Математические методы в психологии. Титкова Л.С. - 67 стр.

      Случай 2. При проверке отличия от нуля мер связи (коэффициентов корреляции)
эмпирическое значение t-критерия вычисляется по формуле




        где r – коэффициент корреляции, n – количество испытуемых. Количество степеней
свободы df= n–2. Вывод об отличии меры связи от нуля делается при превышении эмпирического
значения критерия над критическим для α=0.05 и соответствующего числа степеней свободы, то
есть аналогично рассмотренным выше случаям.
        Для коэффициентов линейной корреляции Пирсона и ранговой корреляции Спирмена
можно непосредственно использовать таблицы критических значений (Приложение 5.3., таблица
2). Эмпирическое значение коэффициента корреляции берется по абсолютной величине.
        В некоторых пособиях и учебниках приводятся отдельные таблицы критических значений
для коэффициента ранговой корреляции Спирмена, по В.Ю. Урбаху. Значения в них отличаются
от критических для коэффициентов линейной корреляции Пирсона. Программа Statistiсa не делает
различий между этими типами корреляций.



                      5.2. F-критерий Фишера (для сравнения дисперсий)

        F-критерий Фишера используется для:
1) установления сходства-различия дисперсий в двух независимых выборках (D1↔D2);
2) установления отличия от нуля коэффициента детерминации (η2 ↔"О");
3) установления наличия-отсутствия влияния фактора в дисперсионном анализе.
        Случай 1
        Эмпирическое значение F-критерия для сравнения двух дисперсий в независимых
выборках находят по очень простой формуле:




        где D1 – большая дисперсия, D2 – меньшая дисперсия [Подстановка в числитель большей
дисперсии необходима для использования таблиц критических значений, в которых приводится
только правое критическое значение (больше единицы). Статистические программы рассчитывают
и левое критическое значение (меньше единицы)].
        Количество степеней свободы определяется отдельно для числителя и отдельно для
знаменателя:
        dfчисл= nчисл-1
        dfзнам =nзнам -1
        Пример 5.3.Две группы испытуемых обучались некоторым моторным навыкам по двум
разным методикам, фиксировалось количество ошибочных действий, до обучения результаты в
обеих группах имели одинаковый разброс. Какая из методик даст наибольшее выравнивание
результатов внутри группы после обучения (табл.5.3.).

       Таблица 5.3.