În tabelele rezultatelor calculelor statistice în lucrări de curs, diplomă și teze de masterîn psihologie, există întotdeauna un indicator „p”.

De exemplu, în conformitate cu obiectivele cercetării Au fost calculate diferențe în nivelul de semnificație al vieții la băieți și fete din adolescență.

	Rău		Testul U Mann-Whitney	Nivel de semnificație statistică (p)
	Băieți (20 persoane)	Fetelor (5 oameni)
Goluri	28,9	35,2	17,5	0,027*
Proces	30,1	32,0	38,5	0,435
Rezultat	25,2	29,0	29,5	0,164
Locus de control - „Eu”	20,3	23,6		0,067
Locus of Control - „Viața”	30,4	33,8	27,5	0,126
Semnificația vieții	98,9	111,2		0,103

* - diferențele sunt semnificative statistic (p≤ 0,05)

Coloana din dreapta indică valoarea lui „p” și prin valoarea sa se poate determina dacă diferențele de semnificație a vieții în viitor la băieți și fete sunt semnificative sau nu. Regula este simpla:

• Dacă nivelul de semnificație statistică „p” este mai mic sau egal cu 0,05, atunci concluzionăm că diferențele sunt semnificative. În tabelul de mai sus, diferențele dintre băieți și fete sunt semnificative în raport cu indicatorul „Obiective” - semnificația vieții în viitor. La fete, acest indicator este statistic semnificativ mai mare decât la băieți.
• Dacă nivelul de semnificație statistică „p” este mai mare de 0,05, atunci se ajunge la concluzia că diferențele nu sunt semnificative. În tabelul de mai sus, diferențele dintre băieți și fete nu sunt semnificative pentru toți ceilalți indicatori, cu excepția primului.

De unde provine nivelul de semnificație statistică „p”.

Se calculează nivelul de semnificație statistică program statisticîmpreună cu calculul criteriu statistic. În aceste programe, puteți seta și o limită critică pentru nivelul de semnificație statistică, iar indicatorii corespunzători vor fi evidențiați de program.

De exemplu, în programul STATISTICA, la calcularea corelațiilor, puteți seta limita p, de exemplu, 0,05, iar toate relațiile semnificative statistic vor fi evidențiate cu roșu.

Dacă calculul criteriului statistic este efectuat manual, atunci nivelul de semnificație „p” este determinat prin compararea valorii criteriului obținut cu valoarea critică.

Ce arată nivelul de semnificație statistică „p”.

Toate calculele statistice sunt aproximative. Nivelul acestei aproximări determină „r”. Nivelul de semnificație este scris ca fracții zecimale, de exemplu, 0,023 sau 0,965. Dacă înmulțim acest număr cu 100, obținem indicatorul p ca procent: 2,3% și 96,5%. Aceste procente reflectă probabilitatea ca presupunerea noastră a unei relații, de exemplu, între agresivitate și anxietate, să fie greșită.

adica coeficient de corelație 0,58 între agresivitate și anxietate se obține la un nivel de semnificație statistică de 0,05 sau o probabilitate de eroare de 5%. Ce înseamnă mai exact asta?

Corelația pe care am găsit-o înseamnă că în eșantionul nostru se observă următorul model: cu cât agresivitatea este mai mare, cu atât anxietatea este mai mare. Adică dacă luăm doi adolescenți, iar unul dintre ei va avea o anxietate mai mare decât celălalt, atunci, știind de corelația pozitivă, putem spune că acest adolescent va avea și o agresivitate mai mare. Dar din moment ce totul este aproximativ în statistică, atunci, afirmând acest lucru, admitem că putem greși, iar probabilitatea unei erori este de 5%. Adică, făcând 20 de astfel de comparații în acest grup de adolescenți, putem greși cu prognoza despre nivelul de agresivitate o dată, cunoscând anxietatea.

Ce nivel de semnificație statistică este mai bun: 0,01 sau 0,05

Nivelul de semnificație statistică reflectă probabilitatea de eroare. Prin urmare, rezultatul la p=0,01 este mai precis decât la p=0,05.

LA cercetare psihologică sunt acceptate două niveluri acceptabile de semnificație statistică a rezultatelor:

p=0,01 - fiabilitatea ridicată a rezultatului analiza comparativa sau analiza relațiilor;

p=0,05 - precizie suficientă.

Sper că acest articol vă va ajuta să scrieți singur o lucrare de psihologie. Dacă aveți nevoie de ajutor, vă rugăm să contactați (toate tipurile de muncă în psihologie; calcule statistice).

Semnificația statistică

Rezultatele obținute folosind o anumită procedură de cercetare se numesc semnificativ din punct de vedere statistic dacă probabilitatea apariţiei lor aleatoare este foarte mică. Acest concept poate fi ilustrat prin exemplul aruncării unei monede. Să presupunem că o monedă este răsturnată de 30 de ori; A apărut de 17 ori cu capul și de 13 ori cu cozi. O face semnificativ Este aceasta o abatere de la rezultatul așteptat (15 capete și 15 cozi) sau este o coincidență? Pentru a răspunde la această întrebare, puteți, de exemplu, să aruncați aceeași monedă de multe ori de 30 de ori la rând și, în același timp, să observați de câte ori se repetă raportul dintre capete și cozi, egal cu 17:13. Analiza statistică ne salvează de acest proces obositor. Cu ajutorul acestuia, după primele 30 de aruncări de monede, este posibil să se estimeze numărul posibil de apariții aleatorii de 17 capete și 13 cozi. O astfel de estimare se numește declarație probabilistică.

LA literatura stiintificaîn psihologia industrial-organizațională enunț probabilistic în forma matematica notat prin expresia R(probabilitate)< (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 (R< 0,01). Acest fapt este important pentru înțelegerea literaturii de specialitate, dar nu trebuie interpretat ca însemnând că este inutil să facem observații care nu îndeplinesc aceste standarde. Așa-numitele rezultate ale cercetării nesemnificative (observații care pot fi obținute întâmplător Mai mult una sau cinci ori din 100) poate fi foarte util pentru identificarea tendințelor și ca ghid pentru cercetările viitoare.

De asemenea, trebuie remarcat faptul că nu toți psihologii sunt de acord cu standardele și procedurile tradiționale (ex. Cohen, 1994; Sauley & Bedeian, 1989). Problemele legate de măsurători sunt ele însele tema principală munca multor cercetători care studiază acuratețea metodelor de măsurare și premisele care stau la baza metodele existenteși standarde, precum și dezvoltarea de noi medici și instrumente. Poate cândva în viitor, cercetarea în această putere va duce la o schimbare a standardelor tradiționale de evaluare a semnificației statistice, iar aceste schimbări vor câștiga acceptarea universală. (Al cincilea capitol al Asociației Americane de Psihologie reunește psihologi specializați în studiul evaluărilor, măsurătorilor și statisticilor.)

În rapoartele de cercetare, o afirmație probabilistică precum R< 0,05, din cauza unora statistici adică un număr care se obţine ca urmare a unui anumit set de proceduri matematice de calcul. Confirmarea probabilistică se obține prin compararea acestor statistici cu datele din tabele speciale care sunt publicate în acest scop. În cercetarea psihologică industrial-organizațională, statistici precum r, F, t, r>(a se citi „chi pătrat”) și R(a se citi „multiplu R").În fiecare caz, statisticile (un număr) obținute în urma analizei unei serii de observații pot fi comparate cu cifrele din tabelul publicat. După aceea, este posibil să se formuleze o declarație probabilistică despre probabilitatea obținerii aleatoare a acestui număr, adică să se tragă o concluzie despre semnificația observațiilor.

Pentru a înțelege studiile descrise în această carte, este suficient să aveți o înțelegere clară a conceptului de semnificație statistică și să nu cunoașteți neapărat cum sunt calculate statisticile menționate mai sus. Cu toate acestea, ar fi util să discutăm o ipoteză care stă la baza tuturor acestor proceduri. Aceasta este presupunerea că toate variabilele observate sunt distribuite aproximativ legea normală. În plus, atunci când citiți rapoarte despre cercetarea psihologică industrial-organizațională, de multe ori apar încă trei concepte care joacă rol importantÎn primul rând, corelația corelație, în al doilea rând, variabila determinant/predictor și „ANOVA” ( analiza variatiei), în al treilea rând, un grup de metode statistice sub denumirea comună„meta-analiză”.

FIABILITATE STATISTICĂ

- Engleză credibilitate/validitate, statistic; limba germana Validitate, statistische. Consecvența, obiectivitatea și lipsa de ambiguitate într-un test statistic sau în C.L. set de măsurători. D. s. poate fi testat prin repetarea aceluiași test (sau chestionar) pe același subiect pentru a vedea dacă se obțin aceleași rezultate; sau comparație diverse părți teste care ar trebui să măsoare același obiect.

antinazi. Enciclopedia Sociologiei, 2009

Vedeți ce înseamnă „FIABILITATE STATISTICĂ” în alte dicționare:

FIABILITATE STATISTICĂ- Engleză. credibilitate/validitate, statistic; limba germana Validitate, statistische. Consecvența, obiectivitatea și lipsa de ambiguitate într-un test statistic sau într-un s. set de măsurători. D. s. poate fi verificat prin repetarea aceluiași test (sau ...... Dicţionarîn sociologie

În statistică, o valoare este numită semnificativă din punct de vedere statistic dacă probabilitatea apariției ei întâmplătoare sau chiar valori mai extreme este mică. Aici, extrema este înțeleasă ca gradul de abatere a statisticilor testului de la ipoteza nulă. Diferența se numește ...... Wikipedia

fenomen fizic stabilitate statistică este că odată cu creșterea dimensiunii eșantionului, frecvența eveniment aleatoriu sau medie cantitate fizica tinde către un număr fix. Fenomenul statisticilor ... ... Wikipedia

FIABILITATEA DIFERENȚEI (similaritate)- analitice procedura statistica stabilirea nivelului de semnificație al diferențelor sau asemănărilor dintre eșantioane în funcție de indicatorii (variabilele) studiați... Modern proces educațional: concepte și termeni de bază

RAPORTARE, STATISTICĂ Dicționar mare de contabilitate

RAPORTARE, STATISTICĂ- forma de stat observatie statistica, în care autoritățile relevante primesc de la întreprinderi (organizații și instituții) informațiile de care au nevoie sub formă de documente de raportare legal (rapoarte statistice) pentru ... Marele Dicţionar Economic

Știința care studiază metodele de observare sistematică a evenimente de masă viata sociala umane, alcătuind descrierile lor numerice și prelucrarea științifică a acestor descrieri. Astfel, statistica teoretică este o știință ...... Dicţionar enciclopedic F. Brockhaus și I.A. Efron

Coeficient de corelație- (Coeficientul de corelație) Coeficientul de corelație este un indicator statistic al dependenței a doi variabile aleatoare Definirea coeficientului de corelație, tipuri de coeficienți de corelație, proprietăți ale coeficientului de corelație, calcul și aplicare ... ... Enciclopedia investitorului

Statistici- (Statistică) Statistica este o știință teoretică generală care studiază schimbările cantitative în fenomene și procese. Statistici guvernamentale, servicii de statistică, Rosstat (Goskomstat), date statistice, statistici cereri, statistici vânzări, ... ... Enciclopedia investitorului

Corelație- (Corelație) Corelația este o relație statistică a două sau mai multe variabile aleatoare Conceptul de corelație, tipuri de corelație, coeficient de corelație, analiza corelației, corelație de preț, corelație perechi valutare Conținut valutar…… Enciclopedia investitorului

Cărți

• Cercetare în matematică și matematică în cercetare: Culegere metodică privind activitățile de cercetare ale studenților, Borzenko V.I.. Colecția conține evoluții metodologice aplicabil în organizație activitati de cercetare elevi. Prima parte a colecției este dedicată aplicării abordării cercetării în...

Înainte de a colecta și a studia datele, psihologii experimentali decid, de obicei, cum vor fi analizate datele statistic. Adesea, cercetătorul stabilește un nivel de semnificație, definit ca statistic, mai mare ( sau mai jos) care conține valori care ne permit să considerăm influența factorilor ca nealeatorie. Cercetătorii prezintă de obicei acest nivel sub forma unei expresii probabilistice.

In multe experimente psihologice poate fi exprimat ca „ nivelul 0,05" sau " nivelul 0,01". Aceasta înseamnă că rezultatele aleatorii vor apărea doar cu o frecvență 0,05 (1 din a oară) sau 0,01 (1 din 100 de ori). Rezultatele analizei statistice a datelor care îndeplinesc un criteriu predeterminat ( fie 0,05, 0,01 sau chiar 0,001), sunt denumite mai jos ca fiind semnificative statistic.

Trebuie remarcat faptul că rezultatul poate să nu fie semnificativ statistic, dar să fie totuși de un anumit interes. Adesea, mai ales în timpul studiilor preliminare sau experimentelor care implică un număr mic de subiecți sau când cantitate limitata observațiilor, rezultatele pot să nu atingă nivelul de semnificație statistică, dar sugerează că în cercetări ulterioare cu control mai precis şi Mai mult observațiile vor deveni mai sigure. În același timp, experimentatorul trebuie să fie foarte atent în dorința sa de a schimba intenționat condițiile experimentului pentru a obține rezultatul dorit cu orice preț.

Într-un alt exemplu de plan 2x2 Ji a folosit două tipuri de subiecte și două tipuri de sarcini pentru a studia efectul cunoștințelor speciale asupra memorării informațiilor.

În studiul meu Ji a studiat memorarea numerelor şi piese de șah (variabila A) copii pe fotolii RECARO Young Sport si adulti ( variabila B), adică conform planului 2x2. Copiii aveau 10 ani și se pricepeau la șah, în timp ce adulții erau noi în joc. Prima sarcină a fost să memorezi poziția pieselor pe tablă așa cum ar fi în timpul jocului normal și să o restabilim după ce piesele au fost îndepărtate. O altă parte a acestei sarcini a fost memorarea unei serii standard de numere, așa cum se face de obicei atunci când se determină IQ.

Se pare că cunoștințele speciale, cum ar fi capacitatea de a juca șah, facilitează reținerea informațiilor legate de acest domeniu, dar nu mare influență pentru a-și aminti numerele. Adulții, nu prea experimentați în înțelepciunea jocului antic, amintesc mai puține cifre, dar în memorarea numerelor au mai mult succes.

În corpul raportului Ji dă analize statistice, confirmând matematic rezultatele prezentate.

Designul 2x2 este cel mai simplu dintre toate modelele factoriale. Creșterea numărului de factori sau a nivelurilor de factori individuali complică foarte mult aceste planuri.

Sarcina 3. Cinci preșcolari sunt supuși unui test. Timpul pentru rezolvarea fiecărei sarcini este fix. Vor exista diferențe semnificative statistic între timpii de rezolvare? primii trei articole de testare?

Nr de subiecte

Material de referinta

Această sarcină se bazează pe teoria analizei varianței. În cazul general, sarcina analizei varianței este identificarea acelor factori care au un impact semnificativ asupra rezultatului experimentului. Analiza varianței poate fi utilizată pentru a compara mediile mai multor eșantioane dacă numărul de eșantioane este mai mare de două. În acest scop, servește analiza unidirecțională a varianței.

Pentru rezolvarea sarcinilor stabilite se adoptă următoarele. Dacă variațiile valorilor obținute ale parametrului de optimizare în cazul influenței factorilor diferă de variațiile rezultatelor în absența influenței factorilor, atunci un astfel de factor este recunoscut ca fiind semnificativ.

După cum se poate observa din formularea problemei, aici sunt utilizate metode de testare a ipotezelor statistice, și anume problema testării a două varianțe empirice. Prin urmare, analiza varianței se bazează pe verificarea variațiilor prin criteriul Fisher. În această sarcină, este necesar să se verifice dacă diferențele dintre timpul de rezolvare a primului trei sarcini test de către fiecare dintre cei șase preșcolari.

Ipoteza nulă (de bază) se numește H o. Esența lui e se reduce la presupunerea că diferența dintre parametrii comparați este zero (de unde și denumirea ipotezei - zero) și că diferențele observate sunt aleatorii.

O ipoteză concurentă (alternativă) se numește H 1 , care o contrazice pe cea nulă.

Decizie:

Folosind metoda analizei varianței la un nivel de semnificație de α = 0,05, vom testa ipoteza nulă (Hо) despre existența unor diferențe semnificative statistic între momentul rezolvării primelor trei sarcini ale testului la șase preșcolari.

Luați în considerare tabelul de condiții de sarcină, în care găsim timpul mediu pentru rezolvarea fiecăreia dintre cele trei sarcini de testare

Nr de subiecte	Nivelurile factorilor
	Timpul pentru a rezolva prima sarcină a testului (în sec.).	Timpul pentru a rezolva a doua sarcină a testului (în sec.).	Timpul pentru a rezolva a treia sarcină a testului (în sec.).
Media grupului

Găsirea mediei generale:

Pentru a ține cont de semnificația diferențelor de timp ale fiecărui test, varianța totală a eșantionului este împărțită în două părți, prima fiind numită factorială, iar a doua - reziduală.

Calculați suma totală a abaterilor pătrate ale variantei de la media totală folosind formula

sau , unde p este numărul de măsurători de timp pentru rezolvarea sarcinilor de testare, q este numărul de subiecți. Pentru a face acest lucru, vom face o opțiune de tabel de pătrate

Nr de subiecte	Nivelurile factorilor
	Timpul pentru a rezolva prima sarcină a testului (în sec.).	Timpul pentru a rezolva a doua sarcină a testului (în sec.).	Timpul pentru a rezolva a treia sarcină a testului (în sec.).