Лекция Определение тенденций к центрации и избеганию

Лекция-6. Определение тенденций к центрации и избеганию.

1. 
   Общая концепция закона нормального распределения.
   
2. 
   Соотношение моды, медианы и средней величины.
   
3. 
   Дисперсия и стандартное отклонение. Расчет дисперсии и стандартной ошибки.
   

1. Распределением признака называется закономерность встречаемости разных его значений (Плохинский Н.А., 1970, с. 12). В психологических исследованиях чаще всего ссылаются на нормальное распределение.
Нормальное распределение характеризуется тем, что крайние значения признака в нем встречаются достаточно редко, а значения, близкие к средней величине - достаточно часто. Нормальным такое распределение называется потому, что оно очень часто встречалось в естественно-научных исследованиях и казалось "нормой" всякого массового случайного проявления признаков. Это распределение следует закону, открытому тремя учеными в разное время: Муавром в 1733 г. в Англии, Гауссом в 1809 г. в Германии и Лапласом в 1812 г. во Франции (Плохинский Н.А., 1970, с.17). График нормального распределения представляет собой привычную глазу психолога-исследователя так называемую колоколообразную кривую (см.,напр., Рис. 1.1, 1.2).
Параметры распределения - это его числовые характеристики, указывающие, где "в среднем" располагаются значения признака, насколько эти значения изменчивы и наблюдается ли преимущественное появление определенных значений признака. Наиболее практически важными параметрами являются математическое ожидание, дисперсия, показатели асимметрии и эксцесса.
В реальных психологических исследованиях мы оперируем не параметрами, а их приближенными значениями, так называемыми оценками параметров. Это объясняется ограниченностью обследованных выборок. Чем больше выборка, тем ближе может быть оценка параметра к его истинному значению. В дальнейшем, говоря о параметрах, мы будем иметь в виду их оценки.
Среднее арифметическое (оценка математического ожидания) вычисляется по формуле:


В распределениях с нормальной выпуклостью £=0.
Параметры распределения оказывается возможным определить только по отношению к данным, представленным по крайней мере в интервальной шкале. Как мы убедились ранее, физические шкалы длин, времени, углов являются интервальными шкалами, и поэтому к ним применимы способы расчета оценок параметров, по крайней мере, с формальной точки зрения. Параметры распределения не учитывают истинной психологической неравномерности секунд, миллиметров и других физических единиц измерения.
На практике психолог-исследователь может рассчитывать параметры любого распределения, если единицы, которые он использовал при измерении, признаются разумными в научном сообществе.
3. Дисперсионный анализ - это анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов. В зарубежной литературе дисперсионный анализ часто обозначается как ANOVA, что переводится как анализ вариативности (Analysis of Variance). Автором метода является Р. А. Фишер (Fisher R.A., 1918, 1938).
Задача дисперсионного анализа состоит в том, чтобы из общей вариативности признака вычленить вариативность троякого рода:
а) вариативность, обусловленную действием каждой из исследуемых независимых переменных;
б) вариативность, обусловленную взаимодействием исследуемых независимых переменных;
в) случайную вариативность, обусловленную всеми другими неизвестными переменными.
Вариативность, обусловленная действием исследуемых переменных и их взаимодействием, соотносится со случайной вариативностью.
Показателем этого соотношения является критерий F Фишера1.
С — Вариативность, обусловленная переменной А
эмп А~ Случайная вариативность.
Вариативность, обусловленная переменной Б эмп Б~~ Случайная вариативность _, _ Вариативность, обусловленная взаимодействием переменных А и Б
амп АБ~ Случайная вариативность В формулу расчета критерия F входят оценки дисперсий, то есть параметров распределения признака, поэтому критерий F является параметрическим критерием.
' Критерии F Фишера и метод углового преобразования Фишера, дающий нам
критерий ф*, - это совершенно различные методы, имеющие разное предназначение и разные способы вычисления.