Установите последовательность этапов действий при выборе критерия различий:
1 оценить объем выборки
2 определить, является ли выборка связной (зависимой) или несвязной (независимой)
3 выбрать соответствующий критерий

Другие предметы Университет Выбор критериев для анализа данных качественные методы количественные методы анализ психологических данных критерий различий объем выборки связная выборка несвязная выборка выбор критерия университет Психология Новый

При выборе критерия различий в психологических исследованиях важно следовать определенной последовательности действий. Давайте рассмотрим эти этапы подробнее:

1. Оценить объем выборки
   • Первым делом необходимо определить, сколько участников включено в вашу выборку. Это важно, так как некоторые статистические методы требуют минимального объема выборки для корректного применения.
   • Объем выборки может влиять на мощность теста и точность оценок. Обычно рекомендуется иметь как минимум 30 участников для применения многих статистических критериев.
2. Определить, является ли выборка связной (зависимой) или несвязной (независимой)
   • Следующий шаг заключается в определении типа выборки. Если участники в одной группе также участвуют в другой (например, до и после вмешательства), то выборка связная.
   • Если участники в одной группе не имеют отношения к участникам в другой (например, разные группы, сравниваемые между собой), то выборка несвязная.
3. Выбрать соответствующий критерий
   • На этом этапе вам нужно выбрать статистический критерий, который будет соответствовать типу данных и характеру выборки. Например:
   • Для несвязных выборок можно использовать критерий t Стьюдента или U-критерий Манна-Уитни.
   • Для связных выборок подойдут парный критерий t или критерий знаков Вилкоксона.
   • Также важно учитывать распределение данных (нормальное или ненормальное) при выборе подходящего критерия.

Следуя этой последовательности, вы сможете правильно выбрать статистический критерий для анализа различий в ваших данных. Это поможет обеспечить корректность и надежность ваших выводов.