Математические методы в психологии. Титкова Л.С. - 77 стр.

       Рисунок 5.5. Графическое представление отрицательных и положительных сдвигов; слева
в секундах, справа в ранговых значениях

       Таким образом, продолжительность удержания мышечного волевого усилия во втором
замере снижается, и этот сдвиг неслучаен. Инструкция, ориентирующая испытуемого на
соответствие идеалу в развитии воли, оказалась гораздо менее мощным фактором, чем какая-то
иная сила – возможно, мышечное утомление, может быть, разочарование в себе или в
возможностях данного психологического эксперимента. А может быть, в момент второго замера
просто перестает действовать какой-то мощный фактор, который был активен вначале?
       Представим выполненные действия в виде алгоритма:

                                          АЛГОРИТМ
                                Подсчета критерия Т Вилкоксона
1)   Составить список испытуемых в любом порядке, например, алфавитном.
2)   Вычислить разность между индивидуальными значениями во втором и первом замерах
     ("после" – "до"). Определить, что будет считаться "типичным" сдвигом и сформулировать
     соответствующие гипотезы.
3)   Перевести разности в абсолютные величины и записать их отдельным столбцом (иначе трудно
     отвлечься от знака разности).
4)   Проранжировать абсолютные величины разностей, начисляя меньшему значению меньший
     ранг. Проверить совпадение полученной суммы рангов с расчетной.
5)   Отметить кружками или другими знаками ранги, соответствующие сдвигам в "нетипичном"
     направлении.
6)   Подсчитать сумму этих рангов по формуле:
     Т=∑Rr, где Rr – ранговые значения сдвигов с более редким знаком.
7)   Определить критические значения Т для данного n по табл. 4 Приложения 5.3.
     Если Тэмп. меньше или равен Ткр., сдвиг в "типичную" сторону по интенсивности достоверно
     преобладает.



          5.5. Выявление различий в распределении признака. χ2-критерий Пирсона

       Распределения могут различаться по средним, дисперсиям, асимметрии, эксцессу и по
сочетаниям этих параметров. Рассмотрим несколько примеров.
       На Рис. 5.6 представлены два распределения признака. Распределение 1 характеризуется
меньшим диапазоном вариативности и меньшей дисперсией, чем распределение 2. В
распределении 1 чаще встречаются значения признака, близкие к средней, а в распределении 2
чаще встречаются более высокие и более низкие, чем средняя, значения признака.