15706

МНОГОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (ВНУТРИГРУППОВАЯ СХЕМА)

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

Лабораторная работа 7. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ. многофакторный Дисперсионный анализ внутригрупповая схема Задание 11: опять социальный интеллект Рассмотрим опять данные из задачи 9 файл Social Intelligence.sta. Предположим мы интересуемся как развивается социальный интелл...

Русский

2013-06-15

51.5 KB

15 чел.

Лабораторная  работа 7. ПРОВЕРКА  ГИПОТЕЗ.

многофакторный Дисперсионный анализ (внутригрупповая схема)

Задание 11: опять социальный интеллект 

Рассмотрим опять данные из задачи 9 (файл Social Intelligence.sta). Предположим, мы интересуемся, как развивается социальный интеллект в подростковом возрасте. Тест для измерения социального интеллекта давался ученикам некоторой школы каждый год в шестом, седьмом, восьмом и девятом классах (12, 13, 14 и 15 лет). Требуется определить, как изменились показатели социального интеллекта с возрастом. На этот раз будем учиться делать однофакторный дисперсионный анализ для связных выборок.

Если в эксперименте одна внутригрупповая независимая переменная, то можно воспользоваться модулем ANOVA

  1.  Откройте файл Social Intelligence.sta в программе STATISTICA.
    1.  Обратите внимание, как набраны данные в файле: каждый столбец содержит значения теста социального интеллекта в определенном классе. В ДАННОМ СЛУЧАЕ ТОЖЕ НЕТ ГРУППИРУЮЩЕЙ ПЕРЕМЕННОЙ! В левом столбце приведены не порядковые номера испытуемых, а их имена.
    2.  Посчитаем однофакторный дисперсионный анализ для связных выборок Statistics  ANOVA  Repeated Measures ANOVA  ОК. Выбираем переменные (кнопка Variables). Все четыре переменные FORM_6, FORM_7, FORM_8 и FORM_9 заносим в левое окошко (dependent variable list). Окошко Categorical predictors (factors) остается пустым! Нажимаем ОК и попадаем в уже знакомое нам окно, в котором теперь активизированы другие кнопки. Кнопка Within Effects служит для того, чтобы выбрать количество уровней независимой переменной. ЕЕ НАЖИМАТЬ ОБЯЗАТЕЛЬНО!!! Нажмите ее и введите количество уровней независимой переменной (их у нас 4) в столбик No. of levels и название этой независимой переменной (пусть это будет INTEL) в столбик Factor Name. Нажмите два раза ОК и получите результаты. Окно результатов выглядит точно так же, как и для дисперсионного анализа для несвязных выборок.
    3.  Нажмите кнопку All effects. Сделайте выводы: зависит ли социальный интеллект от возраста? Почему получился только один главный эффект? Вернитесь в исходное окно результатов.
    4.  Нажмите кнопку All effects/Graphs и ОК. Рассмотрите график, построенный по средним значениям социального интеллекта для подростков. Какие выводы можно сделать? Соответствуют ли они вашим ожиданиям? Вернитесь в исходное окно результатов.
    5.  Теперь посчитайте какой-либо апостериорный критерий и рассмотрите его результаты вместе с графиком. Можно ли утверждать, что социальный интеллект существенно вырос при переходе детей из 6-го класса в 7-й? А при переходе из 7-го в 8-й? А при переходе из 8-го в 9-й? Вернитесь в исходное окно результатов.
    6.  Посмотрите результаты, которые получились при нажатии на кнопку Observed, Unweighted (закладка Means). Среди тех результатов, что нас интересуют, вы видите средние значения социального интеллекта по всем четырем классам. Зная, что данному тесту социально зрелым считается человек, набравший более 25 баллов, сделайте выводы о развитии подростков. Вспомните, как правильно записать результаты дисперсионного анализа. Если не вспомнили, посмотрите на подсказку сверху окна. Запишите результаты.
    7.  Наконец, проверить нормальность распределения значений зависимой переменной по всем ее уровням можно точно таким же образом, как и для дисперсионного анализа для несвязных выборок. Проверьте, нормально ли распределена наша переменная в каждом классе. Имели ли мы основания применять дисперсионный анализ?


Задание 12: психологи развлекаются
 

Любите решать ребусы и головоломки? Некоторые психологи любят и поэтому применяют их для исследования процессов мышления. Одним их видов головоломок является анаграмма: буквы в слове переставляются местами и испытуемому надо догадаться, что это за слово. Было замечено, что люди обычно быстрее отгадывают слово, если оно обозначает предмет, который легко представить (например, догадайтесь, что такое АКОБАС). Гораздо труднее разгадать анаграмму, если слово обозначает трудно представимый объект или какое-то абстрактное понятие (например, РДАВАП). Дьюинг и Хетерингтон (Dewing & Hetherington, 1974) решили проверить, действительно ли испытуемые решают анаграммы слов легко представимых, конкретных объектов быстрее, чем трудно представимых, абстрактных объектов. Заодно они решили проверить, как влияет подсказка на решение анаграмм. Для своего эксперимента исследователи взяли два вида подсказок:

  1.  семантическая – вместе с анаграммой испытуемому сообщался класс объектов, к которому принадлежит отгадка (например, АКОБАС – животное)
  2.  структурная – вместе с анаграммой испытуемому сообщались первая и последняя буква зашифрованного слова(например, АКОБАС – первая буква С, последняя А)

Поэтому вторая гипотеза Дьюинга и Хетерингтона заключалась в том, что при наличии подсказки испытуемые будут быстрее решать анаграммы, чем без нее, и структурная подсказка поможет больше, чем семантическая.

Испытуемым давали анаграммы различных слов (конкретных и абстрактных) без подсказки, со структурной подсказкой и с семантической подсказкой. Схема была интра-индивидуальной, так как люди очень отличаются по способности решать анаграммы. Таким образом, у нас получается двухфакторная экспериментальная схема 2*3, в которой две независимые переменные. Это

  1.  вид объекта (имеет два уровня: конкретное существительное абстрактное),
  2.  подсказка (имеет три уровня: структурная семантическая нет вовсе).

Зависимой переменной является время решения анаграммы (измеряем его в секундах).

Самое важное для нас сейчас – правильно занести данные в программу STATISTICA. Помните, что если экспериментальная схема у нас – интра-индивидуальная, и считаем мы критерий для связных выборок, то ГРУППИРУЮЩЕЙ ПЕРЕМЕННОЙ НЕТ, А КАЖДЫЙ СТОЛБЕЦ ПРЕДСТАВЛЯЕТ СОБОЙ ЗНАЧЕНИЯ ЗАВИСИМОЙ ПЕРЕМЕННОЙ ДЛЯ ОДНОЙ КАКОЙ-ЛИБО КОМБИНАЦИИ УРОВНЕЙ НЕЗАВИСИМЫХ ПЕРЕМЕННЫХ. Данные следует компоновать следующим образом:

Фактор (переменная)

Уровень

1. Подсказка

нет

семантическая  

структурная

2. Вид объекта

конкретный

абстрактный

конкретный

абстрактный

конкретный

абстрактный

Испытуемый 1

9

13

7

25

20

6

Испытуемый 2

12

35

6

16

11

17

Испытуемый 3

4

12

10

15

4

21

Нет никакой разницы, какая переменная берется первой, какая второй. В данном случае в качестве первого фактора взята ПОДСКАЗКА. Можно взять в качестве первого фактора и ВИД_ОБЪЕКТА, только следует помнить об этом потом, при выборе факторов в программе STATISTICA.

Данные, набранные в таком виде, как показано в таблице, находятся в файле Anagram.sta.


12.1. Перепишите файл Anagram.sta в свою рабочую папку и откройте его в программе STATISTICA. Переменные названы следующим образом:

Фактор (переменная)

Уровень

1. Подсказка

нет

семантическая

структурная

2. Вид объекта

Конкретный

V1-1

Абстрактный

V1-2

Конкретный

V2-1

Абстрактный

V2-2

Конкретный

V3-1

Абстрактный

V3-2

Названия переменных не имеют значения, так как в последующем анализе не используются.

Посчитать многофакторный дисперсионный анализ

для внутригрупповой или смешенной схемы

можно только в модуле General Linear Models.

Туда попадаем следующим путем:

Statistics Advanced Linear/Nonlinear Models General Linear Models Repeated Measures ANOVA

  1.  Посчитайте двухфакторный дисперсионный анализ для связных выборок Statistics Advanced Linear/Nonlinear Models General Linear Models Repeated Measures ANOVA ОК. Нажмите кнопку Variables и выберите все шесть переменных в левом окошке dependent variable list. Окошко Categorical predictors (factors) остается пустым! Нажмите ОК.
  2.  Теперь зададим факторы и количество их уровней. Нажмите кнопку within effects. Мы помним, что первым фактором была ПОДСКАЗКА, которая имела три уровня, поэтому в строке 1 набираем "3" и вписываем имя фактора, например PODSK. Во второй строке набираем "2" и имя второго фактора, например, TYPE. Это будет ВИД_ОБЪЕКТА. Нажмите ОК и еще раз ОК. Попадаем в окно результатов GLM Results. Важные кнопки должны быть вам уже знакомы.
  3.  Сколько должно получиться главных эффектов в нашем эксперименте? Сколько эффектов взаимодействия?
  4.  Проверьте свои предположения, нажав кнопку All effects/Graphs. Посмотрите, влияет ли подсказка на время решения анаграмм. Подтверждается ли гипотеза о том, что анаграммы для абстрактных слов труднее разгадывать, чем для конкретных?
  5.  Рассмотрите взаимодействие. Выберите в качестве Line pattern переменную PODSK, а в качестве x-axis, upper – переменную TYPE. Обратите внимание, что в данном случае программа сама присваивает имена уровням независимых переменных: это не очень удобно и затрудняет анализ результатов. Тем не менее, определите, действительно ли подсказки облегчают решение всех анаграмм? Подтвердилась ли гипотеза о том, что структурная подсказка помогает больше, чем семантическая? Какие выводы можно сделать?
  6.  Посчитайте какой-либо апостериорный критерий и проверьте, действительно ли семантическая подсказка помогает существенно больше для конкретных слов, а не для абстрактных? Действительно ли структурная подсказка помогает существенно больше для абстрактных слов, а не для конкретных?
  7.  Можете проверить нормальность распределения времени решения анаграмм для всех комбинаций уровней независимых переменных. Имеем ли мы право применять факторный анализ?


Домашнее задание 1.

Напишите отчет в MS Word. Этот отчет должен представлять собой анализ и интерпретацию данных только для задания 12. Рассмотрите две независимые переменные и приведите все выводы, которые вы смогли сделать и их статистическое подтверждение. Проиллюстрируйте отчет графиками, построенными в Excel или с помощью Диаграммы MS Word, и необходимыми таблицами средних значений.

Домашнее задание 2.

Внутригрупповая схема (файл данных values.sta)

Психолог собрал сведения о предпочтении жизненных ценностях студентами некоторого факультета на первом и пятом курсах (лонгитюдное исследование). Чем выше балл, тем выше приоритет данной ценности.

Value_1 – "свобода личности, утверждение прав и достоинства человека"

Value_2 – "высокая духовность, стремление к совершенствованию"

Value_3 – "развлечение, получение удовольствий"

Value_4 – "семья, супружество"

Value_5 – "дружба и любовь"

Value_6 – "профессиональное совершенствование и мастерство, карьерный рост"

Value_7 – "жизнь и ее безопасность"

Value_8 –"материальное благополучие, деньги"

Задача исследования: установить, какие ценности являются приоритетными для студентов, и как изменяются (если, конечно, изменяются) эти приоритеты за время учебы.

Домашнее задание 3.

Смешенная схема (файл данных idioms.sta)

Считалось (Гибсон), что использование мыслительных образов (ярких образных представлений) может существенно помочь в процессе понимания идиом (поговорок, например, «дуба дать», «копыта отбросить», …). Иными словами, если человек представит то, о чем говорится в идиоме, то это поможет ему ее понять. Причем это относится как к знакомым («сесть в лужу»), так и к незнакомым идиомам («спать в ухе у осла»). Однако итальянская исследовательница Каччиари усомнилась в этом. Она выдвинула гипотезу о том, что мыслительные образы, если и помогают в процессе понимания, то лишь для «прозрачных» незнакомых идиом (т.е. тех, для которых небуквальный смысл почти совпадает с буквальным – «плавает, как топор»). В случае же знакомых идиом применение мыслительных образов только затруднит понимание. Для проверки этой гипотезы был проведен эксперимент. Испытуемым надо было выбрать буквальное выражение, соответствующее смыслу идиомы, в списке из 3-х выражений. В зависимости от группы им предлагалась инструкция либо применять мыслительные образы (группа EXPERMTL), либо как можно быстрее выполнить задание (группа CONTROL). Всем испытуемым был предъявлен внушительный список, состоящий из знакомых, незнакомых «непрозрачных» и незнакомых «прозрачных» идиом.

Задача исследования: проверить, подтвердилась ли гипотеза Каччиари.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

40922. Метод орієнтованих графів 153.5 KB
  Можна виключити вершину . Для цього стрілки продовжують так, ніби вузла і не було. В діамагнетику вказується - коефіцієнт при виключеній вершині.
40923. Синтез НВЧ – елементів 116.5 KB
  Фільтри НВЧ. Спробуємо створити такий фільтр для НВЧ оскільки розрахунки дають нереальні з точки зору технології значення ємності та індуктивності. В НВЧ маємо еквівалентні схеми: Паралельний контур: Ємність: Чебишевська апроксимація Баттервордська апроксимація Ємність на землю Індуктивність Діелектрик.
40924. НАГРУЗКИ В СПОРТЕ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА ОРГАНИЗМ 57.5 KB
  Внешняя и внутренняя сторона нагрузки. Компоненты тренировочной нагрузки. Эффект нагрузки прямо пропорционален при прочих условиях ее объему и интенсивности.
40925. Развитие силовой стойкости 50 KB
  Силовые упражнения не столько увеличивают возможности систем кровообращения и дыхания сколько повышают способности спортсмена к использованию этих возможностей при выполнении соответствующей силовой работы как правило это упражнения с умеренным сопротивлением и большим количеством повторений. Применение методов для развития силовой выносливости обусловлено спецификой вида спорта и применяемые упражнения по внутренней и внешней структуре близки к соревновательному упражнению. Кроме того эффективным средством развития силовой выносливости...
40926. Силовая подготовка 67.5 KB
  Виды силовых качеств и режим работы мышц. Сила может проявляться при статическом изометрическом и динамическом изотоническом режимах работы мышц. При изометрическом удерживающем режиме длина мышцы не изменяется от греч. Например в режиме изометрического сокращения работают мышцы человека который подтянулся на перекладине и удерживает свое тело в этом положении удержание штанги и т.
40927. Ґендерна соціалізація та становлення ґендерної ідентичності 154.5 KB
  Еволюційна теорія статі В. Нова психологія статі. В тричотири роки діти вже усвідомлено розрізняють стать навколишніх людей але часто асоціюють її з випадковими зовнішніми ознаками наприклад з одягом зачіскою і допускають принципову оборотність можливість зміни статі Хлопчик чотирьох років каже: Коли я виросту то стану жінкою. Кон вважає еволюційну теорію статі що її розроблено російським біологом В.
40928. Економічний розвиток і проблеми його дослідження в економічній теорії 137 KB
  Економічний розвиток і проблеми його дослідження в економічній теорії Економічний розвиток як основа розвитку суспільства Статичний і динамічний підхід до аналізу розвитку економічних систем і предмет ПЕ ІІ Сучасні підходи до вивчення інституціональних перетворень та економічного зростання. Інституціональні основи і складові економічного розвитку. Акцент на динамічності предмету вивчення на змінності економічних відносин залежно від суспільного розвитку. На щастя все наведене не повною мірою охоплює проблеми політекономії що свідчить про...
40929. Система физической защиты (СФЗ) ядерных материалов и ядерно-опасных объектов 214.5 KB
  Система физической защиты СФЗядерных материалов и ядерноопасных объектов Аннотация Понятие физической защиты. Определение системы физической защиты СФЗ важного объекта. Задачи СФЗ. Роль и взаимодействие компонентов СФЗ.