Диссертация (1147591), страница 27

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 27)

В теоретической части нужно дать определения статистическихпонятий в психологии. В практической части нужно указать операцию и правильно описатьи объяснить полученных результатов на примере (ANOVA, регрессионный анализ,корреляция, факторный анализ и т.п.).

За каждый правильный ответ присваивается 10 баллов,в том числе по теоретической частям по 5 баллов, и по практической частям – 5 баллов.Таким образом, итоговый результат был представлен в 100-балльной шкале.149ПРИЛОЖЕНИЕ 3Результаты факторного анализа пунктов методики «Изучение мотивовучебной деятельности» для российской выборкиKMO и критерий БартлеттаМера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО).Критерий сферичности Бартлетта,833Примерная Хи-квадрат725,629ст.св.120Значимость,000Объясненная совокупная дисперсияСуммы квадратов загрузок вращенияФакторный анализВсего% дисперсииСуммарный %12,99718,73118,73122,87917,99136,72231,89411,83448,556Метод выделения факторов: альфа-факторный анализ.Повернутая факторная матрицаaФакторный анализ123МИМ1,027-,082,741МИМ2,169,448-,143МИМ3,112,372,323МИМ4,223,872,034МИМ5,133,440-,116МИМ6,041-,033,732МИМ7,166,715,376МИМ8,305,702,136МИМ9,522,477,026МИМ10,284-,005,457МИМ11,674,384,084МИМ12,728,185,210МИМ13,831,126,097МИМ14,711,213,007МИМ15,495,328-,111МИМ16-,058,097,509Метод выделения факторов: альфа-факторный анализ.Метод вращения: варимакс с нормализацией Кайзера.a.

Вращение сошлось за 5 итераций.150ПРИЛОЖЕНИЕ 4Результаты факторного анализа пунктов методики «Изучение мотивовучебной деятельности» для китайской выборкиKMO и критерий БартлеттаaМера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО).Критерий сферичности Бартлетта,763Примерная Хи-квадрат664,973ст.св.120Значимость,000Объясненная совокупная дисперсияРотация суммы квадратов нагрузокФакторный анализВсего% дисперсииСуммарный %13,19719,98419,98422,50515,65635,64031,64710,29545,935Повернутая факторная матрицаa,bФакторный анализ123УД1,330,146-,068УД2,207-,319,452УД3,004,377,644УД4,027,145,451УД5,425,174,380УД6,347,737-,097УД7,126,669,032УД8,076,560,249УД9,296,412,180УД10,258,652,103УД11,168-,012,614УД12,810,386,089УД13,828,231,145УД14,743,020,163УД15,496-,015,322УД16,633,295,156Метод выделения факторов: альфа-факторный анализ.Метод вращения: варимакс с нормализацией Кайзера.151ПРИЛОЖЕНИЕ 5Результаты факторного анализа пунктов методики «Мотивация изученияучебного курса» для российской выборкиKMO и критерий БартлеттаМера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО).Критерий сферичности Бартлетта,837Примерная Хи-квадрат870,893ст.св.153Значимость,000Объясненная совокупная дисперсияРотация суммы квадратов нагрузокФакторный анализВсего1% дисперсии5,775Суммарный %32,08332,08322,00011,113Метод выделения факторов: метод максимального правдоподобия.43,196Повернутая факторная матрицаaФакторный анализ12МДП1,692-,036МДП2,039,623МДП3,122,860МДП4-,010,418МДП5-,615,247МДП6,311-,332МДП7,709,074МДП8,793-,182МДП9,684-,290МДП10-,670,047МДП11,363,052МДП12,664,038МДП13,688,004МДП14,734,060МДП15,562,298МДП16,127-,510МДП17,797-,139МДП18-,452,157Метод выделения факторов: метод максимальногоправдоподобия.Метод вращения: варимакс с нормализацией Кайзера.152ПРИЛОЖЕНИЕ 6Результаты факторного анализа пунктов методики «Мотивация изученияучебного курса» для китайской выборкиKMO и критерий БартлеттаaМера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО).Критерий сферичности Бартлетта,708Примерная Хи-квадрат646,361ст.св.153Значимость,000Объясненная совокупная дисперсияaРотация суммы квадратов нагрузокФакторный анализВсего% дисперсииСуммарный %12,94416,35416,35422,13311,85328,20731,6719,28337,490Метод выделения факторов: альфа-факторный анализ.Повернутая факторная матрицаa,bФакторный анализ123МУК1,466,020-,036МУК2,076,236,627МУК3,314,305,189МУК4,253,399,126МУК5-,328-,342,533МУК6-,234,492-,068МУК7,715,111-,213МУК8,669,079-,214МУК9,205,470-,323МУК10-,159-,336,547МУК11,218,461-,041МУК12,250,619-,136МУК13,794,103-,089МУК14,446,367-,084МУК15,220,393-,008МУК16-,115,282,114МУК17,577,370-,321МУК18-,185,060,540Метод выделения факторов: альфа-факторный анализ.Метод вращения: варимакс с нормализацией Кайзера.153ПРИЛОЖЕНИЕ 7Результаты факторного анализа пунктов методики «Мотивация учения вВУЗе» для российской выборкиKMO и критерий БартлеттаМера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО).Критерий сферичности Бартлетта,754Примерная Хи-квадрат2062,594ст.св.703Значимость,000Объясненная совокупная дисперсияРотация суммы квадратов нагрузокФакторный анализВсего% дисперсииСуммарный %15,20613,70013,70024,28411,27324,97233,6289,54734,519Метод выделения факторов: альфа-факторный анализ.Повернутая факторная матрицаaФакторный анализ123АДП1,379,156-,052АДП2,615,313,314АДП3,206,034,673АДП4,409,046,313АДП5-,192,683,268АДП6,480,061,410АДП7,072,143,178АДП8,253,496,225АДП9,732,275,146АДП10-,628-,157,072АДП11,124,320,021АДП12,541,105,232АДП13,061,230,519АДП14,243-,075,482АДП15-,289,271-,286АДП16,251,346,042АДП17,293,188,616АДП18-,578,088-,100АДП19-,081,698,197АДП20-,576,043,005154АДП21,115,294,421АДП22,666,166,171АДП23,274-,011,119АДП24,164,352,563АДП25,040,239,163АДП26-,156,047,271АДП27,126,485,037АДП28,756,288,278АДП29,129,687,108АДП30-,030,681,014АДП31,346-,007,236АДП32,517-,203,211АДП33-,010,220,048АДП34,315-,415,515АДП35,102,098,448АДП36,401,378,304АДП37,283,337,411АДП38,062,587-,037Метод выделения факторов: альфа-факторный анализ.Метод вращения: варимакс с нормализацией Кайзера.155ПРИЛОЖЕНИЕ 8Результаты факторного анализа пунктов методики «Мотивация учения вВУЗе» для китайской выборкиKMO и критерий БартлеттаМера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО).Критерий сферичности Бартлетта,663Примерная Хи-квадрат1709,741ст.св.703Значимость,000Объясненная совокупная дисперсияРотация суммы квадратов нагрузокФакторный анализВсего% дисперсииСуммарный %15,23013,76413,76423,86310,16723,93132,7557,25131,182Метод выделения факторов: метод максимального правдоподобия.Повернутая факторная матрицаaФакторный анализ123МУВ1,416,313-,061МУВ2,411,286,090МУВ3,181,356,078МУВ4,173,276,145МУВ5,005-,054,713МУВ6,581,304,100МУВ7,158,183,418МУВ8,326,397,280МУВ9,607,394,025МУВ10-,539,096,122МУВ11,156,094,042МУВ12,473,170,056МУВ13,101,568,079МУВ14,220,541,060МУВ15-,162,194-,024МУВ16,622,350-,214МУВ17,153,625,090МУВ18-,568,000,088МУВ19-,254,013,625МУВ20-,614,472-,234МУВ21,292,296-,056156МУВ22,657,350-,059МУВ23,313,371-,060МУВ24,304,615-,040МУВ25,035,496,082МУВ26,111,330,242МУВ27,077,137,373МУВ28,629,346,080МУВ29-,061-,098,708МУВ30,030,048,503МУВ31-,018,383-,003МУВ32,294,091,073МУВ33-,311,102,112МУВ34,234,140-,233МУВ35,345,161,370МУВ36,621,192,094МУВ37,431,307,174МУВ38-,363,167,427Метод выделения факторов: метод максимального правдоподобия.Метод вращения: варимакс с нормализацией Кайзера.157ПРИЛОЖЕНИЕ 9Основные статистические показатели измерительной модели мотивациидля российской выборкиОценка нормальностиVariableF2_удF1_удF2_укF2_увF3_увF3_удF1_укMultivariatemin-3.554-2.583-3.188-3.397-3.700-3.858-2.755max1.4032.1161.3321.6872.1581.0111.915skew-1.137-.543-1.383-1.023-.369-1.887-.375c.r.-4.802-2.291-5.841-4.321-1.560-7.969-1.584Регрессионные коэффициентыF1_ук <--- F1F3_уд <--- F1F3_ув <--- F1F2_ув <--- F2F2_ук <--- F2F1_уд <--- F2F2_уд <--- F2EstimateS.E.

C.R.1.278 .2854.479.782 .175 4.479.878 .167 5.2681.021 .431 2.366.882 .275 3.204.980 .4142.366.497 .267 1.860P Label*********.018.001.018.063*** - p < 0,001Дисперсии экзогенных латентных переменныхF1F2e13e14e15e16e18e19e17Estimate S.E. C.R..491 .120 4.097.253 .112 2.263.357 .093 3.840.492 .123 4.013.956 .163 5.865.631 .162 3.883.631 .132 4.786.567 .120 4.732.794 .140 5.674P Label***.024*********************kurtosis1.663-.2672.1211.806-.1484.415-.31515.920c.r.3.511-.5644.4793.812-.3139.323-.6667.336158ПРИЛОЖЕНИЕ 10Основные статистические показатели измерительной модели мотивациидля китайской выборкиОценка нормальностиVariableF1_удF2_увF2_укF2_удF1_увF3_укF1_укMultivariatemin-4.053-1.992-2.651-2.563-2.685-2.530-3.448max1.8352.7141.8152.3172.3292.5482.082skew-.840.487-.494-.363-.242-.355-1.248c.r.-3.4281.989-2.016-1.483-.986-1.451-5.094Регрессионные коэффициентыF1_ук <--- F1F3_ук <--- F1F1_ув <--- F1F2_уд <--- F1F2_ув <--- F2F1_уд <--- F2F2_ук <--- F2F2_уд <--- F2EstimateS.E.1.226 .196-.546 .118.816 .130.800 .127.879 .213.491 .2061.137 .276.956 .237C.R.6.265-4.6306.2656.3054.1272.3894.1274.032P***************.017******Дисперсии экзогенных латентных переменныхF1F2e1e2e3e4e6e7e9Estimate S.E..619 .155.240 .075.370 .103.479 .090.488 .080.273 .086.469 .109.423 .096.941 .143C.R.3.9953.1893.5795.2946.1283.1584.3174.3866.563P***.001*********.002*********kurtosis1.854.451.153.622.4261.3273.65821.176c.r.3.785.921.3131.270.8692.7097.4679.433159ПРИЛОЖЕНИЕ 11Основные статистические показатели структурной модели для российскойвыборкиОценка нормальностиVariableСодМF2_удF1_удF2_укF2_увF3_увF3_удF1_укСтрМИРMultivariatemin9.000-3.554-2.583-3.188-3.397-3.700-3.858-2.7552.00010.000max28.0001.4032.1161.3321.6872.1581.0111.9156.00039.000skew-.217-1.137-.543-1.383-1.023-.369-1.887-.375.000-.682c.r.-.914-4.802-2.291-5.841-4.321-1.560-7.969-1.584.000-2.878kurtosis-.1581.663-.2672.1211.806-.1484.415-.315-.688-.17612.869c.r.-.3343.511-.5644.4793.812-.3139.323-.666-1.453-.3714.296Регрессионные коэффициентыСодМ <--- F1F1_ук <--- F1F3_уд <--- F1F3_ув <--- F1СтрМ <--- F1F2_ув <--- F2F2_ук <--- F2F1_уд <--- F2F2_уд <--- F2ИР <--- СодМEstimate S.E.

C.R.1.812 .579 3.1301.000.647 .151 4.288.829 .194 4.269.429 .151 2.834.955 .419 2.280.970 .426 2.2801.000.619 .330 1.878.735 .151 4.866P.002Label******.005.023.023.060***Дисперсии основныех экзогенных латентных переменныхF1F2Estimate S.E. C.R.P.592 .156 3.805 ***.225 .130 1.734 .083LabelОсновные стандартизованные общие эффекты (строки – зависимые переменные)СодМСтрМИРF2.000.000.000F1.368.328.157СодМ.000.000.427160ПРИЛОЖЕНИЕ 12Основные статистические показатели структурной модели для китайскойвыборкиОценка многомерной нормальностиVariableСт_срС_срИРF1_удF2_увF2_укF2_удF1_увF3_укF1_укMultivariatemin1.25010.50060.000-4.053-1.992-2.651-2.563-2.685-2.530-3.448max5.50022.000100.0001.8352.7141.8152.3172.3292.5482.082skew.596-.223-.313-.840.487-.494-.363-.242-.355-1.248c.r.2.433-.911-1.276-3.4281.989-2.016-1.483-.986-1.451-5.094kurtosis.724-.375-.3371.854.451.153.622.4261.3273.65819.517c.r.1.479-.766-.6873.785.921.3131.270.8692.7097.4676.299Регрессионные коэффициентыСт_ср <--- F1F1_ук <--- F1F3_ук <--- F1F1_ув <--- F1F2_уд <--- F1С_ср <--- F1ИР <--- Ст_срF2_ув <--- F2F1_уд <--- F2F2_ук <--- F2F2_уд <--- F2С_ср <--- F2EstimateS.E.

Характеристики

Список файлов диссертации