Болтаева ә. М
Зерттеу мәліметтерін математикалық-статистикалық өңдеу
жүктеу/скачать 350,96 Kb.
|
Зерттеу мәліметтерін математикалық-статистикалық өңдеуСтатистикалық критерийлер - бұл шешімі жоғары дәлдікпен ақиқат болжамды қабылдау мен жалған болжамды теріске шығаруды қамтамасыз ететін ереже болып табылады. Мұнда критерий ретінде қандай да бір белгілі санды табу тәсілі немесе сол санның өзінде ала аламыз. Статистикалық критерий 2-түрлі мәнге ие болады. Эмпирикалық мән – бұл арнайы статистикалық әдіс арқылы мәліметтерді өңдеу нәтижесінде алынатын мән. Шеткі мән (критикалық) – зерттелушілер саны мен әр критерийдің өзіндік ерекшеліктеріне байланысты нақты есептеулерге негізделген шеткі мәндер. Осы аталған екі мәннің арақатынасы негізінде жұмыс болжамының расталғаны немесе шеттетілгені туралы тұжырым жасаймыз. Критерийлердің эмпирикалық және шеткі мәндерінің айырмасы 5%-дан төмен болса (Н0) болжамы, жоғары болса (Н1) болжамы қабылданады. Кейбір шағын топтар салыстырылған жағдайда 1%-дық статистикалық деңгей қолданылады24. Психологияда эмпирикалық зерттеу нәтижелерін өңдеу кезінде статистикалық мәнділіктің 3-деңгейі ажыратылады: статистикалық мәнділіктің жоғары деңгейі 0.1%-дық деңгей, яғни р≤0.001; статистикалық мәнділіктің жеткілікті деңгейі 0.1%-дық деңгей, яғни р≤0.01; статистикалық мәнділіктің төменгі деңгейі 0.5%-дық деңгей, яғни р≤0.05. Сондықтан да егер эмпирикалық мән айырмасы р≤0.05 деңгейіне сәйкес шеткі мәнге тең болғанда нөлдік болжам (Н0) шеттетіледі, алайда Н1 болжамын қабылдай алмайды. Тек критерийдің эмпирикалық мәні 0.1%-дық деңгейіне (р≤0.01) сәйкес шеткі мәннен артық немесе тең болған жағдайда алтернативті болжам (Н1) толық сенімділікпен қабылданады. Статистикалық критерийлердің басым көпшілігінде эмпирикалық мән шеткі мәннен артық немесе тең болған жағдайда нөлдік (Н0) болжам шеттетіліп, алтернативті болжам (Н1) қабылданады. Алайда бірқатар критерийлерде бұл шарт керісінше орындалады, яғни эмпирикалық мән шеткі мәннен төмен болған жағдайда нөлдік (Н0) болжам шеттетіліп, алтернативті болжам (Н1) қабылданады. Мұндай критерийлер қатарына: Вилкоксонның T- критерийі, G- Белгілер критерийі және Манн- Уитнидің U- критерийін жатқызуға болады25. Психологиялық ғылыми зерттеулер нәтижелерін математикалық- статистикалық өңдеудің кезінде қолданылатын критерийлер өз пайдалану ерекшеліктеріне қарай үлкен екі топқа бөлінеді: параметрикалық және параметрикалық емес. Бұл критерийлер зерттеушіге өз кезегінде қалыпты үлестірім (теоретикалық) мен эмпирикалық үлестірім арасындағы сәйкестікті анықтауға көмектеседі. Зерттеуші өзі жүргізген эмпирикалық зерттеу нәтижелерін алғашқы өңдеу мәліметтеріне (қалыпты үлестірім, орталық тенденция мәндері (мода, медиана, арифметикалық орта), дисперсия, ассиметрия, эксцесс т.б.) сүйене отырып, аталмыш екі топ критерийінің бірін таңдайды. Бұл үшін осы екі топтың басты ерекшеліктерімен санасу қажет. Параметрикалық критерийлер зерттеу нәтижесінде қол жеткізген эмпирикалық үлестірім теоретикалық не қалыпты үлестірімге сай болғанда және барлық мәліметтер сандық шама негізінде бейнеленгенде кеңінен қолданылады. Ал бұл шарттар орындалмағанда, яғни эмпирикалық үлестірім қалыпты үлестірімге сай 24 Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. - М.: Финансы и статистика, 1983, 472 с. - 25 Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. -СПб: ООО «Речь», 2007. – 350с.-30б. емес және мәліметтер сандық шамалармен бірге сапалық көрсеткіштер негізінде бейнеленгенде параметрикалық емес критерийлерді пайдалану ұтымды болады. Мұндағы сапалық мәліметтердің кездесу жиілігі – мәліметтердің сандық бағалануы болып саналады. Сондай-ақ зерттеушілер өзі пайдалануды ұйғарған критерийлердің мүмкіндіктері мен шектеулері туралы толық хабардар болуы тиіс Төмендегі кестеде осы критерийлердің мүмкіндіктері мен шектеулері айқын бейнеленген. Статистикалық критерийлердің мүмкіндіктері мен шектеулері
Аталмыш екі критерийдің де өзіне тән артықшылықтары мен кемшіліктері болады26. Сондай-ақ, зерттеуші өз эмпирикалық мәліметтерін өңдеу критерийін таңдаған соң нақты зерттеу міндеттері мен жекелеген тапсырмаларына және зерттеу жүргізу шарттарына сай статистикалық критерийін таңдап алады. Төменде мәліметтерді өңдеу кезіндегі тапсырмалар мен оларды шешу әдістерінің жіктелуіне байланысты статистикалық критерийлердің жіктелу кестесі берілген.27
26 Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. -СПб: ООО «Речь», 2007. – 350с.-28б 27 Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. -СПб: ООО «Речь», 2007. – 350с.-34б
жүктеу/скачать 350,96 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|