Зависимые или независимые выборки
При проверке статистической гипотезы обязательно должен учитываться объем выборки. Этой теме, а также проблеме репрезентативности выборки, посвящено большое количество работ. В нашем случае объем выборки говорит нам о том, какой критерий мы выберем для проверки гипотезы, и каким распределением будем пользоваться. Когда мы проверяем гипотезу о равенстве средних, мы можем считать либо z-критерий, либо t-критерий, который в свою очередь делится на t-критерий для выборок с равными дисперсиями и на t-критерий для выборок с неравными дисперсиями. Если мы применяем z-критерий, то потом пользуемся нормальным распределением, если мы применяем t-критерий, то пользуемся распределением Стьюдента (t-распределением). Определить, какой критерий выбрать, можно следующим образом: 1. Если известны дисперсиигенеральной совокупности, мы всегда используем z-критерий. (При этом, если объем выборки менее 30, значения переменной в генеральной совокупности должны быть распределены хотя бы примерно нормально.) 2. Если дисперсии неизвестны, но объем выборок достаточно большой[16] — более 30 — мы считаем, что выборочные дисперсии примерно равны дисперсиям генеральной совокупности и используем z-критерий. 3. Если дисперсии неизвестны и объем выборок небольшой — менее 30 — используется t-критерий. При этом если известно, что дисперсии двух выборок равны, мы используем t-критерий для равных дисперсий, иначе — t-критерий для неравных дисперсий (Значения переменной в генеральной совокупности должны быть распределены хотя бы примерно нормально). Сказанное можно представить в виде схемы: Несколько слов о сходстве и различии нормального распределения и распределения Стьюдента. Сходства распределения Стьюдента со стандартизированным нормальным распределением N(0,1): 1. Оба распределения имеют форму колокола. 2. Оба распределения симметричны относительно среднего. 3. Среднее, мода и медиана равны нулю и находятся в центре распределения. 4. Кривая распределения не пересекает ось Х. Отличия распределения Стьюдента от нормального распределения: 1. Дисперсия распределения Стьюдента больше единицы. 2. t-распределение относится к семейству распределений, каждое из которых определяется количеством степеней свободы, зависящим от объема выборки. 3. С увеличением объема выборки распределение Стьюдента стремиться к нормальному. 4. t-распределение с меньшим числом степеней свободы имеет более плоскую форму. Чем меньше количество степеней свободы, тем более средняя часть распределения и более длинные .
Зависимость и независимость выборок
Две выборки зависят друг от друга, если каждому значению одной выборки можно закономерным и однозначным способом поставить в соответствие ровно одно значение другой выборки. Аналогично определяется зависимость нескольких выборок.
Чаще всего зависимые выборки возникают, когда измерение проводится для нескольких моментов времени. Зависимые выборки образуют значения параметров изучаемого процесса, соответствующие различным моментам времени. Например, данные для одних и тех же респондентов до и после терапии. В SPSS зависимые (также связанные, спаренные) выборки будут представляться разными переменными, которые сопоставляются друг с другом в соответствующем тесте на одной и той же совокупности наблюдений.
Если закономерное и однозначное соответствие между выборками невозможно, эти выборки являются независимыми. В SPSS независимые выборки содержат разные наблюдения (например, относящиеся к различным респондентам), которые обычно различаются с помощью групповой переменной, относящейся к номинальной шкале, например, различия по полу респондентов, по возрастным группам, принадлежность к основной или контрольной группе, и др.
Зависимые и независимые выборки в психологии. Примеры и порядок практического применения
Психологическое исследование предполагает изучение деятельности конкретного объекта (индивида или целой группы). Если эксперт анализирует единичный случай, то здесь достаточно сравнить все действия испытуемого с разработанной шкалой оценки, стандартами. Если же в поле зрения исследователя попала целая группа, то здесь уместно понятие выборка.
Психологическое исследование предполагает изучение деятельности конкретного объекта (индивида или целой группы). Если эксперт анализирует единичный случай, то здесь достаточно сравнить все действия испытуемого с разработанной шкалой оценки, стандартами. Если же в поле зрения исследователя попала целая группа, то здесь уместно понятие выборка.
Выборка в психологии
Выборка представляет собой группу объектов исследования, которые удовлетворяют конкретным требованиям. Отбор претендентов осуществляется из так называемой генеральной совокупности, то есть общей группы испытуемых, в которой присутствуют разные люди.
Требования к выборке разрабатываются автором научного изыскания, исходя из трех элементов: тема исследования, цель и задачи, объект и предмет. Фактически выборка конкретизирует объект исследования, кто именно будет подлежать изучению и анализу: возраст, пол, образование, опыт работы, наличие определенных привычек и качеств и пр.
Выборка предполагает, что к каждому исследованию будет подобрано определенное количество человек, удовлетворяющих требованиям автора научной работы. Использовать одну и ту же выборку в разных проектах не удастся.
Например, генеральной совокупностью психологического исследования могут быть все лица мужского пола. Выборкой в данном случае могут стать молодые люди в возрасте 25-30 лет.
Грамотно созданные выводы по выборке в дальнейшем могут быть перенесены на генеральную совокупность. В этом проявляется ее свойство репрезентативности.
Как производится отбор претендентов в выборку в психологическом исследовании?
Отбор испытуемых возможен на произвольной или плановой основе.
Первый вариант предполагает, что испытуемые были выбраны исследователем «методом тыка». Например, автору научной работы предстоит оценить уровень интеллектуального развития школьников. В данном случае их возраст не конкретизирован, поэтому он может остановиться на нескольких классах (притом разных!) и выбрать их них по 5-10 человек.
Плановая выборка представляет собой подбор претендентов путем сравнения их реального положения с заявленными исследователем параметрами. Например, при оценке уровня интеллектуального развития ученый может выбрать все группы: мальчики и девочки в возрасте 13-14 лет. То есть здесь выборка будет представлена в виде девушек и юношей подросткового периода.
Опытные исследователи отмечают, что целесообразно тщательно подбирать испытуемых, чтобы выборка обладала принципом репрезентативности.
При формировании выборки в психологическом исследовании предъявляют следующие требования:
- Однородность и сопоставимость выборки: испытуемые должны обладать схожими чертами (профессия возраст и пр.);
- Однократное или многократное наблюдение: важно изначально определить, сколько раз будут подвергаться наблюдению и оценке испытуемые, с какой периодичностью и пр. Притом вопросы или задания, процессы или явления могут быть одинаковыми или синонимичными;
Выборка должна помочь автору исследования собрать максимум материалов, который бы отразил полную картину генеральной совокупности, выборки.
Нужна помощь преподавателя?
Мы всегда рады Вам помочь!
Понятие зависимых и независимых выборок в психологии
В психологическом исследовании в большинстве случаев изучают либо один конкретный объект, либо несколько групп испытуемых. В зависимости от того, как будут сравнивать между собой результаты каждой из групп, выделяют зависимые и независимые выборки.
Если между испытуемыми разных групп была установлена некая зависимость, исследователь сравнивает результаты их работы между собой, то такая выборка считается зависимой. Притом на всех стадиях эксперимента или исследования должна быть очевидна связь конкретных испытуемых. Примером зависимой выборки могут быть мужья и жены. Например, психолог намерен выяснить отношение пары к семейным праздникам и традициям. Здесь он будет анализировать мнение жены и мнение мужа.
Если же взаимосвязь между выборками отсутствует, исследователь изучает результаты выборки в целом или отдельно взятого объекта исследования, то такая выборка считается независимой.
Примером независимой выборки является сравнение точек зрения мужчин и женщин в целом (по определенному поводу), анализ поведения психологов и математиков и пр. Фактически здесь сравнивают две противоположности или тех, кто не имеет явных сходств.
Важно отметить, что сравнение независимых выборок производится при помощи специальных методик: Стьюдента, Манна-Уитни, критерий знаков и пр.
Результаты психологического исследования в дальнейшем позволяют определить дальнейшие действия экспертов, нацеленные на решение конкретной проблемы. Они призваны оценить текущее положение дел, наличие стандартных решений и их эффективность, устранение существующих пробелов.
Решающим звеном научной работы является определение объекта исследования и выборки. От качества выборки, грамотности исследователя зависит дальнейшая судьба отрасли и жизнь общества.
Трудности с учебой?
Помощь в написании студенческих и
аспирантских работ!
Сравнение двух выборок
С помощью этой процедуры вы можете сравнить две выборки (зависимую и независимую) по совокупности показателей используя t критерий Стьюдента 
или критерий W Вилкоксона.
Как следует из проведенного эксперимента, результаты применения критериев W Вилкоксона и U Манна-Уитни практически идентичны.
Порядок выполнения процедуры:
1. Тип сравнения — в первую очередь вам надо определиться какие выборки вы хотите сравнить — зависимые или независимые. Независимые выборки — сравниваются две разные группы, например мужчины и женщины, молодые и пожилые и т.д. Зависимые выборки как правило возникают, когда речь идет об одной группе испытуемых до и после эксперементального воздействия. Так же зависимыми выборками могут быть например мужья и жены, близнецы и т.п. При этом предполагается что в данных они (семья, пара близнецов, испытуемый до или после эксперимента) занимают одну, а не две строчки.
2. Для Независимых выборок вам нужно указать 2 сравниваемые группы -перетащить из Структуры два сопоставляемых значения (например: Пол.Мужской и Пол.Женский). Затем нужно перетащить из Структуры список показателей, по которым будет производится сравнение в раздел Выбранные переменные .
3. Для Зависимых выборок вам нужно перетащить из Структуры два списка (список показателей в обоих списках должен быть идентичный):
- Выбранные переменные — список показателей, характеризующих первую выборку.
- Сопоставляемые переменные — список показателей, характеризующих вторую выборку.
4. Критерий сравнения — определитесь какой критерий сравнения является для вас основным — t-Стьюдента или W Вилкоксона.
С одной стороны, t-Стьюдента эффективен , если распределение по показателям близкое к нормальному, в противном случае более эффективен критерий W Вилкоксона. С другой стороны, при объеме (каждой) выборки более 50, результаты критерия W Вилкоксона, как правило, начинают соответствовать результатам t-Стьюдента и на больших выборках более эффективным будет критерий Стьюдента.
5. Нажмите [Пересчитать] (при необходимости).
- Среднее для 1 группы
- Среднее для 2 группы
- t — критерий Стьюдента
- Tp — вероятность ошибки для критерия Стьюдента.
- Wp — вероятность ошибки для критерия Вилкоксона.
Под таблицей вы можете посмотреть Подробности по каждой строке, содержащую пояснения и дополнительную информацию. Вы можете мышкой выделить фрагмент текста и правой кнопкой скопировать его в буфер обмена.
На странице Радиальная диаграмма будет представлено наглядное сопоставление 2х выборок. При этом значимые различия (по t-Стьюдента или W Вилкоксона, в зависимости от выбора критерия сравнения) между группами будут отмечены особыми рамочками показателей. Если у вас много сопоставляемых показателей, то для их эффективного отображения на радиальной диаграмме их стоит либо разбить на несколько групп, либо назвать как можно кратко. См. дополнительно «Работа с радиальной диаграммой».
Дополнительные возможности:
- Если выбрана сегментирующая переменная, то справа внизу окна присутствует переключатель групп для анализа. Например, если таковой выбрана переменная Пол, то с его помощью вы можете быстро посмотреть таблицу для всего массива, для мужчин, для женщин. Более сложную сегментацию вы можете настроить в меню программы с помощью кнопки [
Подмассив]. - Вы можете копировать таблицу или радиальную диаграмму в буфер обмена с помощью кнопки [Копировать] в меню программы.
