Учебное пособие Слепко Ю. Н., Ледовская Т. В

Рис. 18. Меню Средние: Параметры 
ОПИСАНИЕ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ 
 
В открывшемся окне Вывод (после выполнения Шага 3б) представлены результаты подсчета М
х
, 
Стандартной ошибки среднего, N и σ
x
для женского и мужского пола. Описанию и интерпретации 
подлежит таблица под заголовком Отчет (столбцы Среднее, Стд. ошибка среднего, N и 
Стд.Отклонение) (см. ниже): 
Отчет
мотивдостиж
пол
Среднее
Стд
. 
ошибка
среднего
N 
Стд
.
Отклонени
е
женский
41,10 
1,756 
70 
14,694 
мужской
47,47 
2,699 
15 
10,453 
Итого
42,22 
1,540 
85 
14,196 
Учитывая простоту описания и интерпретации, не будем подробно останавливаться на анализе 
значений М
х
и σ
x
. Напомним лишь, что включение в анализ показателя Количество наблюдений 
(столбец N) не обязательно. 
ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ 
 
Задание 1. 
Файл-пример: SPSS Сравнение средних.sav 
Откройте файл SPSS Сравнение средних.sav в программе IBM SPSS Statistics 19. 
1) Подсчитайте М
х
и σ
x
для переменных аффил1 (стремление к людям) и аффил2 (боязнь быть 
отвергнутым) при одной номинативной переменной пол. При этом исключите из анализа показатель 
Количество наблюдений. 
2) Подсчитайте М
х
, σ
x
для переменных аффил1 (стремление к людям) и аффил2 (боязнь быть 
отвергнутым) при трех номинативных переменных пол, должность и сфера. При этом исключите из 

---

52 
анализа показатель Количество наблюдений, и включите в анализ показатели Стандартная ошибка 
среднего, Эксцесс, Стандартная ошибка эксцесса, Асимметрия и Стандартная ошибка 
асимметрии. 
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ПРОЦЕДУР АНАЛИЗА 
 
1) Сравнение средних и Кросстабуляция. 
Отличием статистической процедуры Сравнение средних от кросстабуляции является возможность 
подсчета описательных статистик для количественных переменных. При этом можно использовать в 
качестве группирующих независимых переменных одну, две и более номинативные переменные. 
2) Меню Средние. 
В рассмотренной группе команд меню Средние имеется возможность для подсчета и сравнения не 
только М
х
, но и большинства других описательных статистик, что облегчает работу исследователя по 
описанию и интерпретации результатов. 
3) Однофакторный дисперсионный анализ. 
Так как чаще всего сравнением средних значений анализ результатов исследования не 
ограничивается, в меню Анализ→Сравнение средних представлены разновидности t-критерия и 
однофакторный дисперсионный анализ. Если использование t-критерия требует дополнительной 
проверки данных на адекватность использования именно t-критерия, то однофакторный 
дисперсионный анализ может быть использован сразу же при анализе средних значений. Подробную 
информацию об использовании t-критерия и однофакторного дисперсионного анализа можно найти в 
§ 5 и § 7. 
ЛИТЕРАТУРА ДЛЯ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ 
 
1. Афанасьев, В. В. Теория вероятностей [Текст] / В. В. Афанасьев. – М.: ВЛАДОС, 2007. – 350 с. 
2. Бурлачук, Л. Ф. Словарь-справочник по психодиагностике [Текст] / Л. Ф. Бурлачук, С. М. 
Морозов. – СПб.: Питер, 2001. – 528 с. 
3. Лакин, Г. Ф. Биометрия [Текст] / Г. Ф. Лакин; изд. 4-е, перераб. и доп. – М.: Высшая школа, 1990. - 
352 с. 
4. Математическая энциклопедия [Текст] / гл. ред. И. М. Виноградов; в 5 тт. – М.: Советская 
энциклопедия, 1977-1985. 
5. Наследов, А. Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и 
интерпретация данных [Текст] / А. Д. Наследов. – СПб.: Речь, 2004. – 392 с. 
6. Наследов, А. Д. SPSS 19. Профессиональный статистический анализ данных [Текст] / А. Д. 
Наследов. – СПб.: Питер, 2011. – 400 с. 
7. Сидоренко, Е. В. Методы математической обработки в психологии [Текст] / Е. В. Сидоренко. - 
СПб.: Речь, 2007. – 350 с. 

---

53