 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
Опытная группа
Фон:
12
21
10
15
15
19
17
14
13
11
20
15
15
14
17
После воздействия:
8
20
6
8
17
10
10
9
7
8
14
13
16
11
12
Знак:
-
-
-
-
+
-
-
-
-
-
-
-
+
-
-
Итак, в 13 случаях результаты ухудшились, а в 2 — улучшились. Теперь нам остается вычислить
Z
для одного из этих двух значений X:
либо Z =
2
15
2
15
)
5
,
0
13
(
=
73
,
2
5
,
7
5
,
12
= 1,83;
либо Z =
2
15
2
15
)
5
,
0
2
(
=
73
,
2
5
,
7
5
,
2
= -1,83.
Из таблицы значений Z
можно узнать, что Z
для уровня значимости 0,05 составляет 1,64.
Поскольку полученная нами величина Z
оказалась выше табличной, нулевую гипотезу следует
отвергнуть; значит, под действием независимой переменной глазодвигательная координация
действительно ухудшилась.
Критерий знаков особенно часто используют при анализе данных, получаемых в исследованиях
по парапсихологии. С помощью этого критерия легко можно сравнить, например, число так называемых
телепатических или психокинетических реакций (X) (см. досье 5.1) с числом сходных реакций, которое
могло быть обусловлено чистой случайностью (n/2).
Другие непараметрические критерии
Существуют и другие непараметрические критерии, позволяющие проверять гипотезы с
минимальным количеством расчетов.
Критерий рангов позволяет проверить, является ли порядок следования каких-либо событий или
результатов случайным, или же он связан с действием какого-то фактора, не учтенного исследователем.
С помощью этого критерия можно, например, определить, случаен ли порядок чередования мужчин и
женщин в очереди. В нашем опыте этот критерий позволил бы узнать, не чередуются ли плохие и
хорошие результаты каждого испытуемого опытной группы после воздействия каким-то определенным
образом или не приходятся ли хорошие результаты в основном на начало или конец испытаний.
При работе с этим критерием сначала выделяют такие последовательности, в которых подряд
следуют значения меньше медианы, и такие, в которых подряд идут значения больше медианы. Далее
по таблице распределения R (от англ. runs —
последовательности) проверяют, обусловлены ли эти
различные последовательности только случайностью.
При работе с порядковыми данными [*] используют такие непараметрические тесты, как тест U
(Манна—Уитни) и тест T
Вилкоксона. Тест U позволяет проверить, существует ли достоверная
разница между двумя независимыми выборками после того, как сгруппированные данные этих выборок
классифицируются и ранжируются и вычисляется сумма рангов для каждой выборки. Что же касается
критерия T, то он используется для зависимых выборок и основан как на ранжировании, так и на знаке
различий между каждой парой данных.
[Такие данные чаще всего получаются при ранжировании количественных данных, которые
нельзя обработать с помощью параметрических тестов.]
Чтобы показать применение этих критериев на примерах, потребовалось бы слишком много
места. При желании читатель может подробнее ознакомиться с ними по специальным пособиям.
Корреляционный анализ
При изучении корреляций стараются установить, существует ли какая-то связь между двумя
показателями в одной выборке (например, между ростом и весом детей или между уровнем IQ и
школьной успеваемостью) либо между двумя различными выборками (например, при сравнении пар
