ОЦЕНКА ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ПРИМЕР 1. ПИРСОНОВО R

Если обе переменные измеряются либо по интервальной шкале, либо по шкале отношений, их взаимосвязь можно оценить с помощью пирсонова г. Предположим, к примеру, что исследователь хочет определить взаимосвязь между количеством времени, бесполезно потраченного студентами, и их средним баллом. Средний балл варьируется от 0,0 до 4,0, а потраченное без пользы время — это количество часов, проводимых в неделю за определенными занятиями (например, просмотром мыльных опер). Для девяти студентов получены следующие данные.

>6 студента Бесполезно потраченное время Переменная X X2 Средний балл Переменная Y Y  
1 42 1764 1,8 3,24 75,6
2 23 529 3,0 9,00 69,0
3 31 961 2,2 4,84 68,2
4 35 1225 2,9 8,41 101,5
5 16 256 3,7 13,69 59,2
6 26 676 3,0 9,00 78,0
7 39 1521 2,4 5,76 93,6
8 19 361 3,4 11,56 64,6
Сумма 231 7293 22,4 65,50 609,7

Формула вычисления Пирсонова r:

iVSXy-EXSF

г = —

№lX2-(ZX)2WYY2-(ZYf]

Шаг 1. Вычислите все составляющие

N1ХУ= <8X609,7) - 4877,6; S(IF)2 = (22,4)(22,4) = 501,76.

Шаг 2. Подставьте составляющие в формулу для r и вычислите его значение:

4877,6-5174,^[58344 — 53361] [524 — 501,76]’

г

г

-296,8 -296,-0,89.

VII 10821,9] 332,9

Шаг 3.

Определите, является ли r значимым (т.

е. отличается ли от нуля). Узнать это можно с помощью табл. D2 приложения D, в которой приведены «критические значения» (ov — critical values) величины r. Сначала определите степень свободы (df-degree of freedom). Для Пирсонова rdf= N- 2, где N—это количество пар оценок. В нашем примере df = 8 -2 =» 6. В строке таблицы, где df=6, вы найдете два критических значения: одно для уровня значимости, равного 0,05 (cv — 0,707), и второе для 0,01 (cv = 0,834). Если найденное значение равняется или превышает критическое значение, то можно отвергнуть нулевую гипотезу о том, что r = 0. Это означает возможность вывода о том, что корреляция является статистически значимой. В данном случае значение -0,89 является значимым при уровне значимости 0,01, так как оно больше критического значения, равного 0,834. Таким образом, вероятность того, что найденное значение корреляции (-0,89) является случайностью, очень мала (0,01 или 1 из 100). Является ли значение корреляции положительным или отрицательным, не важно — учитывается его абсолютное значение. Если вы внимательно изучите таблицу D.2, то сможете заметить один важный факт, касающийся корреляции. Если у вас всего несколько пар оценок (как в приведенном выше примере), корреляция должна быть довольно высокой, чтобы ее можно было охарактеризовать как значимую. Имея лишь несколько пар оценок, довольно легко случайно получить высокое значение корреляции. С другой стороны, при большом количестве пар оценок корреляция, кажущаяся весьма низкой, может тем не менее быть значимой.

Январь 24, 2019 Общая психология, психология личности, история психологии
Еще по теме
ПРИМЕР 26. ОЦЕНКА ПОТРЕБНОСТИ
ОЦЕНКА РАЗЛИЧИЙ ПРИМЕР 3.
ОЦЕНКА ИССЛЕДОВАНИЯ КОНКРЕТНЫХ ПРИМЕРОВ
ПРИМЕР ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПРОЕКТА.
УПРАЖНЕНИЕ 9.2. ГРАФИК РАССЕЯНИЯ, ВЫЧИСЛЕНИЕ ПИРСОНОВА R И РЕГРЕССИЯ
ПИРСОНОВО Г
А.А. Четвериков ВЗАИМОСВЯЗЬ АФФЕКТИВНОЙ ОЦЕНКИ И ПОРОГА ОСОЗНАНИЯ В ЗАДАЧЕ ОПОЗНАНИЯ ОБЪЕКТА
Фролова Н. А. ВЗАИМОСВЯЗЬ ТИПА ОРГАНИЗАЦИОННОЙ КУЛЬТУРЫ И ОЦЕНКИ ВОЗМОЖНОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ МОТИВОВ
11.4.2. ПРИМЕР ИССЛЕДОВАНИЯ ВСПОМОГАТЕЛЬНЫХ СРЕДСТВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: ОЦЕНКА ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ДИСПЛЕЯ БЕЗОПАСНОСТИ [118]
ТАЛАНОВА Л.И. ВЗАИМОСВЯЗЬ СОГЛАСОВАННОСТИ ЦЕННОСТЕЙ И ОЦЕНКИ ОСМЫСЛЕННОСТИ СОБСТВЕННОЙ ЖИЗНИ В СТУДЕНЧЕСКОМ ВОЗРАСТЕ
Добавить комментарий