Психологические исследования: анализ результатов с использованием программы STATISTICA: Учебное пособие для вузов

Description

Учебное пособие посвящено методам анализа результатов двух наиболее распространенных типов психологических исследований — корреляционных исследований и экспериментов, — а также оценке качества получаемых данных. Особенность пособия заключается в том, что последовательность такого анализа описывается не глазами статистика, а глазами психолога с многолетним опытом проведения собственных исследований и публикаций их результатов в рецензируемых научных журналах, в том числе индексируемых в Web of Science и Scopus. Поэтому в книге большое внимание уделяется смыслу статистических процедур и способам расчета показателей, пока еще не рассчитываемых компьютерными программами, но нужных исследователям, а также способам проверки различных типов моделей и гипотез психологического исследования. Описание смысла и предназначения различных показателей сопровождается подробными описаниями их расчета в программе автоматизации статистического анализа STATISTICA. Книга предназначена как для бакалавров, только приступивших к изучению психологии, так и для опытных психологов-исследователей, а также для студентов, обучающихся по социальным и экономическим дисциплинам. К книге прилагаются дополнительные материалы, доступные в электронной библиотечной системе «Лань» по ссылке или QR-коду, указанным ниже. ПРЕДИСЛОВИЕ РАЗДЕЛ 1. ВВЕДЕНИЕ В ИССЛЕДОВАНИЕ Глава 1. ИДЕЯ ИССЛЕДОВАНИЯ 1.1. Цель этой книги 1.2. Возникновение идеи исследования и понятие объекта и предмета исследования 1.3. Поиск информации о предыдущих исследованиях 1.3.1. Зачем ее искать 1.3.2. Где ее искать 1.3.3. Как ее искать 1.4. Упражнения Глава 2. МОДЕЛИ И ГИПОТЕЗЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 2.1. Понятие модели явления 2.2. Типы моделей 2.2.1. Модель структуры 2.2.2. Модель предпосылок 2.2.3. Модель механизмов 2.2.4. Модель условий 2.2.5. Модель следствий 2.2.6. Еще кое-что о моделях 2.3. Понятие гипотезы исследования 2.4. Типы гипотез 2.5. Исследования без гипотез 2.6. Упражнения Глава 3. СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ ИССЛЕДОВАНИЯ 3.1. Общая последовательность статистического анализа данных 3.1.1. Простые и сложные модели исследования 3.1.2. Понятия вариации оценок зависимой переменной и разбиения вариации 3.1.3. Четыре вопроса, которыми задается исследователь при анализе данных 3.2. Иллюстрация последовательности статистического анализа данных 3.2.1. Значимость эффекта 3.2.2. Величина эффекта 3.2.3. Доверительный интервал эффекта 3.2.4. Проверка допущения о нормальности распределения выборочных оценок 3.3. Трансформация данных 3.3.1. Линейные трансформации 3.3.2. Нелинейные трансформации 3.4. Упражнения РАЗДЕЛ 2. ПРОВЕРКА МОДЕЛЕЙ И ГИПОТЕЗ В КОРРЕЛЯЦИОННЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ Глава 4. КОРРЕЛЯЦИЯ 4.1. Коэффициент корреляции Пирсона 4.1.1. Ковариация 4.1.2. Коэффициент корреляции 4.1.3. Интерпретация величины корреляции 4.2. Последовательность корреляционного анализа 4.2.1. Значимость эффекта 4.2.2. Величина эффекта 4.2.3. Доверительный интервал эффекта 4.2.4. Проверка допущений коэффициента корреляции Пирсона 4.3. Что делать при нарушении допущений коэффициента корреляции Пирсона 4.4. Расчет парных корреляций в STATISTICA 4.4.1. Расчет корреляции Пирсона и точечно-бисериальной корреляции 4.4.2. Расчет корреляции роу Спирмена и тау Кендалла 4.4.3. Расчет корреляции фи Пирсона 4.5. Получастная и частная корреляция 4.6. Расчет частных корреляций в STATISTICA 4.7. Когда парной корреляции не следует верить 4.8. Как сообщать коэффициенты корреляции 4.9. Упражнения Глава 5. РЕГРЕССИЯ 5.1. Метод наименьших квадратов и линейное уравнение простой регрессии 5.2. Разбиение вариации зависимой переменной в простой регрессии 5.3. Показатели общего эффекта модели в простой регрессии 5.3.1. Значимость общего эффекта 5.3.2. Величина общего эффекта 5.3.3. Доверительный интервал общего эффекта 5.4. Показатели индивидуальных эффектов модели в простой регрессии 5.4.1. Значимость индивидуальных эффектов 5.4.2. Величина индивидуальных эффектов 5.4.3. Доверительные интервалы индивидуальных эффектов 5.5. Расчет простой регрессии в STATISTICA 5.6. Линейное уравнение множественной регрессии и разбиение вариации зависимой переменной 5.7. Показатели общего эффекта модели во множественной регрессии 5.7.1. Значимость общего эффекта 5.7.2. Величина общего эффекта 5.7.3. Доверительный интервал общего эффекта 5.8. Показатели индивидуальных эффектов модели во множественной регрессии 5.8.1. Значимость индивидуальных эффектов 5.8.2. Величина индивидуальных эффектов 5.8.3. Доверительные интервалы индивидуальных эффектов 5.9. Еще о различиях множественной и простой регрессии 5.10. Проверка допущений регрессии 5.10.1. Уровень измерения переменных 5.10.2. Отсутствие выбросов 5.10.3. Отсутствие высокой мультиколлинеарности 5.10.4. Отсутствие корреляции предикторов с «внешними» переменными 5.10.5. Гомоскедастичность 5.10.6. Независимые ошибки 5.10.7. Нормально распределенные ошибки 5.10.8. Линейность 5.11. Расчет множественной регрессии в STATISTICA 5.11.1. Проверка модели предпосылок и гипотез о предпосылках 5.11.2. Проверка модели механизмов и гипотез об опосредовании 5.11.3. Проверка модели условий и гипотез о модерировании 5.12. Как описывать результаты множественной регрессии 5.13. Упражнения РАЗДЕЛ 3. ПРОВЕРКА МОДЕЛЕЙ И ГИПОТЕЗ В ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ Глава 6. СРАВНЕНИЕ ДВУХ СРЕДНИХ 6.1. Отличие эксперимента от корреляционного исследования 6.2. T-тесты для зависимых и независимых выборок 6.2.1. Значимость эффекта 6.2.2. Величина эффекта 6.2.3. Доверительный интервал эффекта 6.2.4. Проверка допущений t-тестов 6.3. Использование t-теста для независимых выборок в STATISTICA 6.4. Использование t-теста для зависимых выборок в STATISTICA 6.5. Что делать при нарушении допущений t-тестов 6.6. Как описывать результаты t-тестов 6.7. Упражнения Глава 7. ОДНОФАКТОРНЫЙ МЕЖГРУППОВОЙ ANOVA 7.1. Сходство и различия между ANOVA и регрессией 7.2. Разбиение вариации зависимой переменной в однофакторном межгрупповом ANOVA 7.2.1. Общая сумма квадратов (SST) 7.2.2. Сумма квадратов модели (SSM) 7.2.3. Сумма квадратов остатков (SSR) 7.2.4. Средние суммы квадратов (MSM, MSR) 7.3. Показатели общего эффекта модели в однофакторном межгрупповом ANOVA 7.3.1. Значимость общего эффекта 7.3.2. Величина общего эффекта 7.3.3. Доверительный интервал общего эффекта 7.3.4. Проверка допущений однофакторного межгруппового ANOVA 7.4. Контрасты 7.4.1. Значимость эффектов контрастов 7.4.2. Величина эффектов контрастов 7.4.3. Доверительные интервалы эффектов контрастов 7.5. Расчет однофакторного межгруппового ANOVA в STATISTICA 7.5.1. Графическая иллюстрация результатов эксперимента 7.5.2. Проверка допущения об однородности дисперсий 7.5.3. Результаты F-теста однофакторного ANOVA 7.5.4. Проверка гипотезы исследования 7.5.5. Оценка величины эффектов 7.6. Что делать при нарушении допущений межгруппового ANOVA 7.7. Как описывать результаты однофакторного межгруппового ANOVA 7.8. Упражнения Глава 8. ОДНОФАКТОРНЫЙ МЕЖГРУППОВОЙ ANCOVA 8.1. Понятие ковариата 8.2. Цели ANCOVA 8.2.1. Корректировка систематической вариации 8.2.2. Корректировка несистематической вариации 8.3. Линейное уравнение однофакторного межгруппового ANCOVA 8.4. Разбиение вариации зависимой переменной в однофакторном межгрупповом ANCOVA 8.4.1. Общая сумма квадратов (SST) 8.4.2. Скорректированная общая сумма квадратов (SST*) 8.4.3. Сумма квадратов остатков (SSR) 8.4.4. Внутригрупповая сумма квадратов ковариата (SSC*) 8.4.5. Скорректированная сумма квадратов остатков (SSR*) и скорректированная сумма квадратов модели (SSM*) 8.4.6. Средние суммы квадратов (MSC*, MSM*, MSR*) 8.5. Показатели индивидуальных эффектов модели в однофакторном межгрупповом ANCOVA 8.5.1. Значимость индивидуальных эффектов 8.5.2. Величина индивидуальных эффектов 8.5.3. Доверительные интервалы индивидуальных эффектов 8.5.4. Контрасты, планируемые сравнения и пост-хок тесты 8.5.5. Проверка допущений однофакторного межгруппового ANCOVA 8.6. Расчет однофакторного межгруппового ANCOVA в STATISTICA для обычного ковариата 8.6.1. Проверка допущений о независимости ковариата и однородности дисперсий 8.6.2. Графическая иллюстрация результатов эксперимента 8.6.3. Результаты F-тестов однофакторного ANCOVA 8.6.4. Проверка гипотезы исследования 8.6.5. Оценка величины эффектов 8.6.6. Проверка допущения об однородности наклонов регрессионных линий 8.7. Расчет однофакторного межгруппового ANCOVA в STATISTICA для ковариата, исполняющего роль медиатора 8.8. Что делать при нарушении допущений межгруппового ANCOVA 8.9. Как описывать результаты однофакторного межгруппового ANCOVA 8.10. Упражнения Глава 9. МНОГОФАКТОРНЫЙ МЕЖГРУППОВОЙ ANOVA 9.1. Понятие многофакторного межгруппового ANOVA 9.2. Линейное уравнение многофакторного межгруппового ANOVA 9.3. Разбиение вариации зависимой переменной в многофакторном межгрупповом ANOVA 9.3.1. Общая сумма квадратов (SST) 9.3.2. Сумма квадратов модели (SSM) 9.3.3. Суммы квадратов основных эффектов (SSA и SSB) и эффекта взаимодействия (SSA x B) 9.3.4. Сумма квадратов остатков (SSR) 9.3.5. Средние суммы квадратов (MSM, MSA, MSB, MSA x B, MSR) 9.4. Показатели общего эффекта модели в многофакторном межгрупповом ANOVA 9.4.1. Значимость общего эффекта 9.4.2. Величина общего эффекта 9.4.3. Доверительный интервал общего эффекта 9.5. Показатели индивидуальных эффектов модели в многофакторном межгрупповом ANOVA 9.5.1. Значимость индивидуальных эффектов 9.5.2. Величина индивидуальных эффектов 9.5.3. Доверительные интервалы, контрасты и проверка допущений многофакторного межгруппового ANOVA 9.6. Расчет многофакторного межгруппового ANOVA в STATISTICA 9.6.1. Описательные статистики 9.6.2. Проверка допущения об однородности дисперсий 9.6.3. Результаты F-тестов многофакторного ANOVA 9.6.4. Проверка гипотез исследования 9.6.5. Оценка величины эффектов 9.7. Что делать при нарушении допущений многофакторного межгруппового ANOVA 9.8. Как описывать результаты многофакторного межгруппового ANOVA 9.9. Упражнения Глава 10. ОДНОФАКТОРНЫЙ ВНУТРИГРУППОВОЙ ANOVA 10.1. Сравнение внутригруппового и межгруппового ANOVA 10.2. Линейное уравнение однофакторного внутригруппового ANOVA 10.3. Разбиение вариации зависимой переменной в однофакторном внутригрупповом ANOVA 10.3.1. Общая сумма квадратов (SST) 10.3.2. Сумма квадратов модели (SSM) 10.3.3. Сумма квадратов остатков (SSR) 10.3.4. Сумма квадратов индивидуальных различий между участниками (SSP) 10.3.5. Сумма квадратов взаимодействия между участниками и экспериментальными манипуляциями (SSP x M) 10.3.6. Средние суммы квадратов (MSM, MSP, MSP x M) 10.4. Показатели индивидуальных эффектов модели в однофакторном внутригрупповом ANOVA 10.4.1. Значимость индивидуальных эффектов 10.4.2. Величина индивидуальных эффектов 10.4.3. Доверительные интервалы индивидуальных эффектов 10.4.4. Контрасты, планируемые сравнения и пост-хок тесты 10.4.5. Проверка допущений внутригруппового ANOVA 10.5. Расчет однофакторного внутригруппового ANOVA в STATISTICA 10.5.1. Описательные статистики 10.5.2. Проверка допущения о сферичности 10.5.3. Выбор стратегии при нарушении допущения о сферичности 10.5.4. Проверка гипотезы исследования 10.5.5. Оценка величины эффектов 10.6. Что делать при нарушении допущений внутригруппового ANOVA 10.7. Как описывать результаты однофакторного внутригруппового ANOVA 10.8. Упражнения Глава 11. СМЕШАННЫЙ ANOVA 11.1. Понятие смешанного ANOVA 11.2. Общая техника анализа результатов ANOVA 11.3. Создание таблицы исходных данных для смешанного ANOVA 11.4. Расчет смешанного ANOVA в STATISTICA 11.4.1. Проверка допущения о сферичности 11.4.2. Проверка допущения об однородности дисперсий 11.4.3. Результаты смешанного ANOVA 11.4.4. Основной эффект пола 11.4.5. Основной эффект внешности 11.4.6. Основной эффект личности 11.4.7. Эффект взаимодействия внешности и пола 11.4.8. Эффект взаимодействия личности и пола 11.4.9. Эффект взаимодействия внешности и личности 11.4.10. Эффект взаимодействия внешности, личности и пола 11.4.11. Величина общего и индивидуальных эффектов модели 11.4.12. Величина эффектов контрастов 11.5. Как описывать результаты смешанного ANOVA 11.6. Упражнения РАЗДЕЛ 4. ПРОВЕРКА НАДЕЖНОСТИ И ВАЛИДНОСТИ ОЦЕНОК Глава 12. ЭКСПЛОРАТОРНЫЙ ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ 12.1. Понятие фактора 12.2. Процедура выявления факторов 12.3. Основные показатели эксплораторного факторного анализа 12.3.1. Факторные нагрузки 12.3.2. Ротированные факторные нагрузки 12.3.3. Собственные значения и общности 12.3.4. Остаточные корреляции 12.4. Допущения факторного анализа 12.4.1. Уровень измерения переменных 12.4.2. Отсутствие выбросов 12.4.3. Корреляции переменных в диапазоне от умеренных до умеренно высоких 12.4.4. Отсутствие высокой мультиколлинеарности 12.4.5. Многомерная нормальность 12.4.6. Гомоскедастичность 12.4.7. Линейность 12.4.8. Надлежащая интерпретация и названия факторов 12.4.9. Достаточность размера выборки 12.5. Техника проведения эксплораторного факторного анализа 12.5.1. Оценка достаточности размера выборки 12.5.2. Проверка корреляционной матрицы наблюдаемых переменных 12.5.3. Выбор способа извлечения факторов 12.5.4. Определение количества извлекаемых факторов 12.5.5. Интерпретация факторов и упрощение факторного решения 12.5.6. Оценка надежности факторного решения 12.5.7. Расчет факторных оценок 12.6. Использование эксплораторного факторного анализа в STATISTICA для изучения структуры нового теста 12.6.1. Оценка достаточности размера выборки 12.6.2. Проверка корреляционной матрицы наблюдаемых переменных 12.6.3. Выбор способа извлечения факторов 12.6.4. Определение количества извлекаемых факторов 12.6.5. Интерпретация выявленных факторов 12.6.6. Оценка надежности факторного решения 12.6.7. Расчет факторных оценок 12.7. Использование эксплораторного факторного анализа в STATISTICA для проверки структуры известного теста 12.8. Использование эксплораторного факторного анализа в STATISTICA для устранения мультиколлинеарности предикторов во множественной регрессии 12.9. Как описывать результаты эксплораторного факторного анализа 12.10. Упражнения Глава 13. АНАЛИЗ НАДЕЖНОСТИ ТЕСТОВЫХ ОЦЕНОК 13.1. Понятие надежности 13.1.1. Определение надежности 13.1.2. Теория надежности 13.1.3. Типы надежности 13.1.4. Влияние надежности на наблюдаемые корреляции 13.1.5. Роль систематической ошибки в оценках надежности 13.2. Внутренняя согласованность 13.2.1. Способы оценки внутренней согласованности 13.2.2. Оценка внутренней согласованности в STATISTICA 13.3. Межсудейская надежность 13.3.1. Способы оценки межсудейской надежности 13.3.2. Коэффициенты внутриклассовых корреляций 13.3.3. Коэффициенты каппа 13.4. Ретестовая надежность 13.4.1. Способы оценки ретестовой надежности 13.4.2. Расчет ретестовой надежности в STATISTICA 13.5. Как описывать результаты анализа надежности 13.6. Упражнения Глава 14. АНАЛИЗ ВАЛИДНОСТИ ТЕСТОВЫХ ОЦЕНОК 14.1. Понятие валидности 14.1.1. Валидность, конструкт и операциональное определение 14.1.2. Исторические изменения смыслового содержания валидности 14.2. Процесс разработки теста 14.2.1. Определение цели теста 14.2.2. Определение измеряемого конструкта 14.2.3. Разработка плана теста 14.2.4. Написание пунктов теста 14.2.5. Проведение пилотажного исследования и анализ пунктов 14.2.6. Отбор пунктов 14.2.7. Установление норм 14.3. Оценка надежности и валидности интерпретации тестовых оценок 14.3.1. Свидетельства валидности, относящиеся к содержанию 14.3.2. Свидетельства валидности, относящиеся к процессам ответов на пункты 14.3.3. Свидетельства валидности, относящиеся к внутренней структуре теста 14.3.4. Свидетельства валидности, относящиеся к связям с другими переменными 14.3.5. Как оценить валидность в обычном исследовании 14.4. Упражнения ОТВЕТЫ НА УПРАЖНЕНИЯ ПРИЛОЖЕНИЯ Приложение 1. Критические значения t-распределений* Приложение 2. Критические значения F-распределений* Приложение 3. Критические значения χ2-распределения* ГЛОССАРИЙ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ ИМЕННОЙ УКАЗАТЕЛЬ