14358

Тести інтелекту

Лабораторная работа

Психология и эзотерика

Лабораторна робота №2. Тести інтелекту. Методики: Матриці Равена. Тест структури інтелекту Амтхауера. Завдання: Провести діагностику інтелектуальних здібностей за допомогою вказаних методик. Підрахувати сирі€ бали по обох методиках. Порівня...

Украинкский

2013-06-03

30 KB

19 чел.

Лабораторна робота №2.

Тести інтелекту.

Методики:

  1.  Матриці Равена.
  2.  Тест структури інтелекту Амтхауера.

Завдання:

  1.  Провести діагностику інтелектуальних здібностей за допомогою вказаних методик.
  2.  Підрахувати „сирі” бали по обох методиках. Порівняти індивідуальні результати за сумарними балами, отриманими після тестування методикою „Матриці Равена” та тестом Амтхауера. Проінтерпретувати отримані результати.
  3.  Порівняти індивідуальні результати за окремими шкалами тесту Амтхауера. Проінтерпретувати ступінь вираження окремих шкал.
  4.  Зібрати групові результати (групи 307,308,309) за окремими шкалами тесту Амтхауера та сумарні бали по обох методиках. Знайти значимі відмінності між двома групами за цими показниками. Для цього:

А) Встановити тип розподілу даних (сумарних балів). За допомогою статистичного пакету SPSS побудувати криву нормального розподілу за допомогою команд меню Graphs (Графи) Histogramm... (Гістограма). Встановити „галочку” біля надпису Display normal curve. Графік навести в додатках до лабораторної роботи.

Якщо візуальне порівняння реальної гістограми з кривою нормального розподілу здається недостатнім, необхідно застосувати тест Колмогорова-Смірнова, який знаходиться в меню Analyze (аналіз даних) в наборі непараметричних тестів (Nonparametric Tests) – 1-Sample K-S. В таблиці результатів знаходимо ймовірність того, що розподіл відповідає нормальному виду (Asymp. Sig.). Якщо це число більше 0,05, то істотної відмінності від нормального розподілу не знайдено.

В) Якщо дані відповідають нормальному виду розподілу, застосуйте t-критерій Ст`юдента для встановлення відмінностей між групами. За умови значного відхилення від нормального розподілу знайдіть непараметричний критерій Мана-Уітні. Для цього в таблиці даних в SPSS створіть колонку Group, в якій студентів 307 групи позначте цифрою 1,  студентів 308 – цифрою 2, а студентів 309 – цифрою 3.

Для знаходження t-критерію Ст`юдента виберіть команди меню Analyze – Compare Means – Independent Samples T Test. Змінну Group перенесіть у вікно Grouping Variable, після натиснення кнопки Define Groups напроти надпису Group 1 поставте 1, а напроти Group 2 введіть 2, потім напроти надпису Group 1 поставте 1, а напроти Group 2 введіть 3, і нарешті напроти надпису Group 1 поставте 2, а напроти Group 2 введіть 3. Натисніть Continue. Перенесіть змінні, відмінності між якими вас цікавлять, у вікно Test Variables. Натисніть OK. В таблиці результатів в колонці Sig. (2-tailed) знайдіть значимість t-критерію Ст`юдента. Якщо число менше за 0,05, це означає, що відмінність між двома групами є статистично значимою.

Для знаходження непараметричного критерію Мана-Уітні виконайте команди в меню Analyze – Nonparametric Tests – 2-Independent Samples. Змінну Group перенесіть у вікно Grouping Variable, після натиснення кнопки Define Groups напроти надпису Group 1 поставте 1, а напроти Group 2 введіть 2, потім напроти надпису Group 1 поставте 1, а напроти Group 2 введіть 3, і нарешті напроти надпису Group 1 поставте 2, а напроти Group 2 введіть 3.  Натисніть Continue. Перенесіть змінні, відмінності між якими вас цікавлять, у вікно Test Variables. Натисніть OK. В таблиці Test Statistics знайдіть значимість критерію (Asymp. Syg. (2-tailed)). Якщо це число менше за 0,05, між порівнюваними змінними існують статистично значимі відмінності.

5. Проінтерпретуйте отримані результати, використовуючи знання математичної статистики. Зробіть висновки щодо розподілу даних по різним шкалам тесту інтелекту у двох групах, а також по сумарним балам по двом тестам.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49130. ПОВЫШЕНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ (НА ПРИМЕРЕ ВАГОННОГО ДЕПО) 591 KB
  Умение профессионально руководить организацией, эффективно строить свои взаимоотношения с подчиненными, начальниками, другими сотрудниками организации или даже просто чувствовать себя в ней комфортно требует определенного набора знаний и практических навыков.
49131. Устройство сбора телеметрической информации 761 KB
  Конструктивная реализация устройства включает в себя ряд коммутаторов с подключенными к ним дешифраторами аналогово-цифровой преобразователь АЦП и микропроцессорный блок включающий в себя сам микропроцессор тактовый генератор и память ПЗУ и ОЗУ Принцип работы схемы: Основными устройствами системы являются: коммутатор усилитель АЦП микропроцессорный блок микропроцессор ПЗУ ОЗУ шинные формирователи. Количество разрядов АЦП необходимых для ввода информации по формуле равно: ; АЦП следует выбирать с разрядностью не менее 4....
49133. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТИПА ЛИЧНОСТИ ПО ПРИНЦИПУ «ЛИДЕР ЛИ ТЫ» 726 KB
  Искусственные нейронные сети Многослойные искусственные нейронные сети. А уже в 1943 году Маккалок и Питтс формализуют понятие нейронной сети в фундаментальной статье о логическом исчислении идей и нервной активности. Кохоненом представлена модель сети решающей задачу кластеризации и обучающейся без учителя самоорганизующаяся карта Кохонена.
49134. Прогнозирование исхода выборов президента 887.5 KB
  Искусственные нейронные сети Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта а именно из попыток воспроизвести способность биологических нервных систем обучаться и исправлять ошибки моделируя низкоуровневую структуру мозга. Целью моей курсовой работы является построение такой нейронной сети которая бы с наибольшей точностью прогнозировала исход выборов президента нашей страны. Искусственные нейронные сети Искусственные нейронные сети НС совокупность моделей биологических нейронных сетей.
49135. Использование нейронных сетей для определения темперамента человека 564.5 KB
  При обучении на вход нейросети один за другим подаются исходные данные и сеть генерирует свои ответы. Цель: показать можно ли использовать нейронные сети и эффективно ли применение нейронных сетей при определении человеческого темперамента. Искусственный интеллект и нейросетевые технологии Нейронные сети и нейрокомпьютеры – это одно из направлений компьютерной индустрии в основе которого лежит идея создания искусственных интеллектуальных устройств по образу и подобию человеческого мозга. Искусственные нейронные сети подобно...
49136. Здійснення економічної діагностики підприємства 160.63 KB
  Ключовими елементами системи діагностики діяльності підприємства є: власники, керівники, тематичні фахівці підприємства, інвестори, кредитори підприємства, споживачі, постачальники, контрагенти, державні органи влади тощо. окремі сфери, напрями діяльності, підрозділи, працівники, елементи внутрішнього та зовнішнього середовищ, підприємство в цілому.
49137. Совершенстование маркетинговый деятельности гостиницы «Корстон» 230.51 KB
  Отечественные специалисты в большинстве своем пока не владеют специальной методикой проведения исследований, отвечающих международным стандартам и отечественным особенностям работ подобного рода. «Низкое качество исполнения маркетинговых исследований и расчетов, не учитывающих гостиничную специфику (чаще всего за основу берется типовая методика для промышленного предприятия)
49138. МИКРОПРОЦЕССОРНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ 755.5 KB
  Конечный датчик служит для сигнализации системе о том, что она максимально переместилась от нулевого положения или находится в нулевом положении. В качестве конечного датчика можно выбрать реле (такие как поляризованные, герметизированные и их виды: шариковые, плунжерные и т.д.) В данной системе требуется один конечный датчик (датчик нулевой позиции)