1. Цели освоения дисциплины
| 1.1. | Формирование целостной системы представлений основных о психодиагностике и психометрике, повышение уровня компетентности в использовании психодиагностических методов, развитие навыков конструирования тестовых психологических методик. |
|---|
2. Место дисциплины в структуре ООП
| Цикл (раздел) ООП: Б1.О.05 |
3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины
| ОПК-3 | Способен составлять и оформлять отчеты по результатам профессиональной деятельности в сфере социальной работы |
| ОПК-3.1 | Систематизирует результаты профессиональной деятельности в сфере социальной работы в форме отчетов |
| ОПК-3.2 | Представляет результаты научной и практической деятельности в форме публичных выступлений и/или публикаций |
| В результате освоения дисциплины обучающийся должен | |
| 3.1. | Знать: |
|---|---|
| 3.1.1. | |
| 3.2. | Уметь: |
| 3.2.1. | Систематизирует результаты профессиональной деятельности в сфере социальной работы в форме отчетов |
| 3.3. | Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть): |
| 3.3.1. | Представляет результаты научной и практической деятельности в форме публичных выступлений и/или публикаций |
4. Структура и содержание дисциплины
| Код занятия | Наименование разделов и тем | Вид занятия | Курс | Часов | Компетенции | Литература |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Раздел 1. Психологическая диагностика как сфера социальной практики | ||||||
| 1.1. | Востребованность психологической информации в современном мире | Лекции | 4 | 2 | Л1.2, Л1.1, Л2.1 | |
| 1.2. | Критерии профессионального использования тестовых методик | Лекции | 4 | 2 | Л1.2, Л1.1, Л2.1 | |
| 1.3. | Понятие психологического свойства. Основные подходы к процессу диагностирования. | Лекции | 4 | 2 | ||
| 1.4. | Стандартизация и валидизация психодиагностического инструментария | Лекции | 4 | 2 | ||
| Раздел 2. Психологический тест: принципы организации, классификация, психометрические требования | ||||||
| 2.1. | Индивидуальная психологическая диагностика. Тесты MMPI, ЧХТ, 16PF. Интерпретация результатов тестирования | Лабораторные | 4 | 4 | ||
| 2.2. | Работа с индивидуальными проектами по психологическому свойству. Групповое тестирование, подсчет статистик. | Лабораторные | 4 | 4 | Л1.2, Л1.1, Л2.1 | |
| 2.3. | Индивидуальная психологическая диагностика. Тесты адаптации и совладаниия со стрессом. Интерпретация результатов и подготовка рекомендаций. | Лабораторные | 4 | 4 | ||
| 2.4. | Психологическая диагностика когнитивных процессов и интеллектуальных способностей | Лабораторные | 4 | 2 | ||
| 2.5. | Подготовка отчета по исследованию и подготовка к экзамену | Сам. работа | 4 | 181 | ||
5. Фонд оценочных средств
| 5.1. Контрольные вопросы и задания для проведения текущего контроля и промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины |
| Оценочные материалы для текущего контроля по разделам и темам дисциплины в полном объеме размещены в онлайн-курсе на образовательном портале «Цифровой университет АлтГУ» – https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=675 ОЦЕНКА СФОРМИРОВАННОСТИ КОМПЕТЕНЦИИ ОПК-3: Способен составлять и оформлять отчеты по результатам профессиональной деятельности в сфере социальной работы ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ЗАКРЫТОГО ТИПА 1. Психическое становится диагностически релевантным только будучи включенным в систему отношений. Когда говорят о том, что диагностические данные должны служить основой для установления различий между данным индивидом и другими личностями, о каких отношениях идет речь a. Социетальных b. Интраиндивидуальных c. Интериндивидуальных d. Отношений по типу «объект- субъект» Ответ: c 2. О каком аспекте понятия "свойство" в психодиагностике идет речь в утверждении «Психические свойства являются внутренней репрезентацией отношений "личность – окружающая среда"» a. Практическая значимость свойств b. Свойства как отношения взаимодействия c. Степень генерализации свойств Ответ: b 3. Какая гипотеза допускает возможность существенных различий между психическим и поведением, исходит, однако, из принципиальной непознаваемости психических свойств a. гипотеза отождествления b. гипотеза редукции c. гипотеза абстракции d. гипотеза диспозиции Ответ: 4. Область психологии, связанная с теорией и практикой измерения психических явлений, называется a. психофизиология b. психометрика c. психотехника d. тестология Ответ: b 5. Что входит в структуру современной психодиагностики? a. общая теория психологического измерения b. общая теория личности c. частные теории и методики измерения свойств и поведения личности d. теории и методики оценивания (внетестовая диагностика) Ответ: acd 6. Область психологии, которая изучает индивидуальные различия, называется: a. дифференциальная психология b. прикладная психология c. тестология d. экспериментальная психология Ответ: a 7. Какая из формулировок наиболее адекватно отражает современные представления о предмете психодиагностики? a. исследование практических проблем применения психодиагностических методов с целью объединения и координации психодиагностической деятельности психологов в общественной практике b. теория и практика разработки и применения психологических методов исследования и выявления индивидуальных психических свойств личности, взятых в их развитии и во взаимосвязи, в ходе отражения объективной реальности и регуляции внутренней и внешней предметной деятельности c. изучение путей практического применения психодиагностических методов и их оптимизация с помощью средств электронной обработки информации d. разработка теоретико-методологических основ психодиагностики Ответ: b 8. Какая из диагностических структур характерна для описания безусловно-рефлекторных процессов. a. Различные системы требований в данном случае вызывают у одного и того же человека соответственно и разные поведенческие реакции b. Разные системы требований вызывают у одного и того же испытуемого постоянно одни и те же поведенческие реакции c. Одна и та же система требований, предъявляемая к различным людям, вызывает у них одинаковые поведенческие реакции Ответ: c 9. Какой из подходов к пониманию сущности психодиагностики рассматривает ее как совокупность методов и средств для измерения психических состояний и свойств, как процесс выявления и измерения индивидуально-психологических особенностей человека с помощью специальных методов? a. Интегральный b. Гностический c. Конструирующий d. Инструментальный Ответ: d 10. Кто является автором классификации психодиагностических методов, в которой выделяется четыре группы (по используемому материалу, по количеству показателей, по психической активности и по наличию и количеству правильных решений)? a. Б.Г. Ананьев b. Й. Шванцара c. Г. Пирьов d. С.Л. Рубинштейн Ответ: b 11. К какой группе методов можно отнести технику семантического дифференциала, предложенную Ч. Осгудом, согласно классификации методов А. Бодалева и В. Столина? a. индивидуально-ориентированные техники b. тесты-опросники c. шкальные техники Ответ: c 12. Согласно какому принципу тест основывается на обнаруженной группе признаков, которые позволяют дифференцировать специфические группы от контрольных (по данному принципу сконструирован, например, тест MMPI)? a. Ипсативному b. Факторно-аналитическому c. Критериально-ключевому Ответ: c 13. Какой тип валидности обозначает способность теста различать (дифференцировать) индивидуумов по выраженности исследуемого свойства: a. Прогностическая b. Текущая c. Содержательная d. Диагностическая Ответ: d 14. При измерении какого типа надежности используется корреляции между результатами первоначального тестирования и повторного тестирования через определенный временной интервал? a. Ретестовая надежность b. Надежность взаимозаменяемых форм c. Надежность эквивалентных половин теста Ответ: a 15. К какому типу неслучайного отбора относится следующий: генеральная совокупность разбивается на группы, однородные по каким-либо значимым признакам, и внутри выделенных групп осуществляется случайный или механический отбор респондентов. a. Механический (систематический) отбор b. Гнездовой (серийный) отбор c. Стратифицированная (типическая) выборка Ответ: c КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: Каждое задание оценивается 1 баллом. Оценивание КИМ теоретического характера в целом: • «зачтено» – верно выполнено более 50% заданий; «не зачтено» – верно выполнено 50% и менее 50% заданий; • «отлично» – верно выполнено 85-100% заданий; «хорошо» – верно выполнено 70-84% заданий; «удовлетворительно» – верно выполнено 51-69% заданий; «неудовлетворительно» – верно выполнено 50% или менее 50% заданий. ПРИМЕРЫ ЗАДАНИЙ ОТКРЫТОГО ТИПА 1. Каково современное видение психодиагностики? Ответ: Это область психологической науки, разрабатывающая теорию, принципы и инструменты оценки и измерения индивидуально-психологических особенностей личности 2. Как трактует психические свойства гипотеза идентичности. Ответ: Гипотеза идентичности предполагает, что психические свойства – это свойства поведения. 3. Как называется этап диагностического процесса, на котором происходит обобщение всех отдельных знаний об индивидуальных психических свойствах (в их отношении к решающему фактору) в более или менее общем гипотетическом суждении о личности. Ответ: диагноз 4. Что представляет собой номотетический подход в психодиагностике? Ответ: Номотетический подход предполагает отношение к личности как к набору свойств, как к одному представителю из множества других, ориентирован на поиск похожих черт, сходства с другими личностями. 5. Что является основным результатом психологического диагностирования испытуемого (в широком смысле)? Ответ: Описание модели личности и получение возможности прогнозирования поведения на ее основе. 6. Как называется процедура определения места каждой индивидуальной оценки относительного среднего тестового балла по выборке? Ответ: нормирование. 7. Равная вероятность попадания в выборочную совокупность любого объекта генеральной совокупности, а также любого возможного сочетания n объектов» носит название________________? Ответ: случайность. 8. Отбор из генеральной совокупности испытуемых с заданными характеристиками, при котором число выбранных лиц пропорционально числу людей с таким же сочетанием характеристик в генеральной совокупности – это? Ответ: Квотная выборка 9. С задачами измерения психологических характеристик стимула, моделирования общепсихологических (справедливых для всех людей) функциональных зависимостей между свойствами стимулов и свойствами субъективных реакций имеет дело? Ответ: общая психометрика. 10. В дифференциальной психометрике числовые значения (ранги, категориальные шкальные значения) приписываются: Ответ: индивидам 11. Какие методы в большей степени рассчитаны на профессиональный опыт, психологическую интуицию самого психодиагноста? Ответ: экспертные 12. Соответствие тестовых норм выборки стандартизации тестовым нормам той популяции, на которой применяется тест, называется ____________? Ответ: Репрезентативность. 13. Точность и устойчивость процедуры измерения, ее независимость от варьирующих случайных факторов, называется ________________?. Ответ: Надежность. 14. Соответствие методики измеряемому концепту называется _________________? Ответ: Валидность 15. С помощью повторного проведения теста на той же выборке испытуемых, обычно через две недели после первого тестирования, проверяется________________. Ответ: устойчивость результатов теста ИЛИ ретестовая надежность 16. Чем ближе уровень трудности задания к 0,50, тем разграничений с помощью теста можно сделать____________? Ответ: больше. 17. О чем может свидетельствовать выраженная правосторонняя асимметрия результатов тестирования? Ответ: Поскольку большинство результатов сгруппированы в левой части (низких значений), это указывает на слишком высокий уровень трудности теста для данной группы и недостаток легких заданий, чтобы должным образом дифференцировать тестируемых в левой (нижней) области распределения. 18. Что понимается под различительной способностью задания теста? Ответ: Под различительной способностью задания понимают ту степень, с какой оно правильно дифференцирует тестируемых по поведению, для измерения которого и предназначен данный тест. 19. Чему равен индекс различительной способности (D), если процент справившихся с заданием в обеих группах одинаков? Ответ: нулю. 20. Каковы последствия цифровизации для развития методов психологической диагностики? Ответ: изменяются скорость, масштабы и методы сбора данных в психодиагностических исследованиях, психологическое знание становится все более предиктивным, ориентированным на прогнозирование психологических процессов в реальном времени, психодиагностические данные становятся более доступными, происходит сближение психологической диагностики и нейронаук, а также наблюдается распространение технологий искусственного интеллекта, дополненной и виртуальной реальности. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ ОТКРЫТЫХ ВОПРОСОВ. «Отлично» (зачтено): Ответ полный, развернутый. Вопрос точно и исчерпывающе передан, терминология сохранена, студент превосходно владеет основной и дополнительной литературой, ошибок нет. «Хорошо» (зачтено): Ответ полный, хотя краток, терминологически правильный, нет существенных недочетов. Студент хорошо владеет пройденным программным материалом; владеет основной литературой, суждения правильны. «Удовлетворительно» (зачтено): Ответ неполный. В терминологии имеются недостатки. Студент владеет программным материалом, но имеются недочеты. Суждения фрагментарны. «Неудовлетворительно» (не зачтено): Не использована специальная терминология. Ответ в сущности неверен. Переданы лишь отдельные фрагменты соответствующего материала вопроса. Ответ не соответствует вопросу или вовсе не дан. |
| 5.2. Темы письменных работ для проведения текущего контроля (эссе, рефераты, курсовые работы и др.) |
| Студенты выбирают тему для проведения исследования по личностному свойству в индивидуальном порядке после консультации с преподавателем. Написание эссе, рефератов, курсовых и иных письменных работ не предусмотрено. |
| 5.3. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации |
| В течение обучения на курсе студенты выполняют индивидуальные исследования по выбранному психическому свойству, проводят самодиагностику, учатся корректно интерпретировать результаты психологического тестирования, проводят статистическую обработку и анализ полученной информации. По каждому этапу преподаватель осуществляет контроль освоения материала. Промежуточная аттестация в конце пятого семестра заключается в проведении зачета (для обучающихся, не получивших зачет по результатам текущей успеваемости) по всему изученному курсу. Зачет проводится в устной форме. Студент отвечает на один теоретический вопрос, один вопрос, касающийся интерпретации психодиагностических методов (по списке) и представляет первую часть проведенного исследования в формате презентации. Вопросы к зачету (первый семестр) 1. Предмет психодиагностики 2. Условия становления психодиагностики 3. Цель психодиагностики. Задачи психодиагностики 4. О понятии свойства в психологии 5. Диагностически релевантные аспекты понятия свойства в психологии 6. Области применения психодиагностики. 7. Направления исследований в психодиагностике 8. Процесс диагностирования. Фазы диагностического процесса 9. Переменные диагностического процесса 10. Структурные элементы процесса диагностирования 11. Номотетический и идеографический подходы в психодиагностике 12. Концепции личности и их значение для диагностики 13. Концепции диагностирования и концепции личности, лежащие в их основе 14. Классификация методов психологического исследования (психодиагностических методов): С. Л. Рубинштейна , Генчо Д. Пирьова , Классификации методов по Н. Шванцаре, Классификации психодиагностических методов по В.К.Гайде, В.П.Захарову, Классификации психодиагностических методов по А.А.Бодалеву, В.В. Столину, Ананьев Б.Г. 15. Уровни измерений 16. Номинальный уровень 17. Ординальный уровень 18. Интервальный уровень 19. Измерение отношений 20. Виды измерений 21. Нормативное измерение 22. Критериальное измерение 23. Ипсативное измерение 24. Статистические гипотезы 25. Параметры нормального распределения 26. Математическое ожидание 27. Дисперсия 28. Ассиметрия 29. Эксцесс 30. Степень свободы 31. Уровень значимости. Достоверность различия 32. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова 33. Критерий Шапиро-Уилка Список методик, которые должен знать студент: 1. MMPI 2. ЧХТ 3. Тест 16 PF Кеттела 4. Тест Леонгарда-Шмишека 5. Тест САТ 6. Тест Роджерса-Даймонд 7. Тест на диагностику темперамента Я. Стреляу (PTS) 8. Тест Г. Айзенка на интеллект 9. Личностный опросник Айзенка EPQ/PEN 10. Тест «Потребность в достижении» Ю.М. Орлова 11. Шкала тревоги Спилбергера-Ханина, STAI Промежуточная аттестация в шестом семестре заключается в проведении экзамена. Экзамен проводится в устной форме. Студент отвечает на один теоретический вопрос и представляет окончательные результаты индивидуального исследования в формате презентации. Вопросы к экзамену(второй семестр) 1. Стандартизованные методы психодиагностики (тесты) 2. Определение понятия психологического теста 3. Этапы стандартизации 4. Определение норм для теста 5. Типы шкал 6. Надежность метода 7. Факторы, снижающие точность измерений 8. Валидность метода 9. Измерения в психодиагностике 10. Уровни измерений 11. Виды измерений 12. Статистические гипотезы 13. Нулевые гипотезы, альтернативные гипотезы 14. Направленные гипотезы, ненаправленные гипотезы 15. Параметры нормального распределения 16. Степень свободы 17. Уровень значимости, достоверность различия 18. Статистические критерии 19. Непараметрические критерии 20. Параметрические критерии 21. Дисперсионный анализ 22. Общие представления о корреляционном анализе 23. Отрицательная корреляция, положительная корреляция 24. Корреляционное отношение 25. Общие представления о факторном анализе 26. Метод главных компонент 27. Проблемы конструирования личностных опросников 28. Формулирование вопросов (утверждений) для личночтных опросников. КРИТЕРИИ ОЦЕНИВАНИЯ: «Отлично» (зачтено): студентом дан полный, в логической последовательности развернутый ответ на поставленные вопросы, где он продемонстрировал знания предмета в полном объеме учебной программы, достаточно глубоко осмысливает дисциплину, самостоятельно, и исчерпывающе отвечает на дополнительные вопросы, приводит собственные примеры по проблематике поставленного вопроса. Индивидуальный проект выполнен с соблюдением всех требований. «Хорошо» (зачтено): студентом дан развернутый ответ на поставленный вопрос, где студент демонстрирует знания, приобретенные на лекционных и семинарских занятиях, а также полученные посредством изучения обязательных учебных материалов по курсу, дает аргументированные ответы, приводит примеры, в ответе присутствует свободное владение монологической речью, логичность и последовательность ответа. Однако допускаются неточности в ответе. В индивидуальном проекте имеются неточности, студент допускает незначительные ошибки в ходе представления результатов. «Удовлетворительно» (зачтено): студентом дан ответ, свидетельствующий в основном о знании процессов изучаемой дисциплины, отличающийся недостаточной глубиной и полнотой раскрытия темы, знанием основных вопросов теории, слабо сформированными навыками анализа явлений, процессов, недостаточным умением давать аргументированные ответы и приводить примеры, недостаточно свободным владением монологической речью, логичностью и последовательностью ответа. Допускается несколько ошибок в ходе презентации индивидуального проекта. «Неудовлетворительно» (не зачтено): студентом дан ответ, который содержит ряд серьезных неточностей, обнаруживающий незнание процессов изучаемой предметной области, отличающийся неглубоким раскрытием темы, незнанием основных вопросов теории, неумением давать аргументированные ответы. Выводы поверхностны. Решение практических заданий не выполнено. Индивидуальный исследовательский проект не выполнен. |
| Приложения |
|
Приложение 1.
ФОС Психодиагностика социология.docx
|
6. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
| 6.1. Рекомендуемая литература | ||||
| 6.1.1. Основная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л1.1 | Янова Н.Г. | Психодиагностика: учеб. программа и методические рекомендации: электронный ресурс | АлтГУ, 2017 | elibrary.asu.ru |
| Л1.2 | Крыштановский, А.О. | Анализ социологических данных с помощью пакета SPSS: учеб. пособие для вузов | Москва, 2007 | http://biblioclub.ru/index.php?page=book_red&id=445561 |
| 6.1.2. Дополнительная литература | ||||
| Авторы | Заглавие | Издательство, год | Эл. адрес | |
| Л2.1 | Немов Р.С. | Психология. В 3-х кн. Кн. 3. Психодиагностика. Введение в научное психологическое исследование с элементами математической статистики: учебник | ВЛАДОС, 2016 | www.studentlibrary.ru |
| 6.2. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети "Интернет" | ||||
| Название | Эл. адрес | |||
| Э1 | Курс "Психодиагностика" на Образовательном портале АлтГУ | portal.edu.asu.ru | ||
| Э2 | Психологическая диагностика: вопросы теории и практики | elibrary.asu.ru | ||
| 6.3. Перечень программного обеспечения | ||||
| «Microsoft Office 2010 (Office 2010 Professional, № 4065231 от 08.12.2010), (бессрочно); Microsoft Windows 7 (Windows 7 Professional, № 61834699 от 22.04.2013), (бессрочно); Chrome (http://www.chromium.org/chromium-os/licenses ), (бессрочно); 7-Zip (http://www.7-zip.org/license.txt ), (бессрочно); AcrobatReader (http://wwwimages.adobe.com/content/dam/Adobe/en/legal/servicetou/Acrobat_com_Additional_TOU-en_US-20140618_1200.pdf), (бессрочно); ASTRA LINUX SPECIAL EDITION (https://astralinux.ru/products/astra-linux-special-edition/), (бессрочно); LibreOffice (https://ru.libreoffice.org/), (бессрочно); Веб-браузер Chromium (https://www.chromium.org/Home/), (бессрочно); Антивирус Касперский (https://www.kaspersky.ru/), (до 23 июня 2024); Архиватор Ark (https://apps.kde.org/ark/), (бессрочно); Okular (https://okular.kde.org/ru/download/), (бессрочно); Редактор изображений Gimp (https://www.gimp.org/), (бессрочно)». | ||||
| 6.4. Перечень информационных справочных систем | ||||
| Электронная база данных «Scopus» (https://www.scopus.com/) Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/) Научная электронная библиотека eLIBRARY.RU (https://elibrary.ru/) | ||||
7. Материально-техническое обеспечение дисциплины
| Аудитория | Назначение | Оборудование |
|---|---|---|
| Учебная аудитория | для проведения занятий лекционного типа, занятий семинарского типа (лабораторных и(или) практических), групповых и индивидуальных консультаций, текущего контроля и промежуточной аттестации, курсового проектирования (выполнения курсовых работ), проведения практик | Стандартное оборудование (учебная мебель для обучающихся, рабочее место преподавателя, доска) |
| Помещение для самостоятельной работы | помещение для самостоятельной работы обучающихся | Компьютеры, ноутбуки с подключением к информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», доступом в электронную информационно-образовательную среду АлтГУ |
8. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины
| Курс "Психодиагностика" реализован в системе Moodle, ссылка: https://portal.edu.asu.ru/course/view.php?id=675 В рамках лабораторных работ первого семестра студенты выполняют следующие виды деятельности: 1. Осуществляют самодиагностику и учатся интерпретировать полученные результаты тестирования (всего нужно будет пройти одиннадцать тестов, распределенных по отдельным лабораторным работам). 2.Заносят результаты тестирования в базу данных. 3. Проводят исследование по выбранному свойству (с помощью вопроса и экспертного опроса). 4. Проверяют полученные результаты самооценки и экспертного опроса на соответствие нормальному распределению. 5. Проводят проверку данных на эмпирическую валидность путем анализа корреляционных взаимосвязей между самооценкой респондентов (по вопросу) и средних экспертных значений. 6. Формулируют исследовательские гипотезы о взаимосвязи выбранного свойства и свойств, измеряемых шкалами тестов. 7. Готовятся к публичной защите результатов первой части исследования. Структура отчета для зачета в 5 семестре по психодиагностике 1.Титульный лист (оформляется в соответствии с требованиями, аналогичными для оформления рефератов, курсовых работ и пр.) Название работы – Отчет по дисциплине «Психодиагностика». Свойство «Название свойства». 2. Определения вашего свойства, которые вы нашли (не менее 3, с указанием ссылок на источники); определение, выбранное вами, обоснование выбора данного определения; ваш вопрос и шкала («линеечка» и полюса); 3. Данные. Таблица, включающая в качестве столбцов результаты по ответам на ваш вопрос (в мм.), результаты по 5 экспертам, средние экспертные значения, Help1 и Help2; 4. Оценка распределения по вашему вопросу на соответствие виду нормального распределения. Вся описательная статистика, критерии для проверки нормальности (Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка), гистограмма, ящичная диаграмма (боксплот, ящик с «усами») и квантильный график. Обязательно сделать вывод о соответствии/приближенности распределения, полученного на эмпирических данных к нормальному распределению. 5. Оценка распределения по экспертам на соответствие виду нормального распределения. Вся описательная статистика, критерии для проверки нормальности (Колмогорова-Смирнова и Шапиро-Уилка), гистограмма, ящичная диаграмма (боксплот, ящик с «усами») и квантильный график. Обязательно сделать вывод о соответствии/приближенности распределения, полученного на эмпирических данных к нормальному распределению. 6. Оценка эмпирической валидности на основе корреляционного анализа между «вопросом» и «экспертами». Предоставляется вся соответствующая статистика из программы SPSS. (коэффициент корреляции Пирсона должен быть >0,4, иметь положительную направленность и высокую статистическую значимость (p<0,05)). Добавить после таблицы график рассеяния (ось Х – данные по вопросу, ось Y – данные по средним оценкам экспертного опроса). 7. Предварительные гипотезы. 15 или более предварительных гипотез о взаимосвязи вашего свойства со шкалами из пройденных методик. Гипотеза предполагает вероятностный характер, следовательно, они все включают слова «Вероятно», «Возможно» и т.п. В гипотезе вы обоснованно должны предположить наличие положительной или отрицательной взаимосвязи вашего свойства с каким-либо другим свойством, описываемым шкалами. Подробно о формулировке гипотез и требованиях к ним см. лабораторную работу №9 на странице курса. Во втором семестре в рамках лабораторных работ студенты продолжают исследование психического свойства, погружаясь в овладение сложными многомерными статистическими методами (такими как корреляционный и факторный анализ), создают модель личности, обладающей исследуемым свойством. Вторая часть семестра посвящена конструированию опросника на исследуемое свойство и осуществление его первичной психометрической проверки. Структура отчета для зачета в 6 семестре по психодиагностике 1. Вводная часть (пример): - Объект Свойство… - Предмет Свойство… в структуре личности студентов 3 курса факультета социологии. - Цели Основная цель: Создание опросника на оценку выраженности свойства… в структуре личности студентов 3 курса факультета социологии. Дополнительная цель: Модель свойства… в структуре личности студентов 3 курса факультета социологии. - Задачи Выявить место и взаимосвязи свойства… в структуре личности студентов 3 курса факультета социологии (на основе оценки меры взаимодействия свойства… со шкалами из батареи стандартизированных методик). Разработать инструментарий для оценки свойства… в структуре личности студентов 3 курса Социологического факультета, основываясь на вопросах из теста MMPI и ЧХТ. Оценить валидность и надежность разработанного инструментария. 2. Определения вашего свойства, которые вы нашли (не менее 3); определение, выбранное вами, обоснование выбора данного определения; ваш вопрос на свойство и полюса. 3. Данные. Таблица, включающая в качестве столбцов результаты по ответам на ваш вопрос (в мм), результаты по 5 экспертам, усредненные результаты по экспертам, Help. 4. Оценка распределения по вашему вопросу на соответствие виду нормального распределения. Асимметрия и эксцесс. Гистограмма. Критерии на проверку нормальности. Все описательные статистики. Вывод о соответствии/несоответствии полученных данных нормальному распределению. 5. Оценка распределения по экспертам на соответствие виду нормального распределения, со всей выдаваемой описательной статистикой. Асимметрия и эксцесс. Гистограмма. Вывод о соответствии полученных данных нормальному распределению. 6. Предварительные гипотезы. 15 или более предварительных гипотез о взаимосвязи вашего свойства со шкалами из пройденных методик. Гипотеза предполагает вероятностный характер, следовательно, они все включают слова «Вероятно», «Возможно» и т.п. В гипотезе вы обоснованно должны предположить наличие положительной или отрицательной взаимосвязи вашего свойства с каким-либо другим свойством, описываемым шкалами. 7. Оценка валидности на основе корреляционного анализа между «вопросом» и «экспертами». Предоставляется вся соответствующая статистика из программы SPSS. (коэффициент корреляции Пирсона должен быть >0,4, иметь положительную направленность и высокую статистическую значимость (p<0,05)). 8. Расчет Т-критерия Стьдента и U-критерия Манна-Уитни. Предварительная проверка на соответствие виду нормального распределения. Таблицы расчета теста Колмогорова-Смирнова. 10. Т-критерий Стьюдента. 9. Критерий Манна-Уитни. 11. Корреляционный анализ (матрица корреляций по шкалам, которые вошли в факторный анализ+ экспертные оценки). Предоставляются результаты в виде таблиц (одна по Пирсону, вторая по Спирмену) в которых отмечаются все достоверные корреляции шкал теста со своим вопросом и экспертными оценками (p<0,05). 12. Факторный анализ (метод главных компонент) проводится по всем значимым шкалам (выявленным на предыдущих этапах) или минимум 20 наиболее значимым + распределение по экспертам. - таблица Total Variance Explained (Полной объясненной дисперсии). По таблице сделать вывод о качестве модели: сколько факторов имеют собственное значение больше 1,0, какова доля дисперсии, объясняемая тремя факторами. - таблица (Rotated) Component Matrix. Какой вариант включать в отчет, до или после вращения, вы решаете после предварительного анализа матрицы компонент и выяснения того, в какой фактор и с какой нагрузкой попало ваше свойство; - графы взаимосвязей по факторам; - описание и интерпретация факторов как единого целого через рассмотрение единства всех значимо вошедших свойств, включая ваше. Степень взаимосвязи вошедших свойств между собой оценивается по матрице корреляций, которая рассчитывается отдельно для вошедших в фактор шкал после предварительного расщепления по соответствующему help. Пример «технического» описания фактора: Первый фактор имеет собственное значение Х,ХХ (смотрим в таблице общей объясненной дисперсии, столбец «Итого») и описывает ХХ% дисперсии (смотрим столбец % объясненной дисперсии) переменных, вошедших в анализ. В данный фактор со значимой нагрузкой вошли переменные (перечисляются переменные с указанием в скобках факторной нагрузки, упорядочиваются по убыванию). Были выявлены следующие значимые взаимосвязи между переменными: (далее вы подробно описываете эти взаимосвязи, интерпретируете их. Затем вы делаете «аналитическое» описание фактора, пытаясь связать воедино информацию о вошедших в фактор шкалах, их взаимосвязи, выраженности признаков, которые они измеряют в исследуемой подгруппе. Обязательно дать название, отражающее суть фактора. Конструирование теста 13. Т-критерий вопросов (из cht и mmpi + свой вопрос) на основе help2. В отчете только отобранные вопросы – с наиболее значимыми различиями; в дальнейшем вошедшие в факторный анализ. 14. Корреляция экспертных оценок+свой вопрос+вопросы из cht и mmpi. Список отобранных вопросов с указанием коэффициента корреляции (отбираем по уровню значимости). 15. Факторный анализ по отобранным на предыдущем этапе вопросам + свой вопрос + эксперты. Предоставляется список основных вопросов, выделенных на основе факторного анализа. После факторного анализа обязательно следует интерпретация каждого вопроса, значимо вошедшего в ваш фактор: на что предположительно этот вопрос, какая часть смысловой нагрузки вопроса взаимосвязана с вашим свойством и почему. 16. Балансировка. Поскольку каждый вопрос имеет дополнительные смыслы, отражаемые вкладом каждого вопроса в другие факторы, необходимо провести балансировку – минимизировать вклады вопросов в другие факторы (хотя бы во второй фактор). Для этого нагрузки всех вопросов по второму фактору суммируются (отрицательный факторный вес отнимается) и подбираются дополнительные вопросы, имеющие наибольший вклад в первый фактор и приводящие общую сумму по второму фактору к 0. В отчет вносится сумма факторных весов по второму фактору до балансировки, вопросы, которыми проводится балансировка и сумма факторных весов по второму фактору после балансировки. Предоставляется список дополнительных вопросов, взятых на основе балансировки. 17. Проверка на внутреннюю согласованность теста Приводится таблица статистик общей надежности и таблица статистик пунктов по отношению к суммарному баллу. Интерпретируете общие результаты в соответствии со шкалой Значение альфа Кронбаха > 0.9 очень хорошее > 0.8 хорошее > 0.7 достаточное > 0.6 сомнительное > 0.5 плохое 0,5 недостаточное По второй таблице делайте вывод о том, насколько хорошо вопросы, вошедшие в опросник «работают» и вносят вклад в суммарный балл. 18. Создание ключа. При условии вхождения экспертов в первый фактор с положительным значением: положительный факторный вес вопроса в первом факторе соответствует ответу на данный вопрос «да» (присваивается факторный вес вопроса в первом факторе при ответе «да» и 0 при ответе респондента «нет»); отрицательный факторный вес соответствует ответу «нет» (присваивается 0 при ответе «да» и факторный вес при ответе респондента «нет»). Балл, присваиваемый по вопросу равен его факторному весу в первом факторе по модулю. Если вопрос не «подходит», то возможно автор, проводивший первоначальный опрос перепутал полюса – поменять их местами. При отрицательном факторном весе в первом факторе по экспертам необходимо предварительно умножить каждый факторный вес в первом факторе на -1. В отчет вносится таблица под заголовком «ключ», где указаны номера вопросов, варианты ответов «да» «нет» и значения присваиваемые в зависимости от того или иного ответа респондента. 19. Данные по первому опросу. Оформляются в виде таблицы полученных индивидуальных значений по вашему опроснику. Обязательно включение вашего вопроса; значений help2; сумм индивидуальных результатов по опроснику; сумм индивидуальных результатов по четным и отдельно нечетным вопросам; указание уровня вхождения каждого респондента в ту или иную группу в соответствии с доверительным интервалом (заголовок столбца «выраженность свойства»; обозначения напротив каждого респондента: «невыраженное свойство», «норма», «выраженное свойство»). 20. Построение доверительного интервала: все кто ниже доверительного интервала «низкие», все кто выше «высокие» (но теперь уже несколько в ином смысле: лица с невыраженным свойством – норма – лица с выраженным свойством); т.е. создание тестовых норм. В качестве «нормы» берется диапазон стандартного отклонения. Оформляется через предоставление описательной статистики из программы SPSS и графического оформления доверительного интервала: рисуете кривую нормального распределения и на горизонтальной оси обозначаете интервал «норма» с числовыми значениями границ этого интервала, также подписываете интервалы: «лица с невыраженным свойством», «лица с выраженным свойством». Ниже располагаете гистограмму, оценку асимметрии и эксцесса, проверку на нормальность и т.д. для сумм индивидуальных значений по составленному вами опроснику. 21. Одномоментная надежность или однородность теста. Оценивается на основе корреляционного анализа между двумя половинами теста – четными и нечетными вопросами. В отчете приводится соответствующий анализ со всеми сопутствующими статистиками из программы SPSS. 22. Эмпирическая валидность – корреляция экспертов с сырыми баллами по соста Методические рекомендации по выполнению лабораторных работ Обработка данных в пакете SPSS 13.0 (краткое руководство к учебному курсу «Психологическая диагностика») 1. Создание массива данных Начиная работу в SPSS, исследователь должен организовать массив данных, в отношении которого будут применены операции расчета. При запуске программы открывается окно нового файла (Untitled – «без имени») с двумя страницами, соответствующими режимам работы с данными и переменными: Data View («отображение данных») и Variable View («отображение переменных»). Если данные впервые вносятся в файл SPSS, вначале обычно заполняется страница Variable View. Форма Variable View предназначена для описания переменных, участвующих в статистической обработке. Её строки соответствуют названиям переменных, а столбцы - их характеристикам, которые необходимо выбрать, щелкнув мышью по серому полю с названием столбца. В таблице Variable View могут быть указаны следующие параметры переменных: Name – название переменной. Имена переменных могут содержать буквы латинского алфавита и цифры, причем имя переменной обязательно должно начинаться с буквы. В имени переменной также могут содержаться такие специальные символы как подчеркивание, точка, @ и #. Последний символ в названии переменной не может быть подчеркиванием или точкой. В названии запрещается использовать пробел. Длина названия переменной не должна превышать 8 символов. Type – тип переменной. В диалоговом окне Type в поле width («ширина») задается максимальное количество знаков, из которых может состоять значение переменной, включая позицию для десятичного разделителя, в поле Decimal Places (число десятичных знаков) вводится соответствующее количество знаков после разделителя; Возможны типы переменных: 1) numeric («цифровой») – к допустимым значениям переменной этого типа относятся цифры, перед которыми стоит знак плюс или минус и десятичный разделитель. Знак плюс перед числом, в отличие от минуса, не отображается; 2) comma («запятая») – к допустимым значениям относятся цифры, перед которыми стоит знак плюс или минус, точка, как десятичный разделитель и одна или несколько запятых в качестве разделителей групп разрядов. Если запятые опускаются при вводе, они вставляются автоматически. В «ширине» такой переменной учитывается максимальное число знаков, включая десятичный разделитель и запятые между группами разрядов; 3) dot («точка») – к допустимым значениям переменной относятся цифры, перед которыми стоит знак плюс или минус, запятая, как десятичный разделитель и одна или несколько точек в качестве разделителей групп разрядов. Пропущенные при вводе точки вставляются автоматически; 4) scientific notation («научные обозначения»)– переменная может включать все допустимые численные значения, включая экспоненциальное представление, о котором свидетельствует содержащаяся в числе буква Е или D, а также знак плюс или минус; 5) date («дата») – значением переменной являются дата и время; 6) dollar - к допустимым значениям переменной относятся знак доллара, точка, как десятичный разделитель и запятые, как разделители групп разрядов. Если знак доллара или запятые опускаются при вводе, они вставляются автоматически. 7) custom currency («выбранная валюта») – в этом случае могут задаваться произвольные формы валюты, в после Width указывается максимальное число знаков, включая все заданные исследователем. Обозначение денежных единиц при заполнении Data View не указывается т.к. вставляется автоматически; 8) string («упорядоченная последовательность данных») – значения этой переменной представляют собой последовательности данных, строк электронных таблиц. К допустимым значениям переменной относятся буквы, цифры и специальные символы. Короткие строковые переменные могут содержать не более восьми знаков. Применение длинных строковых переменных ограничивается или вообще не допускается в большинстве процедур SPSS. При вводе данных учитываются особенности: В численных форматах десятичным разделителем может быть либо точка, либо запятая. Точное значение переменной хранится в программе, а редактор данных отображает на экране лишь заданное число десятичных разрядов. Значения, которые имеют больше десятичных разрядов, округляются. Для вычислений применяется точное значение. В длинных строковых переменных значения дополняются пробелами до максимальной длины. В форматах даты в качестве разделителей между значениями дня, месяца и числа могут применяться косая черта, дефис, пробел, запятая или точка. Можно выбрать один из нескольких форматов даты (меню Data/ Define Dates). В форматах времени в качестве разделителей между значениями часов, минут и секунд могут использоваться двоеточие, точка или пробел. Форматы отображения валюты ССА, ССВ, ССС, CCD и ССЕ задаются с помощью вкладки Currency («валюта»), которая открывается командой меню Edit («правка») Options... («параметры...»). Width – максимальное количество знаков, из которых состоит значение переменной (то же, что и пункт width в меню Type). Decimals («десятичные разряды») – максимальное число знаков после разделителя (то же, что и пункт Decimal Places в меню Type). Label («метка») – данные, служащие для идентификации переменной, например, в это поле может быть введен вопрос анкеты или текстовые примечания к количественным данным. Метка переменной может содержать до 256 символов. Прописные и строчные буквы в метках отражаются в том виде, в каком были введены. Values – метки значений переменной. В диалоговом окне Value Labels в строке Value указывается значение переменной, а в строке Value Label – его расшифровка, например, значению переменной 1 (Value) соответствует метка «мужчина» (Value Label), а значению 2 – метка «женщина» и т.д. Каждому из возможных значений переменной соответствует только одна метка. Для того, чтобы добавить метку, необходимо нажать на кнопку Add («добавить»), изменить – на кнопку Change («изменить»), удалить - Remove («убрать»). Missing («пропущенные значения») – выбор способов обозначения и обработки пропущенных значений. Если в массиве данных нет пропусков значений, в меню Missing Values следует выбрать флажок No missing values. При выборе пункта Discrete missing values («отдельные пропущенные значения») в специальных полях необходимо указать числовые обозначения, которые будут присваиваться пропущенным значениям. Их может быть несколько в соответствии с причинами возникновения пропущенных значений: отказ респондента от ответа, незнание ответа, пропуск пункта анкеты по невнимательности заполнявшего или вносившего данные в файл и т.д. В пункте Range plus one optional discrete missing value («диапазон и одно дополнительное пропущенное значение») указываются верхняя и нижняя границы диапазона пропущенных значений и дополнительно одно «точечное» обозначение пропущенных значений. Подобная мера требуется в случае необходимости отсечения заведомо нерелевантных ответов, например, если опрашивались респонденты в возрасте от 18 лет, значение переменной «возраст» не может быть равным 5. Columns («столбцы») - указывается максимально возможное количество символов в ячейке соответствующей переменной. Align («выравнивание») – возможно выравнивание данных по левому и правому краю ячейки, по центру. Measure (вид измерения) – вид шкалы, при помощи которой измерялась переменная: Nominal – номинальная, Ordinal – порядковая (ранговая), Scale – интервальная шкала. После указания необходимых характеристик всех участвующих в обработке переменных, приступают к созданию непосредственно массива данных. Страница Data View представляет собой таблицу, столбцы которой соответствуют переменным, а строки – объектам измерения. Строки и столбцы таблицы можно добавлять, копировать, вырезать, очищать, сортировать или удалять как в программе Microsoft Excel, выбрав соответствующее действие при щелчке правой кнопкой мыши по полю их названия. Содержание таблицы может быть представлено числовыми значениями, символами, текстовыми обозначениями. Если массив данных уже создан в какой-либо другой программе, совместимой с SPSS, например в Microsoft Office Access или Microsoft Office Exсel, нужные данные можно скопировать в Data View обычным способом, однако названия переменных придется указывать в программе заново. Файл данных SPSS сохраняется при выборе пунктов Save (сохранить) или Save As (сохранить как) в меню File. 2. Расчет показателей описательной статистики Описательная статистика, как правило, используется для первичной (начальной) характеристики полученных эмпирических данных и традиционно включает: 1) Анализ частот 2) Вычисление и анализ показателей центральной тенденции 3) Оценка разброса выборочных значений Для построения одномерного частотного распределения необходимо выбрать в меню Analyze пункты Descriptive Statistics («описательные статистики») /Frequencies («частоты»). В диалоговом окне выбираются переменные для анализа. Важно помнить, что для вывода данных должен быть помечен флажок Display frequency tables. При нажатии кнопки ОК на экран монитора выводится общая статистика по переменной и таблица распределения частот. При необходимости в диалоговом окне Frequencies («частоты») можно указать дополнительные показатели, которые нужно получить в ходе данной операции. Для этого в закладке Statistics следует поставить флажки напротив требующихся показателей: Quartiles («квартили») Cut points for…equal groups («указать процент для n равных групп») Percentiles («процентили») Values are group midpoints («средние значения в подгруппах») Central Tendency (Меры центральной тенденции): Mean («среднее арифметическое»), Mode («мода»), Median («медиана»), Sum («сумма всех значений выборки») Dispersion («показатели разброса значений в выборке»): Std. Deviation («стандартное отклонение»), Variance («дисперсия»), Range («диапазон разброса»), Minimum («минимальное значение в выборке»), Maximum («максимальное значение в выборке»), S.E. mean – стандартная ошибка среднего. Distribution (дополнительные характеристики распределения значений): Skewness («асимметрия»), Curtosis («эксцесс»). При осуществлении расчетов необходимо учитывать тип шкалы, с использованием которой была измерена переменная (см. гл. «Виды измерений и психодиагностические шкалы» в настоящем издании). Так, например, для номинальных данных может быть вычислено значение моды, но не значения медианы или среднего и т.д. Для того, чтобы получить результаты частотной статистики в виде графика, необходимо выбрать закладку Charts («диаграммы») в диалоговом окне Frequencies («частоты») и указать нужный тип диаграммы: Bar Charts («линейная»), Pie Charts («пирог», круговая диаграмма), Histograms («гистограмма») – в том числе, с построением кривой нормального распределения (with normal curve). Выбирая круговую или линейную диаграмму, следует определиться с тем, будет она построена по частотным (Chart Values Frequencies) или по процентным (Chart Values Percentages) соотношениям. В закладке Format диалогового окна Frequencies можно указать порядок представления данных (Order by) описательной статистики: Ascending Values (по возрастанию значений) Descending Values (по убыванию значений) Compare Variables (объединить данные по всем переменным в одну таблицу) Organize output by variables (представить данные отдельно по каждой переменной) Suppress tables with more than n categories (не выводить таблицы, содержащие более n категорий). Если анализ частот не представляет интереса для исследователя, он может сразу обратиться к меню Descriptives закладки Descriptive Statistics («описательные статистики»). Чтобы сохранить полученные результаты в виде переменных, следует пометить флажок Save standardized values as variables, тогда вычисленные значения будут добавлены к общему массиву данных на странице Data View. Выбор статистик, которые необходимо получить, производится в закладке Options (опции, «необязательные выбираемые возможности»). В окне Descriptives: Options можно задать расчет всех основных статистических показателей, перечисленных выше при описании меню Frequencies («частоты»). 3. Проверка распределения на нормальность Если данные получены с использованием метрических (интервальной, отношений) шкал, перед проверкой статистических гипотез необходимо выяснить, насколько выборочное распределение близко к нормальному. Обычно для решения этой задачи применяют критерии Колмогорова-Смирнова и хи-квадрат Пирсона. Критерий Колмогорова-Смирнова в программе SPSS 13.0 можно получить двумя способами: 1. Меню Analyze/ Descriptive Statistics/ Explore…(«проверить»). Следует перенести нужную переменную в строку Dependent List («зависимая переменная»); в закладке Statistics («статистики») при необходимости указать нужные показатели описательной статистики; в закладке Plots («графики») в поле Blockplots и Stem-and-Leaf убрать пометки, поставить флажок в поле Histogram и Normality plots with test («кривая нормального распределения и тест»); в закладке Options можно выбрать варианты работы программы с пропущенными значениями; нажать кнопку ОК. Файл с результатами проверки будет включать: Общую характеристику данных (Case Processing Summary): количество действительных и пропущенных значений (N) в выборке, их процент к общему числу (Percent), общее число значений (Total) Таблицу показателей описательной статистике (если был поставлен флажок в меню Statistics) Тест на нормальность (Tests of Normality) Тест Шапиро-Уилка проводится при объеме выборки менее 50 человек. Выборочное распределение достоверно не отличается от нормального, если уровень значимости критериев превышает 0,05. Гистограмму с указанием общего числа значений, среднего и стандартного отклонения по выборке Графики теоретического и эмпирического распределения значений выбранной переменной (Normal Q-Q Plot of…, Detrended Normal Q-Q Plot of…) Диаграмму частот значений переменной. 2. Меню Analyze/ Nonparametric Tests («непараметрические критерии»)/ 1-Samle K-S («критерий Колмогорова-Смирнова для одной выборки»). Нужную переменную перенести в окно Test variable List, в разделе Test Distribution («проверка распределения») поставить флажки напротив видов распределений, близость выборочного распределения к которым необходимо оценить (например, Normal – «нормальное»), нажать кнопку ОК. Страница результатов будет содержать таблицу. Распределение переменной является нормальным, если показатель значимости превышает 0,05 (в приведенном примере выборочное распределение не соответствует закону нормального распределения). Чтобы получить показатель хи-квадрат Пирсона, необходимо следовать следующему алгоритму: в меню Analyze выбрать пункты Nonparametric Tests («непараметрические критерии»)/Chi-Square («хи-квадрат»), в диалоговом окне перенести нужную переменную в окно Test variable List. В поле Expected Values («ожидаемые значения»), указать ожидаемые частоты распределения значений переменной: All categories equal («равны для всех категорий») или Values («значения»: задать в соответствии с характером переменной), нажать ОК. Файл Output будет включать две таблицы: таблицу сравнения теоретического и эмпирического распределения значений и собственно таблицу с показателем хи-квадрат. Если эмпирическое значение хи-квадрата превышает теоретическое (см. специальную таблицу), распределение не является нормальным. 4. Сравнение средних двух выборок с использованием t-критерия Стьюдента (для метрических шкал) Найти в меню Analyze раздел Compare Means («сравнение средних») и соответственно поставленным задачам выбрать: t-тест для независимых выборок (Independent-Samples Т Test), t-тест для парных (зависимых) выборок (Paired-Samples Т Test) Для сравнения двух независимых выборок: выбрать в подменю команду Independent-Samples T Test... (t-тест для независимых выборок). Откроется диалоговое окно Independent-Samples T Test, в списке исходных переменных щелкнуть по исследуемой переменной и перенести ее в список тестируемых переменных (Test Variable(s)). Аналогичным образом перенести другую переменную в поле Grouping Variable («группирующая переменная»). При нажатии кнопки Define Groups... («определить группы») появляется окно, в котором следует ввести значения двух категорий для группирующей переменной. Внести в поле Group 1 (группа 1) значение 1, а в поле Group2 - значение 2. Нажать кнопку Continue (продолжить) и вернуться в основное диалоговое окно. В закладке Options можно изменить настройки, установленные по умолчанию. Вернуться в основное диалоговое окно и нажать кнопку ОК. На странице результатов будут представлены две таблицы. Результаты проверки по t-критерию Стьюдента считаются достоверными, если дисперсии по критерию Ливена достоверно не различаются (уровень значимости больше, чем 0,05). Для сравнения двух зависимых выборок: выбрать в меню Analyze/ Compare Mean пункт Paired-Samples T-Test. В окно Paired Variables перенести переменные, представляющие собой разнесенные во времени измерения одного и того же признака, нажать ОК. На страницу результатов программа выведет три таблицы. В вычислениях могут одновременно участвовать несколько пар зависимых переменных. Различия средних двух выборок считаются достоверными, если уровень значимости Sig. не превышает значения 0,05. 5. Корреляционный анализ Для выявления линейных взаимосвязей между переменными, измеренными в интервальной шкале, следует выбрать в меню Analyze разделы Correlate («установление корреляций»)/Bivariate («двумерные»). В диалоговом окне Bivariate Correations поставить флажок в графе Pearson (т.к. необходимо обработать интервальные оценки), перенести нужные переменные в поле Variables («переменные»), нажать кнопку ОК. На страницу результатов программа выводит данные корреляционного анализа в виде таблицы. Знаком * выделяются коэффициенты корреляции, значимые на уровне 0,05; знаком** - значимые на уровне 0,01. 6. Факторный анализ Analyze/Data Reduction («редукция данных»)/ Factor. В диалоговом окне Factor Analysis необходимо выбрать переменные, которые будут участвовать в анализе, и переместить их в поле Variables («переменные»). В закладке Extraction указываются: метод выделения факторов (Method, например, метод главных компонент Principal Components), исходные данные для вычисления (Analyze) – корреляционная или ковариационная матрица, выводимые на экран монитора результаты анализа: факторная структура без вращения (Unrotated factor solution) и кривая собственных значений факторов (Scree Plot) минимальный собственный вес (значение) фактора (Eigenvalues over…, – тогда программа выделит максимальное число факторов, собственное значение которых превышает заданную минимальную границу) или заданное число факторов (Number of Factors). На страницу Output будут выведены результаты. Кривая собственных значений используется для определения числа факторов, оптимального для описания полученной структуры данных. |