В исследовании были использованы шкалы отношений и интервалов. Применялись точно и объективно измеряемые оценки на двух выборках. Какие критерии можно использовать для проверки статистической достоверности дифференциации (разности) двух средних показателей (среднее значение по одной и по другой группе)?

• так как данные измерены по интервальной шкале и распределение признака существенно не отличается от нормального (необходимо в этом убедиться: это верно, если среднее, мода и медиана приблизительно совпадают), то можно применять параметрические критерии: t-критерий Стьюдента или F-критерий Фишера.
• так как данные измерены по интервальной шкале и распределение признака существенно не отличается от нормального (необходимо в этом убедиться: это верно, если среднее, мода и медиана приблизительно совпадают), в исследовании участвуют две выборки, то можно применять непараметрические критерии: U-критерий Манна — Уитни, Q-критерий Розенбаума, φ*-критерий (угловое преобразование Фишера)

Другие предметы Колледж Статистические методы в психологии и педагогике качественные методы количественные методы психологические исследования педагогические исследования статистическая достоверность t-критерий Стьюдента F-критерий Фишера U-критерий Манна-Уитни Q-критерий Розенбаума φ*-критерий интервальная шкала выборки нормальное распределение критерии проверки дифференциация средних Новый

В вашем исследовании вы используете шкалы отношений и интервалов, что позволяет применять различные статистические методы для проверки достоверности различий между средними показателями двух выборок. Давайте рассмотрим шаги для выбора подходящих критериев.

1. Проверка распределения данных

• Перед выбором статистического критерия необходимо убедиться, что распределение ваших данных близко к нормальному. Это можно сделать, сравнив среднее, моду и медиану.
• Если эти три показателя примерно равны, то можно считать, что распределение данных нормально.
• Также можно использовать графические методы, такие как гистограммы или Q-Q графики, а также тесты на нормальность, например, тест Шапиро-Уилка.

2. Выбор критерия для анализа

В зависимости от результатов проверки нормальности распределения, вы можете выбрать один из следующих критериев:

• Параметрические критерии:
  1. t-критерий Стьюдента: используется, если данные распределены нормально. Этот критерий позволяет проверить, есть ли статистически значимая разница между средними значениями двух групп.
  2. F-критерий Фишера: применяется для проверки равенства дисперсий двух групп. Если дисперсии равны, то можно использовать t-критерий.
• Непараметрические критерии:
  1. U-критерий Манна — Уитни: используется, если данные не распределены нормально. Этот критерий позволяет сравнить два независимых выборки.
  2. Q-критерий Розенбаума: применяется, когда нужно сравнить две выборки, но данные не соответствуют нормальному распределению.
  3. φ*-критерий (угловое преобразование Фишера): также используется для анализа разностей между выборками, когда данные не нормальны.

3. Применение выбранного критерия

• После выбора критерия, проведите соответствующий статистический тест, используя программное обеспечение или ручной расчет.
• Интерпретируйте полученные результаты, обращая внимание на значение p. Если p < 0.05, то разница между средними значениями считается статистически значимой.

Таким образом, выбор статистического критерия зависит от распределения данных и типа сравниваемых выборок. Убедитесь, что вы правильно интерпретируете результаты, чтобы сделать обоснованные выводы о вашем исследовании.