Navigation bar
  Print document Start Previous page
 509 of 574 
Next page End  

Сразу бросается в глаза, что если средняя в обоих случаях почти одинакова, то во втором
распределении результаты больше разбросаны, чем в первом. В таких случаях говорят, что у второго
распределения больше диапазон, или размах вариаций, т. е. разница между максимальным и
минимальным значениями.
Так, если взять контрольную группу, то диапазон распределения для фона составит 22 - 10 = 12, а
после воздействия 25 - 8 = 17. Это позволяет предположить, что повторное выполнение задачи на
глазодвигательную координацию оказало на испытуемых из контрольной группы определенное
влияние: у одних показатели улучшились, у других ухудшились [*]. Однако для количественной оценки
разброса результатов относительно средней в том или ином распределении существуют более точные
методы, чем измерение диапазона.
[Здесь мог проявиться эффект плацебо,
связанный с тем, что запах дыма травы вызвал у
испытуемых уверенность в том, что они находятся под воздействием наркотика. Для проверки этого
предположения следовало бы повторить эксперимент со второй контрольной группой, в которой
испытуемым будут давать только обычную сигарету.]
Чаще всего для оценки разброса определяют отклонение каждого из полученных значений от
средней (M -
M
), обозначаемое буквой d,
а затем вычисляют среднюю арифметическую всех этих
отклонений. Чем она больше, тем больше разброс данных и тем более разнородна выборка. Напротив,
если эта средняя невелика, то данные больше сконцентрированы относительно их среднего значения и
выборка более однородна.
Итак, первый показатель, используемый для оценки разброса, — это среднее отклонение. Его
вычисляют следующим образом (пример, который мы здесь приведем, не имеет ничего общего с нашим
гипотетическим экспериментом). Собрав все данные и расположив их в ряд
3, 5, 6, 9, 11, 14;
находят среднюю арифметическую для выборки:
6
14
11
9
6
5
3
=
6
48
= 8.
Затем вычисляют отклонения каждого значения от средней и суммируют их:
(3 - 8) + (5 - 8) + (6 - 8) + (9 - 8) + (11 - 8) + (14 - 8) = (-5) + (-3) + (-2) + (+1) + (+3) + (+6).
Однако при таком сложении отрицательные и положительные отклонения будут уничтожать
друг друга, иногда даже полностью, так что результат (как в данном примере) может оказаться равным
нулю. Из этого ясно, что нужно находить сумму абсолютных значений индивидуальных отклонений и
уже эту сумму делить на их общее число. При этом получится следующий результат:
Hosted by uCoz