Исследование в психологии методы и планирование 3-е издание Москва · Санкт-Петербург · Нижний Новгород · Воронеж

Пример 2. Регрессионный анализ 
Из главы 9 вы узнали о том, что наличие корреляции дает возможность делать про­
гнозы с помощью процедуры, называемой «регрессионным анализом». В ходе ана­
лиза определяется линия регрессии, которая служит основой для построения про­
гнозов. Ниже показан регрессионный анализ примера исследования взаимосвязи 
бесполезно потраченного времени и среднего балла. Формула для нахождения ли­
нии регрессии: 
Y-a + bX, 
где а = точка на оси Y; 
Ъ » наклон кривой; 
Х = известное значение; 
Υ = предполагаемое значение. 
Шаг 1. Вычислите все составляющие: 
где г = пирсоново г - -0,89; 
s = стандартное отклонение (см. табл. 4.4); 
s
y
= 0,63; 
s
x
= 9,43; 
а = 2,80 - (-0,06)(28,88) = 4,53. 
Шаг 2. Подставьте значения для точки на оси Υ и наклона кривой в формулу ре­
грессии: 
Шаг 3. Используйте формулу для предположений. 
Если Патрик потратил без пользы 40 часов, каков его предположитель­
ный средний балл? 

---

Оценка различий 4 8 7 
Если Патриция потратила 20 часов без пользы, каков ее предположитель­
ный средний балл? 
7 = 4 , 5 3 - 0 , 0 6 . 
X = 4,53 - (0,06)(20) = 4,53-1,20 = 3,33. 
Оценка различий 
Пример 3. Степень согласия χ
2 
Если отчет о данных включает в себя указание числа попаданий некоторого явле­
ния в определенную категорию, то становится ясно, что использована номиналь­
ная шкала измерений. Чтобы определить, является ли частота этого события си­
стематической величиной или просто случайностью, требуется провести заключи­
тельную проверку номинальных данных. Проверка по критерию хи-квадрат (χ
2
) — 
это наиболее общая статистическая процедура, используемая в случае номиналь­
ных данных. Есть две разновидности этой процедуры, различающиеся в зависимо­
сти от того, сколько наборов значений получено, один или два. Процедуру, исполь­
зуемую в случае одного набора значений, иногда называют «степень согласия χ
2
», 
так как с ее помощью определяют, отклоняется ли частота, полученная в исследо­
вании, от частоты, ожидаемой по теории вероятности или в соответствии с конк­
ретной предсказываемой моделью. 
В качестве примера предположим, что у студентов складывается мнение, будто 
используемые преподавателем задания на выбор ответа содержат искажения: пять 
вариантов ответа не одинаково часто являются правильными. Им кажется, что ва­
рианты б, в и г являются правильными чаще, чем а или д. Преподаватель заинтере­
совался этим вопросом и решил оценить все задания на выбор ответа, использо­
ванные в предыдущем семестре. Было подсчитано, сколько раз выбирается каждый 
из вариантов ответа. Если искажение отсутствует, это значение должно быть при­
мерно одинаковым для всех вариантов. Таким образом, нулевая гипотеза говорит, 
что для каждого из вариантов ожидаемая частота выбора будет одинаковой. Об­
щее количество вариантов в заданиях на выбор ответа равняется 400, а следователь­
но, ожидаемая частота (Е) для каждого из вариантов равняется 400/5 = 80. В дей­
ствительности получены следующие значения частоты: 
Вариант а: 62. 
Вариант б: 85. 
Вариант в: 78. 
Вариант г: 111. 
Вариант д: 64. 
Итого: 400. 
Формула для вычисления степень согласия χ
2
: 

---

4 8 8 Приложение С. Использование статистических методов 
Шаг 1 Вычислите все составляющие