m - биномиалды критерийді есептеу алгоритмі
№
|
Есептеулер мазмұны
|
1
|
Әсердің теоретикалық кездесу жиілігін мына формула бойынша анықтау.
fтеор n p
мұндағы n -зерттелінетін таңдаудағы бақылаулар саны, p - зерттелінген әсердің берілген ықшамдылығы.
Эмпирикалық пен теоретикалық жиілік және берілген ықтималдық. P - арақатынасы бойынша аталмыш салыстырудың қандай ұяшыққа жататынын 1 кестесі бойынша анықтау. Егер m -критерийі пайдалануға
жарамаса 1 кестенің осы ұяшыққа сәйкес келетін критерийін таңдау.
|
2
|
Егер m -критерийі пайдалануға жараса, онда ( P 0,50 ) жағдайда немесе ( P 0,50 ) жағдайда шеткі мәндерді анықтау(Қосымша 4).
|
41 Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. -СПб: ООО «Речь», 2007.
– 350с.-177б
3
|
Зерттелінген таңдаудан әсердің кездесу эмпирикалық жиілігінің санау
(mэмп ) mэмп fэмп .
|
4
|
Егер mэмп mkp жоғары болса онда H 0 терістеліп, H 1 қабылданады.
|
Зерттеушілер түрлі болжамдар мен зерттелінетін әсердің түрлі ықтималдары P жағдайында эмпирикалық жиілікті теоретикалық жиілікпен салыстыру үшін критерийді таңдау үшін төмендегі кестені пайдаланады. (Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб., 2007.-350б.- 179б).
Берілген ықтималдық
|
H1 f эмп , fтеор жоғарылығының
сенімділігі
|
H1 f эмп , fтеор төменділігінің
сенімділігі
|
P 0,50
|
A
|
m
|
2 n 50 үшін
|
Б
|
x2 n 30 үшін
|
P 0,50
|
A
|
m
|
5 n 300 үшін
|
ГG
|
5 n 300 үшін
|
P 0,50
|
Д
|
x 2
|
n 30 үшін
|
E m
|
2 n 50 үшін
|
Егер берілген ықтималдық
P 0,50 , ал
f эмп
fтеор болса онда m -критерийі
2 n 50
таңдау көлемі үшін пайдалануға болады.
Егер берілген ықтималдық жарамсыз.
P 0,50 , ал
fэмп
fтеор болса, онда m -критерийі
Егер берілген ықтималдық
P 0,50 , ал
5 n 300
f эмп
fтеор болса онда таңдау
көлемі үшін m -критерийі жарамды.
Егер берілген ықтималдық P 0,50 , ал
fэмп
fтеор болса, онда m -критерийінің
Егер берілген ықтималдық
P 0,50 , ал
f эмп
fтеор болса, онда m -критерийді
пайдалану жарамсыз ( X 2 критерийін пайдалану қажет).
Егер берілген ықтималдық
P 0,50 , ал
fэмп
fтеор
болса, онда m -критерийі
«әсер» ретінде неғұрлым сирек оқиғаны қарастыру жағдайында пайдалануға
Бақылау сұрақтары:
Эмпирикалық зерттеу мәліметтері және оның түрлері
Мәліметтерді графикалық бейнелеу тәсілдері
Мәліметтерді математикалық-статистикалық өңдеу
Статистикалық критерий және оның мәндері
Статистикалық критерийлердің жіктелуі
Талқылауға арналған сұрақтар:
Айнымалылар (үзіліссіз, дискретті) және оларды тіркеу
Орталық тенденция мәндері (мода, медиана, арифметикалық орта)
Статистикалық критерийлердің мүмкіндіктері мен шектеулері
Статистикалық мәнділіктің деңгейлері
Рангілеу және оның басты ережелері
Өзіндік жұмыс тапсырмалары:
Q - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
U-критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
Н- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
S- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
X 2 - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
rs - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
G - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
T- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
r
X 2 - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
L- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
- критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
m - критерийі алгоритміне сай есептеу құрастырыңыз (әдістемелер негізінде)
Ұсынылатын әдебиеттер тізімі
Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. -СПб: ООО
«Речь», 2007. – 350с
Нискина Н.П. Непараметрические методы математической статистики и решение задач проверки гипотез./ Проблемы компьютеризации и статистики в прикладных науках. Сборник трудов. М.: ВНИИСИ, 1990. С. 73-89.
Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике: Современный подход. / Пер. С англ. - М.: Финансы и статистика, 1982, 198 с.
Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психологии. М: МГУ, 1985.206 с.
Сочивко Д.В., Якунин В.А. Математические модели в психолого- педагогических исследованиях. Учебное пособие. Л.: ЛГУ, 1988. 68 с.
Әдіснама - ғылыми таным мен ақиқаттық құрылымдарды жасау әдістері, формалары, қағидаларі туралы ілім.
Қағида (лат.principium) – бұл қандай да бір теорияның, тұжырымдаманың алғышарты, негізгі түсінігі. Ол зерттеу әрекетінің неғұрлым тұрақты, өзгермейтін ұстанымдары.
Адекваттылық қағидасы - бұл зерттелетін құбылыспен пайдаланылған әдістеме арасындағы сәйкестілік.
Параллельдік қағидасы - психологиялық құбылысты бейнелейтін көрсеткіштер туралы ақпараттарды жоғарылату үшін пайдаланылады.
Экстремалдық қағидасы - зерттелетін құбылыстардың неғұрлым типтік параметрлерін алу мақсатында экстремалдық ситуациялар жасау.
Референттілік қағидасы - құбылыстың маңызды сезімтал белгілерін іздеу. Бірізділік қағидасы - зерттелетін құбылыстардың табиғаты мен фактілерді түсіндірудегі жалпылаулардың бірізділік деңгейлерін ескеру.
Достарыңызбен бөлісу: |