Портал психологических изданий PsyJournals.ru
Каталог изданий 96Рубрики 51Авторы 8428Ключевые слова 20536 Online-сборники 1 АвторамRSS RSS

Включен в Web of Science СС (ESCI)

ВАК

РИНЦ

Рейтинг Science Index РИНЦ 2017

1 место — направление «Психология»
2 место — направление «Народное образование. Педагогика»

31 место — общий рейтинг Science Index (3469 журналов)

5,050 — показатель журнала в рейтинге SCIENCE INDEX

1,786 — двухлетний импакт-фактор

CrossRef

Психологическая наука и образование

Издатель: Московский государственный психолого-педагогический университет

ISSN (печатная версия): 1814-2052

ISSN (online): 2311-7273

DOI: http://dx.doi.org/10.17759/pse

Лицензия: CC BY-NC 4.0

Издается с 1996 года

Периодичность: 6 выпусков в год

Доступ к электронным архивам: открытый

 

Непараметрические методы исследования в психологии 4938

Будрейка Н.Н., кандидат психологических наук, методист научно-исследовательской лаборатории математических моделей в психологии и педагогике, доцент ВАК, профессор Московского городского психолого-педагогического университета, Москва, Россия, n_budreika@mail.ru

Аннотация

В статье изложены основные показатели непараметрических методов исследования. Выведены основные условия их применения, обоснованы преимущества данного метода. Показан алгоритм, которым должен руководствоваться исследователь при выборе непараметрических критериев. Раскрыто применение сравнения независимых и зависимых выборок.

Ссылка для цитирования

Фрагмент статьи

...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 непараметрических 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 направлении различий в соответствии с выборочными данными. Для принятия статистического решения в таких случаях применяются двусторонние критерии и, соответственно, критические значения для проверки ненаправленных альтернатив. ...

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 психолого-педагогических исследованиях // Вопросы психологии, 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.
 
О проекте PsyJournals.ru

© 2007–2019 Портал психологических изданий PsyJournals.ru  Все права защищены

Свидетельство регистрации СМИ Эл № ФС77-66447 от 14 июля 2016 г.

Издатель: ФГБОУ ВО МГППУ

Creative Commons License

Яндекс.Метрика