2.8. Методы математической обработки данных

Корреляционный анализ. Это проверка гипотез о связях между переменными с использованием коэффициентов корреляции. Коэффициент корреляции – это мера прямой или обратной пропорциональности между двумя переменными. Он чувствителен к связи только в том случае, если эта

связь является монотонной – не меняет направления по мере увеличения значений одной из переменных.

Основные показатели: сила, направление и надежность (достоверность) связи. Сила связи определяется по абсолютной величине корреляции (меняется от 0 до 1). Направление связи определяется по знаку корреляции: положительный – связь прямая; отрицательный – связь обратная. Надежность связи определяется р-уровнем статистической значимости (чем меньше р-уровень, тем выше статистическая значимость, достоверность связи).

Условия применения коэффициентов корреляции:

Переменные измерены в количественной (ранговой, метрической) шкале на одной и той же выборке объектов;

Связь между переменными является монотонной.

Коэффициент корреляции r-Пирсона применяется для изучения взаимосвязи двух метрических переменных, измеренных на одной и той же выборке. Коэффициент корреляции r-Пирсона есть мера линейной связи между двумя переменными. Она позволяет определить, насколько пропорциональна изменчивость двух переменных.

Зависимые выборки содержат результаты, полученные на одной и той же группе испытуемых, но в разные моменты времени. Например, до и после стимульного воздействия. Количество объектов в этих выборках всегда одинаковое.

Независимые выборки получаются при исследовании двух различных групп испытуемых. Например, это экспериментальная и контрольная группы. Допускается, чтобы количество объектов в них было различным.