Если вы можете измерить и выразить в численной форме то,
о чем вы говорите, то вы знаете кое-что об этом, иначе ваши
знания еще не достаточны и ни в коей мере не удовлетворительны.
Их можно считать лишь началом знаний, но даже мысленно нельзя
отнести к разряду научных.
Вильям Томсон, лорд Кельвин
Результаты экспериментальных исследований описываются с помощью статистических показателей. Эти показатели зависят от типа использованных измерительных шкал. Для вычисления статистических показателей существуют определенные понятия.
Распределение результатов обнаруживается в случаях, когда некоему числу испытуемых предлагалось решить определенное количество задач (например, 20). Результаты оцениваются в категориях «решил – не решил». Некоторые испытуемые могут не решить ни одной задачи, другая часть может решить все задачи, а остальные могут решить 1, 2, 3, … и т.д. задачи.
Величина, характеризующая количество людей, решивших то или иное количество задач, называется частотой (f).
|
|
Совокупность полученных частот образует распределение первичных результатов.
Распределиться результаты могут по-разному. Это может быть:
1. нормальное (гауссово) распределение;
2. бимодальное распределение;
3. асимметричное распределение.
I. При достаточно большой выборке (N > 50), при множестве измерений наиболее часто получается нормальное распределение, которое графически отражается кривой нормального распределения.
Нормальное распределение определяется всего двумя параметрами:
1. средней арифметической величиной (М);
2. среднеквадратичным отклонением (σ) или дисперсией (D).
Другие меры центральной тенденции мода (Мо) и медиана (Ме), о которых речь пойдет позже, в данном случае совпадают со средней арифметической величиной.
Мода – величина признака, которому соответствует наибольшее число случаев (или показаний) и которое выражает наиболее часто встречающийся тип данного явления.
Медиана – срединное или центральное значение величины признака.
II. Бимодальное распределение графически выглядит совсем иначе, чем нормальное, и здесь определяются моды двух максимальных классов частот (Мо1 и Мо2).
III. Асимметричное распределение характеризуется несовпадением моды, медианы и средней арифметической, и отражается соответствующим графиком.
Выборка (N) – это всё множество значений изучаемой переменной величины, зарегистрированной в эксперименте.
Например, если задачи были предъявлены десяти испытуемым, то N = 10. Если десять испытуемых решали 20 однотипных задач, то мы говорим уже не о выборке, а о двадцати пробах (опытах).
Обработка результатов любого исследования начинается с представления их в удобной форме.