Монография / Аида Сағынтаева, Әсел Қамбатырова, Лаура Қарабасова
Сандық деректерді талдаудың статистикалық әдістері
жүктеу/скачать 2.17 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Айнымалалыр арасындағы өзара байланысты зерттеудің статистикалық әдістері
| 9.3 Сандық деректерді талдаудың статистикалық әдістері
Сипаттамалық статистика Сипаттамалық статистика зерттеушінің сипаттамалардың мән-мағынасын талдап, түсіндіре алатындай деректерді сипаттай- ды (Cohen et al., 2011). Сипаттамалық статистиканың қолданылу реті әртүрлі болады: • зерттеу жұмысының «Әдіснама» бөлімінде немесе нәтиже- лер бөлімінде гипотезаны тестілеу нәтижелерін ұсынбас бұрын қатысушылардың сипаттамасы беріледі; • зерттеу жұмысының нақты сұрақтарына жауап беру (Pallant, 2011). Адамдардың қатысуымен жүргізілетін зерттеулерде адамдар- дың немесе жауаптардың саны, іріктеудегі ерлер мен әйелдердің саны, пайыздық арасалмағы, орташа жасы, білім деңгейлері және кез келген басқа да тиісті демографиялық мәліметтерді жинау пай- далы болып табылады. Статистикалық талдауларды жүргізер алдын- да (мысалы, t-тест, дисперсиялық талдау, корреляция) жекелеген тест бойынша жасалған қандай да бір «болжамды» (assumptions) бұзбағаныңызға көз жеткізіңіз (бұл жөнінде толығырақ ақпаратты мына кітаптан ала аласыз: Jullie Pallant «SPSS Survival Manual»). Әдетте болжамдарды тексеруден айнымалылардың сипаттамалық статистикасы алынады. Аталған сипаттамалық статистикаға орта- ша мән (means), стандартты ауытқу (standard deviation), балл шегі, таралудың асимметриялық коэффициенті (skewness) және тара- лудың эксцесті коэффициенті (kurtosis) жатады. Сипаттамалық статистиканы алуан түрлі ақпарат ұсына отырып, көптеген жол- дармен алуға болады (Pallant, 2011). Айнымалалыр арасындағы өзара байланысты зерттеудің статистикалық әдістері Бұл бөлімшеде SPSS-те қолжетімді айнымалылар арасындағы өзара байланысты зерттеу әдістеріне қысқаша шолу жасаймыз. Әдістер жауап берілуі қажет зерттеу сұрағының түріне және қолда бар деректер түріне қарай ерекшеленеді (Pallant, 2011). 217 Назарбаев Университеті Жоғары білім беру мектебі Корреляция (correlation) екі айнымалы арасындағы өзара бай- ланыстың күші мен бағытын сипаттауда қолданылады. Үздіксіз айнымалылар арасындағы байланысты анықтау үшін r-Пирсон корреляция коэффициенті (Pearson’s correlation coefficient) тесті, ал реттік айнымалылар үшін Спирмен (Spearman’s rho) тесті қол- данылады (Pallant, 2011). Сызықтық регрессия (linear regression) – бақыланатын дерек- терге сызықтық теңдеуді орнату арқылы екі айнымалы арасындағы өзара байланысты модельдеу үшін пайдаланылатын статистика- лық әдіс. Бір айнымалы тәуелсіз, ал екіншісі тәуелді деп есептеледі (Cohen et al., 2011). Жиынтық регрессия атауымен танымал жиынтық сызықтық ре- грессия (multiple linear regression, MLR) тәуелді айнымалының мәнін болжау үшін бірнеше тәуелсіз айнымалыны қолданады. MLR мақса- ты тәуелсіз айнымалылар мен тәуелді айнымалылар арасындағы сы- зықтық тәуелділікті модельдеу болып табылады (Cohen et al., 2011). 34 r – корреляция коэффициенті, -1 мен +1 аралығында өзгереді, мұндағы + 1 өте жақсы өзара байланысты, - 1 нашар өзара байланысты және 0 – айнымалылар арасында өзара байланыстың жоқ екенін білдіреді. 35 n – қатысушылардың саны. 36 p – мәні байқалған айырмашылықтың кездейсоқ пайда болу ықтималдығының өлшемі болып табылады. p-мәні неғұрлым төмен болса, байқалатын айырмашылықтың статистикалық маңыз- дылығы соғұрлым жоғары болады. Стандартты өлшем p < 0,05 (кейбір жағдайларда p < 0,01 немесе < 0,001) болып табылады (Muijs, 2011). Статистика негіздері туралы толығырақ ақпаратпен келесі оқу құралында танысуға болады: «Социальная статистика. Учебное пособие» – М.: Мир науки, 2020. – Сетевое издание. https://izd-mn.com/PDF/06MNNPU20.pdf жүктеу/скачать 2.17 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|