Тема 2. Лекция

Генеральная и выборочная совокупности

Генеральная совокупность представляет собой массив данных одной категории. Так, если мы ставим перед собой задачу исследовать коэффициент интеллекта (IQ) школьников выпускных классов школ г. Екатеринбурга, то генеральной совокупностью будут являться все школьники всех выпускных классов всех школ города. Объем генеральной совокупности определяется задачами исследования. Обычно генеральная совокупность включает в себя очень большое число субъектов (испытуемых) – студентов вузов, школьников, работников промышленных предприятий, военнослужащих, пенсионеров и др. Сплошное исследование генеральных совокупностей чрезвычайно затруднительно, а зачастую и невозможно – для этого понадобилась бы целая армия психологов. Поэтому, как правило, изучается часть генеральной совокупности, называемая выборочной совокупностью, или выборкой.

Выборка (выборочная совокупность) – это такая группа объектов, которая должна удовлетворять следующим условиям:

1. Это группа объектов, доступная для изучения. Объем выборки определяется задачами и возможностями наблюдения и эксперимента.

2. Это часть заранее намеченной генеральной совокупности.

3. Это группа, отобранная случайным образом так, чтобы любой объект генеральной совокупности имел одинаковую вероятность попасть в выборку.

Основное свойство выборочной совокупности – репрезентатив­ность. Репрезентативность – это способность выборки характеризовать соответствующую генеральную совокупность с определенной точностью и достаточной надежностью.

Ошибки репрезентативности могут возникать в двух случаях:

1.                   Если выборка, характеризующая генеральную совокупность, мала. Так, если мы провели исследования на группе, состоящей из 10 школьников 11-го класса какой-либо школы города (см. предыдущий пример), то вряд ли мы имеем право экстраполировать полученные нами данные на всю генеральную совокупность.

2.                   Свойства (параметры) выборки не совпадают с параметрами ге­неральной совокупности. Такое явление может наблюдаться в тех случаях, когда нарушается принцип случайности при отборе испытуемых.

Переменная величина

Переменная величина (или просто переменная) – количественно измеряемое свойство или признак, принимающие различные значения. В качестве переменных могут выступать различные психические признаки – время решения задачи, количество допущенных ошибок, уровень тревожности или нейротизма, коэффициент интеллекта и многое другое. Значения переменных могут изменяться либо непрерывно, либо дискретно. Так, в большинстве психофизиологических исследований измеряемые величины, в принципе, непрерывны, и точность их измерения зависит от точности измерительного устройства (прибора). Дискретные значения переменных встречаются в большинстве психодиагностических процедур, где измеряемый параметр чаще всего принимает целочисленные значения – количество положительных и отрицательных ответов, число правильно решенных задач (выполненных заданий) и т. д.

Принято считать, что психологические переменные являются случайными величинами, так как они испытывают на себе влияние многочисленных и разнообразных факторов и невозможно предсказать заранее, какое значение они примут.

Математическая обработка – это оперирование со значениями признака (переменной), полученными у испытуемых в процессе психологического исследования. Методы математической обработки весьма разнообразны. Это может быть построение распределения частот измеряемого признака, вычисление мер центральной тенденции, мер изменчивости (вариабельности) признака, определение характера связи между разными переменными, установление формы зависимости одного признака от другого, влияние тех или иных факторов на величину признака и многое другое.

Поскольку большинство изучаемых в психологии переменных не являются жестко детерминированными величинами, то большинство математических методов основано на постулатах теории вероятностей. Это касается и выводов, которые делает исследователь в результате математической обработки полученных данных. Любой вывод или прогноз может быть сделан лишь с определенной вероятностью (Р = 0 ÷ 1). Для характеристики этой вероятности используется понятие уровней значимости.

Уровни значимости

Уровень значимости (иначе, порог достоверности, b) является показателем вероятности безошибочных выводов и прогнозов. Чаще всего в статистике используются четыре стандартных уровня значимости – нулевой (b₀ = 0,90), первый (b₁ = 0,95), второй (b₂ = 0,99) и третий (b₃ = 0,999). Другими словами, если исследователь задает нулевой уровень значимости, то его выводы и прогнозы справедливы в 90% случаев (вероятность равна 0,90); если первый уровень – в 95% случаев и т. д. Большинство существующих статистических таблиц основаны именно на этих «стандартных» уровнях, хотя с помощью современной компьютерной техники можно решать и обратную задачу – по результатам исследования определять тот уровень значимости, на котором можно сделать безошибочный вывод (например, b = 0,978).

Следует отметить, что в психологических исследованиях уровень значимости 0,95, как правило, вполне достаточен для формулировки тех или иных выводов и прогнозов. Более высокие уровни (b₂ и b₃) в ряде психологических исследований почти недостижимы и используются тогда, когда к исследованию предъявляются повышенные требования (работа по важному социальному заказу и пр.).

Необходимо иметь в виду, что работа на каждом уровне значимости предполагает минимальный объем выборочной совокупности, на которой проводится исследование. Так, если объем выборки (n) – от 20 до 30 испытуемых, мы имеем право использовать только нулевой уровень значимости (b₀), при n ³ 30 – нулевой и первый уровень, при n ³ 100 - b₀, b₁ и b₂, и, наконец, при n ³ 200 – все четыре уровня (b₀, b₁, b₂ и b₃). При малочисленных выборках (n < 20) предпочтительнее пользоваться методами непараметрической статистики, поскольку определить характер распределения исследуемого признака на такой выборке не представляется возможным.

Некоторые исследователи в качестве уровня значимости используют величину a (или р), равную 1 – b. В этом случае уровни значимости приобретают следующий вид: a₀ £ 0,10; a₁ £ 0,05; a₂ £ 0,01 и a₃ £ 0,001. Логический смысл этих величин состоит в том, что они характеризуют вероятность случайности (вероятность ошибочных прогнозов). Другими словами, это та вероятность, которая приходится на долю случайных (как правило, непредсказуемых) факторов.

Какой именно критерий (a или b) использовать при статистической обработке – дело самого исследователя, поскольку принципиального значения это не имеет.

Достоверность результатов исследования

О статистической достоверности (статистической значимости) результатов психологического исследования можно говорить в тех случаях, когда статистический критерий (мера различий, связи, зависимости, влияния и т. д.) превышает стандартное (критическое) табличное значение для данного уровня значимости. Так, например, для сравнения между собой двух независимых выборок по критерию Стьюдента стандартное значение, определяемое по соответствующей таблице (t_кр.), равно 2,57. В то же время значение критерия Стьюдента, вычисленное по экспериментальным данным (t_эксп.), составляет 2,63. В данном случае t_эксп. > t_кр., и различия между двумя выборками считаются статистически достоверными (статистически значимыми). Если же t_эксп < t_кр. (например, t_эксп..= 2,54), то различия называются недостоверными (они могут возникнуть в результате случайных вариаций признака). При равенстве показателей (t_эксп..= t_кр.) достоверность различий подвергается сомнению (иногда говорят, что различия лежат на границе достоверности).

Аналогичные выкладки справедливы и в других случаях, когда определяется достоверность связи (корреляции) между переменными, или значимости влияния того или иного фактора. Исключение составляют некоторые непараметрические критерии, например, критерий Манна – Уитни или критерий Вилкоксона, где степень различий или влияния считается статистически значимой, когда эмпирически полученное значение критерия меньше критического (табличного).

Особое место занимают меры соответствия экспериментального распределения теоретическому. В этом случае соответствие считается статистически значимым, если величина критерия, вычисленная по экспериментальным данным (например, критерия c²), меньше табличной для данного уровня значимости. Все эти нюансы будут детально рассмотрены в соответствующих разделах.

В заключение следует отметить, что любые выводы, заключения и прогнозы должны основываться только на статистически достоверных результатах.

Статистические гипотезы

Формулирование гипотез систематизирует предположения иссле­дователя и представляет их в четком и лаконичном виде. Благодаря гипотезам исследователь не теряет путеводной нити в процессе расчетов и ему легко понять после их окончания, что, собственно, он обнаружил.

Статистические гипотезы подразделяются на нулевые и альтерна­тивные, направленные и ненаправленные.

Нулевая гипотеза - это гипотеза об отсутствии различий. Она обозначается как H₀ и называется нулевой потому, что содержит число 0: X₁- Х₂=0, где X₁, X₂ - сопоставляемые значения признаков.

Нулевая гипотеза - это то, что мы хо­тим опровергнуть, если перед нами стоит задача доказать значимость различий.

Альтернативная гипотеза - это гипотеза о значимости различий. Она обозначается как H₁. Альтернатив­ная гипотеза - это то, что мы хотим до­казать, поэтому иногда ее называют экспериментальной гипотезой.

Бывают задачи, когда мы хотим доказать как раз незначимость различий, то есть подтвердить нулевую гипотезу. Например, если нам нужно убедиться, что разные испытуемые получают хотя и различные, но уравновешенные по трудности задания, или что экспериментальная и контрольная выборки не различаются между собой по каким-то значи­мым характеристикам. Однако чаще нам все-таки требуется доказать значимость различий, ибо они более информативны для нас в поиске нового. Нулевая и альтернативная гипотезы могут быть направленными и ненаправленными.

Направленные гипотезы

H₀: X₁ не превышает Х₂

H₁: X₁ превышает Х₂

Ненаправленные гипотезы

H₀: X₁ не отличается от Х₂

Н₁: Х₁ отличается от Х₂

Если вы заметили, что в одной из групп индивидуальные значе­ния испытуемых по какому-либо признаку, например по социальной смелости, выше, а в другой ниже, то для проверки значимости этих различий нам необходимо сформулировать направленные гипотезы.

Если мы хотим доказать, что в группе А под влиянием каких-то экспериментальных воздействий произошли более выраженные измене­ния, чем в группе Б, то нам тоже необходимо сформулировать направ­ленные гипотезы.

Если же мы хотим доказать, что различаются формы распределения признака в группе А и Б, то формулируются ненаправленные гипотезы.

При описании каждого критерия в руководстве даны формули­ровки гипотез, которые он помогает нам проверить.

Проверка гипотез осуществляется с помощью критериев стати­стической оценки различий.

Зависимые и независимые выборки

Зависимые выборки содержат результаты, полученные на од­ной и той же группе испытуемых, но в разное время. Например, до и после стимульного воздействия. Количество объектов в этих выборках всегда одинаковое.

Независимые выборки содержат результаты исследования двух различных групп испытуемых. Например, это эксперимен­тальная и контрольная группы. Допускается, чтобы количество объектов в них было различным.

Зависимые и независимые выборки называются также свя­занными и несвязанными.

Для иллюстрации можно предложить следующую схему (табл.).

Таблица

Схематическое представление психологического исследования

Группы 1 и 3 являются зависимыми выборками. Также зави­симыми являются выборки 2 и 4.

Перед началом исследования требуется сравнить выборки 1 и 2, чтобы удостовериться, что испытуемые имеют одинаковый исходный уровень. Эта процедура называется «оценка достоверно­сти различий». Указанные группы 1 и 2 являются независимыми выборками.

На фазе заключительных срезов сравниваются показатели выборок 1 и 3, чтобы удостовериться, что был сдвиг каких-либо психологических параметров под влиянием стимульного воздей­ствия. Эта процедура называется «оценка достоверности сдвига». Необходимо также убедиться в том, что сдвиг был вызван именно стимульным воздействием, а не влиянием другого неконтроли­руемого фактора. Для этого следует снова оценить достоверность сдвига, но уже в выборках 2 и 4.

Оценки достоверности различий и достоверности сдвигов определяются посредством использования специальных статисти­ческих критериев, о которых речь пойдет ниже.

Статистические критерии

Статистический критерий - это решающее правило, обеспечиваю­щее надежное поведение, то есть принятие истинной и отклонение ложной гипотезы с высокой вероятностью (Суходольский Г.В.).

Статистические критерии обозначают также метод расчета опре­деленного числа и само это число.

Когда мы говорим, что достоверность различий определялась по критерию χ², то имеем в виду, что использовали метод χ² - для расчета определенного числа.

Когда мы говорим, далее, что χ²=12,676, то имеем в виду опре­деленное число, рассчитанное по методу χ². Это число обозначается как эмпирическое значение критерия.

По соотношению эмпирического и критического значений крите­рия мы можем судить о том, подтверждается ли или опровергается ну­левая гипотеза. Например, если χ²_эмп> χ²_кр, H₀ отвергается.

В большинстве случаев для того, чтобы мы признали различия значимыми, необходимо, чтобы эмпирическое значение критерия пре­вышало критическое, хотя есть критерии (например, критерий Манна-Уитни или критерий знаков), в которых мы должны придерживаться противоположного правила.

Эти правила оговариваются в описании каждого из представлен­ных в руководстве критериев.

В некоторых случаях расчетная формула критерия включает в се­бя количество наблюдений в исследуемой выборке, обозначаемое как n. В этом случае эмпирическое значение критерия одновременно является тестом для проверки статистических гипотез. По специальной таблице мы определяем, какому уровню статистической значимости различий соответствует данная эмпирическая величина. Примером такого крите­рия является критерий φ*, вычисляемый на основе углового преобразо­вания Фишера.

Степени свободы

В большинстве случаев, однако, одно и то же эмпирическое зна­чение критерия может оказаться значимым или незначимым в зависи­мости от количества наблюдений в исследуемой выборке (n) или от так называемого количества степеней свободы, которое обозначается как v или как df.

Число степеней свободы v равно числу классов вариационного ряда минус число условий, при которых он был сформирован (Ивантер Э.В., Коросов А.В.). К числу таких условий относятся объем выборки (n), средние и дисперсии.

Если мы расклассифицировали наблюдения по классам какой-либо номинативной шкалы и подсчитали количество наблюдений в каж­дой ячейке классификации, то мы получаем так называемый частотный вариационный ряд. Единственное условие, которое соблюдается при его формировании - объем выборки п. Допустим, у нас 3 класса: "Умеет работать на компьютере - умеет выполнять лишь определенные опера­ции - не умеет работать на компьютере". Выборка состоит из 50 чело­век. Если в первый класс отнесены 20 испытуемых, во второй - тоже 20, то в третьем классе должны оказаться все остальные 10 испытуе­мых. Мы ограничены одним условием - объемом выборки. Поэтому даже если мы потеряли данные о том, сколько человек не умеют рабо­тать на компьютере, мы можем определить это, зная, что в первом и втором классах - по 20 испытуемых. Мы не свободны в определении количества испытуемых в третьем разряде, "свобода" простирается только на первые две ячейки классификации:

v = c - 1 = 3-1 = 2

Аналогичным образом, если бы у нас была классификация из 10 разрядов, то мы были бы свободны только в 9 из них, если бы у нас было 100 классов - то в 99 из них и т. д.

Способы более сложного подсчета числа степеней свободы при двухмерных классификациях приведены в разделах, посвященных кри­терию χ² и дисперсионному анализу.

Зная n и/или число степеней свободы, мы по специальным таб­лицам можем определить критические значения критерия и сопоставить с ними полученное эмпирическое значение. Обычно это записывается так: "при n=22 критические значения критерия составляют ..." или "при v=2 критические значения критерия составляют ..." и т.п.

Параметрические и непараметрические критерии

Критерии делятся на параметрические и непараметрические.

Параметрические критерии

Критерии, включающие в формулу расчета параметры распределения, то есть средние и дисперсии (t - критерий Стьюдента, критерий F и др.)

Непараметрические критерии

Критерии, не включающие в формулу расчета параметров распределе­ния и основанные на оперировании частотами или рангами (критерий Q Розенбаума, критерий Т Вилкоксона и др.)

И те, и другие критерии имеют свои преимущества и недостатки. На основании нескольких руководств можно составить таблицу, позво­ляющую оценить возможности и ограничения тех и других (Рунион Р., 1982; McCall R., 1970; J.Greene, M.D'Olivera, 1989).

Из Табл. 1 мы видим, что параметрические критерии могут оказаться несколько более мощными, чем непараметрические, но толь­ко в том случае, если признак измерен по интервальной шкале и нор­мально распределен. С интервальной шкалой есть определенные про­блемы. Лишь с некоторой натяжкой мы можем считать данные, представленные не в стандартизованных оценках, как интервальные. Кроме того, проверка распределения "на нормальность" требует достаточно сложных расчетов, результат кото­рых заранее неизвестен. Может оказаться, что рас­пределение признака отличается от нормального, и нам так или иначе все равно придется обратиться к непараметрическим критериям.

Непараметрические критерии лишены всех этих ограничений и не­ требуют таких длительных и сложных расчетов. По сравнению с пара­метрическими критериями они ограничены лишь в одном - с их помо­щью невозможно оценить взаимодействие двух или более условий или факторов, влияющих на изменение признака. Эту задачу может решить только дисперсионный двухфакторный анализ.

Учитывая это, в настоящее руководство включены в основном непараметрические статистические критерии. В сумме они охватывают большую часть возможных задач сопоставления данных.

Единственный параметрический метод, включенный в руково­дство - метод дисперсионного анализа, двухфакторный вариант которого ничем невозможно заменить.

Уровни статистической значимости

Уровень значимости - это вероятность того, что мы сочли разли­чия существенными, а они на самом деле случайны.

Когда мы указываем, что различия достоверны на 5%-ом уровне значимости, или при р<0,05, то мы имеем виду, что вероятность того, что они все-таки недостоверны, составляет 0,05.

Когда мы указываем, что различия достоверны на 1%-ом уровне значимости, или при р<0,01, то мы имеем в виду, что вероятность того, что они все-таки недостоверны, составляет 0,01.

Если перевести все это на более формализованный язык, то уро­вень значимости - это вероятность отклонения нулевой гипотезы, в то время как она верна.

Ошибка, состоящая в том, что мы отклонили нулевую гипотезу, в то время как она верна, называется ошибкой 1 рода.

Вероятность такой ошибки обычно обозначается какα. В сущно­сти, мы должны были бы указывать в скобках не р≤0,05 или р≤0,01, а α≤0,05 или α≤0,01. В некоторых руководствах так и делается (Рунион Р., 1982; Захаров В.П., 1985 и др.).

Если вероятность ошибки - это α, то вероятность правильного решения: 1 — α. Чем меньше α, тем больше вероятность правильного решения.

Исторически сложилось так, что в психологии принято считать низшим уровнем статистической значимости 5%-ый уровень (р<0,05): достаточным - 1%-ый уровень (р<0,01) и высшим 0,1%-ый уровень (р<0,001), поэтому в таблицах критических значений обычно приводят­ся значения критериев, соответствующих уровням статистической зна­чимости р<0,05 и р<0,01, иногда - р<0,001. Для некоторых критериев в таблицах указан точный уровень значимости их разных эмпирических значений. Например, для φ*=1,56 р=0,06.

До тех пор, однако, пока уровень статистической значимости не достигнет р=0,05, мы еще не имеем права отклонить нулевую гипотезу. В настоящем руководстве мы, вслед за Р. Рунионом, будем придерживаться следующего правила отклонения гипотезы об отсутст­вии различий (H₀) и принятия гипотезы о статистической достоверно­сти различий (Н₁).

Правило отклонения H₀ и принятия H₁

Если эмпирическое значение критерия равняется критическому значе­нию, соответствующему р<0,05 или превышает его, то H₀ отклоняет­ся, но мы еще не можем определенно принять H₁. Если эмпирическое значение критерия равняется критическому значе­нию, соответствующему р<0,01 или превышает его, то H₀ отклоняется и принимается H₁.

Исключения: критерий знаков G, критерий Т Вилкоксона и критерий U Манна-Уитни. Для них устанавливаются обратные соотношения.

Для облегчения процесса принятия решения можно всякий раз вычерчивать "ось значимости".

Критические значения критерия обозначены как Q_0,05 и Q_0,01, эмпирическое значение критерия как Q_эмп. Оно заключено в эллипс.

Вправо от критического значения Q_0,01 простирается "зона зна­чимости" - сюда попадают эмпирические значения, превышающие Q_0,01 и, следовательно, безусловно значимые.

Влево от критического значения Q_0,05 простирается "зона незна­чимости", - сюда попадают эмпирические значения Q, которые ниже Q_0,05, и, следовательно, безусловно незначимы.

Мы видим, что Q_0,05=6; Q_0,01=9; Q_эмп =8

Эмпирическое значение критерия попадает в область между Q_0,05 и Q_0,01- Это зона "неопределенности": мы уже можем отклонить гипо­тезу о недостоверности различий (H₀), но еще не можем принять гипо­тезы об их достоверности (H₁).

Практически, однако, исследователь может считать достоверными уже те различия, которые не попадают в зону незначимости, заявив, что они достоверны при р<0,05, или указав точный уровень значимости полу­ченного эмпирического значения критерия, например: р=0,02. С помощью таблиц Приложения 1 это можно сделать по отношению к критериям Н-Крускала-Уоллиса, χ², Фридмана, L Пейджа, φ* Фишера, А, Колмогорова.

Уровень статистической значимости или критические значения критериев определяются по-разному при проверке направленных и не­направленных статистических гипотез.

При направленной статистической гипотезе используется одно­сторонний критерий, при ненаправленной гипотезе - двусторонний кри­терий. Двусторонний критерий более строг, поскольку он проверяет различия в обе стороны, и поэтому то эмпирическое значение критерия, которое ранее соответствовало уровню значимости р<0,05, теперь соот­ветствует лишь уровню р<0,10.

В данном руководстве исследователю не придется всякий раз са­мостоятельно решать, использует ли он односторонний или двухсторон­ний критерий. Таблицы критических значений критериев подобраны таким образом, что направленным гипотезам соответствует односторон­ний, а ненаправленным - двусторонний критерий, и приведенные значе­ния удовлетворяют тем требованиям, которые предъявляются к каждому из них. Исследователю необходимо лишь следить за тем, чтобы его гипотезы совпадали по смыслу и по форме с гипотезами, предлагаемы­ми в описании каждого из критериев.

Мощность критериев

Мощность критерия - это его способность выявлять различия, если они есть. Иными словами, это его способность отклонить нулевую гипотезу об отсутствии различий, если она неверна.

Ошибка, состоящая в том, что мы приняли нулевую гипотезу, в то время как она неверна, называется ошибкой II рода.

Вероятность такой ошибки обозначается как β. Мощность крите­рия - это его способность не допустить ошибку II рода, поэтому:

Мощность=1—β

Мощность критерия определяется эмпирическим путем. Одни и те же задачи могут быть решены с помощью разных критериев, при этом обнаруживается, что некоторые критерии позволяют выявить раз­личия там, где другие оказываются неспособными это сделать, или вы­являют более высокий уровень значимости различий. Возникает вопрос: а зачем же тогда использовать менее мощные критерии? Дело в том, что основанием для выбора критерия может быть не только мощность, но и другие его характеристики, а именно:

а) простота;

б) более широкий диапазон использования (например, по отношению к данным, определенным по номинативной шкале, или по отношению к большим n);

в) применимость по отношению к неравным по объему выборкам;

г) большая информативность результатов.

Классификация задач и методов их решения

Множество задач психологического исследования предполагает те или иные сопоставления. Мы сопоставляем группы испытуемых по ка­кому-либо признаку, чтобы выявить различия между ними по этому признаку. Мы сопоставляем то, что было "до" с тем, что стало "после" наших экспериментальных или любых иных воздействий, чтобы опреде­лить эффективность этих воздействий. Мы сопоставляем эмпирическое распределение значений признака с каким-либо теоретическим законом распределения или два эмпирических распределения между собой, с тем, чтобы доказать неслучайность выбора альтернатив или различия в форме распределений.

Мы, далее, можем сопоставлять два признака, измеренные на одной и той же выборке испытуемых, для того, чтобы установить сте­пень согласованности их изменений, их сопряженность, корреляцию между ними.

Наконец, мы можем сопоставлять индивидуальные значения, по­лученные при разных комбинациях каких-либо существенных условий, с тем чтобы выявить характер взаимодействия этих условий в их влиянии на индивидуальные значения признака.

Именно эти задачи позволяет решить тот набор методов, который предлагается настоящим руководством. Все эти методы могут быть ис­пользованы при так называемой "ручной" обработке данных.

Краткая классификация задач и методов дана в Таблице 2.

Таблица 2

Принятие решения о выборе метода математической об­работки

Если данные уже получены, то вам предлагается следующий ал­горитм определения задачи и метода.

АЛГОРИТМ 1

Принятие решения о задаче и методе обработки на стадии, когда данные уже получены

1. По первому столбцу Табл. 2 определить, какая из задач стоит в вашем исследовании.

2. По второму столбцу Табл. 2 определить, каковы условия решения вашей задачи, например, сколько выборок обследовано или на какое количество групп вы можете разделить обследованную выборку.

3. Обратиться к соответствующей главе и по алгоритму принятия решения о выборе критерия, приведенного в конце каждой главы, определить, какой именно метод или критерий вам целесообразно использовать.

Если вы еще находитесь на стадии планирования исследования, то лучшее заранее подобрать математическую модель, которую вы бу­дете в дальнейшем использовать. Особенно необходимо планирование в тех случаях, когда в перспективе предполагается использование крите­риев тенденций или (в еще большей степени) дисперсионного анализа. , В этом случае алгоритм принятия решения таков:

АЛГОРИТМ 2

Принятие решения о задаче и методе обработки на стадии планирования исследования

1. Определите, какая модель вам кажется наиболее подходящей для доказательства ваших научных предположений.

2. Внимательно ознакомьтесь с описанием метода, примерами и задачами для самостоятельного решения, которые к нему прилагаются.

3. Если вы убедились, что это то, что вам нужно, вернитесь к разделу "Ограничения критерия" и решите, сможете ли вы собрать данные, которые будут отвечать этим ограничениям (большие объемы выборок, наличие не­скольких выборок, монотонно различающихся по какому-либо признаку, напри­мер, по возрасту и т.п.).

4. Проводите исследование, а затем обрабатывайте полученные данные по заранее! выбранному алгоритму, если вам удалось выполнить ограничения.

5. Если ограничения выполнить не удалось, обратитесь к алгоритму 1.

В описании каждого критерия сохраняется следующая последова­тельность изложения:

                 назначение критерия;

                 описание критерия;

                 гипотезы, которые он позволяет проверить;

                 графическое представление критерия;

                 ограничения критерия;

                 пример или примеры.

Кроме того, для каждого критерия создан алгоритм расчетов. Ес­ли критерий сразу удобнее рассчитывать по алгоритму, то он приводит­ся в разделе "Пример"; если алгоритм легче можно воспринять уже после рассмотрения примера, то он приводится в конце параграфа, со­ответствующего данному критерию.