Итак, мы рассмотрели различные параметрические и непараметрические статистические методы, используемые в психологии. Наш обзор был весьма поверхностным, и главная задача его заключалась в том, чтобы читатель понял, что статистика не так страшна, как кажется, и требует в основном здравого смысла. Напоминаем, что данные «опыта», с которыми мы здесь имели дело, — вымышленные и не могут служить основанием для каких-либо выводов. Впрочем, подобный эксперимент стоило бы действительно провести. Поскольку для этого опыта была выбрана сугубо классическая методика, такой же статистический анализ можно было бы использовать во множестве различных экспериментов. В любом случае нам кажется, что мы наметили какие-то главные направления, которые могут оказаться полезны тем, кто не знает, с чего начать статистический анализ полученных результатов. Резюме Существуют три главных раздела статистики: описательная статистика, индуктивная статистика и корреляционный анализ. I.Описательная статистика 1. Задачи описательной статистики — классификация данных, построение распределения их частот, выявление центральных тенденций этого распределения и оценка разброса данных относительно средних. 2. Для классификации данных сначала располагают их в возрастающем порядке. Далее их разбивают на классы по величине, интервалы между которыми определяются в зависимости от того, что именно исследователь хочет выявить в данном распределении. 3. К наиболее часто используемым параметрам, с помощью которых можно описать распределение, относятся, с одной стороны, такие величины, как мода, медиана и средняя арифметическая, а с другой — показатели разброса, такие как варианса (дисперсия) и стандартное отклонение. 4. Мода соответствует значению, которое встречается чаще других или находится в середине класса, обладающего наибольшей частотой. Медиана соответствует значению центрального данного, которое может быть получено после того, как все данные будут расположены в возрастающем порядке. Средняя арифметическая равна частному от деления суммы всех данных на их число. Распределение считается нормальным , если кривая распределения имеет колоколообразный вид, а все показатели центральной тенденции совпадают, что свидетельствует о симметричности распределения. 5. Диапазон распределения (размах вариаций) равен разности между наибольшим и наименьшим значениями результатов. 6. Среднее отклонение — это более точный показатель разброса, чем диапазон распределения. Для расчета среднего отклонения вычисляют среднюю разность между всеми значениями данных и средней арифметической, или, упрощенно, Среднее отклонение =