Архив психологического форума на "Флогистоне"

Пожайлуста подскажите есть ли в этих результатах корреляция?
Низкоагрес-15чел.
Valid Spearman
ФИЗ.А & УПОР 15 0,229339
КОС.А & УПОР 15 -0,324200
РАЗДР. & УПОР 15 0,263946
НЕГАТ. & УПОР 15 0,016547
ОБИДА & УПОР 15 0,317149
ПОДОЗ. & УПОР 15 0,061721
ВЕРБ.А & УПОР 15 -0,200557
Ч.ВИНЫ & УПОР 15 -0,136140
МИРОЛЮБ & УПОР 15 0,146715
АГ.НЕТ & УПОР 15 0,215540

У высокоаг-30 чел.
Valid Spearman
ФИЗ.А & УПОР 30 0,063754
КОС.А & УПОР 30 0,002753
РАЗДР. & УПОР 30 -0,173835
НЕГАТ. & УПОР 30 -0,036065
ОБИДА & УПОР 30 -0,112324
ПОДОЗ. & УПОР 30 -0,135305
ВЕРБ.А & УПОР 30 0,101807
Ч.ВИНЫ & УПОР 30 -0,075994
ИЗЛИШ.АГ. & УПОР 30 0,254741
А.ЕСТЬ & УПОР 30 0,354044

Буду благодарна!

Сам по себе коэффициент корреляции Спирмена (r), показывает направление корреляции (+)(-) и её силу. Но для принятия или опровержения гипотезы. Вам необходимо знать уровень значимости (P) гипотезы о равенстве нулю коэффициента корреляции.

Короче Вам нужно обратится к таблице критических значений для коэффициента корреляции. Они обычно есть в учебниках по Мат. Статистике.
===============************========================
Связь достоверна если r эмп. больше или равно r при p=0.05 , и тем более достоверна, если r эмп. больше или равно r при p= 0.01
---------------------------------
N |------------ P----------|
| 0,05 | 0,01 |
---------------------------------
15 | 0,52 | 0,66 |
30 | 0,36 | 0,47 |
---------------------------------
Рекомендую обратиться к книжке Е. СИДОРЕНКО «Методы математической обработки в психологии» изд. РЕЧЬ, там все популярно расписано с примерами.

*****
P.S.
Насколько я понимаю у вас не выявленно достоверно значимой связей.

Спасибо что откликнулись! Но на самом деле я плохо разбираюсь в этих делах.
А что такое достоверно значимая связь, не знаю.
По этому и стыдно!

Я сам мог неверно понять вас .

Потому как, все зависит то целей которые стояли перед вами, когда вы считали корреляцию. Либо вы хотели посто посмотреть какова сила связей, либо вы пытались выявить насколько значимы эти связи.

Я предположил, что вас интересовала значимость связей.
*******************************************************
Первоначальное значение термина «корреляция» - взаимная связь.

Так вот корреляционная связь – это согласованное изменение значения двух признаков или большого количества признаков (множественная корреляционная связь).
Используют две системы классификации корреляционных связей по их силе: общая и частная.
Общая:
1) сильная или тесная при коэффициенте корреляции r>0,70;
2) средняя при 0,50<r<0.69;
3) умеренная при 0,30<r<0.49;
4) слабая при 0,20<r<0.29;
5) очень слабая при r<0.19 .
Частная классификация:
1) высокая значимая корреляция при r , соответствующем уровню статистической значимости p<или= 0,01;
2) значимая корреляция при r , соответствующем уровню статистической значимости p<или= 0,05;
3) тенденция достоверной связи при r , соответствующем уровню статистической значимости p<или= 0,10;
4) незначимая корреляция при r , не достигающей уровня статистической значимости*.

*Уровень стат. Значимости – это вероятность того, что мы сочли различия существенными, а они на самом деле случайны.
Если мы говорим, что различия достоверны на 5%-ом уровне значимости, или при p<или= 0,05 , то мы имеем в виду, что вероятность того, что они все-таки недостоверны, составляет 0,05.
Если мы говорим, что различия достоверны на 1%-ом уровне значимости, или при p<или= 0,01 , то мы имеем в виду, что вероятность того, что они все-таки недостоверны, составляет 0,01.
Если сказать просто то уровень значимости – это вероятность отклонения нулевой гипотезы (Н0)**, в то время как она верна.

**В статистике есть такие понятия как Нулевая гипотеза (Н0) и Альтернативная гипотеза (Н1) . Н0- это гипотеза об отсутствии различий. Н1 – это гипотеза о значимости различий

Для коэффициента корреляции Спирмена (r) Возможны два варианта гипотез.

Первый вариант.
Н0: Корреляция между переменными А и Б не отличается от нуля.
Н1: Корреляция между переменными А и Б достоверно отличается от нуля.
Второй вариант.
Н0: Корреляция между иерархиями А и Б не отличается от нуля.
Н1: Корреляция между иерархиями А и Б достоверно отличается от нуля.



-----------------------------------------------------------

В любом случае Я очень рекомендую обратиться к книжке Е. СИДОРЕНКО «Методы математической обработки в психологии» изд. РЕЧЬ.

Здравствуйте Кирилл! Вы могли бы подсказать где можно скачать книгу
Е. СИДОРЕНКО «Методы математической обработки в психологии» изд. РЕЧЬ.?
И еще: А если при подсчете корреляции Спирмена, комп. не выделяет красным цветом корреляцию там где нужно, это означает что корреляции нет и диплом летит к "черту"? А програма статистика 06.

Кирилл, а можно уточнение: это была цитата из учебника или собственное объяснение?
На опреациональном уровне я понимаю, что такое значимая-незначимая, сильная-слабая корелляция, какие гипотезы проверяются по критерию Спирмена (кстати, как насчет корелляции по критерию Пирсона, ты способен так же доступно объяснить различия?). Но вот чтобы так структурированно и доступно...

На счет, где скачать я не в курсе. Попробуйте поискать через Яндекс (www.ya.ru). Но, а купить её можно в книжных магазинах , в магазине "МОСКВА" ,что на Тверской улице она по-моему рублей 130 стоит.
О программе статистика 06, мне ничего не известно я корреляцию считал в программке STADIA 6.2 Demo версия (она к стати есть в интернете) , в ней просто пишится "Есть корреляция" или "Нет корреляции". На ваши опасения по поводу отсутствия корреляции могу сказать только следуюшее:
- Отсутствие корреляции говорит только об её отсутствии и не о чем более и соответственно диплом не куда не летит , а вам просто надо сделать соответствующие выводы, исходя из той гипотезы которую вы ставили в начале вашего исследования.
То есть ваша гипотеза либо подтверждается, либо опровергается.

--

В большей части цитата.

Ну если учесть, что коэффициент корреляции (Спирмена ) является модификацией коэффициента корреляции (Пирсона) для натрального ряда чисел, то я наверное частично ответил на ваш вопрос.

**************************************************

Параметрический коэффициент корреляции (Пирсона) является общепринятой мерой ассоциации между парными выборками. Его абсолютное значение является индикатором линейной связи. Значение, близкое к +1 или -1, говорит о сильной прямой или обратной корреляции, когда все экспериментальные точки группируются около некоторой прямой . Значение 0 указывает на отсутствие линейной связи, но не исключает возможность нелинейной связи между переменными. Кроме того, высокая корреляция не предполагает безусловно наличие причинной связи между переменными, поскольку обе они могут зависеть от третьей переменной. Но и соответственно так как это параметрический коэффициент то он обладает всеми возможностями и ограничениями свойственными для данной категории критериев.

---------------------
==|-------P-------|
==| 0,05 | 0,01 |
N_|_____|____|
15 | 0,52 | 0,66 |
============
30 | 0,36 | 0,47 |
---------------------
N число измерений
В столбцах Р 0,05 и Р 0,01 соответствующие критические значения r.
Соответственно связь достоверна если r эмпирическое > или = r критическому на Р0,05 , и темболее достоверна, если r эмпирическое > или = r критическому на Р0,01.

[www.statsoft.ru]

Тут находится стат. словарик. [www.statsoft.ru]

В нем можно про Пирсона почитать. Если интересно.

Здравствуйте Кирилл! Спасибо огромное за объяснение про книгу, но я живу не в Москве! А на счет корреляции я так поняла что в моих результатах она есть?

Строго говоря если рассматривать её в общей классификации то она есть и находится в умеренных и слабых значениях (см. Общая классификация) . Но в тоже всемя мы не можем перенести эти выводы на "генеральную совокупность" так как корреляция не достигает значимых значений (см. Частную классификацию и таблицу критических значений).
В общем мы можем говорить, что опеделенные зависимости были выявленны в исследуемой выборке, но не можем сделать вывод о том что аналогичные зависимости будут просматриваться в "генеральной совокупносте".
Ну а окончательный вывод вы должны оформить в ключе вашей гипотезы, которую вы выдвигали в начале вашего исследования.

Я посмотрел программку статистика 6.0.
Там красным цветом выделяется именно значимая корреляция (по умолчанию при 5% уровне зачимости "Marked correlations are significant at p <.05000". Но уровень значимости можно при желании и изменить)

А если поменять уровень значимости, на что это повлияет? И еще, а почему не выделяются критические значения. Я посмотрела в книге Сидоренко таблицу по Спирмену, и для 30 человек, уровень значимости 0,31 а програмка этого не выделяет!

Ну если допустим поставить уровень значимости р=0,01 то программка выделит красным цветом те значения коэффициента корреляции которые попадают в зону значимости. Соответственно для N=30 все значения которые больше или равны 0,47 (см. Таблицу критических значений). Поскольку 0,47 это критическое значение коэффициента корреляции на 1% (р=0,01) уровне значимости , для N=30 , а N - это количество измерений или другими словами размер вашей выборки (30-человек).
------------------------------------------------
Как бы я сделал ...
Мне кажется наиболее наглядно и удобно когда программка выдает корреляционную матрицу.
Для того чтобы её получить надо сделать следующее ...
1. Вводите данные которые хотите сопоставить.
2. Заходите в "Непараметрические критерии" и выбираете корреляцию (Спирмена,тау Кендалла, Гамма).
3. В параметре Compute: выбираете Square matrix
4. В параметре Variables выбираете все переменные в первом и втором окошке т.е. Select ALL и Select ALL жмете ОК. (программка прокоррелирует все переменные со всеми)
5. Жмете на корреляцию Спирмена.
В итоге программка выдаст таблицу где будут красным отмечены значимые коэффициенты корреляции. На том уровне значимости который вы выберите (по умолчанию стоит (р=0,05)).

Я бы посмотрел корреляции для 5% и 1% уровней значимости, это связано с правилом отклонения Нулевой гипотезы (Н0) и принятия Альтернативной гипотезы (Н1) (см. книжку Сидоренко Е.В.)

***У меня в книжке, в таблице критических значений для N=30 на 5% (р=0,05) уровне значимости стоит значение 0,36 и для (р=0,01) соответственно 0,47.
Может у нас разные издания, в моем издании приведена таблица (по В.Ю. Урбаху, 1964).

Книгу Сидореко Е. «Методы математической обработки в психологии» можно скачать на сайте www.go2bsu.narod.ru. Сайт очень хороший и содержит много полезной литературы.

Спасибо за ссылочку.

еще ссылка на психологический форум, там же и электронная библиотека книг по психологии
[forum.myword.ru]

Доброе утро. Вот искала книгу Сидоренко и наткнулась на вас. Получила много полезной информации, котора для меня сейчас очень актуальна. Дело в том, что я заканчиваю ЯрГУ им. П.Г.Демидова факультет психологиии. Хотела бы вас спросить, могу ли я задать вам при необходимости некоторые вопросы по анализу данных моего диплома?