равны 1,2; 3,4; 5,2; 6,8; 8,6; 10,6. Таким образом, нам удалось свести
исходный ряд, включающий тридцать значений, к ряду, содер-
жащему всего шесть значений и представленному средними ве-
личинами. Это и будет интервальный ряд, а проведенная проце-
дура — разделением исходного ряда на интервалы. Теперь все
статистические расчеты мы можем производить не с исходным
рядом признаков, а с полученным интервальным рядом, и ре-
зультаты в равной степени будут относиться к исходному ряду.
Однако число производимых в ходе расчетов элементарных
арифметических операций будет гораздо меньше, чем количест-
во тех операций, которые с этой же целью пришлось бы проде-
лать в отношении исходного ряда признаков. На практике, со-
ставляя интервальный ряд, рекомендуется руководствоваться
следующим правилом: если в исходном ряду признаков больше
чем тридцать, то этот ряд целесообразно разделить на пять-шесть
интервалов и в дальнейшем работать только с ними.
Для проверки сказанного проведем пробное вычисление сред-
него значения по приведенному выше ряду, составляющему трид-
цать чисел, и по ряду, включающему только интервальные сред-
565
Ч
асть I I. В
ведение в научное психологическое исследование
ние значения. Полученные цифры с точностью до двух знаков
после запятой будут соответственно равны 5,97 и 5,97, т.е. явля-
ются одинаковыми.
МЕТОДЫ ВТОРИЧНОЙ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ
РЕЗУЛЬТАТОВ ЭКСПЕРИМЕНТА
С помощью
экспериментальных данных непосредственно проверяются, до-
казываются или опровергаются гипотезы, связанные с экспери-
ментом. Эти методы, как правило, сложнее, чем методы первич-
ной статистической обработки, и требуют от исследователя хо-
рошей подготовки в области элементарной математики и статис-
тики.
Обсуждаемую группу методов можно разделить на несколь-
ко подгрупп: 1. Регрессионное исчисление. 2. Методы сравнения
между собой двух или нескольких элементарных статистик
(средних, дисперсий и т.п.), относящихся к разным выборкам.
3. Методы установления статистических взаимосвязей между пе-
ременными, например их корреляции друг с другом. 4. Методы
выявления внутренней статистической структуры эмпирических
данных (например, факторный анализ). Рассмотрим каждую из
выделенных подгрупп методов вторичной статистической обра-
ботки на примерах.
Регрессионное исчисление — это метод математической ста-
тистики, позволяющий свести частные, разрозненные данные к
некоторому линейному графику, приблизительно отражающе-
му их внутреннюю взаимосвязь, и получить возможность по зна-
чению одной из переменных приблизительно оценивать вероят-
