Это происходит или когда известно, что в популяции эффект взаимодействия отсутствует, или когда осуществление полногофакторногоплана невозможно. 36. Возможно ли применение многофакторного дисперсионного анализа, если в качестве одного из факторов выступает количество воздействий на испытуемых? Нет, количество воздействий — это еще не фактор, а только переменная.
37. Что означают понятия «независимые» и «зависимые» выборки применительно к экспериментальному плану? Зависимые выборки содержат результаты, полученные на одной и той же группе испытуемых, но в разные моменты времени. Независимые выборки получаются при исследовании двух различных групп испытуемых. 38. Какие преимущества имеет вариант дисперсионного анализа с повторными измерениями по сравнению с дисперсионным анализом без повторных измерений? Дисперсионный анализ с повторными измерениями более чувствительный к влиянию изучаемых факторов за счет уменьшения дисперсии ошибки факторной модели.
39. Каким образом в дисперсионном анализе с повторными измерениями компенсируется наличие зависимых выборок? Из общей дисперсии исключается та часть данных, которая обусловлена индивидуальными различиями в уровне зависимой переменной, т. е. из остаточной внутригрупповой изменчивости вычитается компонент, обусловленный индивидуальными различиями.
40. Какое дополнительное математическое допущение принимается в дисперсионном анализе с повторными измерениями? Одни переменные выступают как влияющие (факторы или независимые переменные), а другие (результативные признаки или зависимые переменные) — подвержены влиянию этих факторов.
41. Как связан метод моделирования структурными уравнениями с методами факторного и регрессионного анализа? С помощью метода структурныхуравнений выполняется подтверждающий факторный анализдля проверки определенных гипотез о структуре факторных нагрузок и корреляций между факторами;
- факторный анализ второго порядка, когда анализируется корреляционная матрица общих факторов;
- регрессионные модели, являющиеся модификациейрегрессионного анализа, в котором коэффициенты регрессии могут быть зафиксированы равными друг другу или каким-нибудь заданным значениям.
42. Если данные являются неэкспериментальными, то какие существуют способы для выявления причинно-следственных отношений? Можно применить дескриптивный анализ — описательное представление отдельных переменных: создание частотной таблицы, вычисление статистических характеристик или графическое представление. Тесты.
Кластерный анализ
... «КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА» Анализ отечественных и зарубежных публикаций показывает, что кластерный анализ находит применение в самых ... выборкой, или выборочной совокупностью. Количество объектов в такой совокупности принято называть объемом выборки. Обычно объем выборки обозначают латинской буквой "n" или "N" . Признак (синонимы - свойство, переменная, характеристика; англ. - variable - переменная.) ...
Дисперсионный анализ1. Нулевая гипотеза для множественного λ — критерия: а) различия в средних показателях во всех группах отсутствуют2. Однофакторный дисперсионный анализ для связанных выборок предназначен для исследования:
- а) влияния разных градаций фактора или разных условий на одну и ту же выборку испытуемых 3. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок предназначен для исследования: б) изменения результативного признака под влиянием изменяющихся условий или градаций какого-либо фактора;
- влиянию каждой из градаций фактора подвергаются разные выборки испытуемых4. Результативный признак при использовании дисперсионного анализа должен быть измерен в шкале: а) интерваловб) отношений5. Факторный признак при использовании дисперсионного анализа должен быть измерен в шкале: в) порядковой;
- .г) наименований. 6.
Нулевая гипотеза в однофакторном дисперсионном анализе для связанных выборок: г) различия в уровне результативного признака между градациями фактора (разными условиями) являются не более выраженными, чем различия, обусловленные случайными причинами. 7. Нулевая гипотеза для критерия Левена: а) дисперсии признака во всех группах равны8. Математические допущения однофакторного дисперсионного анализа: а) значения признаков, соответствующих каждому уровню контролируемого фактора должны быть подчинены нормальному закону распределенияб) равенство дисперсий выборочных распределений, соответствующих каждому уровню контролируемого факторав) независимость наблюдений9. Для проверки однородности групповых дисперсий используют следующие критерии: а) критерий Бартлеттаб) критерий Шеффев) критерий Левена10. Назначение критерия Фишера в однофакторном дисперсионном анализе для несвязанных выборок: г) сравнение вариативности, обусловленной действием независимой переменной со случайной вариативностью11. Двухфакторный дисперсионный анализ для связанных выборок предназначен для исследования:
а) одновременного действия двух факторов на одну и ту же выборку испытуемых12. Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок предназначен для исследования: в) одновременного действия двух факторов на разные выборки испытуемых13. Результативный признак при использовании многофакторного дисперсионного анализа должен быть измерен в шкале: а) интервалов б) отношений14. Нулевая гипотеза в двухфакторном дисперсионном анализе для связанных выборок: в) влияние фактора, А на уровень результативного признака одинаково при разных градациях фактора В и наоборот15. Экспериментальный план в двухфакторном дисперсионном анализе для несвязанных выборок называется полным, если: а) каждой градации одного фактора соответствует одинаковое количество градаций другого фактора16. Экспериментальный план в двухфакторном дисперсионном анализе для несвязанных выборок называется смешанным, если: в) контролируются внутригрупповой и межгрупповой факторы одновременно17. Взаимодействие факторов называется взаимодействием второго порядка, если: в) взаимодействуют три фактора одновременно.
Комплекс статистических методов в помощь психологу
... в области построения лабораторного эксперимента, анализа и обработки экспериментальных данных. Почти одновременно в психологию и физику приходят вероятностные и статистические методы, ... на вопрос, чаще ли в выборке А встречаются более высокие, а в выборке Б - более низкие ... и более факторов в их влиянии на изменения признака (двухфакторный дисперсионный анализ). 5. Экспериментальные данные должны ...
Кластерный анализ1. Назначение кластерного анализа: а) разбиение объектов по группам2. Число кластеров в методе объединения (древовидная кластеризация): в) задается изначально и является результатом анализа3. Требования к качеству кластеризации:
- а) внутри групп объекты должны быть тесно связаны между собой;
- б) объекты разных групп должны быть далеки друг от друга;
- г) при прочих равных условиях распределения объектов по группам должны быть равномерными. 4. Укажите основные меры расстояния между объектами: а) евклидово расстояниев) квадрат евклидова расстояния г) расстояние городских кварталовд) расстояние Чебышеваe) степенное расстояниеж) процент несогласия5. Укажите правила объединения: а) метод ближайшего соседаб) метод наиболее удаленных соседейв) невзвешенное попарное среднеег) взвешенное попарное среднеед) невзвешенный центроидный методе) взвешенный центроидный метод и) метод Варда6. На дендрограммепредставлены: а) межкластерное расстояниев) расстояние между объектами;
7. Число кластеров в методе К-средних: a) задается изначально8. Метод К-средних предполагает: а) минимизацию изменчивости внутри кластеровб) максимизацию изменчивости между кластерами 9. Проверка статистической значимости не проводится: а) в кластерном анализе методом К-среднихб) в кластерном анализе методов объединения10. Разбиение на кластеры не является однозначным: а) в методе объединения.
Факторный анализ1. Фактор — это: а) причина, обусловливающая значение результирующей переменной2. Метод вращения варимакс упрощает интерпретацию: а) фактора3. Метод вращения биквартимакс упрощает интерпретацию: в) фактора и переменной4.
Фактор называется общим, если он имеет значимые нагрузки: б) от двух переменных и более5. Фактор называется генеральным, если имеет значимые нагрузки: в) от всех переменных6. Дисперсия ошибки — это: б) сумма общности и специфичности7. Для определения числа общих факторов используется: а) критерий Кайзераб) критерий Кеттела8. Матрица факторных коэффициентов — это: б) матрица упорядоченных факторных нагрузок9.
Собственное значение фактора — это: б) сумма квадратов всех нагрузок для одного фактора по всем переменным10. Метод главных компонент учитывает: а) полную дисперсию переменных11. Общность (hj2) как компонента дисперсии равна:
а) hj2= а j12+ а j22+ а jm2Корреляционный анализ1. По направлению связи бывают: б) прямые2. Коэффициент корреляции Спирмена можно применить для оценки тесноты связи между: б) качественными признаками, значения которых могут быть упорядочены3. Коэффициент корреляции φиспользуется в случае, когда признаки измерены: а) в дихотомической шкале4. Рангово-бисериальный коэффициент корреляции характеризует тесноту связи показателей, измеренных: в) один показатель в ранговой шкале, другой — в дихотомической5. Если r=-0,2, то: в) связь слабая между переменными х и у, обратная6. Степень тесноты корреляционной связи можно измерить с помощью:
а) коэффициента корреляции7. Коэффициент корреляции изменяется в пределах: г){-l,+l}8. Если коэффициент корреляции равен единице, то между двумя величинами связь: б) прямая9. Если коэффициент корреляции равен нулю, то между двумя величинами связь: a) отсутствует («https:// «, 15).
Методы моделирования корреляционных связей
... методом наименьших квадратов с переносом начала координат в середину динамического диапазона для квадратичной функции. Для этих моделей определены коэффициент корреляции конкурирующих описаний. Для линейной корреляционной ... моделировании с помощью электронных таблиц Excel (пункт 8). Сравниваются между собой полученные различными аппаратными средствами уравнения регрессии и характеристики силы связи ...
Статистические критерии1. Назначение G-критерия знаков: б) установление общего направления сдвига2. Назначение Т-критерия Вилкоксона: б) установление общего направления сдвигав) оценка интенсивности сдвига3. Назначение критерия Манна-Уитни: а) оценка различий между двумя выборками по уровню какоголибо признака, количественно измеренного4. Количественный признак измеряется по шкале: б) интерваловв) отношений5. Укажите ограничения F — критерия: а) измерение может быть проведено в шкале интервалов или отношений6. Ограничения G — критерия: а) n больше или равно 5 и меньше или равно 3007.
Какова нулевая гипотеза для t — критерия Стьюдента: а) различия в средних показателях в двух группах отсутствуют8. Уровень значимости α — это: а) вероятность совершить ошибку первого рода (отвергнуть правильную гипотезу).
9. Число степеней свободы — это числоа) свободно варьируемых элементов совокупности.
Регрессионный анализ1. Коэффициент детерминации характеризует: г) долю вариации результативного признака, обусловленную изменением одного факторного признака2. Регрессионная модель является адекватной, если: в) часть коэффициентов регрессии значимы и модель в целом адекватна по F — критерию Фишера3. Основная задача множественного регрессионного анализа: в) аналитическое выражение формы связи между результативным признаком и факторными4. Частная корреляция — это связь: б) между результативным и одним факторным признаками при фиксированном значении других факторных признаков5. Какое из определений наименее точно отражает суть понятия «модель»: в) модель объекта (прототипа) — естественный или искусственный объект, подобный в определенном отношении прототипу (оригиналу), используемый в качестве заместителя прототипа, изучение которого дает новые знания о прототипе6. Из приведенных зависимостей нелинейными являются: а) y = а0+ а1х+ а2×27. По аналитическому выражению связи различаются: в) криволинейные.
8. Функциональной является связь: в) при которой определенному значению факторного признака соответствует одно значение результативного.
9. Аналитическое выражение связи определяется с помощью методов анализа: б) регрессионного10. Анализ тесноты и направления связей двух признаков осуществляется на основе: а) парного коэффициента корреляции11. Мультиколлинеарность — это связь между: б) факторами12. Оценка значимости параметров модели регрессии осушествляется на основе: а) коэффициента корреляции13. Оценка значимости уравнения регрессии осуществляется на основе:
- в) F-критерия Фишера14. Метод статистического анализа зависимости случайной величины У от переменных хj;
- (i = 1, 2, 3,…, к) называется: б) регрессионным анализом15. Зависимость между себестоимостью единицы продукции (рубли) и производительностью труда работника (тыс. рублей) выражна уравнением регрессии ух = 48 — 2,5х. Если производительность труда увеличится на 1тыс. рублей, то себестоимость продукции среднем: в) снизится на 2,5 руб.
Список литературы , О. Ю. Математическая, Житомирский В. Г., Е. Н. Статистические, А. М. Математические
В. Д. Балин
А. А. Крылова
Сидоренко Е.В. / Методы математической обработки в психологии. — СПб.: ООО «Речь», 2007.
Оценка адекватности теоретических решений
... последствий, можно принять качественное управленческое решение. Задачи настоящей курсовой работы: рассмотреть теоретические аспекты оценки качества управленческих решений Данная работа состоит из трех ... иными признаками и критериями качества управления, отражающими свойства самого процесса управления. Эти критерии характеризуют организацию процесса управления, методы принятия решений, уровень ...
