При обработке данных большое значение имеет их подчинение закону нормального распределения. Смысл его довольно прост и заключается он в том, что ваши данные собраны вблизи определенного среднего значения. В зависимости от того, подчиняются ли ваши данные этому закону вы используете соответствующие методы анализа - параметрические (если подчиняются) и непараметрические (если не подчиняются). Определить нормальность распределения можно используя критерий Колмогорова-Смирнова (в SPSS открываем анализ-непараметрические критерии), а также используя меню графика-гистограмма (в этом случае вы получите наглядный график). Необходимо помнить, что на любой кривой нормального распределения отрезок между ±1 стандартным отклонением отделяет 68, 26% общей площади под кривой. Стандартное отклонение в случае на рисунке=2,385. Таким образом, 68, 26% общей площади лежит между (4,86 +2,385.) = 7,245 готовности помогать другим людям и (между (4,86 -2,385.) = 2,475 готовности помогать другим людям по 11 балльной шкале. Наличие признаков нормального распределения в данном случае может стать ориентиром для определения числа градаций по снижению размерности шкалы. Можно свести ее к трем, руководствуясь процентной моделью 20/60/20. Для этого в распределении частот следует выбрать те случаи которые выходят за рамки стандартного отклонения вправо по графику используя значения накопленного процента (то есть более 80%). Это позволит в последующем анализе боле четко выявить дифференцирующие возможности высокой и низкой готовности помогать другим людям. Вы просто сводите все возможные замеры к трех-ранговой шкале и относите любого исследуемого к одному из рангов. Эта процедура крайне удобна в том случае, если вы планируете создать на основе ваших исследований инструмент для замеров изучаемого свойства. То есть вся группа будет разделена на три ранга и любой исследователь легко отберет из всей изучаемой группы те 20% которые отличаются высокой готовностью к взаимопомощи. Таким же образом можно выявлять любые другие необходимые вам качества и свойства. Подобное математическое решение прекрасно подойдет для практического применения вашей научной работы. #SPSS #СПСС #Наука #Исследования #Помощьстуденту #Эрратология#Статистика
SPSS Помощь по статистике Обработка данных
Нормальность распределения данных.
При обработке данных большое значение имеет их подчинение закону нормального распределения. Смысл его довольно прост и заключается он в том, что ваши данные собраны вблизи определенного среднего значения. В зависимости от того, подчиняются ли ваши данные этому закону вы используете соответствующие методы анализа - параметрические (если подчиняются) и непараметрические (если не подчиняются). Определить нормальность распределения можно используя критерий Колмогорова-Смирнова (в SPSS открываем анализ-непараметрические критерии), а также используя меню графика-гистограмма (в этом случае вы получите наглядный график).
Необходимо помнить, что на любой кривой нормального распределения отрезок между ±1 стандартным отклонением отделяет 68, 26% общей площади под кривой. Стандартное отклонение в случае на рисунке=2,385. Таким образом, 68, 26% общей площади лежит между (4,86 +2,385.) = 7,245 готовности помогать другим людям и (между (4,86 -2,385.) = 2,475 готовности помогать другим людям по 11 балльной шкале.
Наличие признаков нормального распределения в данном случае может стать ориентиром для определения числа градаций по снижению размерности шкалы.
Можно свести ее к трем, руководствуясь процентной моделью 20/60/20. Для этого в распределении частот следует выбрать те случаи которые выходят за рамки стандартного отклонения вправо по графику используя значения накопленного процента (то есть более 80%).
Это позволит в последующем анализе боле четко выявить дифференцирующие возможности высокой и низкой готовности помогать другим людям. Вы просто сводите все возможные замеры к трех-ранговой шкале и относите любого исследуемого к одному из рангов.
Эта процедура крайне удобна в том случае, если вы планируете создать на основе ваших исследований инструмент для замеров изучаемого свойства. То есть вся группа будет разделена на три ранга и любой исследователь легко отберет из всей изучаемой группы те 20% которые отличаются высокой готовностью к взаимопомощи. Таким же образом можно выявлять любые другие необходимые вам качества и свойства. Подобное математическое решение прекрасно подойдет для практического применения вашей научной работы.
#SPSS #СПСС #Наука #Исследования #Помощьстуденту #Эрратология#Статистика