Корреляция это в психологии: Определение корреляции в психологии

Корреляционное исследование. — Шпора по экспериментальной психологии

Корреляционным называется исследование, проводимое для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между несколькими (двумя и более) переменными. В психологии в качестве переменных могут выступать психические свойства, процессы, состояния и др.

«Корреляция» в прямом переводе означает «соотношение». Если изменение одной переменной сопровождается изменением другой, то можно говорить о корреляции этих переменных. Наличие корреляции двух переменных ничего не говорит о причинно-следственных зависимостях между ними, но дает возможность выдвинуть такую гипотезу. Отсутствие же корреляции позволяет отвергнуть гипотезу о причинно-следственной связи переменных. Различают несколько интерпретаций наличия корреляционной связи между двумя измерениями:

1. Прямая корреляционная связь. Уровень одной переменной непосредственно соответствует уровню другой. Примером является закон Хика: скорость переработки информации пропорциональна логарифму от числа альтернатив.

Другой пример: корреляция высокой личностной пластичности и склонности к смене социальных установок.

2. Корреляция, обусловленная 3-й переменной. 2 переменные (а, с) связаны одна с другой через 3-ю (в), не измеренную в ходе исследования. По правилу транзитивности, если есть R (а, b) и R (b, с), то R (а, с). Примером подобной корреляции является установленный психологами США факт связи уровня интеллекта с уровнем доходов. Если бы такое исследование проводилось в сегодняшней России, то результаты были бы иными. Очевидно, все дело в структуре общества. Скорость опознания изображения при быстром (тахистоскопическом) предъявлении и словарный запас испытуемых также положительно коррелируют. Скрытой переменной, обусловливающей эту корреляцию, является общий интеллект.

3. Случайная корреляция, не обусловленная никакой переменной.

4. Корреляция, обусловленная неоднородностью выборки

.

Корреляция это взаимосвязь между переменными. У нас есть выборка из n объектов (испытуемых) каждый из которых характеризуется m – переменными. Причем эти переменные могут быть количественные, качественные и ранговые. А шкал у нас 4 – номинальная, ранговая, отношений и интервальная. 

Корреляционный анализ это группа методов позволяющих оценить взаимосвязь между двумя и более переменными. Количественная оценка этой взаимосвязи осуществляется с помощью коэфициента корреляции, причем существуют методы для оценки взаимосвязи между любыми типами переменных (признаках). 

Тип переменной	Количественный	Ранговая	Качественный
Количественный	К.К. Пирсона Внимание! Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы. Расчет стоимостиГарантииОтзывы	к.к. Спирмана и Кендела	Биссериальный к.к.
Ранговая		К.к. Спирмана и Кендела
Качественный		К.к. Точечно — биссериальный	1. Коэффициент ассоциации 2. Коэффициент взаимной сопряженности

 Значение коэффициентов корреляции Пирсона и Спирмана изменяется в пределах от – 1 до + 1. 

0 означает полное отсутствие взаимосвязи. Если +1 это прямая и обратная связь – это означает.

Коэффициент корреляции обозначается r . В реальной выборке обычно точки выстраиваются примерно вдоль прямой, но не прямо, и чем ближе они к прямой – тем сильнее корреляционная связь. Коэффициент Пирсона описывает линейную корреляцию.

При положительной корреляции изменние признака X и Y однонаправленных (т.е. с увеличением значения переменной X – переменная Y тоже увеличивается).

При отрицательной корреляции изменение значения X и Y разнонаправлено.

Итак чем ближе к 1 тем сильнее корреляция, а если ближе к 0 – корреляция не достоверна. Например, значение 0,4 может означать и достоверную связь и не достоверную.

Что бы проверить вычисленный по формуле коэффициент корреляции значимым (или статистически достоверным) нужно :

1. Сравнить полученное значение с соответствующим критическим значением которые имеются в специально – статистических таблицах.
2. Если вычисления производились в прикладном статистическом пакете, то значимыми будут те коэффициенты корреляции для которых значение уровня значимости р< 0,05.  

В пакете старграфикс результаты корреляционного анализа для каждой пары переменных представлены в следующем виде

0,4 – коэффициент корреляции

(25) — объем выборки n

0,02 — уровень значимости p 

Характеристика пакета стратграфикс – Пакет СГ дает возможность работать с электронными таблицами данных, построенные аналогично таблицам Excel. Т.е. можно просто скопировать таблице из Excel в СГ. Имеется возможность генерировать новые признаки, а так же осуществлять логическое и арифметическое преобразование переменных . Пакет СГ обладает широким спектром статистических методов.

Основные пункты выпадающего меню Describe содержит статистические методы анализа данных по одной и нескольким переменных процедуры подбора распределений, средства табуляции и кросс табуляции.

Copare – включает методы сравнения двух и более выборок, процедуры одно и многофакторного дисперсионного анализа.

Relate — содержит различные процедуры регреcсионного анализа

Special – в данном пункте проводится дополнительные модули , анализа данных, (контроль качества, анализ временных рядов, многомерные методы анализа данных и расширенный регрессионный анализ.

В модуле многомерные методы входят процедуры реализующие метод главных компонентов, а так же методы факторного, кластерного, дискриминантного и канонического корреляционного анализа.

 

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

• Реферат

  Корреляционное исследование.

  От 250 руб

• Контрольная работа

  Корреляционное исследование.

  От 250 руб

• Курсовая работа

  Корреляционное исследование.

  От 700 руб

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Корреляционное и экспериментальное исследование

Природа корреляционного исследования

Существует два вида исследования:

• корреляция;
• эксперимент.

Рассмотрим каждый из них.

Корреляционное исследование используется в случае, если необходимо дать оценку взаимоотношениям между двумя и более переменными. Т.е. этот метод изучения выявляет связь между данными.

Если одна переменная меняет величину, то со второй происходят следующие изменения. Во-первых, стоит отметить, что это исследование дает сведения о направлении и силе взаимосвязи между двумя данными. Это направление говорит о том, как связаны переменные: позитивно или негативно. Сила взаимосвязи может быть в виде степени точности, также может предсказать величину одной из переменных. Эти два аспекта (сила и направление) являются статистическими критериями, или коэффициентами корреляции (r), который ранжируется от +1,00 до -1,00. Например: переменная А высока, В высока, то корреляция позитивная. Если А высока, а В низка, то корреляция негативная. Если В не связана с А, то корреляция отсутствует.

Социально-психологические исследования не содержит полную корреляцию. Коэффициент редко превышает +0,60:

• корреляции от +0,50 до +0,60 являются сильными;
• корреляции от +0,30 до +0,50 – умерено сильные;
• корреляции ниже от +0,30 или +0,20 – слабые.

Корреляция выше +0,60 бывает в том случае, если ряд факторов, определяющие поведение, мнение и оценки людей.

Используя математическую обработку данных, исследователь может применять разные подходы к вычислению коэффициенты корреляции.

Специфика ранговой корреляции

Рассмотрим коэффициент ранговой корреляции Спирмена (r), так как именно его часто применяют в социально-психологических исследованиях благодаря своей универсальности и простоте. Универсальность, т.е. применим ко всем данным, проста – легко вычисляется «вручную».

Пример. Для того чтобы понять роль мастера в организации, были собраны данные в виде оценочных суждений от работников разного иерархического уровня. В исследование рассматривали вопрос взаимосвязи восприятия мастера рабочими низкого иерархического уровня и высшего с самооценкой самого мастера. Для оценивания были представлены такие качества, как:

• требовательность;
• настойчивость;
• уравновешенность;
• доброта;
• скромность;
• дисциплинированность;
• справедливость;
• оптимизм и т.д.

В результате была выявлена положительная корреляция между самооценкой мастера и оценкой рабочих: r = +0,39. Положительная связь наблюдается также между самооценкой мастера и вышестоящих коллег: r = +0,33, но в данном случае носит менее устойчивую связь. Самый низкий коэффициент был выявлен между оценками мастера руководством цеха и рабочими r = +0,18.

Вывод

Рассматриваемая ситуация не всегда имеет одинаковую оценку и, поэтому может быть производной от других социальных ролей, которые связаны с принадлежностью этой личности к другой группе, являющейся значимой. Из полученных данных видно, что рабочие играют для мастера референтную роль, а цеховые руководители нет. Конечно, этот результат требует детальной проверки.

Исходя из выше сказанного, было выявлено несколько выводов, которые описывали восприятие и понимание личности и работы мастера в зависимости от социально-демографических и ролевых характерных черт субъектов и объектов оценки.

Плюсы такого исследования:

• эффективен при сборе большого количества данных;
• полученные результаты чаще всего являются питательной почвой для идей и гипотез.

Минус:

• исследование не может до конца определить причину взаимосвязи между двумя переменными.

Определение экспериментального исследования

Данное изучение направлено на выявление связи между причиной и следствием. Здесь происходит манипуляция переменной, которая проявляется испытуемым, после наблюдается эффект манипуляции на другую переменную, с которой на самом деле не производится никаких манипуляций. Манипулируемая переменная называется независимой. Ее и проверяют экспериментально, так как она может быть причиной изменений другой, зависимой переменной.

После того, как произошло воздействие независимой переменной, исследователь определенным способом собирает сведения о реакции поведения, о вербальной реакции. Это делается для того, чтоб определить влияния переменной. Если это так, то на основе эксперимента заключается вывод, что независимая переменная является причиной изменений зависимой.

Для примера рассмотрим исследование Семеновой З.Ф. Оно было проведено на студии телевидения и выявляло роли социального статуса коммуникатора (независимая переменная) на восприятие информации реципиента (зависимая переменная).

Эксперимент проводился естественным путем. Т.е. на экскурсию в телестудию пригласили людей и под удобным предлогом предложили посмотреть новости. Люди думали, что они смотрят передачу для эфира. Во всех новостях был представлен один и тот же человек, с одним и тем же сообщением, в одно и том же гриме, но в разных амплуа:

• конструктор завод;
• бригадир;
• ученый;
• журналист.

Выборка испытуемых – 667 человек:

• мужчин – 291;
• женщин – 376.

В каждой группе 20-30 человек. Деятельность людей разная:

• рабочие;
• инженерно-технические сотрудники;
• интеллигенция.

После просмотра новостей всем объясняли цели экскурсии и раздали анкеты для заполнения.

Изначально предполагалось, что социальный статус коммуникатора будет оказывать влияние на отношение испытуемых к сообщению, что и произошло на самом деле. Влияние произошло из-за близости социальной категории, например, рабочим была важна новость от «бригадира». Корреляция иногда была равна +0,88.

Плюс экспериментального исследования:

• хороший контроль над переменными.

Вывод

Корреляция и эксперимент имеют определенные сильные стороны, поэтому они могут дополнять друг друга. В первую очередь их необходимо характеризовать как особенность организационного плана, который может использовать психолог для получения новых научных данных. Сбор первичной информации происходит с помощью определенных методов. Выявлены три основных:

• опрос;
• наблюдение;
• анализ документов.

Перечисленные способы носят междисциплинарный характер, которые используют юристы, психологи, социологи, журналисты и т.д. Все остальные методы являются производными.

Решение задач от 1 дня / от 150 р. Курсовая работа от 5 дней / от 1800 р. Реферат от 1 дня / от 700 р.

Понимание корреляций | R Психолог

Джейсон Ринальдо купил ☕☕☕☕☕☕☕☕☕☕ (10) кофе

Я ГОДЫ искал апплеты, которые показывают это, для демонстрации для занятий. Большое спасибо! Учащимся теперь не нужно разбирать мои каракули на доске. Я уверен, что они тоже оценят вас. l

Ре купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Вот уже пару лет я хочу создавать подобные визуализации, чтобы зафиксировать эти фундаментальные понятия на память. Но после того, как я нашел ваш веб-сайт, я одновременно почувствовал облегчение от того, что мне не нужно этого делать сейчас, и разозлился, что не смог создать ничего и вполовину столь красивого и информативного, как вы сделали здесь. Прекрасная работа.

Диармуид Харви купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

У вас чрезвычайно полезный сайт с очень доступным содержанием, который я использовал, чтобы познакомить коллег и студентов с некоторыми основными понятиями статистики. Продолжайте в том же духе, и спасибо!

Майкл Хансен купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Продолжайте в том же духе!

Майкл Вильянуэва купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Хотел бы я узнать от вас больше о статистике и математике — вы используете язык там, где я его не понимаю. Визуализации Коэна D открыли мое понимание. Спасибо

Кто-то купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Спасибо, Кристоффер

Пол из Норвегии купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Отличная веб-страница. лекция по методам исследования. Спасибо, это действительно полезно для студентов 🙂

@MAgrochao купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Джозеф Булбулия купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Трудно переоценить важность этой работы Кристоффер . Благодарен за все, что вы делаете.

@TDmyersMT купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Несколько действительно полезных симуляций, отличные учебные материалы.

@lakens купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Спасибо, что вчера исправили ошибку!

@LinneaGandhi купила ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Это потрясающе! Спасибо за их создание. Определенно использую для моих студентов, и я! 🙂

@ICH8412 купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

очень полезно для моих учеников Я думаю

@KelvinEJones купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Готовлю магистранта к итоговому устному экзамену и наткнулась на ваш сайт. Мы обсуждаем сегодня на лабораторном собрании. Кофе для всех.

Кто-то купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Какой замечательный сайт

@Daniel_Brad4d купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Замечательная работа!

Дэвид Лошелдер купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Потрясающая работа. Очень полезно. Большое спасибо.

@neilmeigh купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Я так благодарен за вашу страницу и не могу отблагодарить вас в достаточной мере!

@giladfeldman купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Замечательная работа, я использую ее каждый семестр, и она действительно помогает студентам (и мне) лучше понимать вещи. Продолжай идти сильным.

Дин Норрис купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Сал купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Действительно очень полезно, особенно для обучения. Спасибо за это!

[email protected] купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Очень полезно помочь учителям узнать о влиянии игры «Хорошее поведение»

@akreutzer82 купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Потрясающие визуализации! Благодарю вас!

@rdh_CLE купил ☕☕☕☕☕ (5) кофе

Как хорошо!

@jeremywilmer купил ☕☕☕ (3) кофе

Мне нравится этот сайт; использовать его все время в моем обучении и исследованиях.

Кто-то купил ☕☕☕ (3) кофе

Powerlmm был очень полезен, и я ценю ваше время на сбор такого замечательного ресурса!

DR AMANDA C DE C WILLIAMS купил ☕☕☕ (3) кофе

Это очень полезно для моей работы, обучения и контроля

Георгиос Халкиас купил ☕☕☕ (3) кофе

Регина купила ☕☕☕ (3) кофе

Обожаю твои визуализации!

Сьюзен Эванс купила ☕☕☕ (3) кофе

Спасибо. Мне очень нравится простота ваших слайдеров. Спасибо!!

@MichaMarie8 купил ☕☕☕ (3) кофе

Спасибо за создание этого сайта Interpreting Correlations: Interactive Visualizations — это определенно отличная помощь для этого студента-психолога! 😃

Закария Гиунашвили из Грузии купил ☕☕☕ (3) кофе

блестящие симуляции, которые можно эффективно использовать в обучении

Потрясающие иллюстрации, на таких энтузиастов, как вы, в мире не хватит кофе! Спасибо!

Cheryl@CurtinUniAus купила ☕☕☕ (3) кофе

🌟Какой замечательный вклад — спасибо Кристоффер!

ванесса моран купила ☕☕☕ (3) кофе

Вау! Ваш веб-сайт великолепен, спасибо за его создание.

Кто-то купил ☕☕☕ (3) кофе

[email protected] купил ☕☕☕ (3) кофе

Спасибо, Кристоффер Это хороший сайт, которым я пользовался некоторое время. Лучший Проф. Михаил Салтычев (Университет Турку, Финляндия)

Кто-то купил ☕☕☕ (3) кофе

Руслан Климентьев купил ☕☕☕ (3) кофе

@lkizbok купил ☕☕☕ (3) кофе

Продолжайте в том же духе, спасибо ты!

@TELLlab купил ☕☕☕ (3) кофе

Спасибо — это поможет мне завтра преподавать!

SCCT/Психология куплено ☕☕☕ (3) кофе

Продолжайте визуализацию!

@elena_bolt купила ☕☕☕ (3) кофе

Большое спасибо за работу, Кристоффер. Я использую ваши визуализации для объяснения концепций своим ученикам-репетиторам, и они мне очень помогают.

Случайный пользователь купил ☕☕☕ (3) кофе

Спасибо за такие полезные и красивые инструменты. Это не только помогло мне лучше понять мощность, размер эффекта и т. д., но и сделало мои занятия по квантовым методам более увлекательными и интересными. Спасибо и желаю вам отличного 2021 года!

@hertzpodcast купил ☕☕☕ (3) кофе

Мы несколько раз упоминали вашу работу в нашем подкасте, а недавно отправили постер одному из слушателей в качестве приза, поэтому мы хотели угостить вас несколькими кофе. Спасибо за отличную работу! Дэн Кинтана и Джеймс Хизерс, соведущие программы Everything Hertz 

Кэмерон Проктор купила ☕☕☕ (3) кофе

Сегодня на уроке использовали вашу визуализацию. Спасибо!

[email protected] купил ☕☕☕ (3) кофе

Моим ученикам нравятся эти визуализации, и мне тоже! Спасибо, что помогли мне сделать статистику более интуитивно понятной.

Кто-то купил ☕☕☕ (3) кофе

Адриан Хельго Вестёль купил ☕☕☕ (3) кофе

@misteryosupjoo купил ☕☕☕ (3) кофе

Для школьного учителя психологии я бы потерялся без ваших визуализаций. Способность взаимодействовать и манипулировать позволяет учащимся получить это в очень липкой манере. Спасибо!!!

Чи купил ☕☕☕ (3) кофе

Ваш пост Коэна действительно помог мне объяснить интерпретацию людям, которые не разбираются в статистике! Благодарю вас!

Кто-то купил ☕☕☕ (3) кофе

Вы делаете полезное дело!! Благодарность !!

@ArtisanalANN купил ☕☕☕ (3) кофе

Наслаждайтесь.

@jsholtes купил ☕☕☕ (3) кофе

Преподаю статистику студентам-инженерам-строителям (первый раз преподаю для меня, впервые для большинства из них тоже) и улавливаю некоторые хорошие объяснения проверки гипотез, мощности и КИ. Обожаю эту интерактивную графику!

@notawful купил ☕☕☕ (3) кофе

Спасибо за то, что вы так полезно и щедро используете свою статистику и дары программирования. -Джесс

Матеу Сервера купил ☕☕☕ (3) кофе

Работа, которая, должно быть, стоила гораздо больше кофе, чем мы можем вам позволить ;-). Спасибо.

@cdrawn купил ☕☕☕ (3) кофе

Спасибо! Такой отличный ресурс для обучения этим понятиям, особенно CI, Power, корреляции.

Юля купила ☕☕☕ (3) кофе

Фантастическая работа с визуализациями!

@felixthoemmes купил ☕☕☕ (3) кофе

@dalejbarr купил ☕☕☕ (3) кофе

Ваша работа потрясающая! Я часто использую ваши визуализации в своем обучении. Спасибо.

@PsychoMouse купил ☕☕☕ (3) кофе

Отлично! Отличная работа! ОООООчень полезно!😊 🐭 

Дэн Сейнс купил ☕☕ (2) кофе

это превосходный, интуитивно понятный обучающий инструмент!

@whlevine купил ☕☕ (2) кофе

Большое спасибо за эти удивительные визуализации. Это отличный инструмент для обучения, и они позволяют мне показывать студентам вещи, на программирование которых у меня ушли бы недели или месяцы.

Кто-то купил ☕☕ (2) кофе

@notawful купил ☕☕ (2) кофе

Спасибо, что поделились с нами своими навыками визуализации! Я часто использую их при обучении вводной статистике.

Стюарт купил ☕ (1) кофе

Отличный инструмент!

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Эйдан Нельсон купил ☕ (1) кофе

Такая замечательная страница, спасибо Назам Хусейн купил ☕ (1) кофе

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Ева купила ☕ (1) кофе

Я изучаю анализ мощности и величины эффекта (пытаюсь определиться с величиной эффекта для моего запланированного исследования по расчету размера выборки), и ваш интерактивный инструмент Cohen’s d невероятно полезен для понимания последствия различных размеров эффекта!

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Большое спасибо!

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Рина Мурму Нильсен купил ☕ (1) кофе

Тони Андреа купил ☕ (1) кофе

Спасибо, приятель

Цао купил ☕ (1) кофе

Спасибо, это действительно помогает, поскольку я идиот статистики 🙂

Мелани Пфлаум купила ☕ (1) кофе

Саша Элмс купил ☕ (1) кофе

Ихан Сю купил ☕ (1) кофе

Очень ценю вашу хорошую работу!

@stevenleung купил ☕ (1) кофе

Ваши визуализации действительно помогают мне понять математику.

Junhan Chen купил ☕ (1) кофе

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Майкл Хансен купил ☕ (1) кофе

ALEXANDER VIETHEER купил ☕ (1) кофе

Мазер купил ☕ (1) кофе

3

3 купил ☕ (1) кофе

Bastian Jaeger купил ☕ (1) кофе

Спасибо за дизайн плаката OA, я только что повесил два в своем офисе, и они отлично смотрятся!

@ValerioVillani купил ☕ (1) кофе

Спасибо за работу.

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Отличная работа!

@YashvinSeetahul купил ☕ (1) кофе

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Анжела купила ☕ (1) кофе

Спасибо за то, что создали такие прекрасные способы донести до учащихся сложные темы!

@inthelabagain купил ☕ (1) кофе

Действительно замечательные визуальные эффекты и такой фантастический и эффективный обучающий инструмент. Огромное спасибо!

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Яшашри Панда купила ☕ (1) кофе

Мне очень нравятся ваши работы.

Бен купил ☕ (1) кофе

Ты классный. У меня есть ученики в моем вводном классе статистики, которые говорят: «Теперь я понял» после использования вашего инструмента. Спасибо, что облегчили мою работу.

Габриэль Реккиа купил ☕ (1) кофе

Невероятно полезный инструмент!

Shiseida Sade Kelly Aponte купила ☕ (1) кофе

Спасибо за помощь для RSCH 8210.

@Benedikt_Hell купила ☕ (1) кофе

Отличные инструменты! Большое спасибо!

Амалия Альварез купила ☕ (1) кофе

@noelnguyen16 купила ☕ (1) кофе

Привет, Кристоффер, большое спасибо за то, что сделал все эти замечательные вещи доступными для сообщества!

Эран Барзилай купил ☕ (1) кофе

Эти потрясающие визуализации! спасибо за его создание

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Крис SG купил ☕ (1) кофе

Очень приятно.

Серая Церковь купила ☕ (1) кофе

Спасибо за визуализации. Они веселые и познавательные.

Камар купила ☕ (1) кофе

Таня МакГи купила ☕ (1) кофе

@schultemi купила ☕ (1) кофе

Нейло купила ☕ (1) кофе

Действительно полезные визуализации, спасибо!

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Это потрясающая штука. Очень ловко.

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Сарко купил ☕ (1) кофе

Большое спасибо за это! Очень полезно для того, чтобы объяснить размер эффекта врачу, для которого я делаю анализ.

@DominikaSlus купил ☕ (1) кофе

Спасибо! Эта страница очень полезна. Я расскажу.

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Мелинда Райс купила ☕ (1) кофе

Большое спасибо за создание этих инструментов! Поскольку мы сталкиваемся с проблемой преподавания статистических понятий в Интернете, это бесценный ресурс.

@tmoldwin купил ☕ (1) кофе

Фантастический ресурс. Я думаю, вам было бы полезно иметь одну страницу, индексирующую все ваши визуализации, что сделало бы ее более доступной для совместного использования в качестве общего ресурса.

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Фантастические визуализации! Удивительный способ продемонстрировать, как взаимосвязаны n/мощность/бета/альфа/размер эффекта — особенно для визуалов! Спасибо за создание этого?

@jackferd купил ☕ (1) кофе

Невероятные визуализации и лучшее программное обеспечение для анализа мощности на R.

Кэмерон Проктор купил ☕ (1) кофе

Отличный сайт!

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Хана Чепмен купила ☕ (1) кофе

Спасибо за работу!!

Кто-то купил ☕ (1) кофе

Джейми купил ☕ (1) кофе

Хорошее объяснение и наглядное руководство Коэна д

Барт Комли Бойс купил ☕ (1) кофе ☕ (1) кофе

Этот сайт превосходен!

Флоран купил ☕ (1) кофе

Зампета купил ☕ (1) кофе

спасибо, что поделились своей работой.

Мила купила ☕ (1) кофе

Спасибо за сайт, заставил меня улыбнуться И поумнеть :O Приятного вам кофе! 🙂

Деб купила ☕ (1) кофе

Борьба со статистикой и ваша интерактивная диаграмма заставили меня улыбнуться, увидев, что кто-то достаточно заботится о нас, борцах, чтобы сделать визуал, чтобы помочь нам!😍 

Кто-то купил ☕ (1) кофе

@exerpsysing купил ☕ (1) кофе

Большое спасибо! Визуализация является ключом к моему стилю обучения!

Кто-то купил ☕ (1) кофе

корреляций — мисс Смит вас прикроет!

Корреляция: мера того, насколько сильно две или более переменных связаны друг с другом:

• Рост положительно коррелирует с размером обуви
• Чем выше человек, тем больше размер его обуви.

Подобно самоотчету и наблюдению, в корреляциях нет манипуляций с данными, условиями или группами.

Нет IV или DV, только сопутствующие переменные (совместные переменные).

В отличие от экспериментов здесь нет IV, а только две переменные, которые встречаются вместе как «копеременные».

Поскольку нет IV, которым можно управлять, мы не можем установить причину и следствие.
Мы не знаем, какая переменная вызывает другую, мы просто знаем, что между ними есть связь.

Корреляции могут быть как первичным, так и вторичным методом.

Самоотчеты и наблюдения можно использовать как способ сбора данных о переменных, а затем посмотреть, есть ли между ними взаимосвязь.

Основной метод:
Корреляции

Вторичный метод:
Самоотчет/Наблюдение

Например, я хочу увидеть, есть ли связь между друзьями на Facebook и счастьем, поэтому я буду использовать метод корреляционного исследования. Тем не менее, я хотел бы использовать вопросы для сбора данных по каждой сопеременной друзей в Facebook и счастья, поэтому мой дополнительный метод — это самоотчет.

Эксперименты могут сравнивать данные между двумя группами, используя корреляции.
Я обнаружил, что у мужчин более сильная корреляция между возрастом и временем, проведенным перед зеркалом, чем у женщин.

Первичный метод:
Эксперимент

Вторичный метод:
Корреляция

Положительная корреляция : по мере увеличения одной переменной увеличивается и другая.

Отрицательная корреляция: при увеличении одной переменной другая уменьшается.

Нет корреляции: нет связи между переменными.

 

Богатство коррелирует с увеличением продолжительности жизни, НО здоровое питание и физические упражнения имеют более сильную связь с увеличением продолжительности жизни.

Коэффициент корреляции: число от -1 до 1, указывающее, насколько сильна связь.

Как интерпретируется коэффициент корреляции?:

+1,0 полная положительная корреляция
+0,8 сильная положительная корреляция
+0,5 умеренная положительная корреляция
+0,3 слабая положительная корреляция
0 нет корреляции
-0,3 слабая отрицательная корреляция
-0,5 умеренная отрицательная корреляция
-0,8 сильная отрицательная корреляция
-1,0 полная отрицательная корреляция

Диаграммы рассеяния:

Мы можем отображать данные корреляции в диаграммах рассеяния.
Одна переменная (количество исправлений) по одной оси и другая переменная (окончательная оценка) по другой.
Каждая «точка» на диаграмме рассеяния представляет одного участника: сколько изменений они внесли и какова их итоговая оценка.

Нулевая гипотеза
Альтернативная гипотеза (односторонняя или двусторонняя).

Корреляции не могут показать причину и следствие

Вместо слова эффект (которое используется только для экспериментов) в корреляции мы используем слово связь при написании гипотезы.

Нулевая гипотеза: Не будет значимой связи между копеременной 1 и копеременной 2.

Альтернативная гипотеза:
Односторонняя: Между копеременной 1 и копеременной 2 будет значимая положительная/отрицательная связь
Двусторонняя: будет значимая связь между копеременной 1 и копеременной 2.

При написании гипотезы на ваших экзаменах, вы должны убедиться, что вы полностью операционализируете каждую сопеременную, то есть объясните, как вы будете измерять каждую сопеременную.

Например:

Полностью функционализированная односторонняя гипотеза: будет существовать значительная положительная связь между тем, сколько друзей в Facebook, о которых кто-то заявляет с помощью открытого вопроса, и тем, насколько они счастливы, оценивают себя по шкале от 1 до 10. , 1 очень несчастен, а 10 очень счастлив.

Сила корреляции:

1. Хорошее пилотное исследование для выработки гипотезы для эксперимента.