ПравообладателямИсследование в психологии. Методы и планирование, Гудвин Джеймс
Книжная полка
перейти на полку → Хочу прочитатьЧитаюПрочитана
ИзбранноеВладею
Чтобы воспользоваться книжной полкой выполните вход либо зарегистрируйтесь
← Назад
Скачать: , Джеймс Гудвин pdf   Читать
Купить →
Купить →

Ожидайте...

Предлагаемая читателю книга представляет собой учебник, включающий материалы курса экспериментальной психологии. Книга состоит из 12 глав, эпилога и нескольких полезных приложений. От других книг подобного рода это издание отличается рядом особенностей, связанных с организацией и подачей материала, облегчающих студентам изучение данной дисциплины. Каждая глава открывается кратким обзором и постановкой учебных задач и завершается обобщением важной информации, проверочными заданиями и упражнениями. Книга предназначена для студентов и преподавателей психологических факультетов, а также для всех интересующихся методами психологического исследования.

3-е издание.

PDF. Исследование в психологии. Методы и планирование. Гудвин Д.
Страница 336. Читать онлайн

Многомерный анализ 337

Многомерный анализ

Двумерный анализ направлен на исследование взаимосвязей .между любыми двумя переменными. С помощью многомерного анализа изучаются взаимосвязи более чем двух переменных (часто количество переменных заметно превышает две). До сих пор в данной главе мы рассматривали случаи двумерного анализа, за исключением примера с частичной корреляцией, в котором оценивалось влияние третьей переменной на взаимосвязь между двумя другими. Далее вы коротко познакомитесь с двумя распространенными процедурами многомерного анализа — множественной регрессией и факторным анализом.

Множественная регрессия

В случае простой регрессии рассматриваются две переменные: предикторная и критериальная. Если оценки ВАТ(Американскин школьный тест проверки способностей) коррелируют со срелним баллом первокурсников, то их можно использовать лля прелсказания акалемической успеваемости. Олнако, как вы знаете из личного опыта, такой феномен, как «успеваемость в колледже не так прост, как кажется. Оценки теста БАТ могут говорить о булушей высокой успеваемости, но как быть с такими факторами, как «мотивация», «высокие школьные оценки» или «уклонение от занятий физикой»?

Множественная регрессия помогает решить проблему использования более чем одной предикторной переменной. В исследовании, проводимом методом множественной регрессии, применяется одна критериальная, а также две или более предикторных переменных. Такой анализ позволяет вам не только выяснить, что на основании этих двух или более переменных можно предсказать определенный критерий, но также определить относительную предсказательную силу этих переменных. Эта сила отображается в формуле множественной регрессии для исходных данных, которая представляет собой расширенный вариант формулы про-

стой регрессии:

Простая регрессия: Y = а + ЬХ.

Множественная регрессия: Y- а + b,Õ + Ь,Х, +...+ Ь Х,,

!

где каждый X — это отдельная предикторная переменная, V — это критериальная переменная, а величина показателей Ь отражает относительную важность каждой преликторной переменной. Этот показатель называют «весом регрессии» (LichL (995). В результате анализа по методу множественной регрессии получают множественный коэффициент корреляции (Л) и множественный коэффициент летерминации (й). R — это корреляция между объединенными предикторными переменными и критерием, à R' — показатель степени изменчивости критериальной переменной, вызванной объелиненными предикторными переменными. Обратите внимание на использование больших букв лля обозначения многомерных R и А'- тем самым их можно отличить от двумерных пирсонова ги r'. Однако их интерпретации весьма схожи. И R, и г обозначают силу корреляции, а R' и г' — полю изменчивости, обшей лля нескольких переменных.

Обложка.
PDF. Исследование в психологии. Методы и планирование. Гудвин Д. Страница 336. Читать онлайн