Часть II. Введение в научное психологическое исследование
совпадают или достаточно близки к средней величине. Этим кри-
терием можно воспользоваться для того, чтобы приблизительно су-
дить о характере полученного распределения первичных данных.
Вторичная статистическая обработка (сравнение средних,
дисперсий, распределений данных, регрессионный анализ, кор-
реляционный анализ, факторный анализ и др.) проводится в том
случае, если для решения задач или доказательства предложен-
ных гипотез необходимо определить статистические закономер-
ности, скрытые в первичных экспериментальных данных. При-
ступая к вторичной статистической обработке, исследователь
прежде всего должен решить, какие из различных вторичных ста-
тистик ему следует применить для обработки первичных экспе-
риментальных данных. Решение принимается на основе учета ха-
рактера проверяемой гипотезы и природы первичного материа-
ла, полученного в результате проведения эксперимента. Приве-
дем несколько рекомендаций на этот счет.
Рекомендация 1. Если экспериментальная гипотеза содер-
жит предположение о том, что в результате проводимого пси-
холого-педагогического исследования возрастут (или уменьшатся)
показатели какого-либо качества, то для сравнения до- и постэкс-
периментальных данных рекомендуется использовать критерий
Стъюдента или х
2
~критерий. К последнему обращаются в том
случае, если первичные экспериментальные данные относитель-
ны и выражены, например, в процентах.
Рекомендация 2. Если экспериментально проверяемая ги-
потеза включает в себя утверждение о причинно-следственной
зависимости между некоторыми переменными, то ее целесооб-
разно проверять, обращаясь к коэффициентам линейной или
ранговой корреляции. Линейная корреляция используется в том
случае, когда измерения независимой и зависимой переменных
производятся при помощи интервальной шкалы, а изменения
этих переменных до и после эксперимента небольшие. К ранго-
вой корреляции обращаются тогда, когда достаточно оценить из-
менения, касающиеся порядка следования друг за другом по ве-
личине независимых и зависимых переменных, или когда их из-
менения достаточно велики, или когда измерительный инстру-
мент был порядковым, а не интервальным.
602