3.5. Проблемы, связанные с обработкой полученных данных

Основные «рецепты» по этому поводу достаточно просты. Главное — это не забывать, что, поскольку числовые данные представляют собой результаты измерений, каждому уровню измерения (будь то шкала порядка или шкала интервалов) соответствуют определенные методы статистической обработки.

Отметим основные моменты, на которые стоит обратить внимание.

1. При построении порядковой шкалы (как правило, метод балльных оценок для этого и используется) для усреднения повторных оценок одного испытуемого или при получении усредненных баллов для построения групповой шкалы следует использовать не среднее арифметическое, а медиану. При обработке данных вручную для этого необходимо построить ранговый ряд и найти его середину. В качестве показателя вариативности полученных оценок используют не среднеквадратичное отклонение, а межквартилъныи размах, для чего необходимо построить частотное распределение исходных балльных оценок.

Как и в предыдущих заданиях, обработку данных целесообразно делать в одной из компьютерных статистической систем. При использовании компьютерной программы Stadia для этого необходимо ввести исходные данные в электронную таблицу блока редактора данных, а затем войти в меню статистических методов и в нем выбрать первый пункт — «Описательная статистика». После нажатия выбора обрабатываемой переменной и выполнения первых расчетов (среднее, дисперсия и т.д.) внизу на экране появится вопрос «Выдать дополнительную статистику?», на который нужно ответить утвердительно (« Y— да»), чтобы получить оценку медианы (Md) и квартилей (Ql и Q}).

В статистической системе SPSS Statistics 17.0 после ввода данных для расчета медианы и межквартильного размаха нужно в основном меню выбрать пункт «Анализ» и воспользоваться в разделе «Описательные статистики» процедурой «Частоты».

2. В том случае, если необходимо оценить корреляцию между двумя порядковыми (ранговыми) шкалами, правильным выбором будет использование непараметрического коэффициента ранговой корреляции

Спирмена, а не коэффициента линейной корреляции Пирсона (как это часто делают). Последний адекватен лишь при измерениях не ниже шкалы интервалов. Для вычисления рангового коэффициента корреляции с помощью Stadia в меню статистических методов нужно найти раздел «Непараметрические методы» и выбрать в нем пункт «Корреляция (независимость)».

При использовании статистической системы SPSS Statistics 17.0 в основном меню следует выбрать пункт «Анализ», найти раздел «Корреляции» и, воспользовавшись процедурой «Парные», в появившемся окне выбрать коэффициент корреляции Спирмена.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >