Учебное пособие для вузов м пер сэ, 2001 511 с (Современное образование). Учебное пособие содержит материалы экспериментально-теоретического изучения психологических
жүктеу/скачать 2,63 Mb. Pdf көрінісі
|
| x y
x D D По приведенным формулам удобно определять коэффициенты корреляционного отношения для небольших выборок, а при наличии большого числа наблюдений необходимо предварительно весь материал группировать в вариационные ряды и вносить в корреляционную таблицу. Рассмотрим вычисление корреляционного отношения на выборке из 10 наблюдений (табл. 11) Сначала находим коэффициент корреляционного отношения полетов у по грубым ошибкам х, то есть η /х , для чего ранжируем выборку по x (значения x расположены в возрастающем порядке сверху вниз). Затем определяем вспомогательные величины для вычисления корреляционного отношения по x и подставляем в формулу, откуда η γ/χ = 0,99. Таблица11 Вычисление корреляционного отношения Таким же способном определяем корреляционные отношения грубых ошибок χ по полетам у, ранжируя выборку по у и определяем η у/х . Для оценки достоверности полученных величин используем формулу и по специальной таблице [52] находим значение Р= 99,9%. 2 2 19 1 N t Вычисление корреляционного отношения на больших выборках после предварительного заполнения корреляционной решетки можно производить по способу произведений, способу условных средних и способу суммирования [141]. Регрессионный анализ. Описанные показатели корреляции позволяют измерять степень связи, направление и форму существующей между ними зависимости. Однако они не дают информации о том, насколько в среднем может измениться в ту или другую сторону один из признаков при изменении другого. Такая информация представляет большой практический интерес для разработки методик психологического отбора, а также изучения влияния специальных методов подготовки на успешность профессионального обучения. Функция, позволяющая по величине одного признака (х) находить средние (ожидаемые) значения другого признака ( x y ), связанного с x корреляционно, называется регрессией, а статистический анализ регрессии получил название регрессионного. Важную роль в регрессионном анализе играет коэффициент регрессии (R), являющийся не только параметром уравнения, но и мерой регрессии у по x и x по у. Показатели его величины (n) характеризуют зависимость между переменными x и у по их абсолютным значениям, а показатели корреляции – величины относительные и измеряют тесноту связи между признаками в долях единицы. Коэффициент регрессии характеризует только линейную связь, при которой увеличения (уменьшения) одной переменной – у – пропорциональны увеличениям другой – х, и в зависимости от направления связь либо положительна, либо отрицательна. По значениям R легко определяется коэффициент корреляции / / y x x y r R R . Зависимость между R и r позволяет контролировать правильность расчета этих показателей, а также находить неизвестную величину одного из них по - известной другой. Кроме того, при помощи регрессионного анализа можно исследовать корреляционную зависимость между признаками при малых выборках, но при этом необходимо помнить, что полученные коэффициенты могут оказаться несколько завышенными. Коэффициент регрессии позволяет рассчитать, насколько в среднем изменится признак при изменении на единицу меры другого связанного с ним признака. Он рассчитывается по коэффициентам корреляции и средним квадратическим отклонениям сопряженных видов по следующим формулам: / жүктеу/скачать 2,63 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|