Статистика для таблиц сопряженности в модуле Basic Statistics

2.1. Проверим сначала, зависит ли стиль поведения в конфликтной ситуации от пола испытуемого. Критерий c² Пирсона можно посчитать в модуле Basic Statistics. Выберем Analysis ð Tables and Banners ð Specify tables ð … В первом списке выбираете

Review summary tables – эта кнопка показывает исходную таблицу сопряженности

Detailed two-way tables – эта кнопка показывает исходную таблицу сопряженности и всю ту статистику, которую мы задали посчитать.

Статистика задается в разделе Statistics for two-way tables. Она включает:

Pearson & M-L Chi-square – критерий c² Пирсона (его значение, степени свободы и уровень статистической значимости) и Maximum-Likelihood Chi square (его значение, степени свободы и уровень статистической значимости), который отличается от c² Пирсона теорией, лежащей в основании вывода формулы расчета. Эти два критерия проверяют одну и ту же гипотезу – о зависимости распределения по одной переменной от распределения по другой переменной. У нас на факультете лучше использовать c² Пирсона (он более популярен).

Fisher exact, Yates, McNemar (2x2 Tables) – только для таблиц 2х2: c² МакНемара (интра-индивидуальная схема), критерий Фишера, который является аналогом c² Пирсона (межгрупповая схема) и поправка Йетса (Yates correction), которую следует учитывать, когда частоты малы (фактически, когда некоторые теоретические частоты меньше 10).

Phi (2x2 Tables)& Cramer's V & C – меры зависимости f, коэффициент сопряженности С и V Крамера.

Далее идет статистика для шкал порядка:

Kendall's tau-b & tau-c – коэффициенты корреляции Кендалла. Формулу для вычисления t_b вы видели в лекции, t_c отличается от него способом подсчета связанных пар. В большинстве случаев значения t_b и t_с практически одинаковы. Если же они различаются, то безопаснее принять во внимание и интерпретировать меньшее значение.

Gamma – коэффициент корреляции Гамма.

Spearman rank order correlation - знакомый и уже любимый коэффициент ранговой корреляции Спирмена:

Sommer's d – коэффициент корреляции d Соммера

Uncertainty coefficients – коэффициенты неопределенности – показатели стохастической зависимости. Понятие стохастической зависимости взято из теории информации для анализа частотных таблиц и выходит за рамки нашего вводного курса. По вашему желанию эта тема может быть подробнее рассмотрена во втором семестре.

Теперь рассмотрим, что можно посчитать в разделе Tables:

Expected frequencies – теоретические частоты. Тут как раз можно проверить, выполняются ли условия применения критерия c².

Residual frequencies – эмпирические частоты минус теоретические частоты.

Percentage of total counts – проценты по всей таблице.

Percentage of row counts – проценты по строкам.

Percentage of column counts – проценты по столбцам.

Отметим птичкой Pearson & M-L Chi-square и нажмем кнопку Detailed two-way tables. Получится два окна результатов. В одном окне приведена исходная таблица, в другом - результаты вычисления критериев. Что можно сказать о зависимости стиля поведения в конфликтной ситуации от пола? Как ведут себя девушки? А как юноши?

2.2. Проверьте теперь, зависит ли стиль поведения в конфликтной ситуации от типа темперамента. Кто склонен к соперничеству? Кто больше склонен к приспособлению и компромиссу?

2.3. Проверьте теперь, зависит ли стиль поведения в конфликтной ситуации от наличия братьев/сестер.

2.4. Наконец, проверьте, зависит ли стиль поведения в конфликтной ситуации от факультета, на котором учится человек. Правда ли то, что математики и физики больше склонны к соперничеству, а психологи - к сотрудничеству?

2.5. Выберите теперь опять переменные TEMPER и STYLE и посчитайте для них всю статистику, которую возможно посчитать в этом разделе. Определите, какими мерами связи из подсчитанных можно воспользоваться. Какие не имеют смысла для наших данных?

2.6. Посчитайте теоретические частоты для таблицы сопряженности переменных тип темперамента и стиль поведения в конфликтной ситуации. Проверьте, можно ли было использовать хи-квадрат Пирсона (т.е., выполняется ли условие: теоретические частоты должны быть больше 5 по крайней мере в 80% ячеек)?

2.7. Посчитайте проценты для этой же таблицы сопряженности по строкам, по столбцам и по всей таблице. Учитывая, что тип темперамента - независимая переменная, как лучше считать проценты?

2.8. Посмотрите, что получится, если нажать кнопки Categorized Histograms, Interaction plots of frequencies и 3D Histograms? Помогают ли эти графические представления таблиц сопряженности анализировать данные?

2.9. Нашему студенту не понравилось, что многие испытуемые склонны, например, к соперничеству в конфликтной ситуации, что до добра обычно не доводит и не является конструктивной стратегией. Поэтому он решил попробовать изменить стиль поведения испытуемых, используя специальную методику - тренинг поведения в конфликте д.психол.н. Кровопускова. Из числа испытуемых были набраны две группы - экспериментальная и контрольная. В экспериментальной группе проводился тренинг Кровопускова в течение 6 месяцев (2-3 раза в неделю). В конце эксперимента были вновь определены предпочитаемые стратегии поведения в конфликтной ситуации у членов экспериментальной и контрольной группы.

В результате такой серьезной работы получились следующие данные:

Для экспериментальной группы:

Для контрольной группы:

2.10. Создайте новый файл в программе STATISTICA: File ð New Data….

2.11. Назовите его Training.sta и сохраните в своей рабочей папке.

2.12. Увеличьте количество строк штук на 10.

2.13. Первая переменная - COND - condition - будет представлять условие определения предпочитаемого стиля поведения. Она имеет два уровня: до тренинга (BEFORE) и после тренинга (After). Поэтому в первом столбике наберите 5 раз уровень BEFORE и 5 раз уровень After.

2.14. Вторая переменная - STYLЕ - будет представлять стиль поведения в конфликтной ситуации. Поэтому во втором столбике наберите два раза подряд уже знакомые нам сокращения для обозначения стиля поведения: соперничество SOPERN, сотрудничество SOTRUD, компромисс COMPROM, избегание IZBEG, приспособление PRISPOS. У нас получилась своеобразная таблица комбинаций всех условий со всеми.

2.15. Теперь наберем третью переменную - WEIGHT. Это будет весовая переменная, в которой мы зададим число человек, избравших тот или иной стиль поведения к конфликте. Начнем анализ с экспериментальной группы и наберем в третьем столбике цифры из таблицы: 34, 12, 14, 18, 20, 19, 25, 26, 15, 13. В результате мы получим такую табличку:

2.16. Приступаем к анализу: Analysis ð Tables and banners ð Specify Tables… В первой колонке выбираем переменную COND, а во второй - переменную STYLE. Нажимаем кнопку ОК.

2.17.

Эта кнопка задает веса. В окошке Weight Variable набираем имя нашей весовой переменной WEIGHT или ее номер 3. В разделе Status выбираем условие ON и нажимаем ОК и еще раз ОК.