Рассылка закрыта
При закрытии подписчики были переданы в рассылку "Живи как хочется!" на которую и рекомендуем вам подписаться.
Вы можете найти рассылки сходной тематики в Каталоге рассылок.
| ← Октябрь 2011 → | ||||||
|
1
|
2
|
|||||
|---|---|---|---|---|---|---|
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
|
10
|
11
|
12
|
13
|
14
|
15
|
16
|
|
17
|
19
|
20
|
21
|
22
|
23
|
|
|
24
|
26
|
27
|
28
|
29
|
30
|
|
|
31
|
||||||
Статистика
0 за неделю
Психология, тесты, опросы - Нормальное распределение и его параметры
Выпуск # 53 , 25 октября 2011 оригинал статьи Если данные, полученные в шкалах порядка, интервалов и отношений, отсортировать по порядку и построить график, на котором по горизонтали будут отображаться упорядоченные значения данных, а по вертикали количество людей, получивших каждое значение, получим график распределения вероятностей. Количество объектов, получивших определённое значение, является вероятностью выпадения этого значения. Распределение вероятностей – это закон, описывающей область значений переменной и вероятность появления переменной в конкретных областях значений. Любая переменная имеет свой минимум и максимум между которыми располагаются её значения. Расстояние от минимума до максимума называется областью значений переменной, однако мы можем разбить это расстояние на равные отрезки и получить множество ограниченных интервалов значений. Распределение вероятностей позволяет нам судить о том, какова вероятность появления переменной в каждом из интервалов её значения. Существует множество распределений, наиболее распространённым в является нормальное распределение. Ниже приведён рисунок распределения, полученного в результате проведения теста на стремление к профессиональной компетентности. Красной линией выделено теоретически возможное нормальное распределение, столбцы диаграммы показывают реальное распределение данных.
Большинство результатов измерений в психологии будет приближено к нормальному распределению. В случае, когда количество людей в выборке исследования мало (менее 30), мы не получаем нормального распределения, что изображено на следующем рисунке.
Нормальное распределение задаётся несколькими параметрами. Среди них: среднее арифметическое, стандартное отклонение, эксцесс, ассиметрия. Среднее арифметическое – мера центральной тенденции, отражающее наиболее ожидаемое значение из ряда. Этот показатель адекватен только для нормального распределения, т. к. только при условии такого распределения мы ожидаем, что среднее значение является действительно характеристикой большинства. Стандартное отклонение – показатель нормального распределения, являющийся стандартизированным средним арифметическим отклонений каждого значения из ряда от среднего. Эксцесс – высота нормального распределения Асиметрия – скос нормального распределения относительно среднего значения. В зависимости от эксцесса и стандартного отклонения нормальное распределение может иметь разную форму:
Если распределение не является нормальным, то его нельзя охарактеризовать средним арифметическим и стандартным отклонением. В таком случае мы говорим о непараметрических данных, для которых применяются непараметрические методы статистики. Непараметрические данные – данные, распределение вероятности которых не соответствует нормальному и не может быть задано параметрами нормального распределения.
Вывод Получив результаты измерений одной переменной у множества объектов мы получаем ряд данных, который, чаще всего, подчиняется закону нормального распределения. Нормальное распределение задаётся двумя основными параметрами: средним арифметическим и стандартным отклонением. Ассиметрия и эксцесс задают скос и высоту нормального распределения. Если распределение не имеет форму нормального, то среднее арифметическое и стандартное отклонение не будут адекватными показателями распределения.
А теперь несколько реальных распределений - статистические данные при прохождении онлайн-тестов
|
| В избранное | ||
