Статистика в психологии. Применение статистических методов в когнитологии

По условию наибольшую частоту, равную 3, имеет интервал [2-6].

f2 – f1

M0 = x0 + h * ------------------------;                                                

                       (f2 – f1) + (f2 – f3)

где x0 = 2;   h = 4;  f2 = 3;  f1 = 0;  f3 = 1

                      3 - 0

M0 =2 +4 * ----------------------- = 4, 4.

         (3 – 0)+(3 – 1)

Таким образом, наиболее часто встречающееся количество ответов об активном использовании интернета при выборе специальности БГТУ по факультетам равно 4.

Изобразим графически моду. Мода может быть определена в виде гистограммы (рис.1):

Число

факультетов

     2    4   6    8    10  12 14    16    18                  Группы по                   

             Мо                                                               количеству ответивших на вопрос «Да, активно»

                                       Рис. 1. Гистограмма распределения факультетов по количеству ответивших утвердительно на вопрос об активном использовании сети Интернет при выборе специальности в БГТУ

2). Медиана

Медиана в интервальном вариационном ряду рассчитывается по формуле:

где - нижняя граница медианного интервала;

       - шаг медианного интервала;

     - число единиц совокупности;

               - накопленная частота предыдущего медианного интервала;

      - частота медианного интервала.

Для приведенного в предыдущей задаче распределения факультетов по количеству ответивших утвердительно на вопрос об активном использовании сети Интернет при выборе специальности в БГТУ определим медиану (табл.5).

Таблица 5

Определение накопленных частот

Определяем порядковый номер медианы.

            f        6

NMe = -----  =  ---- = 3.                                                          

             2          2

По накопленным частотам видно, что третья единица находится в интервале [2-6]. Определим значение медианы.

                             f/2 - SMe - 1

Me = x0 + h * ------------------------,   

                                fMe

где       x0 = 2;        h = 4,         SMe-1 = 0;            fMe = 3;      f/2 = 3

                       3 - 0

Me = 2 + 4 * --------- = 6

                           3

Т.е. в половине от общего числа факультетов количество ответивших утвердительно на вопрос об активном использовании сети Интернет при выборе специальности в БГТУ составляет больше 6 человек, а в другой половине меньше шести.

Изобразим графически медиану. Медиана может быть представлена в виде кумуляты (рис. 2).

Накопленные частоты

         6

      5

      4

         3

                        2

                        1

                  2           4         6         8         10      12       14      16      18   

                                                               Me                                                                      Верхняя граница интервала

                                                             Рис. 2. Кумулята распределения факультетов по количеству ответивших утвердительно на вопрос об активном использовании сети Интернет при выборе специальности в БГТУ

2.3. Определение -критерия

Определим, есть ли зависимость между спецификой факультетов и наличием недостаточности информации о ВУЗе у поступавших с помощью -критерия.

Таблица 6

Недостаток информации о вузе у абитуриента

Используя данные таблицы 6, определим зависимость между признаками, по следующей формуле:
 

=*

Вычислим значение модификации коэффициента Пирсона по следующей формуле:

Вычислим значение модификации коэффициента сопряженности Чупрова по формуле:

, где k1 – число строк в таблице, а k2 – число граф в таблице, n – количество наблюдений.
 

              Проверим значимость полученных оценок тесноты связи, примем значение α=0,05; υ=(3-1)(6-1)=10; , <, следовательно, коэффициенты Пирсона и Чупрова признаются незначимыми. Таким образом, можно заключить, что зависимость между спецификой факультетов и наличием недостаточности информации о ВУЗе у поступавших отсутствует.

2.4. Ранговая корреляция

В экономических исследованиях нередко случается, что имеющиеся в распоряжения аналитика данные не подчиняются нормальному закону распределения. Для их анализа применяют ранговые коэффициенты корреляции, в основу которых положен принцип нумерации значений статистического ряда. При использовании коэффициентов корреляции рангов коррелируются не сами значения показателей х и у, а только номера их мест, которые они занимают в каждом ряду значений. В этом случае номер каждой отдельной единицы будет ее рангом.

Ранжирование — это процедура упорядочения объектов изучения, которая выполняется на основе предпочтения.

Ранг — это порядковый номер значений признака, расположенных в порядке возрастания или убывания их величин. Если отдельные значения признака имеют одинаковую количественную оценку, то ранг всех этих значений принимается равным средней арифметической от соответствующих номеров мест, которые определяют. Данные ранги называются связными.

Студентам БГТУ было предложено ответить на вопрос: «Пользовались ли Вы Интернетом при выборе ВУЗа и своей специальности?». Ответы давались в форме оценки интенсивности использования сети Интернет, то есть:

1.      – «Да, очень активно»;

2.      – «Да»;

3.      – «Да, но совсем немного»;

4.      – «Нет».  

Также при опросе учитывался такой критерий, как уровень доходов семьи респондента. (по шкале от 1 до 3, то есть 1- высокий, 2- средний, 3- низкий).

Определим, существует ли зависимость между уровнем семейного дохода студента и уровнем интенсивности использования Интернета при выборе ВУЗа и специальности.

Для облегчения анализа были отобраны 10 человек с МТФ для анализа вышеупомянутой связи.

Таблица 7

Уровень семейного дохода студента и уровень интенсивности использования Интернета при выборе ВУЗа и специальности

Таблица 8

Зависимость между уровнем семейного дохода студента и уровнем интенсивности использования Интернета при выборе ВУЗа и специальности