Меню сайта
Категории раздела
Друзья сайта
Статистика
Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
| Главная » Статьи » Реферати » Психологія |
РЕФЕРАТ НА ТЕМУ:Рангова кореляція Спірмена
|
Рангова кореляція Спірмена План 1. Рангова кореляція Спірмена 2. Процедура експерименту. Рангова кореляція Спірмена (кореляція рангів). Рангова кореляція Спірмена — найпростіший спосіб визначення міри зв'язку між факторами. Назва методу свідчить про те, що зв'язок визначають між рангами, тобто рядами одержаних кількісних значень, ранжованих у порядку зниження або зростання. Треба мати на увазі, що, по-перше, рангову кореляцію не рекомендовано проводити, якщо зв'язок пар менший чотирьох і більший двадцяти; по-друге, рангова кореляція дає змогу визначати зв'язок і в іншому випадку, якщо значення мають напівкількісний характер, тобто не мають числового виразу, відображають чіткий порядок прямування цих величин; по-третє, рангову кореляцію доцільно застосовувати в тих випадках, коли достатньо одержати приблизні дані. Приклад розрахунку коефіцієнта рангової кореляції для визначення питання: чи заміряють запитальник X і У подібні особистісні якості досліджуваних. За допомогою двох запитальників (X і У), які вимагають альтернативних відповідей "так" або "ні", отримали первинні результати — відповіді 15 досліджуваних (N = 10). Результати подали у вигляді суми стверджувальних відповідей окремо для запитальника X і для запитальника У. Ці результати зведено в табл. 5.19. Таблиця 5.19. Табулювання первинних результатів для розрахунку коефіцієнта рангової кореляції за Спірменом (р)* Аналіз зведеної кореляційної матриці. Метод кореляційних плеяд. Приклад. У табл. 6.18 наведено інтерпретації одинадцяти змінних, які тестують за методикою Векслера. Дані одержали на однорідній вибірці у віці від 18 до 25 років (n = 800). Перед розшаровуванням кореляційну матрицю доцільно ранжувати. Для цього у вихідній матриці обчислюють середні значення коефіцієнтів кореляції кожної змінної зі всіма решта. Потім за табл. 5.20 [24, с. 20] визначають припустимі рівні розшарування кореляційної матриці при заданих довірчій імовірності 0,95 і n — кількості Таблиця 6.20. Висхідна кореляційна матриця Змінні | 1 | 2 | 3 | 4 | б | 0 | 7 | 8 | 0 | 10 | 11 | M(rij) | Ранг 1 | 1 | 0,637 | 0,488 | 0,623 | 0,282 | 0,647 | 0,371 | 0,485 | 0,371 | 0,365 | 0,336 | 0,454 | 1 2 | 1 | 0,810 | 0,557 | 0,291 | 0,508 | 0,173 | 0,486 | 0,371 | 0,273 | 0,273 | 0,363 | 4 3 | 1 | 0,346 | 0,291 | 0,406 | 0,360 | 0,818 | 0,346 | 0,291 | 0,282 | 0,336 | 7 4 | 1 | 0,273 | 0,572 | 0,318 | 0,442 | 0,310 | 0,318 | 0,291 | 0,414 | 3 5 | 1 | 0,354 | 0,254 | 0,216 | 0,236 | 0,207 | 0,149 | 0,264 | 11 6 | 1 | 0,365 | 0,405 | 0,336 | 0,345 | 0,282 | 0,430 | 2 7 | 1 | 0,310 | 0,388 | 0,264 | 0,266 | 0,310 | 9 8 | 1 | 0,897 | 0,363 | 0,388 | 0,363 | 5 9 | 1 | 0,388 | 0,430 | 0,846 | 6 10 | 1 | 0,336 | 0,310 | 8 11 | 1 | 0,300 | 10 Позначення: 1 — загальна обізнаність; 2 — понятійність; 3 — уважність; 4 — вдатність ДО узагальнення; б — безпосереднє запам'ятовування (на цифрах); 6 — рівень опанування рідною мовою; 7 — швидкість оволодіння сенсомоторними навичками (кодування символами); 8 — спостережливість; 9 — комбінаторні здібності (до аналізу й синтезу); 10 — здібність до організації частин в осмислене ціле; 11 — здібність до евристичного синтезу; M(rij)— середнє значення коефіцієнтів кореляції змінної з рештою змінних спостережень (у нашому випадку n = 800): r(0) — значення нульової "розсікаючої” площини — мінімальна значима абсолютна величина коефіцієнта кореляції (n - 120, r(0) = 0,236; n = 40, r(0) = 0,407); |?r| — допустимий крок розшарування (n = 40, |?r| = 0,558); в — допустима кількість рівнів розшарування (n = 40, s = 1; n = 120, s = 2); r(1), r(2),... , r(9) — абсолютне значення січної площини (n = 40, r(1) = 0,965). Для n = 800 знаходимо значення гтіп і меж гі після чого розшаровуємо ранжировану кореляційну матрицю, виділяючи кореляційні плеяди всередині шарів, або відокремлюємо частини кореляційної матриці, вимальовуючи об'єднання кореляційних плеяд для вище розташованих шарів (рис. 5.5). Змістовний аналіз одержаних плеяд виходить за межі математичної статистики. Треба зазначити два формальні показники, які допомагають при змістовній інтерпретації плеяд. Одним суттєвим показником слугує степінь вершини, тобто кількість ребер, які примикають до вершини. Змінна з найбільшою кількістю ребер є "ядром" плеяди і її можна розглядати як індикатор решти змінних цієї плеяди. Другий суттєвий показник — щільність зв'язку. Змінна може мати менше зв'язків в одній плеяді, але тісніші, і більше зв'язків в іншій плеяді, проте менш тісних. Передбачення і оцінювання. Рівняння у = b1x + b0 називається загальним рівнянням прямої. Воно свідчить про те, що пари точок (x, у), які Рис. 5.5. Кореляційні плеяди, отримані розшаруванням матриці лежать на деякій прямій, пов'язані так, що для будь-якого значення х величину у у що перебуває з ним у парі, можна знайти, помноживши х на деяке число b1 додавши друге, число b0 до цього добутку. Коефіцієнт регресії дає змогу визначити міру зміни наслідкового фактора при зміні причинного фактора на одну одиницю. Абсолютні величини характеризують залежність між перемінними факторами за їхніми абсолютними значеннями. Коефіцієнт регресії обчислюють за формулою: Планування й аналіз експериментів. Планування й аналіз експериментів — це третя важлива галузь статистичних методів, які розроблені для знаходження і перевірки причинних зв'язків між змінними. Для дослідження багатофакторних залежностей останнім часом все частіше використовують методи математичного планування експерименту. Можливість одночасного варіювання усіма факторами дає змогу: а) зменшити кількість дослідів; б) звести помилку експерименту до мінімуму; в) спростити обробку одержаних даних; г) забезпечити наочність і легкість у порівнянні результатів. Кожний фактор може набувати деяку відповідну кількість різних значень, які називаються рівнями і позначають —1, 0 та +1. Фіксований набір рівнів факторів визначає умови одного з можливих дослідів. Сукупність усіх можливих поєднань обчислюють за формулою: Повним факторним експериментом називається експеримент, в якому реалізуються всі можливі поєднання рівнів факторів. Повні факторні експерименти можуть володіти властивістю ортогональності. При ортогональному плануванні фактори в експерименті є некорельованими, коефіцієнти регресії, які вираховують у підсумку, визначають незалежно один від одного. Важливою перевагою методу математичного планування експерименту є його універсальність, придатність у багатьох галузях досліджень. Розглянемо приклад порівняння впливу деяких факторів на формування рівня психічної напруги у регулювальників кольорових телевізорів. В основу експерименту покладено ортогональний план 23 (три фактори змінюються на двох рівнях). Експеримент проводили за повним планом 23 з трикратним повторенням. Ортогональне планування базується на побудові рівняння регресії. Для трьох факторів воно виглядає так: Опрацювання результатів у цьому прикладі охоплює: а) побудову ортогонального плану 23 з таблицею для розрахунку; б) обчислення коефіцієнтів регресії; в) перевірку їх значимості; г) інтерпретацію одержаних даних. Для коефіцієнтів регресії згаданого рівняння треба було поставити N= 23 = 8 варіантів, щоб мати змогу оцінити значущість коефіцієнтів, де кількість повторень К дорівнювало 3. Складена матриця планування експерименту мала такий вигляд. Процедура експерименту. Відібрали дванадцять бригад високого, середнього і низького рівня соціального розвитку. Загальна кількість досліджуваних, які брали участь у дослідах, 84 працівники. В експерименті досліджували зв'язок психічного напруження регулювальників кольорових телевізорів із комплексною дією трьох основних факторів: з раціоналізацією структури діяльності, саморегуляцією актуального психічного стану, з підвищенням рівня комунікативної діяльності. Кожний фактор варіювали на трьох рівнях. Умови та структуру діяльності оцінювали за дев'ятибальною шкалою і змінювали так: Перший рівень (виробнича ситуація до початку експерименту) — освітленість робочої зони нижче оптимальної в десять разів, нераціонально складена інструкція з регулювання кольорових телевізорів, незручно розташоване обладнання на робочому місці, в регулювальників немає навичок свідомої саморегуляції актуального психічного стану й комунікативних процесів. Другий рівень — у десять разів збільшено освітленість, у робочій зоні раціональніше скомпановано та розташовано обладнання, удосконалена інструкція виконання операцій із регулювання телевізора. Третій рівень — удосконалено структуру й умови діяльності, регулювальники опанували методи психологічної підготовки: саморегуляція актуальних психічних станів особистості в період регламентованих перерв у кімнаті психологічного розвантаження і метод соціально-психологічного тренування, які охоплювали лекції, дискусії та рольові ігри, спрямовані на розгляд виробничих ситуацій. Особистісні властивості працівників замірювали за рахунок підбирання досліджуваних груп з різним рівнем психічної напруги. Перший рівень: регулювальники, інтегральний показник психічної напруги яких перебував у межах від 0,647 до 0,894 умовних одиниць; другий рівень — досліджувані з інтегральним показником психічної напруги від 0,399 до 0,646; третій рівень — від 0,160 до 0,398 умовних одиниць. Специфіка міжособового спілкування змінювалася за допомогою підбирання колективів різного рівня соціально-психічного розвитку: перший рівень — колективи, міру розвитку яких оцінювали в 2,42—3,28 балів, другий рівень — бригади, інтегральний показник розвитку підструктур яких перебував у інтервалі від 3,18 до 4,10 балів, третій рівень — колективи, підструктури яких оцінювалися в 4,14—6,00 балів. Для оцінки лінійності рівняння регресії тричі визначили вихід у0 при значеннях факторів на нульовому рівні ( тобто "в центрі експерименту"). Значення виходу становили 88,0; 117,0; 86,56; 88,75, звідки середнє виходу у0 - 98,57. Різниця між у0 і b0 статистично незначима, отже, гіпотеза про можливість використання рівняння без квадратних членів правильна. Враховуючи гіпотезу про лінійність моделі, можна зробити висновок, що коефіцієнти, які стоять у ній при окремих показниках (факторах), змінні, х є важелем цих показників. Найбільший вплив на формування відповідного рівня психічної напруги в конкретних умовах виробництва має показник психологічного клімату бригади (x3), далі — особливості структури особистості працівника (х2) і структури діяльності (х1). Порівнюючи між собою коефіцієнти регресії, які виражають міру впливу факторів, можна бачити, що рівень психічної напруги визначають, передусім, її психологічним кліматом (зі збільшенням х3 на одиницю свого вимірювання у збільшується на 29,94 одиниці виміру). Дещо менше (22,94) впливають особливості структури особистості працівника й ще менше (-8,40) структура діяльності, зі збільшенням її на одиницю всієї шкали вимірювання (тобто, покращання умов діяльності), рівень напруги зменшується на 8,4 одиниць. Крім того, аналіз рівняння регресії й елементів, які входять до її складу, свідчить про те, що на формування психічної напруги регулювальника впливають не тільки лінійні ефекти факторів, а й парні їх взаємодії, квадратичні ефекти, хоч вони і не досягають порогу статистичної значимості. За результатами трифакторного спланованого експерименту найбільш значимі показники психічної напруги зафіксовані в дев'ятнадцятому, одинадцятому, двадцятому дослідах; найменш значимі — в двадцять другому, чотирнадцятому і тринадцятому дослідах. Зміну рівнів факторів в експериментах наведено в табл. 5.21: Таблиця 5.21. Планування експерименту Отже, одержана модель, по-перше, надає змогу комплексно відобразити вплив використовуваних засобів нормалізації психічної напруги регулювальника в реальних умовах виробництва і дати йому кількісну оцінку, по-друге, розриває структурну складність стану, який досліджується, і неоднозначність шляхів його нормалізації. Багатомірний статистичний аналіз емпіричних даних. Аналіз взаємозв'язків між великою кількістю змінних відбувається шляхом використання багатомірних методів статистичної обробки вручну або з застосуванням ЕОМ. Мета застосування подібних методів — зробити наочними приховані закономірності, виділити суттєвіші взаємозв'язки між змінними. Прикладами таких багатомірних статистичних методів є: а) багатомірне шкалування; б) факторний аналіз; в) кластерний аналіз (або метод розпізнавання образів); г) латентно-структурний аналіз. Поєднання цих методів можна проілюструвати схемою організації дослідження психічної адаптації працівників (рис. 5.6), яка допускає комплексний підхід і одночасний розгляд усіх аспектів, оскільки суттєві для їх реалізації сфери перебувають у взаємній залежності. Багатомірне шкалування забезпечує наочну оцінку схожості та відмінностей між деякими об'єктами, які описують великою кількістю різноманітних змінних. Ці відмінності подають у вигляді відстані між оцінюваними об'єктами в багатомірному просторі. Факторний аналіз полягає у виявленні та інтерпретації факторів. Фактор — узагальнена змінна, яка дає змогу згорнути частину інформації, Рис. 5.6. Дослідження психічної адаптації працівника і характеристика методів дослідження та статистичного аналізу тобто подати її в зручному для сприймання вигляді. Наприклад, факторна теорія особистості виділяє багато узагальнених характеристик поведінки, які в цьому випадку називаються рисами особистості. Факторний аналіз не є однорідною процедурою, а розпадається на низку "технік". R-техніка — це традиційний факторний аналіз матриці інтеркореляцій показників різних тестів. Виконання Q-техніки факторного аналізу вимагає обчислення матриці інтеркореляцій показників різних досліджуваних за різними тестами. Це можна виконати не тільки методом нормативного, а й іпсативного заміру. Q і R-техніки розрізняють за видами факторів, які вони виділяють. R-техніки дають фактори, які відображають структуру тестів, а Q-техніки — фактори схожості та відмінності досліджуваних. R- техніка пов'язана з факторним аналізом матриці інтеркореляцій значень показників досліджуваних за однаковими тестами, але в різні проміжки часу. Ця техніка дає змогу виявити фактори, які зумовлюють зміну величин показників тестів. Крім того, для аналізу факторів замірів (станів) використовують dR-техніку факторного аналізу, в якому висхідним матеріалом є матриці інтеркореляцій змін (різниць) показників тестів між двома моментами часу. Кластерний аналіз допомагає виявити ведучу ознаку та ієрархію взаємозв'язків показників. Латентноструктурний аналіз — це сукупність аналітико-статистичних процедур виявлення схованих змінних (ознак), а також внутрішньої структури зв'язків між змінними ознаками. Він дає змогу досліджувати виявлення складних взаємозв'язків безпосередньо досліджуваних характеристик соціально-психологічних явищ. Латентний аналіз може бути основою для моделювання згаданих взаємозв'язків [29]. Радикальної різниці між переліченими методами багатомірного аналізу даних немає. Відмінності полягають лише в зручності подання тих або інших даних, або особистих уподобаних психологів-дослідників. Розглянемо детальніше приклад застосування багатомірного статистичного аналізу емпіричних даних у випадку вирішення завдань психодіагностики. Завдання діагностики. Завдання діагностики виникають тоді, коли: а) задана класифікація об'єктів; б) додано опис цих об'єктів багатьма опосередкованими характеристиками; в) у разі виникнення нового об'єкта треба віднести його за відповідними характеристиками до заданих класів. Прийнято розрізняти медичну діагностику та психодіагностику. У медичній діагностиці об'єктами є хворі, а класами — різноманітні захворювання. За багатьма незмінними ознаками (симптомами) лікар повинен поставити діагноз, тобто віднести хворого до однієї з нозологічних груп: а) шизофренічний; б) афективно-ендогенний (маніакально-депресивний психоз і функціональні афективні психози пізнього віку); в) олігофренічний (психічний недорозвиток: інтелектуальна недостатність, порушення сприймання і уваги — дебіли. Імбецили й ідіоти патопсихологічному обстеженню не підлягають); г) екзогенно-органічний (церебральний атеросклероз, наслідки черепно-мозкової травми, токсикоманії); ґ) ендогенно-органічний (епілепсія, первинні атрофічні процеси в головному мозку); д) особистісно-аномальний (акцентуйовані та психопатичні особливості, зумовлені значною мірою аномальним ґрунтом психогенних реакцій); е) психогенно-психотичний (реактивні психози); е) психогенно-невротичний (неврози та невротичні реакції). Реєстрація цих синдромів і позначає межу діагностико-інформаційних рекомендацій. Жоден із симптомів окремо не зазначає причину захворювання — висока температура, втрата апетиту, підвищення лейкоцитів у крові, галюцинації тощо. Однак за сукупністю багатьох симптомів (ознак) можна поставити правильний діагноз. У психодіагностиці об'єктами є здорові люди. Непрямими характеристиками є їхні індивідуальні психологічні особливості, а класи задають завданнями дослідження (оптимізація, профвідбір, соціальна адаптація, особистий розвиток, самоактуалізація, безпека праці). Наприклад, у завданні профвідбору класами є хороші або "погані" спеціалісти, досліджуючи статевий диформізм (Ч, Ж) — це досліджувані різної статі, при досліджені вікових особливостей — суб'єкти дослідження різних вікових груп тощо. Як видно з наведених прикладів, вирішення кожного завдання психодіагностики вимагає виконання тих самих завдань, що й при прогнозуванні: а) визначення цільових ознак; б) вибір прогностичних завдань; в) визначення значень цільових ознак за багатьма прогностичними. Розглянемо особливості розв'язання цих трьох підзадач у випадку психодіагностики . Література 1. Деркач А.А., Кузьмина Н. В. Акмеология: пути достижения вершин профессионализма. — М.: РАУ, 1993. 2. Дмитриева М. А, Крылов А. А., Нафтульев А. Я. Психология труда и инженерная психология. — Л.: ЛГУ, 1979. 8. Климов Е.А. Введение в психологию труда. — М.: МГУ, 1988. 4. Климов Е. А Образ мира в разнотипичных профессиях: Учебное пособие. — М.: МГУ, 1996. 5. Кононкин О. А. Психологические механизмы регуляции деятельности. — М.: Наука, 1980. 6. Мерлин B.C. Очерки интегрального исследования индивидуальности. — М.: Педагогика, 1986. 7. Методология исследования по инженерной психологии и психологии труда. — Ч. 1. — Л.: ЛГУ, 1974; Ч. Z. — Л.: ЛҐУ, 1975. 8. Основи загальної психології / За ред. акад. АПН України, проф. С. Д. Максименка. — К.: НПЦ Перспектива, 1998. 9. Практикум по инженерной психологии и психологии труда. — Л.: ЛГУ, 1983. 10. Справочник по инженерной психологии / Под ред. Б. Ф. Ломова. — М.: Машиностроение, 1982. 11. Хаккер В. Инженерная психология и психология труда. — М., 1985. 12. Хьелл Л., Зиглер Д. Теория личности (Основные положения исследования и применения). — СПб.: Питер Ком, 1998. 13. Чебихиева В. В. Психология трудового общения. — М., 1969. 14. Шадриков В. Д. Проблема антмогенеза профессиональной деятельности. — М., 1982. 15. Шадриков В. Д. Психология производственного обучения (системный подход). — Ярославль, 1976. 16. Шадриков В. Д. Системный подход в психологии производственного обучения: Автореф. докт. дис. — Ярославль, 1976. | |
| Просмотров: 880 | Рейтинг: 0.0/0 |
| Всего комментариев: 0 | |