|
Сейчас выделяют несколько направлений использования статистических методов в психологии: а) описательная статистика, включающая группировку, классификацию, графическое представление данных; б) теория статистического вывода, используемая для предсказания результата по данным обследования выборок; в) теория планирования экспериментов, служащая для обнаружения и проверки причинных связей между переменными. Обычно используют следующие приемы статистического анализа. Дисперсионный анализ позволяет определить меру индивидуального варьирования показателей (так, понятно, что при одинаковых средних показателях размах распределения может существенно меняться). Для некоторых исследовательских и практических задач именно дисперсия дает основную информацию. Так, например, представим себе, что средний балл, полученный школьниками за контрольную по алгебре, составляет 4 и для мальчиков, и для девочек. Но у мальчиков присутствуют и тройки, и пятерки, а все девочки активно списывали друг у друга и в результате получили по четверке. Понятно, что итог одинаков в каждой группе, а психолого-педагогический смысл, стоящий за средним баллом, совершенно различен. Корреляционный анализ удостоверяет наличие связи, зависимости между изучаемыми переменными. При этом подтверждается одновременность проявления этих признаков, но вовсе не их причинная обусловленность. Например, отмечается, что удовлетворенность браком у супругов отрицательно коррелирует с тревожностью (это значит: чем больше они довольны семейной жизнью, тем спокойнее себя ощущают). Однако на основании этого факта мы не можем узнать, спокойны ли они оттого, что дома все в порядке, или довольны совместной жизнью потому, что обладают низкой тревожностью и вообще позитивным отношением к жизни. Существует несколько формул подсчета коэффициентов корреляции, которые могут принимать значения от +1 до -1. Близкие к нулю корреляции не могут подтверждать наличие зависимости между переменными. И, наконец, факторный анализ – это группа методов, предназначенных для определения свойств, которые нельзя наблюдать и измерять непосредственно. Задача факторного анализа состоит в самом общем виде в том, чтобы уменьшить количество переменных, свести все их многообразие к нескольким общим факторам. В том случае, если по результатам подсчета коэффициентов корреляции прослеживаются особо плотные связи между несколькими показателями (корреляционные плеяды), можно предположить, что за ними стоит общий фактор – переменная более высокого уровня обобщения. Факторные модели используются сейчас везде, но особенно популярны в психологии личности и интеллекта. — 7 —
|