Все вопросы к тесту (html) Математические методы в психологии



Коэффициент корреляции для дихотомических переменных, основанных на нормальных распределениях, - коэффициент взаимной сопряжённости Чупрова:

Приёмы объяснения связи признаков и возможностей ее практического использования в соответствии с содержательным знанием психологических переменных, которые нас интересуют - количественный анализ:

Свойство корреляции, характеризующее одностороннюю обусловленность изменения значений одной из случайных величин изменениями значений другой случайной величины, - теснота корреляции:

Стохастическая связь между ранжированными событиями - сопряжённость:

Форма причинной связи, при которой данное состояние системы определяет все ее последующее состояние не однозначно, а с определенной вероятностью это - статистическая закономерность:



Всякое вычисленное значение коэффициента корреляции должно быть проверено на статистическую значимость:

Дихотомическую форму представления выбирают в том случае, если измеренные в шкале наименований данные просто фиксируют наличие или отсутствие какого-либо признака:

Если числовые значения в клетках таблицы возрастают или уменьшаются в направлении от левого верхнего угла таблицы (от клетки a) слева направо (по строке) и одновременно сверху вниз (по столбцу), то говорят об обратной (отрицательной) зависимости (знак "- "):

Коэффициент Пирсона Р для дихотомических данных применяется в тех случаях, когда совпадает количество строк и количество столбцов и нет необходимости подсчитывать частоту появления различных значений переменных Х и Y:

Коэффициент контингенции Q - коэффициент корреляционной связи, основанный на внутриклеточных частотах:

Коэффициент корреляции rxy сам по себе ничего не говорит о том, вызывает ли Х появление Y или Y вызывает появление X:

Методы анализа и интерпретации корреляции могут быть содержательными и графическими:

При использовании коэффициента Пирсона для дихотомических данных необходимо, чтобы обе переменные измерялись в дихотомических шкалах наименований:

Свойство корреляции, выражающееся возрастающей или убывающей функцией своего аргумента, - направленность корреляции:

Форма причинной связи, при которой данное состояние системы определяет все ее последующее состояние не однозначно, а с определенной вероятностью - теоретические закономерности:



Мера разности между вероятностями "правильного" и "неправильного" порядка для двух наблюдений, взятых наугад при условии, что совпадающих рангов нет, - мера "тау" Кендалла:

Мера, предназначенная для измерения степени согласованности двух или нескольких рядов проранжированных значений переменных, - мера гамма Гудмена и Краскала:

Метод измерения корреляции между двумя количественными переменными, которые связаны линейной зависимостью и измерены в шкалах интервалов или отношений, - коэффициент линейной корреляции Пирсона:

Метод, позволяющий определить тесноту и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями признаков, упорядоченными по возрастанию их значения, - метод ранговой корреляции Кендалла:

Предположение об отсутствии значимой связи между изучаемыми выборками - нулевая гипотеза:



Величина линейного коэффициента корреляции варьирует в пределах от -1 до +1:

Гамма Гудмена и Краскала изменяется в интервале от 0 до + 1:

Данные, полученные в шкалах интервалов и отношений, можно преобразовать в ранговую шкалу:

Если два лица выбираются случайно из группы n лиц, то разность между вероятностью того, что они будут иметь одинаковый порядок как по Х, так и по Y, и вероятностью того, что у них будет наблюдаться различие в порядках по Х и Y, равна величине -"тау" Кендалла:

Использование процедур ранговой корреляции позволяет определять соотношения не только количественных, но и качественных признаков:

Коэффициент Кендалла измеряется в пределах от -1 до +1:

Направленность корреляции определяется по знаку коэффициента корреляции: если величина коэффициента положительна, то корреляция сопоставляемых признаков прямая, а если отрицательна, то - обратная:

Одно из названий коэффициента корреляции Кендалла - коэффициент конкордации:

Одно из ограничений коэффициента ранговой корреляции заключается в том, что по каждой переменной должно быть представлено не менее 10 наблюдений, а верхняя граница выборки определяется имеющимися таблицами критических значений:

Предположение об отсутствии значимой связи между изучаемыми выборками - альтернативная гипотеза: