Математические методы в психологии. Титкова Л.С. - 69 стр.

       В нашем случае, имеем η2=0,77, N=12, r=4. Подставляя в формулу,




       получаем Fэмп=8,93.
       Критические значения F-кpитepия для α =0,05, dfчисл=4-1=3, dfзнам=12-4=8 находим по
таблице:
             4,066 для p ≤ 0,05
       Fкр = 
             7,591 для p ≤ 0,01
       Fэмп=8,93>Fкр(ρ≤0,01)=7,591
       Вывод: Коэффициент детерминации η2 статистически значимо отличается от нуля
(ρ<0.01).



    5.3. Выявление различий в уровне исследуемого признака. Q-критерий Розенбаума

        В психологии часто приходится проводить исследования на выявление различий между
двумя, тремя и более выборками испытуемых. Это может быть, например, задача определения
психологических особенностей больных детей по сравнению со здоровыми, или различий между
работниками государственных предприятий и частных фирм и т.д.
        Иногда по выявленным в исследовании статистически достоверным различиям
формируется "групповой профиль" или "усредненный портрет" человека той или иной профессии,
статуса, соматического заболевания и др.
        В последние годы все чаще встает задача выявления психологического портрета
специалиста новых профессий: "успешного менеджера", "успешного политика", "успешного
торгового представителя", "успешного коммерческого директора" и др. Такого рода исследования
не всегда подразумевают участие двух или более выборок. Иногда обследуется одна, но
достаточно представительная выборка численностью не менее 60 человек, а затем внутри, этой
выборки выделяются группы более и менее успешных специалистов, и их данные по
исследованным переменным сопоставляются между собой. В самом простом случае критерием
для разделения выборки на "успешных" и "неуспешных" будет средняя величина по показателю
успешности. Однако такое деление является довольно грубым: лица, получившие близкие оценки
по успешности, могут оказаться в противоположных группах, а лица, заметно различающиеся по
оценкам успешности, – в одной и той же группе.
        Это может исказить результаты сопоставления групп или, по крайней мере, сделать
различия между группами менее заметными.
        Чтобы избежать этого, можно попробовать выделить группы "успешных" и "неуспешных"
специалистов более строго, включая в первую из них только тех, чьи значения превышают
среднюю величину не менее чем на 1/4 стандартного отклонения, а во вторую группу – только тех,
чьи значения не менее чем на 1/4 стандартного отклонения ниже средней величины. При этом все,
кто оказывается в зоне средних величин, М±1/4 σ, выпадают из дальнейших сопоставлений. Если
распределение близко к нормальному, то выпадет примерно 19,8% испытуемых. Если
распределение отличается от нормального, то таких испытуемых может быть и больше. Чтобы
избежать потерь, можно сопоставлять не две, а три группы испытуемых: с высокой, средней и
низкой профессиональной успешностью.