Неадаптированный алгоритм действий
Поможем в ✍️ написании учебной работы
Поможем с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой
  №   Номер выбранной фотографии (Х i)    
1   2   1/12   0   0,083   0  
2   3   2/12   1/3   -0,167   -0,250  
3   3   3/12   1/3   -0,083   -0,167  
4   3   4/12   1/3   0   -0,083  
5   3   5/12   1/3   0,083   0  
6   3   6/12   1/3   0,167   0,083  
7   4   7/12   2/3   -0,083   -0,167  
8   4   8/12   2/3   0   -0,083  
9   4   9/12   2/3   0,083   0  
10   4   10/12   2/3   0,167   0,083  
11 5   11/12   3/3   -0,083   -0,167  
12   5   12/12   3/3   0   -0,083  

В четвертой колонке расположены значения теоретической кумулятивной функции распределения. При использовании равномерного распределения вычисление зна­чений теоретической кумулятивной функции распределения производится по сле­дующей формуле:

Где F 0(xi)— кумулятивная частота, соответствующая значению xi;  хmin— минималь­ное экспериментальное значение. В нашем случае это фотография номер 2 (поскольку фотография номер 1 не получила ни одного выбора, она исключается из анализа); xmах — максимальное экспериментальное значение. В нашем примере это фотогра­фия номер 5.

В пятой колонке записана разность между значениями накопленных (кумулятивных) эмпирических и теоретических относительных частот для каждого из 12 испытуемых. В шестой колонке записана разность между предыдущим значением эмпирической кумулятивной частоты и текущим значением теоретической кумулятивной частоты. Например, для второго испытуемого значение -0,250 получается, если из предыду­щего (то есть первого) значения эмпирической кумулятивной частоты, равного 112 , вычесть текущее (то есть второе) значение теоретической кумулятивной частоты, равное 13:

112  13 = – 0,250.

Выбираем в пятой колонке наибольшее положительное значение. Это Di  =0,167.

Выбираем в шестой колонке наименьшее отрицательное значение. Это Di = -0,250.

 Сравниваем их абсолютные значения и выбираем среди них наибольшее. Очевидно, что это 0,250.

После этого находим значение параметра Z, который используется в тесте Колмо­горова—Смирнова для единственной выборки:

Сейчас переходим к программе SPSS.

Представим в переменной Глаза сделанные испытуемыми выводы (цифры означают, какую фотографию выбрал испытуемый). Все дальнейшие действия и получаемый результат для теста Колмогорова − Смирнова для единственной выборки показаны на рис. 3.8 −3.10.

Рис. 3.8. Выбор требуемой статистической процедуры

Рис. 3.9. Тест Колмогорова—Смирнова для единственной выборки: необходимые действия и настройки

Рис. 3.10. Тест Колмогорова—Смирнова для единственной выборки: результат

 

ТОЧНОСТЬ - ВЕЖЛИВОСТЬ КОРОЛЕЙ»,

Дата: 2018-12-21, просмотров: 302.