Принятие решения о выборе метода математической обработки

Если данные уже получены, то Е.В. Сидоренко предлагает следующие алгоритмы определения задачи и метода.

АЛГОРИТМ 1

принятия решения о задаче и методе обработки на стадии,

когда данные уже получены

1. По первому столбцу табл. 7 определить, какая из задач стоит в вашем исследовании.

2. По второму столбцу табл. 7 определить, каковы условия решения вашей задачи, например, сколько выборок обследовано или на какое количество групп вы можете разделить обследованную выборку.

3. Обратиться к справочным пособиям и алгоритмам принятия решения о выборе критерия, приведенным в них, определить, какой именно метод или критерий вам целесообразно использовать.

Если вы еще находитесь на стадии планирования исследования, то лучшее заранее подобрать математическую модель, которую вы будете в дальнейшем использовать. Особенно необходимо планирование в тех случаях, когда в перспективе предполагается использование критериев тенденций или (в еще большей степени) дисперсионного анализа. В этом случае алгоритм принятия решения следующий.

АЛГОРИТМ 2

принятия решения о задаче и методе обработки

на стадии планирования исследования

1. Определите, какая модель вам кажется наиболее подходящей для доказательства ваших научных предположений.

2. Внимательно ознакомьтесь с описанием метода, примерами и задачами для самостоятельного решения, которые к нему прилагаются в справочных пособиях.

3. Если вы убедились, что это – то, что вам нужно, рассмотрите ограничения критерия и решите, сможете ли вы собрать данные, которые будут отвечать этим требованиям (большие объемы выборок, наличие нескольких выборок, монотонно различающихся по какому-либо признаку, например, по возрасту и т. п.).

4. Проводите исследование, а затем обрабатывайте полученные данные по заранее выбранному алгоритму, если вам удалось выполнить требования.

5. Если требования выполнить не удалось, обратитесь к алгоритму 1.

При описании каждого критерия во всех справочных пособиях сохраняется следующая последовательность изложения: назначение критерия; описание и алгоритм расчётов критерия; гипотезы, которые он позволяет проверить; графическое представление критерия; ограничения критерия; примеры расчётов. Приведём самые подробные справочные пособия:

1. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов / О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336 с.

2. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. – СПб.: Речь, 2006. – 392 с.

3. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е.В. Сидоренко. – СПб.: Социально-психологический центр, 1996. – 350 с.

Для каждого критерия разработан свой алгоритм расчетов. Современные статистические пакеты, такие как Statistica 6.0, SPSS и др., позволяют сделать расчёты быстро с применением графических средств представления результатов анализа.

А.Д. Наследов отмечает, что при оформлении исследовательского отчета (курсовой или дипломной работы, публикации) статистические гипотезы и статистические решения, как правило, не приводятся. Обычно при описании результата указывают критерий, приводят необходимые описательные статистики (средние, сигмы, корреляции и т. д.), эмпирические значения критериев, степени свободы и обязательно – р-уровень значимости. Затем формулируют содержательный вывод в отношении проверяемой гипотезы с указанием (обычно в виде неравенства, например: р<0,05) достигнутого или не достигнутого уровня значимости.

Дата добавления: 2015-07-20