Диаграммы рассеивания позволяют наглядно представить корреляционные связи между порядковыми и метрическими переменными. Для построения диаграмм рассеивания можно воспользоваться инструкциями s5. Выполняя инструкции s5, имейте ввиду, что вам надо построить 3 диаграммы рассеивания. Если непонятно, какие именно, просмотрите еще раз таблицу «Варианты Sm5». Допустим, у Вас первый вариант. Тогда вам надо построить: диаграмму v6*v4, диаграмму v6*v5 и диаграмму v6*v7. Т.е. в построении каждой диаграммы будет участвовать 2 переменные. Например, при построении первой диаграммы Вы для одной ее оси выберите переменную v6, а для другой ее оси – переменную v4. Но не забывайте, что в вашем файле *.sta эти переменные могут иметь другие имена.
После построения диаграмм сделайте следующие выводы: Какая характеристика имеет сильную положительную связь с характеристикой «v»? Какая характеристика имеет сильную отрицательную связь с характеристикой «v»? Какая характеристика слабо связана с характеристикой «v»? Отвечая на эти вопросы, не воспринимайте слова «сильная связь» и «слабая связь» буквально. Диаграммы рассеивания не позволяют нам вычислять силу связи. Но мы можем сравнивать диаграммы и видеть, что на одной из них наблюдается более сильная связь, чем на другой. Сохраните файл с диаграммами под именем «диаграммы.stw».
sm 5.2. Проверка статистической значимости
Сейчас Вы должны вычислить коэффициенты корреляции между характеристикой «v» и 3-мя другими характеристиками. Анализ должен относиться только к оценкам группы «g». Кроме того, необходимо проверить статистическую значимость этих связей. С этой целью, как правило, используется либо коэффициент корреляции Спирмена, либо коэффициент корреляции Пирсона. Если переменные не являются метрическими, то применение коэффициента корреляции Пирсона считается некорректным. Но в учебных целях мы сейчас временно проигнорируем эту проблему. Ведь сейчас мы в большей степени изучаем не условия применения метода, а процедуру его вычисления.
Коэффициент корреляции Пирсона
Прочитайте начало инструкций “s1”. Чтобы вычислить коэффициент корреляции Пирсона, можно пользоваться инструкциями s1.2. Но переменные лучше выбирайте несколько иначе, чем это рекомендуется в инструкциях s1.2. Для выбора переменных программа предоставляет вам левый и правый списки. В одном из этих списков выберите характеристику «v». В другом списке выберите три другие характеристики.
Выполните вычисления и проанализируйте результаты: Для каких характеристик мы можем отклонить нулевую гипотезу об отсутствии корреляционной связи между ними и характеристикой «v»? Какие характеристики статистически значимо связаны с характеристикой «v»? На каком уровне значимости: p≤0,01 или p≤0,05? Какая характеристика связана с характеристикой «v» наиболее сильно? Каков коэффициент корреляции этой связи? Является ли эта связь положительной или отрицательной? Найдите диаграммы рассеивания (файл «диаграммы.stw») и убедитесь, что они соответствуют полученной только что информации о коэффициентах корреляции и статистической значимости корреляционных связей.
Коэффициент корреляции Спирмена
Для вычисления коэффициента корреляции Спирмена можно использовать инструкции s1.1. Но переменные лучше выбирайте несколько иначе, чем это рекомендуется в инструкциях s1.1. Для выбора переменных программа предоставляет вам левый и правый списки. В одном из этих списков выберите характеристику «v». В другом списке выберите три другие характеристики.
Выполните вычисления и проанализируйте результаты: Позволил ли коэффициент корреляции Спирмена выявить статистически значимые связи между какими-либо переменными? Если да, то между какими переменными и на каком уровне значимости p-level? Если же статистически значимых различий согласно коэффициенту корреляции Спирмена не выявлено, то сейчас это можно объяснить малым объемом выборки и малой мощностью непараметрических критериев.
Отключение условия отбора
Если в ваших дальнейших исследованиях исходные данные будут иметь более простую структуру, то условие отбора Вы использовать не будете. Поэтому надо, чтобы включение и отключение условия отбора не было для вас сложным. Закройте все окна кроме вашего файла *.sta и отключите условие отбора.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.