Псіхалогія
Дэвід Майерс
Выдавец: Беларускі Фонд Сораса
Памер: 560с.
Мінск 1997
3 улікам усяго гэтага пастаўце сябе на месца студэнтаў, якім Джордж Кватрон і Эдуард Джоўнс паказвалі відэазапіс, дзе падыспытны сядаў побач або асобна ад групы іншых студэнтаў, разам з якімі ён чакаў пачатку эксперымента [Quattrone & Jones, 1980]. Адным студэнтам Прынстанскага ўніверсітэта сказалі, што суб'ект на відэастужцы наведвае Прынстан, а другім — што Роджэрс. Калі іх папрасілі выказаць думку, колькі астатніх удзельнікаў эксперымента сядуць побач або асобна, то гледачы гатовы былі зрабіць абагульненне, зыходзячы з меркавання, што суб'ект — выхадзец з іншай установы. Напрыклад, калі зняты на стужку падыспытны хацеў чакаць побач з іншымі студэнтамі і меркавалася, што ён з Роджэрса, то ў прынстанскіх гледачоў узнікала ўражанне аб таварыскасці студэнтаў Роджэрскага ўніверсітэта і рабілася выснова, што большасць яго навучэнцаў захоча чакаць разам з іншымі. (Падобным чынам і студэнты Роджэрса былі схільныя да празмернага абагульнення, калі меліся на ўвазе паводзіны прыстанца.)
Мараль: меншая колькасць варыянтаў пры назіранні сапраўды забяспечвае большую дакладнасць абагульнення; праўда, часта мы ўспрымаем іншыя групы куды больш аднастайнымі, чым гэта ёсць на самай справе.
Праверка адрозненняў
Мы ўбачылі, што больш надзейнасці ў абагульненнях, якія мы робім на аснове выбарак, якія (1) з'яўляюцца тыповымі для той папуляцыі, якую мы вывучаем;
Статыстычны аналіз у штодзённым жыцці 553
( 2) колькасна большых, а не меншых і (3) якія маюць меншую варыянтнасць. Гэтыя прынцыпы распаўсюджваюцца і на нашы высновы адносна адрозненняў паміж групамі. Так, як мы можам пераносіць высновы аб адрозненнях, якія мы назіралі паміж сярэдняй паспяховасцю студэнтаў і студэнтак на мал. Д.2, на ўсіх студэнтаў мужчынскага і жаночага полу універсітэцкага гарадка?
Дапамагаюць нам у вызначэнні надзейнасці такіх адрозненняў статыстычныя праверкі. Вам не трэба ведаць, якія пры гэтым робяцца разлікі, каб зразумець наступнае: калі кожнаез сярэдніх значэнняў дзвюх выбарак з'яўляецца надзейнай мераю ацэнкі адпаведнай часткі папуляцыі (пры невялікім стандартным адхіленні), тады і адрозненні паміж выбаркамі хутчэй за ўсё надзейныя. Калі адрозненне паміж сярэднімі значэннямі дзвюх выбарак вялікае, то можна з упэўненасцю сцвярджаць, што яно адлюстроўвае рэальную карціну.
Карацей кажучы, калі сярэднія значэнні выбарак надзейныя і адрозненне паміж імі вялікае, то можна сказаць, што гэтае адрозненне мае статыстычную важкасць. Калі прасцей, то гэта значыць, што адрозненне адпавядае сапраўднасці, што яно не з'яўляецца вынікам выпадковай варыятыўнасці паміж выбаркамі.
Калі вы чытаеце аб даследаваннях, то павінны памятаць, што пры наяўнасці дастаткова вялікіх або дастаткова цэльных выбарак, адрозненне паміж імі можа быць “важкім”, але неістотным. Напрыклад, калі параўноўваць каэфіцыенты інтэлекту (IQ) некалькіх соцень тысяч першынцаў і пазней народжаных дзяцей, то
Высновы
Сёння быць адукаваным — гэта значыць умець прымяняць простыя статыстычныя прынцыпы ў штодзённым жыццёвым аналізе. Вам не спатрэбіцца запамінаць доўгія мудрагелістыя формулы для таго, каб ставіцца да звестак з разуменнем і больш крытычнасцю.
3 разгляду метадаў арганізацыі і апісання звестак, арганізацыі размеркаванняў і вылічэння цэнтральнай тэндэнцыі, уліку варыянтнасці і карэляцыі мы вывелі 5 практычных парад статыстычнага аналізу:
заўважаецца важкая тэндэнцыя сярод першынцаў у сям'і мець вышэйшыя сярэднія балы ў параўнанні з іхнімі пазней народжанымі братамі і сёстрамі, але ўсяго толькі на адзіндва балы.
Мараль: “Статыстычная важкасць” азначае адно: вельмі верагодна, што гэта адрозненне не з'яўляецца вынікам выпадковасці.
Выкарыстанне асноўных статыстычных механізмаў, якія мы разгледзелі ў дадатку, дапаможа вам ставіцца да сваіх думак больш крытычна: ясна бачыць тое, што вы маглі абмінуць або няправільна інтэрпрэтаваць і рабіць больш дакладныя абагульненні на падставе вашых назіранняў. Людзі, якія карыстаюцца прынцыпамі статыстыкі, валодаюць больш рацыянальным мысленнем [Nisbett & others, 1987], Можна шмат вучыцца і практыкавацца, але здольнасць мысліць ясна і крытычна — гэта неабходная рыса адукаванай асобы. У галіне вышэйшай адукацыі, мабыць, няма больш высокіх прыярытэтаў. Як гаворыцца ў дакладзе па праекту, прысвечанаму ступені бакалаўра (1985):
“Калі на штонебудзь і звяртаецца ўвага ў нашых каледжах і ўніверсітэтах, дык гэта на мысленне. На жаль, мысленне можа быць вялым. Яно можа быць супярэчлівым. ...Яго можна сказіць, ім можна маніпуляваць, яго можна падавіць. ...Студэнты валодаюць вялікімі непраяўленымі здольнасцямі ў лагічным мысленні, крытычным аналізе і дапытлівасці, але гэтыя здольнасці не з'явяцца самі па сабе: яны вырастаюць з глыбокіх ведаў, вопыту, падтрымкі, выпраўлення памылак і пастаяннага выкарыстання”.
1. Калі вы разглядаеце статыстычныя графікі і табліцы ў кнігах і часопісах, у рэкламных і інфармацыйных тэлевізійных праграмах, заўсёды звяртайце ўвагу на подпісы.
2. Звяртайце ўвагу на адзінку вымярэння цэнтральнай тэндэнцыі і ўлічвайце, ці не маглі некалькі нетыповых паказчыкаў сказіць яе.
3. Каэфіцыент карэляцыі нічога не кажа аб прычынах і выніках, але ён дапаможа бачыць
554 Дадатак
свет больш ясна, раскрываючы сапраўдную ўзаемасувязь паміж дзвюма з'явамі.
4. Калі мы заўважаем і запамінаем яскравыя, выключныя з'явы, мы можам забыцца на тое, што яны выпадковыя, і разглядаць іх як суаднесеныя. Такім чынам, мы можам лёгка ўвайсці ў зман і бачыць тое, чаго няма.
5. Калі няўстойлівыя паводзіны вяртаюцца да нармальнага стану, няма патрэбы выдумляць уяўныя тлумачэнні, чаму так атрымліваецца. Гэта, магчыма, вынік рэгрэсіі да сярэдняга.
Пры разглядзе таго, як на падставе пэўных выбарак рабіць правільныя агульныя высновы, мы выявілі яшчэ 5 практычных момантаў:
6. Найлепшы падмурак для агульных высноў — не выпадковыя, запамінальныя выпадкі, a тыповыя прыклады.
7. Калі вы глядзіце баскетбольныя матчы, робіце пакупкі або падкідваеце манеты, памятайце, што выпадковыя паслядоўнасці часта выглядаюць як невыпадковыя. Нават калі наступная падзея непрадказальная, яна ўсё ж мяжуе з папярэднімі.
8. He надта давярайце ўсяго некалькім эпізодам. Абагульненні, заснаваныя на невялікай колькасці прыкладаў, ненадзейныя.
9. Менш варыянтаў пры назіранні забяспечваюць лепшую падставу для абагульнення; тым не менш. мы часта ўспрымаем іншыя групы больш аднастайнымі, чым яны ёсць на самай справе.
10. “Статыстычная важкасць” не раўняецца важнасці; яна толькі азначае, што дадзенае адрозненне хутчэй за ўсё не з'яўляецца вынікам выпадковасці.
Тэрміны і паняцці для запамінанні
Частотнае размеркаванне. Пералік колькасці асобных даных, якія сустракаюцца ў межах кожнага аднолькавага інтэрвалу ў размеркаванні.
Гістаграма. Паслядоўнасць сумежных слупкоў, якая адлюстроўвае размеркаванне частот.
Працэнтны рад. Працэнт даных у размеркаванні, ніжэйшы за пэўную адзнаку.
Мода. Значэнне ў размеркаванні, якое сустракаецца найчасцей.
Сярэдняе значэнне. Сярэднеарыфметычнае значэнне размеркавання, атрыманае шляхам складання даных і дзялення сумы на іх колькасць.
Медыяна. Цэнтральнае значэнне ў размеркаванні; палова значэнняў вышэй за яго, палова — ніжэй.
Варыянтнасць. Розніца паміж найбольшым і найменшым значэннем размеркавання.
Стандартнае адхіленне. Мера варыятыўнасці даных; вылічаецца шляхам (1) знаходжання адхілення кожнага значэння ад сярэдняга, (2) узвядзення ў квадрат гэтых адхіленняў, (3) знаходжанне іх сярэдняга значэння і (4) здабывання квадратнага кораня з гэтага сярэдняга значэння.
Нармальная крывая (або нармальнае размеркаванне). Сіметрычная крывая ў выглядзе зво
на, характэрная для размеркавання многіх тыпаў даных; большасць значэнняў прыходзяцца на адрэзак каля сярэдзіны (68% выпадае ў межах аднаго стандартнага адхілення) і зніжаецца каля абодвух краёў.
Дыяграма рассейвання. Графічны набор кропак, кожная з якіх нясе ў сабе значэнні дзвюх пераменных (напрыклад, паспяховасць у сярэдняй школе і каледжы). Нахіл гэтых кропак адлюстроўвае ступень і напрамак сувязей паміж дзвюма пераменнымі.
Каэфіцыент карэляцыі. Мера вызначэння кірунку і ступені сувязі паміж двума наборамі даных. Даныя з дадатным каэфіцыентам карэляцыі ўздымаюцца і апускаюцца разам (як паспяховасць у сярэдняй школе і каледжы). Каэфіцыент адмоўнай карэляцыі азначае, што калі адзін паказчык уздымаецца, тады другія падаюць (як пры самапавазе і дэпрэсіі).
Ілюзорная карэляцыя. Знаходжанне сувязі там, дзе яе няма.
Рэгрэсія да сярэдняга. Тэндэнцыя крайніх або выключных паказчыкаў вяртацца да сярэдняй велічыні.
Папуляцыя. Група насельніцтва, з якой робяцца выбаркі для даследавання.
Статыстычная важкасць. Статыстычная верагоднасць таго, што атрыманыя вынікі не выпадковыя.
Рэкамендуемая літаратура
Berger, К. The developing person through childhood and adolescence (3rd ed.). New York: Worth. 1991.
Brown, A.S. Maximizing memory power: Using recall to your advantage in business. New York: Wiley. 1987.
Cialdini, R.B. Influence: Science and practice (2nd ed.). Glenview, IL. Scott: Foresman. 1988.
Coleman, R. Wide awake at 3 A.M. New York: Freeman. 1987.
Damon, W. The moral child: Nurturing children’s natural moral growth. New York: Free Press. 1988.
Dunn, J., and Plomin, R. Separate lives: Why siblings are so differnt. New York: Basic Books. 1990.
Ekman, P. Telling lies: Clues to deceit in the marketplace, politics, and marriage. New York: Norton. 1985.
Fancher, R.E. The intelligence men. New York: Norton. 1985.
Friedman, H.S. The selfhealing personality: Why some people achieve health and others succumb to illness. New York: Holt. 1991.
Goleman, D. Vital lies, simple truths: The psychology of selfdeception and shared illusions. New York: Simon and Schuster. 1985.
Gilovich, T. How we know what isn’t so: The fallibility of human reasoning in everyday life. New York: Free Press. 1991.
Higbee, K.L. Your memory: How it works and how to improve it (2nd ed.). Englewood Cliffs, NJ: PrenticeHall. 1988.
Hubei, D.H. Eye, brain, and vision. New York: Scientific American Library. 1988.
Hunt, M. The universe within: A new science explores the human mind. New York: Simon and Schuster. 1982.
КНІГІ ОНЛАЙН
