Студопедия — Краткая характеристика выборки и результатов эксперимента
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Краткая характеристика выборки и результатов эксперимента






  n Муж Жен r p M SD min-max
Мастера       0,907 0,001 14,9 2,0 13–16
Новички       0,909 0,001 8,3 2,0 6–12
          0,001 t = 11,2    

 

Анализ эксперимента (по Р. Солсо) [6].

Концепция автоматического характера кодирования частотности изложена в разд. А1. Поскольку авторов интересует оценка этого феномена на примере каратэ, возникает необходимость уделить внимание описанию ката каратэ А2. Рабочая гипотеза изложена в А3.

В разд. B приведена информация об испытуемых, используемом материале и процедурах.

Разд. C являет собой хороший пример описания процедуры: в нем излагается точный порядок происходивших событий.

Данные, полученные для обеих зависимых переменных (оценки частотности и свободного припоминания) описаны в разд. D1; критерии внесения поправок в листы с ответами – в разд. D2.

В разд. E1 приведены общие результаты исследования. В E2 дана дополнительная информация, касающаяся бесед с испытуемыми после эксперимента. В разделе «Обсуждение» приведена дополнительная информация, относящуюся к ходу эксперимента. Хотя понимание экспериментального контекста и не является частью фактической процедуры эксперимента, оно предоставляет информацию, с помощью которой можно лучше оценить полученные результаты. Возможные недостатки эксперимента описаны в разд. E3, а в разд. E4 приведены свидетельства, опровергающие возможное альтернативное объяснение. В разд. E5 проведен анализ полученных данных.

Контрольные вопросы

1. Охарактеризуйте способ подбора групп (мастера и новички). Укажите на другие возможные способы подбора этих групп.

2. Экспериментаторами предполагалось, что испытуемые не обладали предварительными знаниями о кáта, с тем, чтобы его можно было принять за независимую переменную. Если бы кáта был знаком испытуемым, как это могло бы отразиться на результатах эксперимента? Имелась ли у авторов возможность удостовериться в том, что испытуемые не сталкивались ранее с данным набором приемов?

3. Как сказалась на эксперименте инструкция: «Пожалуйста, обратите особое внимание на кáта, который вы сейчас увидите, так как затем будет проверено, насколько хорошо вы запомнили использованные в нем приемы»? Можно ли было обойтись без этой инструкции? Следовало ли от нее отказаться?

4. Зачем испытуемых просили считать вслух по три в течение пяти минут, перед тем как они начали выполнять следующее задание?

5. Используя информацию из разд. E «Результаты», касающуюся припоминания, изобразите приблизительную гистограмму.

6. Какой вид деятельности может послужить основой для подобного эксперимента?

 


Таблица П 3.1

Критические значения р

(коэффициента корреляции

Спирмена для рангов)

N р = 0,05 р = 0,01
  1,000 -
  0,886 1,000
  0,786 0,929
  0,738 0,881
  0,683 0,833
  0,648 0,794
  0,591 0,777
  0,544 0,715
  0,506 0,665
  0,475 0,625
  0,450 0,591
  0,428 0,562
  0,409 0,537
  0,392 0,515
  0,377 0,496
  0,364 0,478

Примечание. Таблица из [9].


 

Таблица П 3.2

Критические значения r

(коэффициента корреляции

Пирсона)

df Уровень значимости для проверки по двустороннему критерию
  0,10 0,05 0,01
  0,988 0,997 0,9999
  0,900 0,950 0,990
  0,805 0,878 0,959
  0,729 0,811 0,917
  0,669 0,754 0,874
  0,622 0,707 0,834
  0,582 0,666 0,798
  0,549 0,632 0,765
  0,521 0,602 0,735
  0,497 0,576 0,708
  0,476 0,553 0,684
  0,458 0,532 0,661
  0,441 0,514 0,641
  0,426 0,497 0,623
  0,412 0,482 0,606
  0,400 0,468 0,590
  0,389 0,456 0,575
  0,378 0,444 0,561
  0,369 0,433 0,549
  0,360 0,423 0,537
  0,323 0,381 0,487
  0,296 0,349 0,449
  0,275 0,325 0,418
  0,257 0,304 0,393
  0,243 0,288 0,372
  0,231 0,273 0,354
  0,211 0,250 0,325
  0,195 0,232 0,303
  0,183 0,217 0,283
  0,173 0,205 0,267
  0,164 0,195 0,254

Примечание. Таблица из [9].

 


Таблица П 3.3

Критические значения χ2

df p
0,05 0,01
  3,84 6,64
  5,99 9,21
  7,82 11,34
  9,49 13,28
  11,07 15,09
  12,59 16,81
  14,07 18,48
  15,51 20,09
  16,92 21,67
  18,31 23,21
  19,68 24,72
  21,03 26,22
  22,36 27,69
  23,68 29,14
  25,00 30,58
  26,30 32,00
  27,59 33,41
  28,87 34,80
  30,14 36,19
  31,41 37,57
  32,67 38,93
  33,92 40,29
  35,17 41,64
  36,42 42,98
  37,65 44,31
  38,88 45,64
  40,11 46,96
  41,34 48,28
  42,56 49,59
  43,77 50,89

Примечание. Таблица из [9].


Таблица П 3.4

Критические значения t

df p
0,10 0,05 0,02 0,01 0,001
  6,314 12,706 31,821 63,657 636,619
  2,920 4,303 6,965 9,925 31,599
  2,353 3,182 4,541 5,841 12,924
  2,132 2,776 3,747 4,604 8,610
  2,015 2,571 3,365 4,032 6,869
  1,943 2,447 3,143 3,707 5,959
  1,895 2,365 2,998 3,499 5,408
  1,860 2,306 2,896 3,355 5,041
  1,833 2,262 2,821 3,250 4,781
  1,812 2,228 2,764 3,169 4,587
  1,796 2,201 2,718 3,106 4,437
  1,782 2,179 2,681 3,055 4,318
  1,771 2,160 2,650 3,012 4,221
  1,761 2,145 2,624 2,977 4,140
  1,753 2,131 2,602 2,947 4,073
  1,746 2,120 2,583 2,921 4,015
  1,740 2,110 2,567 2,898 3,965
  1,734 2,101 2,552 2,878 3,922
  1,729 2,093 2,539 2,861 3,883
  1,725 2,086 2,528 2,845 3,850
  1,721 2,080 2,518 2,831 3,819
  1,717 2,074 2,508 2,819 3,792
  1,714 2,069 2,500 2,807 3,768
  1,711 2,064 2,492 2,797 3,745
  1,708 2,060 2,485 2,787 3,725
  1,706 2,056 2,479 2,779 3,707
  1,703 2,052 2,473 2,771 3,690
  1,701 2,048 2,467 2,763 3,674
  1,699 2,045 2,462 2,756 3,659
  1,697 2,042 2,457 2,750 3,646
  1,671 2,000 2,390 2,660 3,505
1,645 1,960 2,326 2,576 3,291

Примечание. Таблица из [9].


 

Таблица П 3.6

Критические значения U -Манна-Уитни для независимых выборок

 

n1 n2                        
                         
                      р = 0,05
                         
                         
                         
                         
                         
                         
                         
                         
                         
                         
                         
                      р = 0,01
                         
                         
                         
                         
                         
                         
                         
                         
                         
                         

Примечание. Таблица из [5].

 

Таблица П 3.7

Критические значения W -критерия Вилкоксона для сопряженных пар

n р   n р
0,05 0,01   0,05 0,01
             
             
             
             
             
             
             
             
             
             

Примечание. Таблица из [17].


Таблица П 3.8

Линеаризующие преобразования

Примечание. Таблица из [1].


Литература

Основная

1. Большаков, А.А. Методы обработки многомерных данных и временных рядов: учеб. пособие / А.А. Большаков, Р.Н. Каримов. –М.: Главная линия – Телеком, 2007.

2. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия / под. ред. Ю.В. Прохорова. – М.: Большая Российская энциклопедия, 2003.

3. Воронов, И.А. Информационные технологии в физической культуре и спорте: учеб. Пособие / И.А. Воронов. – СПб.: СПбГУП, 2007.

4. Дюк, В.А. Информационные технологии в медико-биологических исследованиях / В.А. Дюк, В.Л. Эммануэль. – СПб.: Питер, 2003.

5. Лакин, Г.Ф. Биометрия: учеб. пособие / Г.Ф. Лакин. – М.: Высш. школа, 1980.

6. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных: учеб. пособие / А.Д. Наследов. – СПб.: Речь, 2006.

7. Наследов, А.Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках / А.Д. Наследов. – СПб.: Питер, 2007.

8. Реброва, О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ Statistica / О.Ю. Реброва. – М.: МедиаСфера, 2002.

9. Солсо, Р. Экспериментальная психология / Р. Солсо, К. МакЛин. – СПб.: Прайм-ЕВРОЗНАК, 2006.

10. Толстова, Ю.Н. Основы многомерного шкалирования: учеб. Пособие / Ю.Н. Толстова. – М.: КДУ, 2006.

11. Шапкин, С.А. Экспериментальное изучение волевых процессов (с применением SPSS): учеб. пособие / С.А. Шапкин. – М.: Ин-т психологии РАН. 1997.

Дополнительная

12. Бейли, Н. Т. Дж. Статистические методы в биологии / Н. Т. Дж. Бейли. – М.: Иностр. лит-ра, 1962.

13. Биркгофф, Г. Математика и психология / Г. Биркгофф. – М.: Сов. Радио, 1977.

14. Болл, Р.М. Руководство по биометрии / Р.М. Болл, Дж.Х. Коннел, Ш. Панканти, Н.К. Рахта, Э.У. Сеньор. – М.: Техносфера, 2007.

15. Дружинин, В.Н. Экспериментальная психология: учеб. пособие / В.Н. Дружинин. – СПб.: Питер, 2001.

16. Дюк, В.А. Компьютерная психодиагностика. Научно-популярное издание / В.А. Дюк. – СПб.: Братство, 1994.

17. Иванов, В.С. Основы математической статистики: учеб. пособие для институтов физической культуры / В.С. Иванов. – М.: Физическая культура и спорт, 1990.

18. Кэмпбелл, Д. Модели экспериментов в социальной психологии и прикладных исследованиях / Д. Кэмпбелл. – М.: 1980.

19. Мартин, Д. Психологические эксперименты / Мартин Д. – СПб., 2002.

20. Налимов, В.В. Теория эксперимента / Налимов В.В. – М.: Наука, 1971.

21. Попечителев, Е.П. Анализ числовых таблиц в биотехнических системах обработки информации / Е.П. Попечителев, С.В. Романов. – Л.: Наука, 1985.

22. Салманов, О.Н. Математическая экономика с применением Mathcad и Excel / О.Н. Салманов. – СПб.: БХВ-Петербург, 2003.

23. Червинская, К.Р. Компьютерная психодиагностика: учеб. пособие / К.Р. Червинская. –СПб: Речь, 2003.

24. Чигирев, Б.И. Методы анализа данных / Б.И. Чигирев. – М.: Финансы и статистика, 1985.

25. Эксперимент, модель, теория. – Москва-Берлин: Наука, 1982.

26. Яковлев В.Б. Статистика. Расчеты в Microsoft Excel: учеб. пособие. / В.Б. Яковлев. – М.: Колосс, 2005.

27. Okon J. Analiza czinnikowa w psychologii. (Факторный анализ в психологии) – Warszawa: Panstwowe wydawnictwo naukowe, 1964.







Дата добавления: 2015-08-29; просмотров: 512. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...

Тактические действия нарядов полиции по предупреждению и пресечению групповых нарушений общественного порядка и массовых беспорядков В целях предупреждения разрастания групповых нарушений общественного порядка (далееГНОП) в массовые беспорядки подразделения (наряды) полиции осуществляют следующие мероприятия...

Механизм действия гормонов а) Цитозольный механизм действия гормонов. По цитозольному механизму действуют гормоны 1 группы...

Алгоритм выполнения манипуляции Приемы наружного акушерского исследования. Приемы Леопольда – Левицкого. Цель...

Деятельность сестер милосердия общин Красного Креста ярко проявилась в период Тритоны – интервалы, в которых содержится три тона. К тритонам относятся увеличенная кварта (ув.4) и уменьшенная квинта (ум.5). Их можно построить на ступенях натурального и гармонического мажора и минора.  ...

Понятие о синдроме нарушения бронхиальной проходимости и его клинические проявления Синдром нарушения бронхиальной проходимости (бронхообструктивный синдром) – это патологическое состояние...

Опухоли яичников в детском и подростковом возрасте Опухоли яичников занимают первое место в структуре опухолей половой системы у девочек и встречаются в возрасте 10 – 16 лет и в период полового созревания...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.016 сек.) русская версия | украинская версия