Выявление различий в уровне исследуемого признака

Лекция №  4

Выявление различий в уровне исследуемого признака

Вопросы:

1. Обоснование задачи сопоставления и сравнения

2. Q-критерий Розенбаума

3. U – критерий Манна-Уитни

Рекомендуемые материалы

4. Н – критерий Крускала-Уоллиса

5. S – критерий тенденций Джонкира

6. Алгоритм принятия решения о выборе критерия для сопоставлений

Вопрос 1 Обоснование задачи сопоставления и сравнения

Очень часто перед исследователем в психологии стоит задача вы­явления различий между двумя, тремя и более выборками испытуемых. Это может быть, например, задача определения психологических осо­бенностей хронически больных детей по сравнению со здоровыми, юных правонарушителей по сравнению с законопослушными сверстни­ками или различий между работниками государственных предприятий и частных фирм, между людьми разной национальности или разной куль­туры и, наконец, между людьми разного возраста в методе "поперечных срезов".

Иногда по выявленным в исследовании статистически достовер­ным различиям формируется "групповой профиль" или "усредненный портрет" человека той или иной профессии, статуса, соматического за­болевания и др. (см., например, Cattell R.B., Eber H.W., Tatsuoka MM., 1970).

В последние годы все чаще встает задача выявления психологиче­ского портрета специалиста новых профессий: "успешного менеджера", "успешного политика", "успешного торгового представителя", "успеш­ного коммерческого директора" и др. Такого рода исследования не всегда подразумевают участие двух или более выборок. Иногда обсле­дуется одна, но достаточно представительная выборка численностью не менее 60 человек, а затем внутри, этой выборки выделяются группы более и менее успешных специалистов, и их данные по исследованным переменным сопоставляются между собой. В самом простом случае кри­терием для разделения выборки на "успешных" и "неуспешных-" будет средняя величина по показателю успешности. Однако такое деление является довольно грубым: лица, получившие близкие оценки по успеш­ности, могут оказаться в противоположных группах, а лица, заметно различающиеся по оценкам успешности, - в одной и той же группе. Это может исказить результаты сопоставления групп или, по крайней мере, сделать различия между группами менее заметными.

Чтобы избежать этого, можно попробовать выделить группы "успешных" и "неуспешных" специалистов более строго, включая в пер­вую из них только тех, чьи значения превышают среднюю величину не менее чем на 1/4 стандартного отклонения, а во вторую группу - толь­ко тех, чьи значения не менее чем на 1/4 стандартного отклонения ни­же средней величины. При этом все, кто оказывается в зоне средних величин, М±1/4σ, выпадают из дальнейших сопоставлений. Если рас­пределение близко к нормальному, то выпадет примерно 19,8% испы­туемых. Если распределение отличается от нормального, то таких испы­туемых может быть и больше. Чтобы избежать потерь, можно сопос­тавлять не две, а три группы испытуемых: с высокой, средней и низкой профессиональной успешностью.

Рис 2.1. Схематическое изображение процесса разделения выборки на группы с низкой, сред­ней и высокой профессиональной успешностью.

На Рис. 2.1 представлена схема разделения выборки на группы с низкой, средней и высокой профессиональной успешностью по крите­рию отклонения значений от средней величины на 1/2 стандартного отклонения. При таком строгом критерии в "среднюю" группу попада­ют (при нормальном распределении) около 38,2% всех испытуемых, а в крайних группах оказывается по 30,9% испытуемых.

Чем меньше испытуемых оказывается в группах, тем меньше у нас возможностей для выявления достоверных различий, так как критические значения большинства критериев при малых n строже, чем при больших n.

Таким образом, при нестрогом разделении испытуемых на группы мы теряем в точности, а при строгом - в количестве испытуемых.

При решении задач выявления различий в уровневых показателях следует помнить, что "усредненный профиль успешного специалиста" должен рассматриваться скорее как исследовательский результат, по­зволяющий сформулировать гипотезы для дальнейших исследований, а не как основание для профессионального отбора. Тому есть две причи­ны.

Во-первых, ни у одного из успешных специалистов может не на­блюдаться "усредненный профиль" - он, в сущности, является отвле­ченным обобщением;

во-вторых, в профессиональной деятельности на­личие собственного индивидуального стиля важнее соответствия "среднегрупповому" профилю. Недостаток в тех качествах, которые могут казаться важными, компенсируется другими качествами. У каж­дого успешного специалиста его психологические свойства создают не­повторимый ансамбль, который при усреднении данных теряется.

Р.Б. Кеттелл, учитывая это, предлагал при исследовании профес­сиональной успешности включать в рассмотрение индивидуальные про­фили выдающихся представителей той или иной профессии (Cattel! R.B., Eber H.W., Tatsuoka M., 1970).

Сопоставление уровневых показателей в разных выборках может быть необходимой частью комплексных диагностических, учебных, психокоррекционных и иных программ. Оно помогает нам обратить внима­ние на те особенности обследованных выборок, которые должны быть учтены и использованы при адаптации программ к данной группе в процессе их конкретного воплощения.

Критерии, которые рассматриваются в данной главе, предполага­ют, что мы сопоставляем так называемые независимые выборки, то есть две или более выборки, состоящие из разных испытуемых. Тот испытуемый, который входит в одну выборку, уже не может входить в другую. В противоположность этому, если мы обследуем одну и ту же выборку испытуемых, несколько раз подвергая её аналогичным измере­ниям ("замерам"), то перед нами - так называемые связанные, или за­висимые, выборки данных. Сопоставление 2-х или более замеров, полу­ченных на одной и той же выборке, рассматривается в Теме 4.

Решение о выборе того или иного критерия принимается на осно­ве того, сколько выборок сопоставляется и каков их объем (см. Алго­ритм 7 в конце темы).

Вопрос 2 Q - критерий Розенбаума

Назначение критерия

Критерий используется для оценки различий между двумя вы­борками по уровню какого-либо признака, количественно измеренного. В каждой из выборок должно быть не менее 11 испытуемых.

Описание критерия

Это очень простой непараметрический критерий, который позво­ляет быстро оценить различия между двумя выборками по какому-либо признаку. Однако если критерий Q не выявляет достоверных различий, это еще не означает, что их действительно нет.

В этом случае стоит применить критерий φ* Фишера. Если же Q-критерии выявляет достоверные различия между выборками с уров­нем значимости р<0,01, можно ограничиться только им и избежать трудностей применения других критериев.

Критерий применяется в тех случаях, когда данные представлены по крайней мере в порядковой шкале. Признак должен варьировать в каком-то диапазоне значений, иначе сопоставления с помощью Q -критерия просто невозможны. Например, если у нас только 3 значения признака, 1, 2 и 3, - нам очень трудно будет установить различия. Ме­тод Роэенбаума требует, следовательно, достаточно тонко измеренных признаков.

Применение критерия начинаем с того, что упорядочиваем значе­ния признака в обеих выборках по нарастанию (или убыванию) призна­ка. Лучше всего, если данные каждого испытуемого представлены на отдельной карточке. Тогда ничего не стоит упорядочить два ряда зна­чении по интересующему нас признаку, раскладывая карточки на столе. Так мы сразу увидим, совпадают ли диапазоны значений, и если нет, то насколько один ряд значений "выше" (S₁), а второй - "ниже" (S₂).

Для того, чтобы не запутаться, в этом и во многих других критериях рекомендуется первым рядом (выборкой, группой) считать тот ряд, где значения выше, а вторым рядом - тот, где значения ниже.

Гипотезы

Н₀: Уровень признака в выборке 1 не превышает уровня признака в выборке 2.

        H₁: Уровень признака в выборке 1 превышает уровень признака в вы­борке 2.

Графическое представление критерия Q

На Рис. 2.2. представлены три варианта соотношения рядов зна­чений в двух выборках. В варианте (а) все значения первого ряда выше всех значений второго ряда. Различия, безусловно, достоверны, при соблюдении условия, что n_1,n_{2 >} 11.

В варианте (б), напротив, оба ряда находятся на одном и том же уровне: различия недостоверны. В варианте (в) ряды частично пере­крещиваются, но все же первый ряд оказывается гораздо выше второго. Достаточно ли велики зоны S₁ и S₂, в сумме составляющие Q, можно определить по Таблице I Приложения 1, где приведены критические значения Q для разных n. Чем величина Q больше, тем более досто­верные различия мы сможем констатировать.

Рис. 2.2. Возможные соотношения рядов значений в двух выборках:

*S₁ - зона значений 1-го ряда, которые выше максимального значения 2-го ряда;

*S₂ - зона значений второго ряда, ко­торые меньше минимального значения 1-го ряда;

*штриховкой отмечены перекрещивающиеся зоны двух рядов

Ограничения критерия Q

1. В каждой из сопоставляемых выборок должно быть не менее 11 на­блюдений. При этом объемы выборок должны примерно совпадать. Е.В. Гублером указываются следующие правила:

а) если в обеих выборках меньше 50 наблюдений, то абсолютная ве­личина разности между n₁ и n₂ не должна быть больше 10 на­блюдений;

б)     если в каждой из выборок больше 51 наблюдения, но меньше 100, то абсолютная величина разности между n₁ и n₂ не должна быть больше 20 наблюдений;

в)     если в каждой из выборок больше 100 наблюдений, то допуска­ется, чтобы одна из выборок была больше другой не более чем в 1,5-2 раза (Гублер Е.В., 1978, с. 75).

2. Диапазоны разброса значений в двух выборках должны не совпадать между собой, в противном случае применение критерия бессмыслен­но. Между тем, возможны случаи, когда

диапазоны разброса значе­ний совпадают, но, вследствие разносторонней асимметрии двух рас­пределений, различия в средних величинах признаков существенны (Рис. 2.3., 2.4).

Рис. 2.3. Вариант соотношения распределений признака  в двух выборках, при котором критерий Q беспомощен

Рис. 2.4. Вариант соотношения распределений признака  в двух выборках, при котором критерий Q может быть могущественным

Пример

У предполагаемых участников психологического эксперимента, моделирующего деятельность воздушного диспетчера, был измерен уро­вень вербального и невербального интеллекта с помощью методики Д. Векслера. Было обследовано 26 юношей в возрасте от 18 до 24 лет (средний возраст 20,5 лет). 14 из них были студентами физического факультета, а 12 - студентами психологического факультета Ленинград­ского университета (Сидоренко Е.В., 1978). Показатели вербального интеллекта представлены в Табл. 2.1.

Можно ли утверждать, что одна из групп превосходит другую по уровню вербального интеллекта?

Таблица 2.1

Индивидуальные значения вербального интеллекта в выборках студен­тов физического (n₁=14) и психологического (п₂ =12) факультетов

Упорядочим значения в обеих выборках, а затем сформулируем гипотезы:

H₀: Студенты-физики не превосходят студентов-психологов по уровню вербального интеллекта.

H₁:  Студенты-физики превосходят студентов-психологов по уровню вербального интеллекта.

Таблица 2.2.

Упорядоченные по убыванию вербального интеллекта ряды индивидуальных значении в двух студенческих выборках

Как видно из Табл. 2.2, мы правильно обозначили ряды: пер­вый, тот, что "выше" - ряд физиков, а второй, тот, что "ниже" - ряд психологов.

По Табл. 2.2 определяем количество значений первого ряда, ко­торые больше максимального значения второго ряда: S₁=5.

Теперь определяем количество значений второго ряда, которые меньше минимального значения первого ряда: S₂=6.

Вычисляем Q_эмп    по формуле:

Q_эмп = S₁ + S₂ = 5+6 =11

По Табл.1   Приложения 1 определяем критические значения Q для n₁=14, n₂=12:

Q_кр=

Ясно, что чем больше расхождения между выборками, тем больше величина Q. Н₀ отклоняется при Q_эмп ≥Qкр, а при Q_эмп  < Q_кр  мы будем вынуждены принять Н_0.

Построим «ось значимости»

Q_эмп  > Q_кр  (p≤0.01)

Ответ: H₀  отклоняется.

Принимается H₁. Студенты-физики превосходят студентов-психологов по уровню вербального интеллекта (р<0,01). Отметим, что в тех случаях, когда эмпирическая величина критерия оказывается на границе зоны незначимости, мы имеем право утверждать лишь, что различия достоверны при р<0,05, если же оно оказывается между двумя критическими значениями, то мы можем утверждать, что р< 0,05.

Если эмпирическое значение критерия оказывается на границе, мы можем утверждать, что р< 0,01, если оно попадает в зону значимо­сти, мы можем утверждать, что р< 0,01.

Поскольку уровень значимости выявленных различий достаточно высок (р<0,01), мы могли бы на этом остановиться. Однако если ис­следователь сам психолог, а не физик, вряд ли он на этом остановится. Он может попробовать сопоставить выборки по уровню невербального интеллекта, поскольку именно невербальный интеллект определяет уро­вень интеллекта в целом и степень его организованности (см., напри­мер: Бергер М.А., Логинова Н.А., 1974).

Мы вернемся к этому примеру при рассмотрении критерия Манна-Уитни и попытаемся ответить на вопрос о соотношении уровней не­вербального интеллекта в двух выборках. Быть может, психологи еще окажутся в более высоком ряду!

АЛГОРИТМ 3

Подсчет критерия Q Розенбаума

1.Проверить, выполняются ли ограничения: n_1, n₂ ≥ 11, n₁ ≈ n₂

2.Упорядочить значения отдельно в каждой выборке по степени воз­растания признака. Считать выборкой 1 ту выборку, значения в ко­торой предположительно выше, а выборкой 2 - ту, где значения предположительно ниже.

3.Определить самое высокое (максимальное) значение в выборке 2.

4.Подсчитать количество значений в выборке 1, которые выше макси­мального значения в выборке 2. Обозначить полученную величину как S₁.

5.Определить самое низкое (минимальное) значение в выборке 1.

6.Подсчитать количество значений в выборке 2, которые ниже мини­мального значения выборки 1. Обозначить полученную величину как S₂.

7.Подсчитать эмпирическое значение Q по формуле: Q=S₁+S₂.

8.По Табл. I Приложения I определить критические значения Q для данных n_1, и  n_2.  Если Q_эмп  равно Q_0,05 или превышает его, Н₀ от­вергается.

9.При n_1, n₂ >26 сопоставить полученное эмпирическое значение с Q_кр =8 (р≤0,05) и Q_Kp=10(p≤0,01). Если Q_эмп превышает или по
крайней мере равняется Qкр=8, H₀ отвергается.

Вопрос 2.3 U - критерий Манна-Уитнн

Назначение критерия

Критерий предназначен для оценки различий между двумя вы­борками по уровню какого-либо признака, количественно измеренного. Он позволяет выявлять различия между малыми выборками, когда n_1,n₂ ≥3 или n₁=2, n₂≥5. И является более мощным, чем критерий Розенбаума.

Описание критерия

Существует несколько способов использования критерия и не­сколько вариантов таблиц критических значений, соответствующих этим способам (Гублер Е. В., 1978; Рунион Р., 1982; Захаров В. П._Р 1985; McCall R., 1970; Krauth J., 1988).

Этот метод определяет, достаточно ли мала зона перекрещиваю­щихся значений между двумя рядами. Мы помним, что 1-м рядом (выборкой, группой) мы называем тот ряд значений, в котором значе­ния, по предварительной оценке, выше, а 2-м рядом - тот, где они предположительно ниже.

Чем меньше область перекрещивающихся значений, тем более ве­роятно, что различия достоверны. Иногда эти различия называют раз­личиями в расположении двух выборок (Welkowitz J. et al., 1982).

Эмпирическое значение критерия U отражает то, насколько вели­ка зона совпадения между рядами. Поэтому чем меньше U_эмп,  тем более вероятно, что различия достоверны.

Гипотезы

H₀: Уровень признака в группе 2 не ниже уровня признака

в группе 1.

H₁: Уровень признака в группе 2 ниже уровня признака

в группе 1.

Графическое представление критерия U

На Рис. 2.5. представлены три из множества возможных вариан­тов соотношения двух рядов значений.

В варианте (а) второй ряд ниже первого, и ряды почти не пере­крещиваются. Область наложения слишком мала, чтобы скрадывать различия между рядами. Есть шанс, что различия между ними досто­верны. Точно определить это мы сможем с помощью критерия U.

В варианте (б) второй ряд тоже ниже первого, но и область пе­рекрещивающихся значений у двух рядов достаточно обширна. Она может еще не достигать критической величины, когда различия придет­ся признать несущественными. Но так ли это, можно определить толь­ко путем точного подсчета критерия U.

В варианте (в) второй ряд ниже первого, но область наложения настолько обширна, что различия между рядами скрадываются.

Рис. 2.5. Возможные варианты соотношении рядов значений в двух выборках; штри­ховкой обозначены зоны наложения

Ограничения критерия U

1. В каждой выборке должно быть не менее 3 наблюдении:

 n_1,n₂ ≥3; допускается, чтобы в одной выборке было 2 наблюдения, но тогда во второй их должно быть не менее 5.

2. В каждой выборке должно быть не более 60 наблюдений; Однако уже при n_1,n₂ >20 ранжирование становится достаточно трудоемким.

На наш взгляд, в случае, если n_1,n₂ >20, лучше использовать другой критерий, а именно угловое преобразование Фишера в комбина­ции с критерием λ, позволяющим выявить критическую точку, в кото­рой накапливаются максимальные различия между двумя сопоставляе­мыми выборками. Формулировка звучит сложно, но сам метод достаточно прост. Каждому исследователю лучше попробовать разные пути и выбрать тот, который кажется ему более подходящим.

Пример

Вернемся к результатам обследования студентов физического и психологического факультетов Ленинградского университета с помощью методики Д. Векслера для измерения вербального и невербального ин­теллекта. С помощью критерия Q Розенбаума мы в предыдущем па­раграфе смогли с высоким уровнем значимости определить, что уровень вербального интеллекта в выборке студентов физического факультета выше. Попытаемся установить теперь, воспроизводится ли этот резуль­тат при сопоставлении выборок по уровню невербального интеллекта. Данные приведены в Табл. 2.3.

Можно ли утверждать, что одна из выборок превосходит другую по уровню невербального интеллекта?

Таблица 2.3

Индивидуальные значения невербального интеллекта в выборках студентов физического (n₁ =14) и психологического (n₂=12)  факультетов

Критерий U требует тщательности и внимания. Прежде всего, необходимо помнить правила ранжирования.

Правила ранжирования

1.         Меньшему значению начисляется меньший ранг.

Наименьшему значению начисляется ранг 1.

Наибольшему значению начисляется ранг, соответствующий количе­ству ранжируемых значений. Например, если п=7, то наибольшее значение получит ранг 7, за возможным исключением для тех слу­чаев, которые предусмотрены правилом 2.

2.         В случае, если несколько значений равны, им начисляется ранг, представляющий собой среднее значение из тех рангов, которые они получили бы, если бы не были равны.

Например, 3 наименьших значения равны 10 секундам. Если бы мы измеряли время более точно, то эти значения могли бы различаться и составляли бы, скажем, 10,2 сек; 10,5 сек; 10,7 сек. В этом случае они получили бы ранги, соответственно, 1, 2 и 3. Но поскольку полученные нами значения равны, каждое из них получа­ет средний ранг:

Допустим, следующие 2 значения равны 12 сек. Они должны были бы получить ранги 4 и 5, но, поскольку они равны, то получают средний ранг:

 и т.д.

3.         Общая сумма рангов должка совпадать с расчетной, которая опре­деляется по формуле:

где N – общее количество ранжируемых наблюдений (значений).

Несовпадение реальной и расчётной сумм рангов будет свидетельствовать об ошибке, допущенной  при начислении рангов или их суммировании. Прежде чем продолжить работу, необходимо найти ошибку и устранить её.

При подсчете критерия U легче всего сразу приучить себя дейст­вовать по строгому алгоритму.

АЛГОРИТМ 4

Подсчет критерия U Манна-Уитни

1.Перенести все данные испытуемых на индивидуальные карточки.

2.Пометить карточки испытуемых выборки 1 одним цветом, скажем красным, а все карточки из выборки 2 - другим, например, синим.

3.Разложить все карточки в единый ряд по степени нарастания при­знака, не считаясь с тем, к какой выборке они относятся, как если бы мы работали с одной большой выборкой.

4.Проранжировать значения на карточках, приписывая меньшему зна­чению меньший ранг. Всего рангов получится столько, сколько у нас (n₁ +n₂).

5.Вновь разложить карточки на две группы, ориентируясь на цветные обозначения: красные карточки в один ряд, синие - в другой.

6.Подсчитать сумму рангов отдельно на красных карточках (выборка 1) и на синих карточках (выборка 2). Проверить, совпадает ли об­щая сумма рангов с расчетной.

7.Определить большую из двух ранговых сумм.

8.Определить значение U по формуле:

где n₁ - количество испытуемых в выборке 1;

n₂ - количество испытуемых в выборке 2;

Т_х - большая из двух ранговых сумм;

n_x - количество испытуемых в группе с большей суммой рангов. 9. Определить критические значения U по Табл. II Приложения

Если U_эмп >U_{Kp 0,05}, Н₀ принимается.

Если U_эмп ≤U_{Kp 0,05,} Н_о от­вергается. Чем меньше значения U, тем

достоверность различий выше.

Теперь проделаем всю эту работу на материале данного примера. В результате работы по 1-6 шагам алгоритма построим таблицу.

Таблица 2.4

Подсчет ранговых сумм по выборкам студентов физического и психо­логического факультетов

Общая сумма рангов: 165+186=351.

Расчетная сумма:

Равенство реальной и расчетной сумм соблюдено.

Мы видим, что по уровню невербального интеллекта более "высоким" рядом оказывается выборка студентов-психологов.

Именно на эту выборку приходится большая ранговая сумма: 186.

Теперь мы готовы сформулировать гипотезы:

H₀: Группа студентов-психологов не превосходит группу студентов-физиков по уровню невербального интеллекта.

H₁:   Группа   студентов-психологов   превосходит   группу   студентов-физиков по уровню невербального интеллекта.

В соответствии со следующим шагом алгоритма определяем эмпи­рическую величину U:

Поскольку в нашем случае n₁  не  равно n₂ подсчитаем эмпирическую величину U и для второй ранговой суммы (165), подставляя в формулу соответствующее ей п_х:

Такую проверку рекомендуется производить в некоторых руководствах (Рунион Р., 1982; Greene J., D'Olivera M., 1989). Для сопоставления с критическим значе­нием выбираем меньшую величину U: U_эмп =60.

По Табл. II Приложения 1 определяем критические значения для соответствующих п, причем меньшее п принимаем за n₁ (n₁ = 12) и отыскиваем его в верхней строке Табл. II Приложения 1, большее n принимаем за п₂ (п₂ = 14), и отыскиваем его в левом столбце Табл. II Приложения 1.

Мы помним, что критерий U является одним из двух исключений из общего правила принятия решения о достоверности различий, а именно,   мы   можем   констатировать   достоверные   различия,   если

Построим "ось значимости".

U_эмп >U_кр

 Ответ: Н₀  принимается. Группа студентов-психологов не превос­ходит группы студентов-физиков по уровню невербального интеллекта.

Обратим внимание на то, что для данного случая критерий Q Розенбаума неприменим, так как размах вариативности в группе физи­ков шире, чем в группе психологов: и самое высокое, и самое низкое значение невербального интеллекта приходится на группу физиков (см. Табл. 2.4).

Вопрос 4  Н - критерий Крускала-Уоллиса

Назначение критерия

Критерий предназначен для оценки различий одновременно между тремя, четырьмя и т.д. выборками по уровню какого-либо признака.

Он позволяет установить, что уровень признака изменяется при переходе от группы к группе, но не указывает на направление этих из­менений.

Описание критерия

Критерий Н иногда рассматривается как непараметрический ана­лог метода дисперсионного однофакторного анализа для несвязных вы­борок (Тюрин Ю. Н., 1978). Иногда его называют критерием "суммы рангов" (Носенко И.А., 1981).

Данный критерий является продолжением критерия U на боль­шее, чем 2, количество сопоставляемых выборок. Все индивидуальные значения ранжируются так, как если бы это была одна большая выбор­ка. Затем все индивидуальные значения возвращаются в свои первона­чальные выборки, и мы подсчитываем суммы полученных ими рангов отдельно по каждой выборке. Если различия между выборками случай­ны, суммы рангов не будут различаться сколько-нибудь существенно, так как высокие и низкие ранги равномерно распределятся между вы­борками. Но если в одной из выборок будут преобладать низкие значе­ния рангов, в другой - высокие, а в третьей - средние, то критерий Н позволит установить эти различия.

Гипотезы

H₀: Между выборками 1, 2, 3 и т. д. существуют лишь случайные раз­личия по уровню исследуемого признака.

H₁: Между выборками 1, 2, 3 и т. д. существуют неслучайные разли­чия по уровню исследуемого признака.

Графическое представление критерия Н

Критерий Н оценивает общую сумму перекрещивающихся зон при сопоставлении всех обследованных выборок. Если суммарная об­ласть наложения мала (Рис. 2.6 (а)), то различия достоверны; если она достигает определенной критической величины и превосходит ее (Рис. 2.6 (б)), то различия между выборками оказываются недостоверными.

Рис. 2.6. 2 возможных варианта соотношения рядов значений в трех выборках; штри­ховкой отмечены зоны наложения

Ограничения критерия Н

     При сопоставлении 3-х выборок допускается, чтобы в одной из них n=3, а двух других п=2. Но при таких численных составах выборок мы сможем установить различия лишь на низшем уровне значимости (Р≤0,05).

Для того, чтобы оказалось возможным диагностировать различия на более высоком уровнем значимости (р≤0,01), необходимо, чтобы в каждой выборке было не менее 3 наблюдений, или чтобы по край­ней мере в одной из них было 4 наблюдения, а в двух других - по 2; при этом неважно, в какой именно выборке сколько испытуемых, а важно соотношение 4:2:2.

      Критические значения критерия Н и соответствующие им уровни значимости приведены в Табл. IV Приложения 1. Таблица преду­смотрена только для трех выборок и (n_1, n_2, n₃)≤5. 

При большем количестве выборок и испытуемых в каждой выборке необходимо пользоваться Таблицей критических значений критерия X², поскольку критерий Крускала-Уоллиса асимптотически прибли­жается к распределению X² (Носенко И.А., 1981; J. Greene, M. DOlivera, 1982).

Количество степеней свободы при этом определяется по формуле: v=c-l где с - количество сопоставляемых выборок.

3. При множественном сопоставлении выборок достоверные различия между какой-либо конкретной парой (или парами) их могут оказать­ся стертыми. Это ограничение можно преодолеть, если провести все возможные попарные сопоставления, число которых будет равняться ½*[c*(c-1)]^*1. Для таких попарных сопоставлений используется, ес­тественно, критерий для двух выборок, например U или φ*.

Пример

В эксперименте по исследованию интеллектуальной настойчивости (Е.В. Сидоренко, 1984) 22 испытуемым предъявлялись сначала раз­решимые четырехбуквенные, пятибуквенные и шестибуквенные ана­граммы, а затем неразрешимые анаграммы, время работы над которыми не ограничивалось. Эксперимент проводился индивидуально с каждым испытуемым. Использовалось 4 комплекта анаграмм. У исследователя возникло впечатление, что над некоторыми неразрешимыми анаграмма­ми испытуемые продолжали работать дольше, чем над другими, и, воз­можно, необходимо будет делать поправку на то, какая именно нераз­решимая анаграмма предъявлялась тому или иному испытуемому. Пока­затели длительности попыток в решении неразрешимых анаграмм пред­ставлены в Табл. 2.5. Все испытуемые были юношами-студентами тех­нического вуза в возрасте от 20 до 22 лет.

Можно ли утверждать, что длительность попыток решения каж­дой из 4 неразрешимых анаграмм примерно одинакова?

Таблица 2.5

Показатели длительности попыток решения 4 неразрешимых анаграмм в секундах (N=22)

Сформулируем гипотезы.

Н₀: 4 группы испытуемых, получившие разные неразрешимые анаграм­мы, не различаются по длительности попыток их решения.

H₁: 4 группы испытуемых, получившие разные неразрешимые анаграм­мы, различаются по длительности попыток нх решения.

Теперь познакомимся с алгоритмом расчетов.

АЛГОРИТМ 5

Подсчет критерия Н Крускала-Уоллиса

1.Перенести все показатели испытуемых на индивидуальные карточки.

2.Пометить карточки испытуемых группы 1 определенным цветом, например, красным, карточки испытуемых группы 2 - синим, карточки испытуемых групп 3 и 4 - соответственно, зеленым к желтым цветом и т. д. (Можно использо­вать, естественно, и любые другие обозначения.)

3.Разложить все карточки в единый ряд по степени нарастания признака, несчитаясь с тем, к какой группе относятся карточки, как если бы мы работали с одной объединенной выборкой.

4.Проранжкровать значения на карточках, приписывая меньшему значению меньший ранг. Надписать на каждой карточке ее ранг. Общее количество рангов будет равняться количеству испытуемых в объединенной выборке.

5.Вновь разложить карточки по группам, ориентируясь на цветные или другие принятые обозначения.

6.Подсчитать суммы рангов отдельно по каждой группе. Проверить совпадение общей суммы рангов с расчетной.

7.Подсчитать значение критерия Н по формуле:

где N- общее количество испытуемых в объединенной выборке;

 п - количество испытуемых в каждой группе;

Т- суммы рангов по каждой группе.

8а.  При количестве групп с=3, n_1,n_2,n₃ ≤5, определить критические значения и со­ответствующий им уровень значимости по Табл. IV Приложения 1.

Если Н_эмп равен или превышает критическое значение H_0,05 H₀ отвергается.

'с - количество выборок.

8б. При количестве групп с>3 или количестве испытуемых n_1,n_2,n₃ ≤5определить критические значения χ² по Табл. IX Приложения 1.

Если Н_эмп равен или превышает критическое значение χ² , Но отвергается.

Воспользуемся этим алгоритмом при решении задачи о неразре­шимых анаграммах. Результаты работы по 1-6 шагам алгоритма пред­ставлены в Табл. 2.6.

Таблица 2.6

Подсчет ранговых сумм по группам испытуемых, работавших над четырьмя неразрешимыми анаграммами

Общая сумма рангов =38,5+82,5+68+64=253.

 Расчетная сумма рангов:

Равенство реальной и расчетной сумм соблюдено.

Теперь определяем эмпирическое значение Н:

Поскольку таблицы критических значений критерия Н преду­смотрены только для количества групп с = 3, а в данном случае у нас 4 группы, придется сопоставлять полученное эмпирическое значение Н с критическими значениями χ². Для этого вначале определим количест­во степеней свободы V для с=4:

V = c- 1 = 4 - 1 = 3

Теперь определим критические значения по Табл. IX Приложе­ния 1 для V=3:

Ответ: H₀ принимается: 4 группы испытуемых, получившие разные неразрешимые анаграммы, не различаются по длительности по­пыток их решения.

Вопрос 5. S - критерий тенденций Джонкира

Описание этого критерия дается с использованием руководства J.Greene, M.D'Olivera (1982). Он описан также у М. Холлендера, ДА. Вулфа (1983).

Назначение критерия S

Критерий S предназначен для выявления тенденций изменения признака при переходе от выборки к выборке при сопоставлении трех и более выборок.

Описание критерия S

Критерий S позволяет нам упорядочить обследованные выборки по какому-либо признаку, например, по креативности, фрустрацноннон толерантности, гибкости и т.п.

Мы сможем утверждать, что на первом месте по выраженности исследуемого признака стоит выборка, скажем, Б, на втором - А, на третьем - В и т.д. Интерпретация полученных результатов будет зави­сеть от того, по какому принципу были образованы исследуемые вы­борки. Здесь возможны два принципиально отличных варианта.

1) Если обследованы выборки, различающиеся по качественным при­знакам (профессии, национальности, месту работы и т. п.), то с по­мощью критерия S мы сможем упорядочить выборки по количест­венно измеряемому признаку (креативности, фрустрационной толе­рантности, гибкости и т.п.).

2) Если обследованы выборки, различающиеся или специально сгруп­пированные по количественному признаку (возрасту, стажу работы, социометрическому статусу и др.), то, упорядочивая их теперь уже по другому количественному признаку, мы фактически устанавлива­ем меру связи между двумя количественными признаками. Напри­мер, мы можем показать с помощью критерия S, что при переходе от младшей возрастной группы к старшей фрустрационная толерант­ность возрастает, а гибкость, наоборот, снижается.

Меру связи между количественно измеренными переменными можно установить с помощью вычисления коэффициента ранговой кор­реляции или линейной корреляции. Однако критерий тенденции S имеет следующие преимущества перед коэффициентами корреляции:

а) критерий тенденций S более прост в подсчете;

б) он применим и в тех случаях, когда один из признаков варьирует в узком диапазоне, например, принимает всего 3 или 4 значения, в то время как при подсчете ранговой корреляции в этом случае мы по­лучаем огрубленный результат, нуждающийся в поправке на одина­ковые ранги.

Критерий S основан на способе расчета, близком к принципу критерия Q Розенбаума. Все выборки располагаются в порядке возрас­тания исследуемого признака, при этом выборку, в которой значения в общем ниже, мы помещаем слева, выборку, в которой значения выше, правее, и так далее в порядке возрастания значений. Таким образом, все выборки выстраиваются слева направо в порядке возрастания зна­чений исследуемого признака.

При упорядочивании выборок мы можем опираться на средние значения в каждой выборке или даже на суммы всех значений в каж­дой выборке, потому что в каждой выборке должно быть одинаковое количество значений. В противном случае критерий S неприменим (подробнее об этом см. в разделе "Ограничения критерия S").

Для каждого индивидуального значения подсчитпывается ко­личество значений справа, превышающих его по величине. Если тен­денция возрастания признака слева направо существенна, то большая часть значений справа должна быть выше. Критерий S позволяет опре­делить, преобладают ли справа более высокие значения или нет. Стати­стика S отражает степень этого преобладания. Чем выше эмпирическое значение S, тем тенденция возрастания признака является более суще­ственной.

Следовательно, если S_эмп равняется критическому значению или превышает его, нулевая гипотеза может быть отвергнута.

Гипотезы

H₀: Тенденция возрастания значений признака при переходе от выбор­ки к выборке является случайной.

H₁: Тенденция возрастания значений признака при переходе от выбор­ки к выборке не является случайной.

Графическое представление критерия

Фактически критерий S позволяет определить, достаточно ли ве­лика суммарная зона неперекрещивающихся значений в сопоставляемых выборках: действительно ли в первом ряду значения в общем ниже, чем в последующих, во втором - ниже, чем в оставшихся справа последую­щих и т. д.

Графически это представлено на Рис. 2.7.

На Рис. 2.7(а) у сопоставляемых рядов значений есть непере-крещивающиеся зоны, но их суммарная площадь может оказаться слишком небольшой, чтобы признать тенденцию возрастания признака существенной.

На рис. 2.7(6) сумма неперекрещивающихся зон, по-видимому, достаточно велика, чтобы тенденция возрастания признака была при­знана достоверной. Точно определить это мы сможем лишь с помощью критерия S.

Рис. 2.1. Варианты соотношения 3-х рядов значений: S_1-2 - зона тех значений 2-го ря­да, которые выше всех значений 1-го ряда; S_1-3 - зона тех значений 3-го ряда, которые выше всех значений 1-го ряда; S_2-3 - зона тех значений 3-го рада, которые выше всех значений 2-го ряда

Ограничения критерия S

1. В каждой из сопоставляемых выборок должно быть одинаковое чис­ло наблюдений. Если число наблюдений неодинаково, то придется искусственно уравнивать выборки, утрачивая при этом часть полу­ченных наблюдений.

         Например, если в двух выборках по 7 наблюдений, а в третьей - 11, то 4 из них необходимо отсеять. Для этого карточки с индивидуаль­ными значениями переворачиваются лицевой стороной вниз и пере­мешиваются, а затем из них случайным образом извлекается 7 кар­точек. Оставшиеся 4 карточки с индивидуальными значениями не включаются в дальнейшее рассмотрение и в подсчет критерия S. Ясно, что при таком подходе часть информации утрачивается, и об­щая картина может быть искажена.

Если исследователь хочет избежать этого, ему следует воспользо­ваться критерием Н, позволяющим выявить различия между тремя и более выборками без указания на направление этих различий (см. вопрос 4).

2. Нижний порог: не менее 3 выборок и не менее 2 наблюдений в ка­ждой выборке. Верхний порог в существующих таблицах: не более 6 выборок и не более 10 наблюдений в каждой выборке (см. Табл. III Приложения 1 для определения критических значений S).  При большем количестве выборок или наблюдений в них придется поль­зоваться критерием Н Крускала-Уоллиса.

Пример

Выборка претендентов на должность коммерческого директора в Санкт-Петербургском филиале зарубежной фирмы была обследована с помощью Оксфордской методики экспресс-видеодиагностики, исполь­зующей диагностические ролевые игры. Были обследованы 20 мужчин в возрасте от 25 до 40 лет, средний возраст 31,5 года. Оценки произ­водились по 15 значимым, с точки зрения зарубежной фирмы, психо­логическим качествам, обеспечивающим эффективную деятельность на посту коммерческого директора. Одним из этих качеств была "Авторитетность". В конце 8-часового сеанса диагностических ролевых игр и упражнений проводился социометрический опрос участников группы, в котором они должны были ответить на вопрос: "Если бы я сам был представителем фирмы, я выбрал бы на должность коммерче­ского директора: 1).... 2).... 3)...." Участники знали, что каждый их шаг является материалом для диагностики, и что в данном случае, в частно­сти, проверяется, помимо прочего, их способность к объективному суж­дению о людях. В результате этой процедуры каждый участник полу­чил то или иное количество выборов от других участников, отражающее его социометрический статус в группе претендентов.

Результаты исследования представлены в Табл. 2.7 (данные Е. В. Сидоренко, И. В. Дермановой, 1991).

Можно ли считать, что группы с разным статусом различаются и по уровню авторитетности, определявшейся независимо от социометрии с помощью экспресс-видеодиагностики?

Таблица 2.7

Показатели по шкале Авторитетности в группах с разным социометри­ческим статусом (N=20)

Сформулируем гипотезы.

H₀: Тенденция повышения значений по шкале Авторитетности при пе­реходе от группы к группе (слева направо) случайна.

H₁: Тенденция повышения значений по шкале Авторитетности при пе­реходе от группы к группе (слева направо) неслучайна.

Для того, чтобы нам было удобнее подсчитывать количества бо­лее высоких значении (S;), лучше упорядочить значения в каждой группе по их возрастанию (Табл. 2.8).

Таблица 2.8

Расчет критерия S при сопоставлении групп с разным социометриче­ским статусом по показателю Авторитетности (N=20)

После того, как все индивидуальные значения расположены в порядке возрастания, легко подсчитать, сколько значений справа пре­вышают данное значение слева. Начнем с крайнего левого столбца. Значение "2" превышают все 15 значений из трех правых столбцов; значение "4" - 14 значений из трех правых столбцов; значение "5" превышают 11 значений из трех правых столбцов. Полученные количе­ства "превышений" запишем в скобках слева от каждого индивидуаль­ного значения, как это сделано в Табл. 2.8.

Расчет для второго столбца производим по тому же принципу. Мы видим, что значение "4" превышают все 10 значений из оставших­ся столбцов справа; значение "5" - 8 значений из столбцов справа и т.д.

Сумма всех чисел в скобках (S₁) составит величину А, которую нам нужно будет подставить в формулу для подсчета критерия S. Од­нако вначале определим максимально возможное значение А, которое мы получили бы, если бы все значения справа были больше значений слева. Эта величина называется величиной В и вычисляется по формуле:

² Для крайнего правого столбца S, не указываются, поскольку они равны нулю.

где с - количество столбцов (групп);

   n - количество испытуемых в каждом столбце (груапе).

В данном случае:

Эмпирическое значение критерия S вычисляется по формуле:

S=2*А- В

где     А- сумма всех "превышений" по всем значениям;

В- максимально возможное количество всех "превышений".

В данном случае:

S=[2*[(62+36+23+0)]-150=-92

По Табл. III Приложения 1 определяем критические значения S для с=4, п=5:

Построим "ось значимости".

Мы помним, что критерий S построен на подсчете количества превышающих значений. Чем это количество больше, тем более досто­верные различия мы сможем констатировать. Поэтому "зона значимо­сти" простирается вправо, в область более высоких значений, а "зона незначимости" - влево, в область более низких значении.

S_эмп > S_KP. (р≤0.01)

Ответ: H₀ отвергается. Принимается H₁. Тенденция повышения значений по шкале Авторитетности при переходе от группы к группе не случайна (р<0,01).

Отвечая на вопрос задачи, мы можем сказать, что группы с раз­ным статусом различаются по показателю Авторитетности, определяв­шемуся независимо от социометрической процедуры. Критерий S поэволяет указать на тенденцию этих изменений: с ростом статуса растут и показатели по шкале Авторитетности. Однако мы имеем дело здесь, конечно же, не с причинно-следственными связями, а с сопряженными изменениями двух признаков. Возможно, оба они изменяются под влия­нием одних и тех же общих факторов, например, последовательно про­являющейся в поведении привычки к лидерству, внушающей способно­сти или "харизмы".

Теперь мы можем суммировать все сказанное, алгоритмизировав процесс подсчета критерия S.

АЛГОРИТМ 6

Подсчет критерия S Джонкнра

1.Перенести все показатели испытуемых на индивидуальные карточки.

2.Если количества испытуемых в группах не совпадают, уравнять группы, ориен­тируясь на количество наблюдений в меньшей из групп. Например, если в меньшей из групп n=3, то из остальных групп необходимо случайным образом
извлечь по три карточки, а остальные отсеять.

Если во всех группах одинаковое количество испытуемых (n≤10), можно сразу переходить к п. 3.

3.Разложить карточки первой группы в порядке возрастания признака и занести полученный ряд значений в крайний слева столбец таблицы, затем проделать то же самое для второй группы и занести полученный ряд значений во второй
слева столбец, и так далее, пока не будут заполнены все столбцы таблицы.

4.Начиная с крайнего левого столбца подсчитать для каждого индивидуального значения количество превышающих его значений во всех столбцах справа (Si).
Полученные суммы записать в скобках рядом с каждым индивидуальным зна­чением.

5.Подсчитать суммы показателей в скобках по столбцам.

6.Подсчитать общую сумму, просуммировав все суммы по столбцам. Эту общую сумму обозначить как А.

7.Подсчитать максимально возможное количество превышающих значений (В), которое мы получили бы, если бы все значения справа были выше значений слева:

где с - количество столбцов (сопоставляемых групп);

п - количество наблюдений в каждом столбце (группе),

8.Определить эмпирическое значение S по формуле:
S=2*A-B

9.Определить критические значения S по Табл. III Приложения 1 для данного количества групп (с) и количества испытуемых в каждой группе (n).

Если эмпирическое значение S превышает или по крайней мере равняется кри­тическому значению, H₀ отвергается.

Рекомендация для Вас - Кто виноват.

ВНИМАНИЕ! При выборе критерия рекомендуется пользоваться АЛГОРИТМОМ 7.

Алгоритм принятия решения о выборе критерия для сопоставлений