Задание 1

Формулируем гипотезы: Н₀ (1): различия у студентов-экстерналов в уровне соперничества и студентов с преобладанием интернального локуса контроля отсутствуют.Н₁ (1): у студентов-экстерналов уровень соперничества по сравнению со студентами с преобладанием интернального локуса контроля различается.Проверка на нормальность переменных выявила, что распределение обеих переменных подчиняется нормальному закону, следовательно, в сравнительном анализе будем использовать параметрический t-критерий Стьюдента. Сравниваем уровень соперничества у студентов-экстерналов и студентов-интерналов (будем использовать t-критерий для независимых выборок):

• 
  В меню Анализ выбираем команду Сравнение средних – t-критерий для независимых выборок. На экране появится диалоговое окно t-критерий для независимых выборок.
  
• 
  Выделяем переменные уровень соперничества у студентов-экстерналов и уровень соперничества у студентов-интерналов и перемещаем их в список Тестируемые переменные.
  
• 
  Во второй выборке студентов-экстерналов выделяем как 1, интерналов – как 2
  
• 
  Щелкаем на нижней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Группирующая переменная.
  
• 
  Щелкаем на кнопке Определение групп, чтобы открыть одноименное диалоговое окно.
  
• 
  Вводим число 1 в поле Группа 1, вводим число 2 в поле Группа 2 и щелкаем на кнопке Продолжить, чтобы вернуться в диалоговое окно t-критерий для независимых выборок.
  
• 
  Щелкаем на кнопке OK, чтобы открыть окно вывода.
  

Критерий равенства дисперсий Ливиня (F = 0,008 при р = 0,929 > 0,05) указывает на то, что дисперсии двух распределений переменной уровень соперничества статистически значимо не различаются, следовательно, можем интерпретировать результаты работы t-теста. По t-критерию Стьюдента для независимых выборок не обнаружено статистически значимых различий в уровне соперничества (t = –0,397 при р = 0,693 > 0,05). Ответ: не выявлены статистически значимые различия в уровне соперничества у студентов интерналов и экстерналов. Задание 2Выдвигаем гипотезы Н₁ и Н₀. Н₀: взаимосвязь между умением учиться (УУ), навыками самоконтроля (НС) и успеваемостью (Усп) отсутствует. Н₁: у учащихся существует взаимосвязь между умением учиться (УУ), навыками самоконтроля (НС) и успеваемостью.

---

Запускаем пакет SPSS, описываем переменные и заносим исходные данные в таблицу. Используем ранговую корелляцию.

В меню Анализ – Корреляции – Двумерные открывается диалоговое окно Двумерные корреляции.

Выбираем переменные, выделяем их и переносим в поле Переменные. Флажок около коэффициента Пирсона выставлен по умолчанию.

Щелкаем на кнопке OK, чтобы открыть окно вывода.

Результаты. Обнаружена статистически значимая, прямая, сильная взаимосвязь между умением учиться и навыками самоконтроля (r = 0,774 при p < 0,01), следовательно, можем отметить, что чем больше время решения наглядно-образных заданий, тем больше и время решения вербальных заданий.

Обнаружена статистически значимая, прямая, умеренная взаимосвязь между навыками самоконтроля и успеваемостью (r = 0,612 при p < 0,05).

Взаимосвязи между умением учиться и успеваемостью не обнаружено.

Вывод: существует зависимость между навыками самоконтроля и умением учиться – чем выше самоконтроль, тем более развито умение учиться, также есть взаимосвязь между навыками самоконтроля и успеваемость, чем более организован студент, тем лучше у него успеваемость.

Задание 3.1
Для ответа на поставленный вопрос следует использовать однофакторный дисперсионный анализ. Условием применимости дисперсионного анализа является равенство дисперсии факторной величины в различных группах. Проверить, удовлетворяют ли исходные данные этому условию, можно с помощью теста Ливиня. Если критическое значение статистики Ливиня больше эмпирического при заданном уровне значимости, то гипотеза принимается и дисперсию в группах можно считать одинаковой, а применение дисперсионного анализа оправданным.

Формулируем гипотезы:

Н₀: объем внимания не зависит от возраста, объем внимания не зависит от пола

Н₁: объем внимания зависит от возраста, объем внимания зависит от пола.

Для проверки наличия взаимосвязи между объемом внимания, полом и возрастом внесем данные в окно редактора SPSS и проведем дисперсионный анализ, активизировав опции Анализ – Сравнение средних – Однофакторный дисперсионный анализ.

В появившемся окне следует переменную объем внимания перенести в окно Список зависимых, а переменную возраст – в окно Фактор.

Для того чтобы проверить однородность дисперсии

---

, необходимо нажать кнопку Параметры, в появившемся окне отметить флажком Описательные статистики, Тест на однородность дисперсии, График средних значений и нажать кнопку OK.

В окне результатов интерес для нас представляют таблица итогов проверки входных данных на однородность дисперсии и таблица итогов однофакторного дисперсионного анализа.

Итоги теста Ливиня на однородность дисперсии

Статистика Ливиня	Ст. св. 1	Ст. св. 2	Знач.
0,439	2	27	0,649

Из приведенных данных следует, что статистически достоверных различий между дисперсиями не обнаружено, поскольку значимость статистики Ливиня р = 0,649 превышает р-уровень = 0,05, что позволяет отклонить гипотезу о неравенстве дисперсий. Итоги однофакторного дисперсионного анализа в SPSS

	Сумма квадратов отклонений	Ст. св.	Средний квадрат	F	Знач.
Между группами	6,067	2	3,033	4,222	0,025
Внутри групп	19,400	27	0,719
Итого	25,467	29

Для нас представляет интерес окончательный результат: эмпирическое значение статистики Фишера в нашем примере Fэмп = 4,222 и значимость р = 0,025. Поскольку проверялась исходная гипотеза (Н₀) об отсутствии взаимосвязи между объемом внимания и возрастом и эмпирическое значение Fэмп = 4,222 при уровне значимости р = 0,0025 оказалось больше критического значения, то нулевую гипотезу придется отклонить и принять альтернативную (Н₁) – о наличии взаимосвязи между факторным и результативным признаками. Таким образом, объем внимания зависит от возраста.Для проверки наличия взаимосвязи между объемом внимания, полом и возрастом внесем данные в окно редактора

---

SPSS и проведем дисперсионный анализ, активизировав опции Анализ – Сравнение средних – Однофакторный дисперсионный анализ. В появившемся окне следует переменную объем внимания перенести в окно Список зависимых, а переменную пол – в окно Фактор.Для того чтобы проверить однородность дисперсии, необходимо нажать кнопку Параметры, в появившемся окне отметить флажком Описательные статистики, Тест на однородность дисперсии, График средних значений и нажать кнопку OK. В окне результатов интерес для нас представляют таблица итогов проверки входных данных на однородность дисперсии и таблица итогов однофакторного дисперсионного анализа. Итоги теста Ливиня на однородность дисперсии

Статистика Ливиня	Ст. св. 1	Ст. св. 2	Знач.
0,171	1	28	0,682

Из приведенных данных следует, что статистически достоверных различий между дисперсиями не обнаружено, поскольку значимость статистики Ливиня р = 0,682 превышает р-уровень = 0,05, что позволяет отклонить гипотезу о неравенстве дисперсий. Итоги однофакторного дисперсионного анализа в SPSS

	Сумма квадратов отклонений	Ст. св.	Средний квадрат	F	Знач.
Между группами	0,533	1	0,533	0,599	0,0445
Внутри групп	24,933	28	0,890
Итого	25,467	29

Для нас представляет интерес окончательный результат: эмпирическое значение статистики Фишера в нашем примере Fэмп = 0,599 и значимость р = 0,0445. Поскольку проверялась исходная гипотеза (Н₀) об отсутствии взаимосвязи между объемом внимания и возрастом и эмпирическое значение Fэмп = 0,599 при уровне значимости р = 0,0445 оказалось в пределах критического значения, то нулевую гипотезу принимаем – взаимосвязи между факторным и результативным признаками нет. Таким образом, объем внимания не зависит от пола.

---

Задание 3.2Вносим данные задачи в окно редактора SPSS. В меню Анализ выбираем команду Регрессия – Линейная. На экране появится диалоговое окно Линейная регрессия. В списке, находящемся в левой части диалогового окна, содержатся имена двух переменных – это имена время и оценки. Щелкаем сначала на переменной оценки, чтобы выделить ее, а затем – на верхней кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в поле Зависимая переменная.Щелкаем сначала на переменной время чтобы выделить ее, а затем – на второй сверху кнопке со стрелкой, чтобы переместить переменную в список Независимые переменные. Щелкаем на кнопке ОК, чтобы открыть окно вывода. Необходимо обратить внимание на значительный коэффициент корреляции зависимой переменной оценки с независимыми переменной время. Величина R² = 0,795 означает, что 79,5 % дисперсии переменной оценки обусловлено влиянием со стороны переменной время,F = 27,124 при р < 0,001. Это означает, что с увеличением бесполезно проводимого времени студента его успеваемость снижается. Задание 4.1Н₀: данные по 14 признакам не объединяются в факторы.Н₁: данные по 14 субтестам достоверно можно объединить в 2 фактора: профессионально значимые качества (К2, 4, 5, 7, 8, 10, 12, 14), личностно значимые качества (К1, 3, 6, 9, 11, 13). Устанавливаем указанные параметры в окне факторного анализа.Вывод. В первой из двух таблиц, представленных на странице вывода, перечислены имена переменных и общности. Четыре столбца второй таблицы содержат характеристики факторов: их порядковые номера (с 1-го по 14-й), процент общей дисперсии, обусловленной фактором, и соответствующий кумулятивный процент. Приведенная диаграмма называется графиком собственных значений, или диаграммой каменистой осыпи. Она представляет точки, соответствующие собственным значениям, в пространстве двух координат. По умолчанию SPSS вращает все факторы, чьи собственные значения превышают 1; в нашем случае число таких факторов равно 3, а достаточно было бы не трех, а двух факторов. Первый из факторов соответствует объединяет ключевые качества

---

Смотрите также файлы

• Работа 1 определение устойчивости и переключаемости произвольного внимания.docx

• Процедура оценивания Шкала и критерии оценки, балл.docx

• Практическое задание 2 определение преобладающего типа темперамента.docx

• Что говорит о человеке почерк Балаева Алина 02ПСо8182.pptx

• Отчет для выполнения определенных действий по поручению организации.docx