Образцов П. И. К90 Методы и методология психолого-педагогического исследования
жүктеу/скачать 1,9 Mb.
|
| Меры связи между переменными. Связи (зависимости) между двумя и более переменными в статистике называют корреляцией. Она оценивается с помощью значения коэффициента корреляции, который является мерой степени и величины этой связи.
Коэффициентов корреляции много. Рассмотрим лишь часть из них, которые учитывают наличие линейной связи между переменными. Их выбор зависит от шкал измерения переменных, зависимость между которыми необходимо оценить. Наиболее часто в психологии и педагогике применяются коэффициенты Пирсона и Спирмена. Рассмотрим вычисление значений коэффициентов корреляции на конкретных примерах. Пример 1. Пусть две сравниваемые переменные X (семейное положение) и Y (исключение из университета) измеряются в дихотомической шкале (частный случай шкалы наименований). Для определения связи используем коэффициент Пирсона. В тех случаях, когда нет необходимости подсчитывать частоту появления различных значений переменных X и Y, удобно проводить вычисления коэффициента корреляции с помощью таблицы сопряженности (табл. 6.2-6.4)1, показывающей количество совместных появлений пар значений по двум переменным (признакам). А — количество случаев, когда переменная X имеет значение, равное нулю, и одновременно переменная Y имеет значение, равное единице; В — количество случаев, когда переменные X и Y имеют одновременно значения, равные единице; С — количество случаев, когда перемен- 150 ные X и Y имеют одновременно значения, равные нулю; D — количество случаев, когда переменная X имеет значение, равное единице, и одновременно переменная У имеет значение, равное нулю. 151
где Rs — коэффициент ранговой корреляции Спирмена; Д — разность рангов сравниваемых объектов; N — количество сравниваемых объектов. Значение коэффициента Спирмена изменяется в пределах от -1 до +1. В первом случае между анализируемыми переменными существует однозначная, но противоположено направленная связь (с увеличением значений одной уменьшается значения другой). Во втором с ростом значений одной переменной пропорционально возрастает значение второй переменной. Если величина Rs равна нулю или имеет значение, близкое к нему, то значимая связь между переменными отсутствует. 152 В качестве примера вычисления коэффициента Спирмена используем данные из табл. 6.51. Результаты вычисления позволяют говорить о наличии достаточно выраженной связи между рассматриваемыми переменными. жүктеу/скачать 1,9 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|