Нахождение характеристик изменчивости результатов психологических наблюдений с использованием MS Excel
Понятие вариационного и статистического ряда распределения. Характеристики изменчивости. Определение коэффициента асимметрии и эксцесса с использованием электронных таблиц Excel. Методика графического представления результатов психологических наблюдений.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 04.11.2016 |
| Размер файла | 412,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
КУРСОВАЯ ЗАДАЧА
по дисциплине
Информатика и информационные технологии в психологии
Тема: Нахождение характеристик изменчивости результатов психологических наблюдений с использованием MS Excel
Санкт-Петербург
2016
Содержание
Введение
Глава 1. Вариационные и статистические ряды распределения
1.1 Понятие вариационного ряда распределения
1.2 Понятие статистического ряда распределения
Глава 2. Характеристики изменчивости: коэффициент асимметрии и эксцесса
2.1 Коэффициент асимметрии
2.2 Коэффициент эксцесса
2.3 Определение коэффициента асимметрии и эксцесса с использованием электронных таблиц MS Excel
Глава 3. Методика графического представления (гистограмма, полигон, кумулята) результатов психологических наблюдений с использованием электронных таблиц MS Excel
Заключение
Список литературы
Приложение
Введение
вариационный изменчивость асимметрия excel
В данной работе я описал разнообразие методов обработки и анализа эмпирических данных в психологических и педагогических исследованиях в виде иерархически взаимосвязанной системы. Методы математической статистики раскрываются в соответствии с этапами проведения научно-исследовательской деятельности, рассматриваются на реальных эмпирических примерах и сопровождаются алгоритмами и графическими иллюстрациями. Я считаю, что рассмотрение обрабатывающих методов в рамках системного подхода позволяет формировать у курсантов целостное представление о структуре поиска научного знания.
Работ по математическим основам психологии и компьютерной обработке данных достаточно много. Представленная работа отличает следующие преимущества:
количественная обработка данных сопровождается качественным анализом с представлением интерпретационной картины изучаемого явления;
работа направленна не только на формирование знаний о количественных методах обработки данных, но и развитие умения использовать компьютерную программу Microsoft Excel для решения соответствующих задач, что делает возможным расчеты в исследованиях с большим объемом выборки испытуемых;
имеются примеры решения реальных эмпирических задач по многомерной обработке и анализу результатов психолого-педагогических исследований; наряду с методами индуктивной статистики раскрывается многообразие методов корреляционного анализа с учетом возможности применения каждого из них в зависимости от типа шкал сопоставляемых данных изучаемых показателей; при описании многомерных методов обработки акцент делается на особенностях интерпретации структуры явления. Данная работа может быть полезным для курсантов, обучающихся по психологической специальности, в процессе написания научно-исследовательских работ. Работа содержит ряд дополнительных методических материалов для организации контроля усвоения знаний и самостоятельной работы курсантов.
Актуальность данного исследования означена высокой востребованностью статистической обработки экспериментальных данных в психолого-педагогических исследованиях.
Цель:
ознакомить курсантов с основными понятиями и принципами работы с электронными таблицами Excel
сформировать практические навыки по грамотному использованию электронных таблиц MS Excel для нахождения характеристик изменчивости результатов психологических наблюдений
Объект исследования: процесс статистической обработки данных психологического эксперимента.
Предмет исследования: зависимость уровня враждебности от таких психологических факторов личности как обида и подозрительность.
Задачи:
1)Проанализировать научную, учебную, специальную литературу по теме исследования;
2)Выявить методы и средства статистического анализа данных психологического эксперимента;
3)Обработать статистические данные с помощью специальных функций, встроенных в табличный процессор MS Excel
Глава 1. Вариационные и статистические ряды распределения
1.1 Понятие вариационного ряда
Вариационными называют ряды распределения, построенные по количественному признаку. Значения количественных признаков у отдельных единиц совокупности непостоянны, более или менее различаются между собой.
Вариация - колеблемость, изменяемость величины признака у единиц совокупности. Отдельные числовые значения признака, встречающиеся в изучаемой совокупности, называют вариантами значений. Недостаточность средней величины для полной характеристики совокупности заставляет дополнять средние величины показателями, позволяющими оценить типичность этих средних путем измерения колеблемости (вариации) изучаемого признака.
Наличие вариации обусловлено влиянием большого числа факторов на формирование уровня признака. Эти факторы действуют с неодинаковой силой и в разных направлениях. Для описания меры изменчивости признаков используют показатели вариации.
Задачи статистического изучения вариации:
1) изучение характера и степени вариации признаков у отдельных единиц совокупности;
2) определение роли отдельных факторов или их групп в вариации тех или иных признаков совокупности.
В статистике применяются специальные методы исследования вариации, основанные на использовании системы показателей, с помощью которых измеряется вариация.
Исследование вариаций имеет важное значение. Измерение вариаций необходимо при проведении выборочного наблюдения, корреляционном и дисперсионном анализе и т. д. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. - М.: Изд-во Флинта Московского психолого-социального института, 2012. - 335с.
По степени вариации можно судить об однородности совокупности, об устойчивости отдельных значений признаков и типичности средней. На их основе разрабатываются показатели тесноты связи между признаками, показатели оценки точности выборочного наблюдения.
Различают вариацию в пространстве и вариацию во времени.
Под вариацией в пространстве понимают колеблемость значений признака у единиц совокупности, представляющих отдельные территории. Под вариацией во времени подразумевают изменение значений признака в различные периоды времени.
Для изучения вариации в рядах распределения проводят расположение всех вариантов значений признака в возрастающем или убывающем порядке. Этот процесс называют ранжированием ряда.
Самыми простыми признаками вариации являются минимум и максимум - самое наименьшее и наибольшее значение признака в совокупности. Число повторений отдельных вариантов значений признаков называют частотой повторения (fi). Частоты удобно заменять частостями - wi. Частость - относительный показатель частоты, который может быть выражен в долях единицы или процентах и позволяет сопоставлять вариационные ряды с различным числом наблюдений. Выражается формулой:
,
где Хmax, Хmin - максимальное и минимальное значения признака в совокупности; n - число групп.
Для измерения вариации признака применяются различные абсолютные и относительные показатели. К абсолютным показателям вариации относятся размах вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение. К относительным показателям колеблемости относят коэффициент осцилляции, относительное линейное отклонение, коэффициент вариации.
Пример нахождения вариационного ряда
Задание. По данной выборке:
а) Найти вариационный ряд;
б) Построить функцию распределения;
№=42. Элементы выборки:
1 5 1 8 1 3 9 4 7 3 7 8 7 3 2 3 5 3 8 3 5 2 8 3 7 9 5 8 8 1 2 2 5 1 6 1 7 6 7 7 6 2
Решение.
а) построение ранжированного вариационного ряда:
1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 4 5 5 5 5 5 6 6 6 7 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 9 9
б) построение дискретного вариационного ряда.
Вычислим число групп в вариационном ряду пользуясь формулой Стерджесса:
Примем число групп равным 7.
Зная число групп, рассчитаем величину интервала:
Для удобства построения таблицы примем число групп равным 8, интервал составит 1.
Рис. 1 Объем продаж магазином товара за определенный промежуток времени
1.2 Понятие статистического ряда и их виды
Результаты сводки и группировки материалов статистического наблюдения оформляются в виде статистических рядов распределения. Статистические ряды распределения представляют собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по группировочному (варьирующему) признаку. Они характеризуют состав (структуру) изучаемого явления, позволяют судить об однородности совокупности, границах ее изменения, закономерностях развития наблюдаемого объекта. Кричевец, А.Н. Математика для психологов: Учебник [Текст]/ А.Н. Кричевец, Е.В. Шикин, А.Г. Дьячков. - М.: Изд-во Флинта Московского психолого-социального института, 2015. - 371с.
В зависимости от признака статистические ряды распределения делятся на следующие:
- атрибутивные (качественные);
- вариационные (количественные)
- дискретные;
- интервальные.
Вариационные ряды строятся на основе количественного группировочного признака. При этом вариационные ряды по способу построения бывают дискретными (прерывными) и интервальными (непрерывными). Дискретный ряд распределения - ряд, который основан на прерывной вариации признака, т.е. в котором значение признака выражено целым числом (тарифный разряд рабочих, число касс в магазине, число раскрытых преступлений и т.д.).
Интервальный ряд распределения - ряд, базирующийся на непрерывно изменяющемся значении признака, имеющего любые (в том числе и дробные) количественные выражения, т.е. значение признаков таких рядах задается в виде интервала.
Вариационные ряды состоят из двух элементов: вариант и частот.
Варианта - это отдельное значение варьируемого признака, которое он принимает в ряду распределения. Частота - это численность отдельных вариант или каждой группы вариационного ряда. Частоты, выраженные в долях единицы или в процентах к итогу, называются частостями. Сумма частот составляет объем ряда распределения. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е.В. Сидоренко; [отв. ред. к.ф.-м.н. А.Б. Алексеев].?Санкт-Петербург: Речь, 2014.?349 с.
Основными приемами, определяющими технику формирования статистических таблиц, являются следующие:
1. Таблица должна быть компактной и содержать только те данные, которые непосредственно отражают исследуемое явление в статике и динамике и необходимы для познания его сущности. Цифровой материал необходимо излагать таким образом, чтобы при анализе таблицы сущность явления раскрывалась чтением строк слева направо и сверху вниз;
2. Заголовок таблицы и названия граф и строк должны быть четкими, краткими, лаконичными, представлять собой законченное целое, органично вписывающееся в содержание текста. В названии таблицы должны найти отражение объект, признак, время и место совершения события.
3. Информация, располагаемая в столбцах (графах) таблицы, завершается итоговой строкой. Существуют различные способы соединения слагаемых граф с их итогом: строка «Итого» или «Всего» завершает статистическую таблицу;
итоговая строка располагается первой строкой таблицы и соединяется с совокупностью ее слагаемых словами «В том числе».
4. Если названия отдельных граф повторяются между собой, содержат повторяющиеся термины или несут единую смысловую нагрузку, то необходимо им присвоить объединяющий заголовок.
5. Графы и строки полезно нумеровать. Графы слева, заполненные названием строк, принято обозначать заглавными буквами алфавита (А), (В) и так далее, а все последующие графы - номерами в порядке возрастания.
6. Взаимосвязанные данные, характеризующие одну из сторон анализируемого явления целесообразно располагать в соседних друг с другом графах.
7. Графы и строки должны содержать единицы измерения, соответствующие поставленным в подлежащем и сказуемом показателям.
8. Числа целесообразнее, по возможности, округлять. Округление чисел в пределах одной и той же графы или строки следует проводить с одинаковой степенью точности.
Если все числа одной и той же графы или строки даны с одним десятичным знаком, а одно из чисел имеет точно два знака после запятой, то числа с одним знаком после запятой следует дополнять нулем, тем самым подчеркнув их одинаковую точность.
9. Отсутствие данных об анализируемом социально-экономическом явлении может быть обусловлено различными причинами и это по-разному отмечается:
а) если данная позиция (на пересечении соответствующих графы и строки) вообще не подлежит заполнению, то ставится знак «Х»;
б) если по какой-либо причине отсутствуют сведения, то ставится многоточие «...» или «нет свед.»;
в) если отсутствует явление, то клетка заполняется тире (-). Для отображения очень малых чисел используют обозначения (0,0) или (0,00.
10. В случае необходимости дополнительной информации - разъяснений к таблице, могут даваться примечания.
Соблюдение приведенных правил построения и оформления статистических таблиц делает их основным средством представления, обработки и обобщения статистической информации о состоянии и развитии анализируемых социально-экономических явлений.
Глава 2. Характеристики изменчивости: коэффициент асимметрии и эксцесса
2.1 Коэффициента асимметрии
Вычисление асимметрии и эксцесса позволяет установить симметричность распределения случайной величины относительно. Для этого находят третий центральный момент, характеризующий асимметрию закона распределения случайной величины. Если он равен нулю, то случайная величина симметрично распределена относительно математического ожидания. Поскольку имеет размерность случайной величины в кубе, то вводят безразмерную величину -- коэффициент асимметрии:
Асимметрия (коэффициент асимметрии) случайной величины (и дискретной, и непрерывной) As(X) - величина, характеризующая степень асимметрии распределения относительно математического ожидания. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие. 12-е изд., переработ. М.: Высшее образование, 2012 Коэффициент асимметрии дискретной случайной величины вычисляется по формуле:
Коэффициент асимметрии распределения случайной величины определяется формулой:
где
-- третий центральный момент случайной величины ;
-- стандартное отклонение случайной величины ;
-- дисперсия или второй центральный момент случайной величины ;
Если плотность распределения симметрична, то .
Если левый хвост распределения тяжелее, то .
Если правый хвост распределения тяжелее, то .
Иногда вместо используется обозначение .
Если коэффициент асимметрии отрицателен, то либо большая часть значений случайной величины, либо мода находятся левее математического ожидания, и наоборот, если As(X)>0, то правее.
Рис. 2 Распределение плотности вероятности при различных значениях коэффициента асимметрии
2.2 Коэффициент эксцесса
Эксцесс (коэффициент эксцесса) случайной величины (и дискретной, и непрерывной) Ex(X) - величина, характеризующая степень островершинности или плосковершинности распределения, т.е. степень так называемого «выпада». Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е.В. Сидоренко; [отв. ред. к.ф.-м.н. А.Б. Алексеев].?Санкт-Петербург: Речь, 2014.?349 с.
Пусть задана случайная величина , такая что .
Коэффициент эксцесса распределения случайной величины определяется формулой:
где
-- четвёртый центральный момент случайной величины ;
-- дисперсия или второй центральный момент случайной величины ;
Нормальное распределение имеет нулевой эксцесс, .
Если хвосты распределения «легче», а пик острее, чем у нормального распределения, то .
Если хвосты распределения «тяжелее», а пик более «приплюснутый», чем у нормального распределения, то .
Область возможных значений эксцесса .
Рис. 3 Распределение плотности вероятности с различными коэффициентами эксцесса
2.3 Определение коэффициента асимметрии и эксцесса с использованием электронных таблиц MS Excel
В MS Excel расчет эксцесса и коэффициента асимметрии реализован с помощью функций ЭКСЦЕСС И СКОС Информационные технологии в науке и образовании: Учебное пособие / Е.Л. Федотова, А.А.Федотов. - М.: ИД ФОРУМ: ИНФРА-М, 2011. - 336 с.
СКОС - Возвращает асимметрию распределения. Асимметрия характеризует степень несимметричности распределения относительно его среднего. Положительная асимметрия указывает на отклонение распределения в сторону положительных значений. Отрицательная асимметрия указывает на отклонение распределения в сторону отрицательных значений.
СКОС(число1;число2; ...)
Число 1, число2, ... - это от 1 до 30 аргументов, для которых вычисляется асимметричность. Можно использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой.
Аргументы должны быть числами или именами, массивами или ссылками, содержащими числа.
Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит тексты, логические значения или пустые ячейки, то такие значения игнорируются; однако, ячейки, которые содержат нулевые значения учитываются.
Если имеется менее трех точек данных, или стандартное отклонение равно нулю, то функция СКОС возвращает значение ошибки #ДЕЛ/0!.
Уравнение для асимметрии определяется следующим образом:
СКОС = ,
где - стандартное отклонение выборки.
ЭКСЦЕСС - Возвращает эксцесс множества данных. Эксцесс характеризует относительную остроконечность или сглаженность распределения по сравнению с нормальным распределением. Положительный эксцесс обозначает относительно остроконечное распределение. Отрицательный эксцесс обозначает относительно сглаженное распределение.
ЭКСЦЕСС (число1;число2; ...)
Число1, число2, ... - это от 1 до 30 аргументов, для которых вычисляется эксцесс. Можно использовать массив или ссылку на массив вместо аргументов, разделяемых точкой с запятой.
Аргументы должны быть числами или именами, массивами или ссылками, содержащими числа.
Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит тексты, логические значения или пустые ячейки, то такие значения игнорируются; однако, ячейки, которые содержат нулевые значения учитываются.
Если задано менее четырех точек данных или если стандартное отклонение выборки равняется нулю, то функция ЭКСЦЕСС возвращает значение ошибки #ДЕЛ/0!.
Эксцесс определяется следующим образом:
ЭКСЦЕСС =
где - стандартное отклонение выборки.
Глава 3. Методика графического представления (гистограмма, полигон, кумулята) результатов психологических наблюдений с использованием электронных таблиц MS Excel
Алгоритм построения
1) Заполнить таблицу.
Рис. 3 Заполнение таблицы исходными данными
2) Выделить Диапазон, в нашем случае (А1:B7), на панели быстрого доступа найти кнопку Мастер диаграмм или Вставка --> Диаграмма Симоновича С. В. Информатика. Базовый курс : учебное пособие для студ. высш. техн. учеб.заведений / Под ред. С. В. Симоновича .? Издание 2-е .? Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2014.? 640 с.
3) Определить тип диаграммы(гистограмма, кумулята, полигон), в нашем случае --> Гистограмма
Рис. 4 Определение типа диаграммы
Пример 1. Построить эмпирическое распределение веса курсантов в килограммах для следующей выборки: 64, 57, 63, 62, 58, 61, 63, 70, 60, 61, 65, 62, 62, 40, 64, 61, 59, 59, 63, 61.
Решение
1. В ячейку А1 введите слово Наблюдения, а в диапазон А2:А21 -- значения веса курсантов.
2. В ячейку В1 введите названия интервалов Вес, кг. В диапазон В2:В8 введите граничные значения интервалов (40, 45, 50, 55, 60, 65, 70).
3. Введите заголовки создаваемой таблицы: в ячейки С1 -- Абсолютные частоты, в ячейки D1 -- Относительные частоты, в ячейки E1 -- Накопленные частоты. Информатика. Базовый курс, СПб: Питер, 2011, (Учебник для ВУЗов), под ред. Симновича С.В.-640 с.
4. С помощью функции Частота заполните столбец абсолютных частот, для этого выделите блок ячеек С2:С8. С панели инструментов Стандартная вызовите Мастер функций (кнопка fx). В появившемся диалоговом окне выберите категорию Статистические и функцию ЧАСТОТА, после чего нажмите кнопку ОК. Указателем мыши в рабочее поле Массив_данных введите диапазон данных наблюдений (А2:А8). В рабочее поле Двоичный_массив мышью введите диапазон интервалов (В2:В8). Слева на клавиатуре последовательно нажмите комбинацию клавиш Ctrl+Shift+Enter. В столбце C должен появиться массив абсолютных частот.
5. В ячейке C9 найдите общее количество наблюдений. Активизируйте ячейку С9, на панели инструментов Стандартная нажмите кнопку Автосумма. Убедитесь, что диапазон суммирования указан правильно и нажмите клавишу Enter.
6. Заполните столбец относительных частот. В ячейку введите формулу для вычисления относительной частоты: =C2/$C$9. Нажмите клавишу Enter. Протягиванием (за правый нижний угол при нажатой левой кнопке мыши) скопируйте введенную формулу в диапазон и получите массив относительных частот.
7. Заполните столбец накопленных частот. В ячейку D2 скопируйте значение относительной частоты из ячейки E2. В ячейку D3 введите формулу: =E2+D3. Нажмите клавишу Enter. Протягиванием (за правый нижний угол при нажатой левой кнопке мыши) скопируйте введенную формулу в диапазон D3:D8. Получим массив накопленных частот.
Рис. 5. Результат вычислений из примера 1
8. Постройте диаграмму относительных и накопленных частот. Щелчком указателя мыши по кнопке на панели инструментов вызовите Мастер диаграмм. В появившемся диалоговом окне выберите закладку Нестандартные и тип диаграммы График/гистограмма.
Рис. 6 Диаграмма относительных и накопленных частот из примера 1
Рис. 7 Гистограмма коэффициентов асиметрии и эксцесса
Рис. 8 Полигон коэффициентов асиметрии и эксцесса
Рис. 9 Кумулята коэффициентов асиметрии и эксцесса
Заключение
Математические методы позволяют психологу не сомневаться в достоверности полученных результатов исследования и обоснованно аргументировать положения исследовательской работы. Однако в силу сложности математических расчетов целесообразнее воспользоваться готовыми статистическими пакетами, позволяющими исследователю проводить более глубокий анализ данных, уделяя особое внимание получаемым результатам и их интерпретации.
Я рассчитываю, что знакомство с данной работой позволит успешно применять методы математической статистики для обработки результатов психологических исследований, начиная с постановки задач, выбора методов их решения, включая использование статистических пакетов программ и завершая анализом и интерпретацией полученных результатов.
Математическая статистика - прикладная отрасль математики, основанная на теории вероятностей и предназначенная в самом общем плане для систематизации и анализа эмпирических (опытных) данных, получаемых при изучении повторяющихся и варьирующихся явлений.
В целом же, статистические методы помогают военному психологу описывать данные, делать выводы в отношении больших массивов данных и изучать причинные зависимости.
Таким образом, математическая статистика - это точная и полезная наука. Но лишь для думающего исследователя, не пренебрегающего необходимостью вникнуть в существо идей и методов теории вероятностей и математической статистики, а также можно сделать вывод, что использование пакета приложений MS Excel значительно упрощает решение профессиональных задач стоящих перед психологом воинской части или заместителем командира роты по работе с личным составом.
Список литературы
Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. - М.: Изд-во Флинта Московского психолого-социального института, 2012. - 335с.
Кричевец, А.Н. Математика для психологов: Учебник [Текст]/ А.Н. Кричевец, Е.В. Шикин, А.Г. Дьячков. - М.: Изд-во Флинта Московского психолого-социального института, 2015. - 371с.
Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е.В. Сидоренко; [отв. ред. к.ф.-м.н. А.Б. Алексеев].?Санкт-Петербург: Речь, 2014.?349 с.
Информационные технологии в науке и образовании: Учебное пособие / Е.Л. Федотова, А.А.Федотов. - М.: ИД ФОРУМ: ИНФРА-М, 2011. - 336 с.
Симоновича С. В. Информатика. Базовый курс : учебное пособие для студ. высш. техн. учеб.заведений / Под ред. С. В. Симоновича .? Издание 2-е .? Санкт-Петербург [и др.] : Питер, 2014.? 640 с.
Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие. 12-е изд., переработ. М.: Высшее образование, 2012
Информатика. Базовый курс, СПб: Питер, 2011, (Учебник для ВУЗов), под ред. Симновича С.В.-640 с.
Описание электронных ресурсов
8 http://www.elbib.ru/index.phtml?page=elbib/rus/journal/2003/part1/PLP/ (дата обращения: 21.04.2016).
9. http://it-n.ru/communities.aspx?cat_no=6361&tmpl=com / (дата обращения: 2.04.2016).
Приложение 1
Инструкция: опросник Басса-Дарки состоит из 75 утверждений, на которые испытуемый отвечает "да" или "нет".
Временами я не могу справиться с желанием причинить вред другим.
Иногда я сплетничаю о людях, которых не люблю.
Я легко раздражаюсь, но быстро успокаиваюсь.
Если меня не попросят по-хорошему, я не выполню просьбы.
Я не всегда получаю то, что мне положено.
Я знаю, что люди говорят обо мне за моей спиной.
Если я не одобряю поведения друзей, то даю им это почувствовать.
Если мне случалось обмануть кого-нибудь, я испытывал мучительные угрызения совести.
Мне кажется, что я не способен ударить человека.
Я никогда не раздражаюсь настолько, чтобы кидаться предметами.
Я всегда снисходителен к чужим недостаткам.
Если мне не нравится установленное правило, мне хочется нарушить его.
Другие умеют (лучше, чем я) почти всегда пользоваться благоприятными обстоятельствами.
Я держусь настороженно с людьми, которые относятся ко мне несколько более дружественно, чем я ожидал.
Я часто бываю не согласен с людьми.
Иногда мне на ум приходят мысли, которых я стыжусь.
Если кто-нибудь первым ударит меня, я не отвечу ему.
Когда я раздражаюсь, я хлопаю дверьми.
Я гораздо более раздражителен, чем кажется окружающим.
Если кто-нибудь корчит из себя начальника, я всегда поступаю ему наперекор.
Меня немного огорчает моя судьба.
Я думаю, что многие люди не любят меня.
Я не могу удержаться от спора, если люди не согласны со мной.
Люди, увиливающие от работы, должны испытывать чувство вины.
Тот, кто оскорбляет меня или мою семью, напрашивается на драку.
Я не способен на грубые шутки.
Меня охватывает ярость, когда надо мной насмехаются.
Когда люди строят из себя начальников, я делаю всё, чтобы они не зазнавались.
Почти каждую неделю я вижу кого-нибудь, кто мне не нравится.
Довольно многие люди завидуют мне.
Я требую, чтобы люди уважали мои права.
Меня угнетает то, что я мало делаю для своих родителей.
Люди, которые постоянно изводят Вас, стоят того, чтобы их щёлкнули по носу.
От злости я иногда бываю мрачен.
Если ко мне относятся хуже, чем я того заслуживаю, я не расстраиваюсь.
Если кто-то выводит меня из себя, я не обращаю на него внимания.
Хотя я и не показываю этого, иногда меня гложет зависть.
Иногда мне кажется, что надо мной смеются.
Даже если я злюсь, я не прибегаю к «сильным» выражениям.
Мне хочется, чтобы мои ошибки были прощены.
Я редко даю сдачи, даже если кто-нибудь ударит меня.
Когда получается не по-моему, я всегда обижаюсь.
Иногда люди раздражают меня просто своим присутствием.
Нет людей, которых бы я по-настоящему ненавидел.
Мой принцип: «Никогда не доверяй чужакам».
Если кто-нибудь раздражает меня, я готов сказать всё, что о нём думаю.
Я делаю много такого, о чём впоследствии сожалею.
Если я разозлюсь, я могу ударить кого-нибудь.
С десяти лет я никогда не проявлял вспышек гнева.
Я часто чувствую себя, как пороховая бочка, готовая взорваться.
Если бы все знали, что я чувствую, меня бы считали человеком, с которым нелегко ладить.
Я всегда думаю о том, какие тайные причины заставляют людей делать что-то приятное для меня.
Когда на меня кричат, я начинаю кричать в ответ.
Неудачи огорчают меня.
Я дерусь не реже и не чаще, чем другие.
Я могу вспомнить случай, когда я был настолько зол, что хватал попавшуюся мне под руку вещь и ломал её.
Иногда я чувствую, что готов первым начать драку.
Иногда я чувствую, что жизнь поступает со мной несправедливо.
Раньше я думал, что большинство людей говорит правду, но теперь я в это не верю.
Я ругаюсь только от злости.
Иногда я поступаю неправильно, меня мучает совесть.
Если для защиты своих прав мне надо применять физическую силу, я применяю её.
Иногда я выражаю свой гнев тем, что стучу по столу кулаком.
Я бываю грубоват по отношению к людям, которые мне не нравятся.
У меня нет врагов, которые хотели бы мне навредить.
Я не умею поставить человека на место, даже если он того заслуживает.
Я часто думаю, что жил неправильно.
Я знаю людей, которые способны довести меня до драки.
Я не раздражаюсь из-за мелочей.
Мне редко приходит в голову, что люди пытаются разозлить или оскорбить меня.
Я часто просто угрожаю людям, хотя и не собираюсь приводить угрозы в исполнение.
В последнее время я стал занудой.
В споре я часто повышаю голос.
Обычно я стараюсь скрывать плохое отношение к людям.
Я лучше соглашусь с чем-либо, чем стану спорить.
Обработка результатов: Обработка опросника производится при помощи индексов различных форм агрессивных и враждебных реакций, которые определяются суммированием полученных ответов.
1. Физическая агрессия:
Ответы «да» в вопросах №№ 1, 25, 33, 48, 55, 62, 68
Ответы «нет» в вопросах №№ 9, 17, 41 10
2. Косвенная агрессия:
Ответы «да» в вопросах №№ 2, 18, 34, 42, 56, 63
Ответы «нет» в вопросах №№ 10, 26, 49 9
3. Раздражение:
Ответы «да» в вопросах №№ 3, 19, 27, 43, 50, 57, 64, 72
Ответы «нет» в вопросах №№ 11, 35, 69 11
4. Негативизм:
Ответы «да» в вопросах №№ 4, 12, 20, 23, 36 5
5. Обида:
Ответы «да» в вопросах №№ 5, 13, 21, 29, 37, 51, 58
Ответы «нет» - № 44 8
6. Подозрительность:
Ответы «да» в вопросах №№ 6, 14, 22, 30, 38, 45, 52, 59
Ответы «нет» в вопросах - № 65, 70 10
7. Вербальная агрессия:
Ответы «да» в вопросах №№ 7, 15, 23, 31, 46, 53, 60, 71, 73
Ответы «нет» в вопросах №№ 39, 66, 74, 75 13
8. Угрызения совести, чувство вины:
Ответы «да» в вопросах №№ 8, 16, 24, 32, 40, 47, 54, 61, 67 9
Физическая агрессия, косвенная агрессия, раздражение и вербальная агрессия вместе образуют суммарный индекс агрессивных реакций, а обида и подозрительность - индекс враждебности.
Приложение 2
Таблица 1. Набранные индексы по видам реакций, их сумма.
|
№ |
Фамилия ученика |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
Сумма |
|
|
1 |
Бутаева |
9 |
7 |
6 |
4 |
5 |
8 |
10 |
7 |
56 |
|
|
2 |
Нигаматулин |
8 |
6 |
3 |
2 |
1 |
4 |
10 |
5 |
34 |
|
|
3 |
Лубянкин |
7 |
2 |
3 |
2 |
2 |
2 |
7 |
6 |
31 |
|
|
4 |
Долженко |
6 |
2 |
8 |
0 |
5 |
4 |
9 |
5 |
39 |
|
|
5 |
Жаров |
9 |
4 |
7 |
3 |
4 |
7 |
9 |
5 |
48 |
|
|
6 |
Жуйковский |
5 |
5 |
7 |
4 |
6 |
3 |
3 |
8 |
41 |
|
|
7 |
Кориков |
9 |
4 |
3 |
4 |
5 |
7 |
7 |
8 |
47 |
|
|
8 |
Костров |
10 |
9 |
8 |
4 |
7 |
7 |
11 |
9 |
65 |
|
|
9 |
Курманалиев |
10 |
7 |
7 |
4 |
4 |
7 |
13 |
8 |
60 |
|
|
10 |
Летунова |
8 |
6 |
6 |
4 |
3 |
2 |
10 |
7 |
46 |
|
|
11 |
Моров |
9 |
7 |
9 |
4 |
4 |
5 |
10 |
7 |
55 |
|
|
12 |
Перовских |
10 |
8 |
8 |
4 |
4 |
9 |
11 |
7 |
61 |
|
|
13 |
Перов |
8 |
2 |
5 |
2 |
4 |
7 |
9 |
8 |
45 |
|
|
14 |
Смирнов |
5 |
5 |
9 |
5 |
4 |
8 |
10 |
7 |
53 |
|
|
15 |
Соловьев |
4 |
7 |
7 |
1 |
7 |
8 |
9 |
7 |
50 |
|
|
16 |
Седоков |
9 |
6 |
4 |
3 |
1 |
2 |
11 |
6 |
42 |
|
|
17 |
Громов |
7 |
6 |
3 |
4 |
2 |
4 |
12 |
2 |
40 |
|
|
18 |
Геворгян |
8 |
3 |
5 |
4 |
4 |
6 |
10 |
8 |
48 |
|
|
19 |
Межведилов |
8 |
3 |
6 |
3 |
6 |
3 |
9 |
5 |
43 |
|
|
20 |
Хананнов |
6 |
0 |
0 |
2 |
0 |
2 |
3 |
3 |
16 |
|
|
Максимальный набор индексов |
10 |
9 |
11 |
5 |
8 |
10 |
13 |
9 |
75 |
1 - физическая агрессия
2 - косвенная агрессия
3 - раздражение
4 - негативизм
5 - обида
6 - подозрительность
7 - вербальная агрессия
8 - угрызение совести, чувство вины
Приложение 3
Таблица 2. Индексы.
|
№ |
Фамилия ученика |
Индекс агрессии |
Индекс враждебности |
|
|
1 |
Бутаева |
32 |
13 |
|
|
2 |
Нигаматулин |
27 |
5 |
|
|
3 |
Лубянкин |
19 |
4 |
|
|
4 |
Долженко |
25 |
9 |
|
|
5 |
Жаров |
29 |
11 |
|
|
6 |
Жуйковский |
20 |
9 |
|
|
7 |
Кориков |
23 |
12 |
|
|
8 |
Костров |
38 |
14 |
|
|
9 |
Курманалиев |
37 |
11 |
|
|
10 |
Летунова |
30 |
5 |
|
|
11 |
Моров |
35 |
9 |
|
|
12 |
Перовских |
37 |
13 |
|
|
13 |
Перов |
24 |
11 |
|
|
14 |
Смирнов |
29 |
12 |
|
|
15 |
Соловьев |
27 |
15 |
|
|
16 |
Седоков |
30 |
3 |
|
|
17 |
Громов |
28 |
6 |
|
|
18 |
Геворгян |
26 |
10 |
|
|
19 |
Межведилов |
26 |
9 |
|
|
20 |
Хананнов |
9 |
2 |
|
|
Максимальный набор индексов |
43 |
18 |
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Табличное и графическое представление вариационного ряда. Определение среднестатистической численности населения в субъектах России. Характеристика форм распределения с расчетом коэффициентов асимметрии и эксцесса и применением критерия согласия Пирсона.
курсовая работа [403,2 K], добавлен 17.11.2014Статистическая обработка результатов и вычисление числовых характеристик выборочных наблюдений. Параметрическая оценка функции плотности распределения. Расчет аналитических показателей ряда динамики. Статистический анализ оборачиваемости денежной массы.
курсовая работа [479,7 K], добавлен 16.01.2013Приемы ввода, формирования запросов с использованием MS Excel. Определение стоимости основных средств после ввода в эксплуатацию новых объектов. Структура первичного документа. Формирование сводных таблиц на основе документа "Ведомость основных средств".
контрольная работа [1,6 M], добавлен 06.12.2013Построение статистического ряда распределения организаций. Графическое определение значения моды и медианы. Теснота корреляционной связи с использованием коэффициента детерминации. Определение ошибки выборки среднесписочной численности работников.
контрольная работа [82,0 K], добавлен 19.05.2009Распределение результатов наблюдений. Неустойчивость параметрических методов отбраковки резко выделяющихся результатов наблюдений. Однородность двух независимых выборок. Критерий Крамера-Уэлча равенства математических ожиданий. Критерий Вилкоксона.
реферат [192,2 K], добавлен 19.01.2009Понятие моды и медианы как типичных характеристик, порядок и критерии их определения. Нахождение моды и медианы в дискретном и интервальном вариационном ряду. Квартили и децили как дополнительные характеристики вариационного статистического ряда.
контрольная работа [22,0 K], добавлен 11.09.2010Сущность статистического анализа и выборочного метода. Правила группировки данных выборочного наблюдения по величине объема инвестиций. Графическое представление вариационного ряда (гистограмма, кумулята, кривая Лоренца). Расчет асимметрии и эксцесса.
курсовая работа [70,7 K], добавлен 26.10.2011Группировка организаций по степени износа основных фондов в виде интервалов. Расчет среднего значения, модального и медианного значения ряда. Форма распределения на основе показателей асимметрии и эксцесса. Определение степени однородности распределения.
контрольная работа [341,6 K], добавлен 07.12.2016Затраты на рабочую силу как объект статистического изучения. Применение индексного метода. Нахождение моды и медианы интервального ряда распределения графическим методом и путем расчетов. Расчет характеристик ряда распределения, средней арифметической.
курсовая работа [920,1 K], добавлен 04.05.2013Понятие и назначение, порядок и правила построения вариационного ряда. Анализ однородности данных в группах. Показатели вариации (колеблемости) признака. Определение среднего линейного и квадратического отклонения, коэффициента осцилляции и вариации.
контрольная работа [354,6 K], добавлен 26.04.2010Определение для вариационного ряда: средней арифметической, дисперсии, моды, медианы, относительных показателей вариации. Проведение смыкания рядов динамики c использованием коэффициента сопоставимости. Вычисление агрегатных индексов цен и стоимости.
контрольная работа [23,0 K], добавлен 29.01.2011Сводка, группировка данных статистического наблюдения, группировка с выделением регионов со значением показателя выше и ниже среднего. Вариационный анализ, структурные характеристики, характеристики и моделирование формы распределения вариационного ряда.
курсовая работа [145,2 K], добавлен 11.03.2010Проведение анализа страховой деятельности агентов в филиале ООО "Росгосстрах – Поволжье". Группировка статистических данных. Расчёт характеристик вариационного ряда. Показатели распределения и коэффициент вариации. Построение аналитической группировки.
курсовая работа [253,3 K], добавлен 26.06.2009Интервальный ряд распределения банков по объему прибыли. Нахождение моды и медианы полученного интервального ряда распределения графическим методом и путем расчетов. Расчет характеристик интервального ряда распределения. Вычисление средней арифметической.
контрольная работа [150,6 K], добавлен 15.12.2010Проведение статистического наблюдения: принципы, основные этапы и закономерности, теоретическая база. Группировка статистических данных. Расчет характеристик вариационного ряда. Анализ связи между признаками по аналитической группировке, рядов динамики.
курсовая работа [202,5 K], добавлен 08.03.2011Построение интервального вариационного ряда распределения стран Европы по объему импорта с Россией, выделение четырех групп стран с равными интервалами. Определение среднемесячных и среднегодовых остатков сырья, материалов, фурнитуры на складе ателье.
контрольная работа [69,3 K], добавлен 16.11.2011Первичный анализ экспериментальных данных. Построение эмпирической плотности распределения случайной анализируемой величины и расчет ее характеристик. Определение вида закона распределения величины и расчёт его параметров при помощи метода моментов.
курсовая работа [1,2 M], добавлен 23.05.2009Анализ эффективности деятельности предприятий. Построение статистического ряда распределения организаций по выручке от продажи продукции. Вычисление медианы для интервального вариационного ряда. Группировка предприятий по выручке от продажи продукции.
контрольная работа [82,4 K], добавлен 30.04.2014Построение таблицы и графиков ряда распределения. Показатели центра и структуры распределения. Характеристика формы распределения. Распределение показателей регионов России по показателям оборота малых предприятий. Ранжирование вариационного ряда.
курсовая работа [344,1 K], добавлен 21.03.2014Основные характеристики вариационного ряда статистического анализа. Показатели статистики бедности. Понятие прожиточного минимума, потребительской корзины. Абсолютные и относительные показатели механического и естественного движения трудовых ресурсов.
контрольная работа [173,0 K], добавлен 13.05.2008
