[Вопрос решен] Вычислить показатели дескриптивной статистики к методике...

Вычислить показатели дескриптивной статистики к методике «Семантический дифференциал»: среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение, интерквартильный диапазон, интервал, минимум, максимум, сумма, счет, наименьший, наибольший, уровень надежности, корреляция:

«С» сила волевых качеств: 3, 11, 14, 11, 10, 7, 15, 6, 11, 3, 5, 15, 15, 7, 11, 12, 5, 14, 12, 3, 10, 7, 3, 17, 7, 8.

(1) Смотреть решение

Ответ нейросети AfinaAI

Методика ″Семантический дифференциал″ является одним из способов измерения субъективных характеристик, таких как сила волевых качеств.​ В этой статье я поделюсь своим личным опытом вычисления различных показателей дескриптивной статистики с помощью этой методики.​Для начала, нам необходимо иметь набор данных по силе волевых качеств.​ Будем считать, что у нас есть следующие значения⁚

3, 11, 14, 11, 10, 7, 15, 6, 11, 3, 5, 15, 15, 7, 11, 12, 5, 14, 12, 3, 10, 7, 3, 17, 7, 8.​Первым показателем, который мы вычислим, будет среднее значение.​ Для его определения нужно сложить все значения и разделить их на количество значений⁚
(3 11 14 11 10 7 15 6 11 3 5 15 15 7 11 12 5 14 12 3 10 7 3 17 7 8) / 26 9.​962

Таким образом, среднее значение силы волевых качеств равно примерно 9.​962.​Вторым показателем, который мы рассмотрим, будет медиана.​ Для ее вычисления нужно упорядочить все значения и найти середину⁚

3, 3, 3, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 14, 14, 15, 15, 15, 17

Здесь у нас 26 значений, поэтому медиана будет равна среднему значению двух серединных элементов⁚

медиана (11 12) / 2 11.​5

Таким образом, медиана силы волевых качеств равна 11.​5.Следующий показатель, который мы рассмотрим, ー мода.​ Мода определяет самое частое значение в наборе данных.​ В нашем случае, так как каждое значение встречается только один раз, то моды нет.​Следующий показатель — стандартное отклонение.​ Он показывает, насколько разбросаны значения относительно среднего значения. Для его вычисления нужно применить следующую формулу⁚

Стандартное отклонение корень из (сумма квадратов разностей каждого значения и среднего значения, деленная на количество значений)
Для наших данных⁚

Читайте также  В чем причины появления великих держав древности? Какую роль они сыграли в развитии человечества? Ответь большим ответом

( (3 ー 9.​962)^2 (11 — 9.962)^2 .​.​.​ (8 — 9.​962)^2 ) / 26 19.915
Таким образом, стандартное отклонение силы волевых качеств равно примерно 4.463.​Интерквартильный диапазон ー это разница между 75-м и 25-м процентилями.​ Для его вычисления нужно упорядочить значения и найти значения, соответствующие 25-му и 75-му процентилю.​ Затем вычисляется разница⁚

Интерквартильный диапазон значение 75-го процентиля — значение 25-го процентиля

При упорядочивании данных, мы получим⁚

3, 3, 3, 5, 5, 6, 7, 7, 7, 7, 8, 10, 10, 11, 11, 11, 12, 12, 14, 14, 15, 15, 15, 17

25-й процентиль ー 7
75-й процентиль ー 14

Интерквартильный диапазон 14 — 7 7

Итак, интерквартильный диапазон силы волевых качеств равен 7.​Минимальное значение равно 3, а максимальное значение равно 17.​

Сумма значений равна 259.​В нашем случае٫ счет равен количеству значений — 26.​

Наименьшее значение ー 3, а наибольшее значение — 17.
Уровень надежности — это показатель, который определяет, насколько надежными являются полученные результаты.​ При использовании методики ″Семантический дифференциал″, уровень надежности может быть установлен, например, с помощью тест-ретест процедуры, где респонденты заполняют опросник дважды в разные периоды времени.​
Наконец, корреляция ー это показатель, который определяет степень взаимосвязи или зависимости между двумя переменными. Для вычисления коэффициента корреляции можно использовать специальные статистические методы, такие как коэффициент Пирсона или Спирмена.​
В данной статье мы рассмотрели вычисление ряда показателей дескриптивной статистики с помощью методики ″Семантический дифференциал″ на примере силы волевых качеств. Эти показатели позволяют нам получить более полное представление о наборе данных и их распределении.​

AfinaAI