრება როგორც სტატისტიკა, უფრო მაღალი ( ან ქვემოთ) რომელიც შეიცავს მნიშვნელობებს, რომლებიც საშუალებას გვაძლევს განვიხილოთ ფაქტორების გავლენა, როგორც არა შემთხვევითი. მკვლევარები, როგორც წესი, წარმოადგენენ ამ დონეს ალბათური გამოხატვის სახით.

Ბევრში ფსიქოლოგიური ექსპერიმენტებიის შეიძლება გამოიხატოს როგორც " დონე 0.05"ან" დონე 0.01". ეს ნიშნავს, რომ შემთხვევითი შედეგები მხოლოდ სიხშირით მოხდება 0.05 (1 დროიდან)ან 0.01 (1 100 ჯერ). მონაცემების სტატისტიკური ანალიზის შედეგები, რომლებიც აკმაყოფილებენ წინასწარ განსაზღვრულ კრიტერიუმს ( იქნება ეს 0.05, 0.01 ან თუნდაც 0.001), ქვემოთ მოხსენიებულია, როგორც სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი.

უნდა აღინიშნოს, რომ შედეგი შეიძლება არ იყოს სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი, მაგრამ მაინც იყოს გარკვეული ინტერესი. ხშირად, განსაკუთრებით წინასწარი კვლევების ან ექსპერიმენტების დროს მცირე რაოდენობის სუბიექტების მონაწილეობით ან როდის შეზღუდული რაოდენობითდაკვირვებით, შედეგებმა შეიძლება ვერ მიაღწიოს სტატისტიკური მნიშვნელობის დონეს, მაგრამ ვარაუდობს, რომ შემდგომი კვლევაუფრო ზუსტი კონტროლით და მეტიდაკვირვებები უფრო სანდო გახდება. ამავდროულად, ექსპერიმენტატორი ძალიან ფრთხილად უნდა იყოს ექსპერიმენტის პირობების მიზანმიმართულად შეცვლაში, რათა ნებისმიერ ფასად მიაღწიოს სასურველ შედეგს.

2x2 გეგმის სხვა მაგალითში ჯი გამოიყენა ორი სახის საგანი და ორი ტიპის დავალება ინფორმაციის დამახსოვრებაზე სპეციალური ცოდნის გავლენის შესასწავლად.

ჩემს სწავლაში ჯი შეისწავლა რიცხვების დამახსოვრება და ჭადრაკის ფიგურები (ცვლადი A) ბავშვები სავარძლებზე RECARO ახალგაზრდა სპორტიდა მოზრდილები ( ცვლადი B), ანუ გეგმის მიხედვით 2x2. ბავშვები 10 წლის იყვნენ და კარგად ერკვეოდნენ ჭადრაკში, უფროსები კი ახალ თამაშში იყვნენ. პირველი ამოცანა იყო დაფაზე ფიგურების პოზიციის დამახსოვრება, როგორც ეს იქნებოდა ჩვეულებრივი თამაშის დროს და მისი აღდგენა ფიგურების ამოღების შემდეგ. ამ ამოცანის კიდევ ერთი ნაწილი იყო რიცხვების სტანდარტული სერიის დამახსოვრება, როგორც ეს ჩვეულებრივ კეთდება IQ-ის განსაზღვრისას.

გამოდის, რომ სპეციალური ცოდნა, როგორიცაა ჭადრაკის თამაშის უნარი, აადვილებს ამ სფეროსთან დაკავშირებული ინფორმაციის დამახსოვრებას, მაგრამ არა დიდი გავლენანომრების დასამახსოვრებლად. მოზარდები, არც თუ ისე გამოცდილი უძველესი თამაშის სიბრძნეში, გახსოვდეთ ნაკლები ფიგურა, მაგრამ რიცხვების დამახსოვრებაში ისინი უფრო წარმატებულები არიან.

მოხსენების სხეულში ჯი აძლევს სტატისტიკური ანალიზი, წარმოდგენილ შედეგებს მათემატიკურად ადასტურებს.

2x2 დიზაინი ყველაზე მარტივია ყველა ფაქტორულ დიზაინს შორის. ფაქტორების რაოდენობის ან ცალკეული ფაქტორების დონის გაზრდა მნიშვნელოვნად ართულებს ამ გეგმებს.

დავალება 3.ხუთი სკოლამდელი აღსაზრდელს ეძლევა ტესტირება. თითოეული ამოცანის ამოხსნის დრო ფიქსირებულია. იქნება თუ არა სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი განსხვავებები ამოხსნის დროებს შორის პირველი სამისატესტო ნივთები?

საგნების რაოდენობა

საცნობარო მასალა

ეს ამოცანა ეფუძნება დისპერსიის ანალიზის თეორიას. ზოგადად, დისპერსიის ანალიზის ამოცანაა იმ ფაქტორების იდენტიფიცირება, რომლებიც მნიშვნელოვან გავლენას ახდენენ ექსპერიმენტის შედეგზე. დისპერსიის ანალიზი შეიძლება გამოყენებულ იქნას რამდენიმე ნიმუშის საშუალების შესადარებლად, თუ ნიმუშების რაოდენობა ორზე მეტია. ამ მიზნით ემსახურება დისპერსიის ცალმხრივი ანალიზი.

დასახული ამოცანების გადასაჭრელად მიიღება შემდეგი. თუ ოპტიმიზაციის პარამეტრის მიღებული მნიშვნელობების ვარიაციები ფაქტორების გავლენის შემთხვევაში განსხვავდება შედეგების ვარიაციებისგან ფაქტორების გავლენის არარსებობის შემთხვევაში, მაშინ ასეთი ფაქტორი აღიარებულია, როგორც მნიშვნელოვანი.

როგორც პრობლემის ფორმულირებიდან ჩანს, აქ გამოყენებულია სტატისტიკური ჰიპოთეზების ტესტირების მეთოდები, კერძოდ, ორი ემპირიული დისპერსიის ტესტირების პრობლემა. ამიტომ, დისპერსიის ანალიზი ეფუძნება დისპერსიების შემოწმებას ფიშერის კრიტერიუმით. ამ ამოცანაში აუცილებელია შეამოწმოთ არის თუ არა განსხვავება პირველის ამოხსნის დროს შორის სამი დავალებატესტი ექვსი სკოლამდელი აღზრდის მიერ.

ნულოვანი (ძირითადი) ჰიპოთეზა ჰქვია H o. e-ის არსი მცირდება იმ ვარაუდამდე, რომ შედარებულ პარამეტრებს შორის სხვაობა არის ნული (აქედან გამომდინარეობს ჰიპოთეზის სახელწოდება - ნული) და რომ დაკვირვებული განსხვავებები შემთხვევითია.

კონკურენტულ (ალტერნატიულ) ჰიპოთეზას ჰქვია H 1, რომელიც ეწინააღმდეგება ნულს.

გადაწყვეტილება:

დისპერსიის ანალიზის მეთოდის გამოყენებით α = 0,05 მნიშვნელოვნების დონეზე, ჩვენ შევამოწმებთ ნულოვან ჰიპოთეზას (Hо) სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი განსხვავებების არსებობის შესახებ ტესტის პირველი სამი ამოცანის ამოხსნის დროს ექვსი სკოლამდელი ასაკის ბავშვებში.

განვიხილოთ დავალების პირობების ცხრილი, რომელშიც ვპოულობთ საშუალო დროს სამი სატესტო ამოცანის ამოხსნისთვის

საგნების რაოდენობა	ფაქტორების დონეები
	ტესტის პირველი ამოცანის ამოხსნის დრო (წმ.).	ტესტის მეორე ამოცანის ამოხსნის დრო (წმ.).	ტესტის მესამე ამოცანის ამოხსნის დრო (წმ.).
ჯგუფის საშუალო

იპოვნეთ საერთო საშუალო:

თითოეული ტესტის დროის სხვაობის მნიშვნელობის გასათვალისწინებლად, მთლიანი ნიმუშის ვარიაცია იყოფა ორ ნაწილად, რომელთაგან პირველს ეწოდება ფაქტორული, ხოლო მეორეს - ნარჩენი.

გამოთვალეთ ვარიანტის კვადრატული გადახრების ჯამი მთლიანი საშუალოდან ფორმულის გამოყენებით

ან , სადაც p არის ტესტის ამოცანების ამოხსნის დროის გაზომვების რაოდენობა, q არის საგნების რაოდენობა. ამისათვის ჩვენ გავაკეთებთ კვადრატების ცხრილის ვარიანტს

საგნების რაოდენობა	ფაქტორების დონეები
	ტესტის პირველი ამოცანის ამოხსნის დრო (წმ.).	ტესტის მეორე ამოცანის ამოხსნის დრო (წმ.).	ტესტის მესამე ამოცანის ამოხსნის დრო (წმ.).