На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Работа № 88877


Наименование:


Курсовик алгоритм анализа между выборками в непараметрической модели

Информация:

Тип работы: Курсовик. Добавлен: 21.5.2015. Сдан: 2015. Страниц: 14. Уникальность по antiplagiat.ru: .

Описание (план):


Введение

В современной психологии актуальной научной задачей считается выявление различий между выборками. Например, срав нения результатов обследования какого либо психологического признака в разных условиях измерения или обследование контрольной и экспериментальной групп. Для решения подобных задач применяют широкий спектр статистических способов, называемых критериями различия. Все критерии различия можно разде лить на две группы: параметрические и непараметрические.

Непараметрические критерии обладают широкой областью применения, устойчивостью выводов, простотой математических средств. Они значительно менее трудоемки, а при распределениях, далеких от нормального, более эффективны и точны, чем параметрические. В основе непараметрических статистических критериев лежит оперирование частотами или рангами эмпирических данных, при этом, в отличие от параметричеcких критериев, тип распределения данных не обязательно должен соответствовать нормальному.
Для расчета непараметрических критериев результаты измерений должны быть представлены в шкале наименований рангов или в шкале интервалов (если распределение интервальных данных значимо отличается от нормального, что бывает
довольно часто при малом размере выборки). Тип распределения данных при использовании непараметрических критериев может быть любым, но при этом необходимо учитывать ограничения, специфичные для некоторых критериев. Рассмотрим условия, когда применение непараметрических методов является объективно обоснованным:
• есть основания считать, что распределение значений признака в генеральной совокупности не соответствует нормальному закону;
• есть сомнения в нормальности распределения признака в генеральной совокупности, но выборка слишком мала, чтобы по выборочному распределению судить о распределении в генеральной совокупности;
• не выполняется требование гомогенности дисперсии при сравнении средних значений для независимых выборок.
На практике преимущество непараметрических методов наиболее заметно, когда в данных имеются выбросы (экстремально большие или малые значения).Если размер выборки очень велик(больше 100), то непараметрические методы сравнения использовать нецелесообразно, даже если не выполняются некоторые исходные предположения применения параметрических методов. С другой стороны, если объемы сравниваемых выборок очень малы (10 и меньше), то результаты применения непараметрических методов можно рассматривать лишь как предварительные.
Структура исходных данных и интерпретация результатов применения для параметрических методов и их непараметрических аналогов являются идентичными.


В чем заключается суть проверки непраметрических гипотез? Прежде чем приступить к проведению эксперимента, исследователь обычно выдвигает две взаимоисключающие гипотезы. Одна из них является статистической гипотезой, которую исследователь обычно предполагает отклонить, и ее называем нулевой гипотезой ( Н0 ).
В ней выдвигаются различные предположения относительно значений одного или нескольких параметров исходной совокупности. Например, проводится эксперимент по типу социально психологического тренинга. Затем равные выборки испытуемых, прошедших и не прошедших тренинг, исследуются с помощью специальных диагностических методик.
Нулевая гипотеза состоит в том, что доля лиц, отвечающих примерно одинаково на вопросы об эффективности межличностных отношений и удовлетворенности ими, будет одинакова для обеих выборок. Альтернативная гипотеза H1 фактически отрицает нулевую гипотезу. В нашем случае она предполагает, что значительно больший процент лиц, удовлетворенных межличностными отношениями, находится в выборке, члены которой предварительно обучались общению с помощью активных методов. Таким образом, если альтернативная гипотеза подтвердится (т. е. Н0 будет отвергнута), исследователь может делать выводы об эффективности метода социально психологического тренинга. Несколько забегая вперед, укажем, что чем выше абсолютные значения разности критериев значимости, тем более существенны обнаруженные различия в выборках. Любая задача проверки непараметрических гипотез выглядит следующим образом . Из двух конкурирующих гипотез альтернативная всегда непараметрична, а нулевая может быть либо простой, либо непараметрической. Поскольку, по крайней мере, одна гипотеза есть класс неизвестных распределений, различие между гипотезами задается в некотором общем виде, не связанном с конкретным видом функции распределения. Требуется предложить процедуру, результатом которой явилось бы решение об истинности одной из гипотез на основании предъявленной выборки (или нескольких выборок). При сравнении выборок с использованием непараметрических критериев, как и в случае параметрических критериев, обычно проверяются ненаправленные статистические гипотезы. Основная (нулевая) статистическая гипотеза при этом содержит утверждение об идентичности генеральных совокупностей (из которых извлечены выборки) по уровню выраженности изучаемого признака. Соответственно, при ее отклонении допустимо принятие двусторонней альтернативы о конкретном на правлении различий в соответствии с выборочными данными. Для принятия статистического решения в таких случаях при меняются двусторонние критерии и, соответственно, критические значения для проверки ненаправленных альтернатив. При использовании непараметрических методов психолог исследователь обычно не испытывает затруднений при выборе типа задачи и ее математическом формулировании. Однако следующий этап - выбор критерия, т. е. конкретного инструмента решения полученной задачи, сопряжен с определенными трудностями. Решение о выборе того или иного критерия принимается на основании того, сколько выборок сопоставляется и каков их объем. Часто применяемыми тестами являются тесты для сравнения двух и более независимых или зависимых выборок. Известными тестами, служащими для этих целей, являются U-тест МаннаУитни, Н-тест Крускала Уоллиса, тест Вилкоксона и тест Фридмана. Важную роль также играет тест Колмогорова Смирнова для одной выборки, который может применяться для проверки наличия нормального распределения. Непараметрические те........


Литература
1. Ахмедова Х.Б. Посттравматические личностные изменения у гражданских лиц, переживших угрозу жизни // Вопросы психологии, 2004. № 3.
2. Бушов Ю. В, Несмелова Н.Н. Зависимость точности оценки и воспроизведения длительности звуковых сигналов от индивидуальных особенностей человека // Вопросы психологии, 1996. № 3. 3. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. М., 2002. 4. Джужа Н.Ф. Применение методов непараметрической статистики в психологопедагогических исследованиях // Вопросы психоло гии, 1987. № 4.
5. Еремеева В. Д. Типы латериальности у детей и нейрофизиологические основы индивидуальной обучаемости // Вопросы психологии, 1989. № 6.
6. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. М., 2003.
7. Заика Е.В., Кузнецов М.А. Кратковременная память и усвоение практических умений // Вопросы психологии, 1989. № 2.
8. Калинин С.И. Компьютерная обработка данных для психологов. СПб., 2004.
9. Корнилова Т. В., Григоренко Е. Л. Сравнение личностных особенностей российских и американских студентов (по опроснику А. Эдвардса) // Вопросы психологии, 1995. № 5.
10. Лонгвиненко А.Д. Измерения в психологии. Математические основы. М., 1993.
11. Миракян А.И. Панов В.И. Восприятие скорости движения в процессе отражения формы объекта // Вопросы психологии, 1985. № 1.
12. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. СПб., 2004.


Перейти к полному тексту работы


Смотреть похожие работы

* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.