СЛОВНИК

Вибірка – безліч досліджуваних, обраних для участі в дослідженні за допомогою певної процедури (частіше – рандомізації) з генеральної сукупності. Вибірка поділяється на експериментальну та контрольну групи.

Вибіркова сукупність представляє собою вибірку з генеральної сукупності меншим обсягом.

Вибіркова середня – це величина, яка дорівнює сумі добутків значень варіанти на відповідні їм відносні частоти.

Вимір – процедура встановлення взаємооднозначної відповідності між безліччю об'єктів (станів) і безліччю символів (чисел). У більш вузькому значенні – вид емпіричного дослідження, у ході якого дослідник виявляє якісні й кількісні характеристики об'єкта (безлічі об'єктів) за допомогою зовнішніх засобів (приладів, тестів і ін).

Відбір – спосіб створення експериментальної та контрольної груп, що забезпечує зовнішню валідність експерименту. Відбір сполучається з розподілом досліджуваних по групах, що забезпечують внутрішню валідність.

Генеральна сукупність – безліч об'єктів, еквівалентних по кінцевій безлічі властивостей. Генеральна сукупність – це сукупність усіх суб'єктів, які володіють досліджуваною ознакою.

Гіпотеза (лат. hipothesis – припущення, те, що покладається в основу) – твердження про існування явища, істинність або хибність якого недоведена дедуктивно, а може бути перевірена тільки експериментальним шляхом.

Гіпотеза експериментальна – конкретизація теоретичного припущення в термінах залежної, незалежної й додаткової змінних. Контргіпотеза – гіпотеза, альтернативна основній.

Гістограма – стовпчикова діаграма, що зображує розподіл випадкових величин (залежної змінної) щодо рівнів незалежної змінної. Гістограма – ступінчаста фігура з прямокутників, висота яких дорівнює або частоті, або відносній частоті, або відносній частоті, поділеній на ширину класу варіюючої ознаки.

Графічне представлення результатів. Графічне представлення результатів здійснюється за допомогою полігону і гістограми.

Дисперсія – (S²) являє собою суму квадратів відхилень від середнього.

Дисперсійний аналіз – статистичний метод для оцінки впливу незалежних змінних і їх комбінації на залежну змінну. Застосовується для обробки даних факторних експериментів. Заснований на розкладанні загальної дисперсії й порівнянні її окремих компонентів за допомогою критерію Фішера.

Змінні – параметр реальності, який може змінюватися й/або змінюється в експериментальному дослідженні. Розрізняють: незалежні змінні – змінювані експериментатором; залежні змінні – змінювані під впливом змін незалежної; зовнішні (побічні) – недоступні керуванню, але ті, що впливають на залежну, джерело погрішності; латентні – недоступні безпосередньо виміру, фіксуються шляхом аналізу спільної варіації залежних змінних; додаткові – зовнішні змінні, які враховуються в експерименті і т.д.

Кореляційне дослідження – дослідження, спрямоване не на встановлення причинно-наслідкових зв’язків між змінними, а на виявлення статистичної значимості між двома й більше Застосовується при неможливості маніпуляції змінними. Не може довести наявність причинно-наслідкових відносин, але може довести їхню відсутність.

Медіана (me) – варіанта особливого ряду, яка ділить варіаційний ряд навпіл. Якщо число варіант непарне, то медіана дорівнює центральній варіанті. Якщо число варіант парне, то медіана дорівнює середньому арифметичному двох центральних.

Міри мінливості – статистичні показники розкиду значень змінної щодо міри центральної тенденції. Основні заходи мінливості: середнє лінійне відхилення, дисперсія, стандартне відхилення, коефіцієнти варіації й асциляції.

Міри центральної тенденції – статистичні показники, що характеризують найбільш виражене, репрезентативне значення змінної. Основні: середня арифметична, середня геометрична, середня гармонійна, медіана, мода.

Мода (mo) – значення варіанти, частота або відносна частота якої має найбільше значення.

Нормальний розподіл – розподіл щільності ймовірності р(х) значень залежної змінної стосовно незалежної під впливом безлічі не взаємодіючих факторів. Крива рівняння нормального розподілу являє собою симетричну, одномодальну криву, симетричну щодо ординати, проведеної через крапку 0. Широко використовується в психометрії.

Нуль-гіпотеза – частина статистичної гіпотези, що полягає з експериментальної гіпотези (Н₁ – гіпотеза про відмінності) і нуль-гіпотези (Н₀ – гіпотеза відсутності відмінностей). У ній стверджується, що: 1) незалежна змінна не впливає на залежну; 2) відмінностей між результатами порівнюваних груп немає; 3) зв'язок між параметрами незначний.

Об’єм вибірки – це число досліджуваних у вибірці.

Полігон – ламана крива, що з'єднує точки, що відповідають значенням варіанти та її частоті.

Помилка виміру – статистичний показник, що характеризує хибність виміру залежної змінної. В якості оцінок помилки виміру використовуються заходи розкиду, зокрема – помилка середньої.

Ранжування варіаційного ряду – це привласнення порядкового номера значенням варіанти в порядку зростання.

Репрезентативність вибірки – відповідність властивостей досліджуваної вибірки властивостям генеральної сукупності. Вона досягається випадковим вибором об'єкта із сукупності (процедура рандомізації), добором пар, члени яких еквівалентні й ставляться в різні групи, або комбінацією цих способів.

Рівень значущості – це ймовірність помилки першого роду при прийнятті рішення. Для позначення рівня значущості використовують р=0,05, р=0,01, р=0,001.

Розмах варіаційного ряду – різниця між найбільшим значенням варіанти і найменшим значенням варіанти.

Розподіл – стратегія створення експериментальних груп із відібраних досліджуваних (або добровольців, або реальної групи). Використовується для підвищення внутрішньої валідності дослідження. Існують кілька видів: попарного розподілу, рандомізації, рандомізації з попередньою стратифікацією та ін.

Середнє квадратичне відхилення або нормальне відхилення – це відхилення значення варіюючої ознаки від середнього значення. Воно дорівнює кореню квадратному з дисперсії.

Статистична гіпотеза – формальне припущення про те, що подібність або відмінність деяких параметричних характеристик генеральної сукупності або сукупностей є випадковою або невипадковою. При перевірці статистичних гіпотез використовуються два поняття: Н₀ – нульова гіпотеза, це гіпотеза про подібність; Н₁ – альтернативна гіпотеза – гіпотеза про відмінність.

Фактор – параметр зовнішніх умов або особливостей об'єкта, що впливає на зміну залежної змінної. Використовується при описі факторних експериментів. Розрізняють фактори часу, фактори завдання й фактори індивідуальних відмінностей.

Факторний аналіз – велика кількість математичних методів, що дозволяють виявити приховані ознаки, а також їх зв'язки на основі аналізу матриць статистичних зв'язків (кореляцій, «відстаней») між вимірюваними ознаками. Основне завдання факторного аналізу – зведення безлічі тестових вимірів до невеликого числа базових (редукція числа змінних) з визначенням заходу детермінації первинних змінних базовими.

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Критичні значення біноміального критерію m	\|	Вступ. Поняття про реанімацію та інтенсивну терапію.Термінальні стани. Серцево-легенева реанімація.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.005 сек.