Внутренняя валидность
Факторами, способными нарушить
внутреннюю валидность эксперимента могут
послужить:
-заранее негативное отношение
к эксперименту;
- возможные события личной
жизни, влияющие на уровень самооценки
испытуемого;
- фактор времени (фон, естественное
развитие),
- эффект тестирования.
Операционализация
переменных
Независимая переменная: Проведение аутотренинга.
Эта НП является качественной и предполагает
существование двух условий: наличие (испытуемый
уже читал аффирмации) и отсутствие (испытуемый
не читал аффирмации).
Зависимая переменная: Самооценка. Это количественная
переменная. Она выражается коэффициентом
корреляции рангов (r) , полученных испытуемым
по результату методики Будасси.
Нормативы :
Если r стремится к +1, то это
указывает на завышенную самооценку;
Если r стремится к -1, то это
указывает на заниженную самооценку;
При -0,5 < r< +0 ,5 - самооценка
нормальная
Внешняя валидность
Выявляемую закономерность
предполагается использовать для популяции
студентов университета разных специальностей
от 17-50 лет (мужчин и женщин), не практикующие
аутотренинги.
Для данного эксперимента рекомендуется
выборка из 40 испытуемых (20 мужчин и 20 женщин).
Возраст - от 17 до 50 лет. Для большей репрезентативности
в выборку включены люди разных профессий
и сфер деятельности (2 группы по 20 человек).
В каждой из двух групп должны быть равномерно
распределены испытуемые обоих полов.
Желательно, чтобы выборка состояла из
здоровых испытуемых и специально не практикующих
аутотренинги раньше.
Тестирование испытуемые проходят
в изолированном от посторонних влияний
помещении. Аутотренинг проводится дома
в уединённой обстановке.
Экспериментальный
контроль
Характер эксперимента: естественный. Мы предпочли
естественный тип эксперимента, который
проводится в условиях обычной жизнедеятельности
испытуемого с минимумом вмешательства
экспериментатора в этот процесс. Что и необходимо при проведении
аутотренинга. В реальной жизни аутотренинг
чаще всего проводится наедине в привычных
для человека условиях.
При проведении полевого эксперимента
сохраняется возможность, если это позволяют этические и организационные соображения,
оставить испытуемого в неведении о своей
роли и участии в эксперименте, что имеет
преимущество в том, что на естественность
поведения испытуемого не скажется факт проведения исследования.
Этот метод специфичен тем,
что возможности экспериментатора по
контролю дополнительных
переменных ограничены.
Для данного эксперимента рекомендуется
интраиндивидуальная схема с предварительным
и итоговым тестированием и контрольной
группой:
R О1 Х1 О2
R О3
О4.
С помощью контрольной группы
мы можем контролировать фактор фона,
так как в промежутке между первым и вторым
тестированием обе группы подвергаются
одинаковым (фоновым) воздействиям.
Нет необходимости использовать
многоуровневую, или факторную схему,
так как рассматривается простая независимая
переменная, не имеющая нескольких уровней.
При общем объёме выборки 60
испытуемых будет достаточно одной экспериментальной
пробы, чтобы выявить наличие предполагаемой
закономерности или её отсутствие.
Экспериментальная
гипотеза
Основная экспериментальная
гипотеза: Аутотрениг повышает самооценку.
Контргипотеза: Аутотренинг понижает самооценку
Гипотеза об отсутствии
влияния: Аутотренинг не влияет на самооценку.
Нулевая статистическая
гипотеза (Н0):Уровень самооценки испытуемых после
аутотренинга не отличается от уровня
самооценки до аутотренинга.
Альтернативная
статистическая гипотеза (Н1): Самооценка испытуемых после
аутотренинга гораздо выше.
Программа эксперимента
К условиям независимой переменной,
которые варьирует экспериментатор в
данном исследовании, относятся:
- характеристики задания
(письменное заполнение бланка
тестирования, проведение аутотренинга
дома ).
- физические параметры
ситуации (комнатная температура
в помещении, тишина, уединённая
обстановка);
-социально-психологические
параметры (отсутствие внешних наблюдателей,
не принимающих участия в эксперименте,
исключение общение членов группы
между собой во время его
проведения);
При проведении тестирования
испытуемым предлагается Слова, обозначающие
отдельные качества личности :аккуратность,
беспечность, вдумчивость, вспыльчивость,
гордость, грубость, доброта, жадность,
жизнерадостность, завистливость, застенчивость,
злопамятность, искренность, капризность,
легковерие, мечтательность, нежность,
непринужденность, нерешительность, несдержанность,
обидчивость, осторожность, педантичность,
подозрительность, принципиальность,
высокомерие, радушие, развязность рассудочность,
решительность, сдержанность, стыдливость,
терпеливость, трудолюбие, трусость, увлекаемость,
упорство, уступчивость, упрямство, черствость,
честность, чуткость, эгоизм .
2.3 Описательная статистика
Критерий Манна-Уитни
U-критерий Манна-Уитни - непараметрический
метод проверки гипотез, часто
использующийся в качестве альтернативы
t-тесту Стьюдента. Обычно этот
тест используется для сравнения
медиан двух распределений X и Y, не являющихся нормальными (отсутствие
нормальности не позволяет применить
t-тест). Для корректной работы теста требуется
выполнение следующих условий:
-распределения X и Y непрерывны
(или являются дискретными распределениями,
хорошо аппроксимирующими непрерывное
распределение)
-распределения X и Y имеют
одинаковую форму, единственным
возможным отличием является
их расположение (т.е. медиана)
-число элементов в
каждой выборке не менее 5
-выборки независимы
-шкала измерений должна быть порядковой, интервальной
или относительной (т.е. тест нельзя применять
к номинальным переменным).
Результатом работы теста являются три
p-значения:
-p-значение для двухстороннего
теста (нуль-гипотеза - медиана первой
выборки равна медиане второй выборки)
-p-значение для левостороннего
теста (нуль-гипотеза - медиана первой
выборки больше или равна медиане второй
выборки)
-p-значение для правостороннего
теста (нуль-гипотеза - медиана первой
выборки меньше или равна медиане второй
выборки)
В упрощенном изложении U-тест выглядит
так. Обе выборки (размерами N и M) сливаются в один большой массив, который
сортируется по возрастанию. При этом
мы запоминаем, к какой выборке относится
каждый элемент массива. После сортировки
элементы заменяются их рангами - порядковыми
номерами в массиве (от 1 до N+M). Ранги элементов из первой выборки
суммируются, после чего рассчитывается
U-значение:
Математическое ожидание U равно 0.5·N·M. Значения, близкие к этой величине, свидетельствуют
о том, что медианы X и Y незначительно отличаются друг от друга.
Большие отклонения от среднего значения
говорят о значимых различиях. Зная квантили
этого распределения, мы может определить
уровень значимости, соответствующий
полученному нами значению U.
Хотя распределение U является дискретным, при больших N и M оно может быть аппроксимировано нормальным
распределением с математическим ожиданием 0.5·N·M и среднеквадратичным отклонением
Для многих практических применений
этой аппроксимации бывает достаточно.
В частности, она позволяет получать неплохие
оценки для N, M > 10 и уровня значимости α = 0.05 (многие гипотезы проверяются именно
при таких параметрах теста). Однако распределение U соответствует нормальному распределению
только в окрестностях центральной точки
(2-4 стандартных отклонения, в зависимости
от N и M). За пределами этой области хвосты
распределения уходят вниз более резко,
чем хвосты нормального распределения.
Это значит, что если мы попробуем использовать
нормальную аппроксимацию, чтобы принимать
решения в области α=0.001 и ниже, то мы можем ошибочно принять
нуль-гипотезу, которую следовало бы отвергнуть.
По этой причине все статистические пакеты
не используют нормальную аппроксимацию
для малых значений M и N. Не использует
её и ALGLIB. Более того, ALGLIB не использует
нормальную аппроксимацию даже для больших
значений M и N. Вместо этого распределение
U протабулировано для малых M и N (от 5 до
15), а для M, N > 15 используется асимптотическая аппроксимация.
Этот метод позволяет получать p-значения
с точностью, достаточной для большинства
практических задач [14].
Критерий Стьюдента
T-критерий Стьюдента – общее
название для класса методов статистической проверки гипотез (статистических критериев),
основанных на распределении Стьюдента.
Наиболее частые случаи применения t-критерия
связаны с проверкой равенства средних
значений в двух выборках.
T-статистика строится обычно по следующему
общему принципу: в числителе случайная
величина с нулевым математическим ожиданием
(при выполнении нулевой гипотезы),
а в знаменателе – выборочное стандартное
отклонение этой случайной величины, получаемое
как квадратный корень из несмещенной
оценки дисперсии.
Назначение критерия
T-критерий был разработан Уильямом Госсетом
(1876-1937) для оценки качества пива на пивоваренных
заводах Гиннесса в Дублине (Ирландия).
В связи с обязательствами перед компанией
по неразглашению коммерческой тайны
(руководство Гиннесса считало таковой
использование статистического аппарата
в своей работе), статья Госсета вышла
в 1908 году в журнале «Биометрика» под псевдонимом
«Student» (Студент).
Критерий Стьюдента направлен на оценку
различий величин средний значений двух
выборок, которые распределены по нормальному
закону. Одним из главных достоинств критерия
является широта его применения. Он может
быть использован для сопоставления средних
у связных и несвязных выборок,
причем выборки могут быть не равны по
величине.
Условия применения t-критерия
Стьюдента
Для применения t-критерия Стьюдента
необходимо соблюдать следующие условия:
1. Измерение может быть проведено в шкале интервалов
и отношений.
2. Сравниваемые выборки должны быть распределены
по нормальному закону [15].
Глава
3. Анализ результатов влияния аутогенной
тренировки на повышение самооценки
3.1 Анализ уровня
самооценки в контрольной и
экспериментальной группах до
проведения воздействия
По результатам методики
исследования самооценки личности С.А.
Будасси мы сформировали две группы, которые
имеют примерно равное распределение
по уровням самооценки.
Рисунок 1. Распределение
по уровню самооценки после первого проведения
методики Будасси
По рисунку видно, что в обеих
группах количество человек с низкой самооценкой
почти одинаково, в I группе 7 человек, а
во II группе 8 человек. Также результаты
в двух группах почти равны и у людей с
высоким уровнем самооценки I группа 7
человек и II группа 6 человек. Показатели
же по средней самооценке в обеих группах
одинаковы по 6 человек.
Так как группы выровнены по
признаку самооценки, это позволит нам
объективно оценить изменения во II группе,
после проведения аутогенной тренировки.
А также позволит использовать критерий
Манна-Уитни, для проверки моей гипотезы.
После проведения первой части
эксперимента, мы как показано на диаграмме
выше, получили 2 группы с близкими значениями.
Теперь с помощью автоматического расчёта
U–критерия Манна – Уитни, мы проверим,
значим ли результат или нет.
Таблица 1. Анализ
различий между контрольной и экспериментальной
группой при первом замере
| |
Показатель |
Значения U-критерия Манна-Уитни |
Уровень значимости |
Замер 1 |
Уровень самооценки |
189 |
≥ 0,05 |
Как видно из таблицы, замер
1 (расшифровать) не значим. Это ещё
раз доказывает чистоту эксперимента.
То есть в эксперименте участвуют 2 группы,
которые имеют примерно равное распределение
по уровням самооценки.
3.2 Анализ влияния
аутотренинга на самооценку
Второй замер уровня самооценки
производился после проведения аутогенной
тренировки, направленной на повышение
самооценки. Для анализа влияния аутотренинга
на самооценку в дальнейшем будут рассмотрены
различия в показателях контрольной группы
и экспериментальной группы до и после
аутогенной тренировки.
Для начала сравним показатели
в контрольной группе, в которой испытуемые
на протяжении двух недель не проводили
аутотренинг.
Рисунок 2. Распределение
по уровню самооценки в контрольной группе
после проведения I и II замера
Как видно из Рисунка 2, количество
человек с низкой самооценкой после I замера
7 человек, после IIзамера тоже 7 человек.
Что же касается средней самооценки, то
в Iзамере было 6 человек со средней самооценкой,
а после IIзамера стало на одного испытуемого
больше – 7 человек, также мы видим, что
испытуемых с высокой самооценкой было
7 человек после Iзамера, а после IIзамера
стало 6. Небольшой сдвиг в показателях,
возможно, связать с тем, что у одного из
испытуемых во время одного из замеров
происходили какие-либо позитивные или
негативные события в личной жизни, влияющие
на уровень самооценки испытуемого.
Теперь сравним показатели
в экспериментальной группе, в которой
испытуемые на протяжении двух недель
проводили аутотренинг (см. рис. 3)
Рисунок 3. Распределение
по уровню самооценки в экспериментальной
группе после проведения I и II замера
Из рисунка 3 видно, что после
I замера в экспериментальной группе низкая
самооценка у 8 человек, средняя у 6 и высокая
у 6 человек. После проведения аутогенной
тренировки II замер показал, что низкой
самооценкой обладают 5 человек, средней
7 человек и высокой 8 человек.