Психология физической культуры. Учебник. Коллектив авторов

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ различные критерии оценки полученных данных. Их делят на две категории: количественные и качественные. Количественные получают на основе определенной шкалы оценок. Их можно обработать методами параметрической и непараметрической статистики. Качественные критерии нельзя непосредственно оценить в определенной шкале, но с их помощью проводится анализ наблюдаемых явлений, их классификация по определенному признаку.

      Все критерии различий условно подразделены на две группы: параметрические и непараметрические критерии.

      Критерий различия называют параметрическим, если он основан на конкретном типе распределения генеральной совокупности (как правило, нормальном) или использует параметры этой совокупности (средние, дисперсии и т. д.). Критерий различия называют непараметрическим, если он не базируется на предположении о типе распределения генеральной совокупности и не использует параметры этой совокупности. Поэтому для непараметрических критериев предлагается также использовать такой термин, как «критерий, свободный от распределения».

      При нормальном распределении генеральной совокупности параметрические критерии обладают большей мощностью по сравнению с непараметрическими. Иными словами, они способны с большей достоверностью отвергать нулевую гипотезу, если последняя не верна. По этой причине в тех случаях, когда выборки взяты из нормально распределенных генеральных совокупностей, следует отдавать предпочтение параметрическим критериям.

      Однако, как показывает практика, подавляющее большинство данных, получаемых в психологических экспериментах, не распределены нормально, поэтому применение параметрических критериев при анализе результатов психологических исследований может привести к ошибкам в статистических выводах. В таких случаях непараметрические критерии оказываются более мощными, т. е. способными с большей достоверностью отвергать нулевую гипотезу.

      Итак, при оценке различий в распределениях, далеких от нормального, непараметрические критерии могут выявить значимые различия, в то время как параметрические критерии таких различий не обнаружат. Важно отметить, что, во-первых, непараметрические критерии выявляют значимые различия и в том случае, если распределение близко к нормальному; во-вторых, при вычислениях вручную непараметрические критерии являются значительно менее трудоемкими, чем параметрические.

      При подготовке экспериментального исследования специалист должен заранее запланировать характеристики сопоставляемых выборок (прежде всего связность-несвязность и однородность), их величину (объем), тип измерительной шкалы и вид используемого критерия различий. Последовательно это можно представить в виде следующих этапов:

      • Прежде всего следует определить, является ли выборка связной (зависимой) или несвязной (независимой).

      • Следует определить однородность—неоднородность выборки.

      • Затем СКАЧАТЬ