Математические методы в психологии. Титкова Л.С. - 70 стр.

                      (30,9 испытуемых)   (38,2% испытуемых)   (30,9% испытуемых)


      Рис 5.1. Схематическое изображение процесса разделения выборки на группы с
низкой, средней и высокой профессиональной успешностью

        На Рис. 5.1 представлена схема разделения выборки на группы с низкой, средней и
высокой профессиональной успешностью по критерию отклонения значений от средней величины
на 1/2 стандартного отклонения. При таком строгом критерии в "среднюю" группу попадают (при
нормальном распределении) около 38,2% всех испытуемых, а в крайних группах оказывается по
30,9% испытуемых.
        Чем меньше испытуемых оказывается в группах, тем меньше у нас возможностей для
выявления достоверных различий, так как критические значения большинства критериев при
малых n строже, чем при больших n.
        Таким образом, при нестрогом разделении испытуемых на группы мы теряем в точности, а
при строгом – в количестве испытуемых.
        Сопоставление уровневых показателей в разных выборках может быть необходимой
частью комплексных диагностических, учебных, психокоррекционных и иных программ. Оно
помогает обратить внимание на те особенности обследованных выборок, которые должны быть
учтены и использованы при адаптации программ к данной группе в процессе их конкретного
воплощения.
        Решение о выборе того или иного критерия принимается на основе того, сколько выборок
сопоставляется и каков их объем.
        Назначение критерия.
        Критерий используется для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-
либо признака, количественно измеренного. В каждой из выборок должно быть не менее 11
испытуемых.
        Описание критерия.
        Это очень простой непараметрический критерий, который позволяет быстро оценить
различия между двумя выборками по какому-либо признаку. Однако если критерий Q не выявляет
достоверных различий, это еще не означает, что их действительно нет.
        В этом случае стоит применить критерий ϕ* – Фишера. Если же Q-критерий выявляет
достоверные различия между выборками с уровнем значимости ρ≤0,01, то можно ограничиться
только им и избежать трудностей применения других критериев.
        Критерий применяется в тех случаях, когда данные представлены, по крайней мере, в
порядковой шкале. Признак должен варьировать в каком-то диапазоне значений, иначе
сопоставления с помощью Q-критерия просто невозможны. Например, если у нас только 3
значения признака, 1, 2 и 3, – нам очень трудно будет установить различия. Метод Розенбаума
требует достаточно тонко измеренных признаков.
        Применение критерия начинается с упорядочивания значений признака в обеих выборках
по нарастанию (или убыванию) признака. Для того чтобы не запутаться, в этом и во многих
других критериях рекомендуется первым рядом (выборкой, группой) считать тот ряд, где значения
выше, а вторым рядом – тот, где значения ниже.
        Гипотезы.
        H0: Уровень признака в выборке 1 не превышает уровня признака в выборке 2.