Разделение таблицы сопряженности на слои

Теперь добавим в анализ третью переменную. Студенты условно разделены на высокомотивированных и низкомотивированных (см. табл. 28). Причем, уровень мотивации оценивался не только перед контрольной работой, но также и в течение нескольких предшествующих занятий. В диалоговом окне Crosstabs поместите переменную Мотивация  в нижний список. Таким образом, мы создадим первый (и единственный) слой (Layer 1 of 1). Остальные настройки диалогового окна оставьте прежними (и ожидаемые частоты должны быть включены).   Ок.

Высокая мотивация. Посмотрите: таблица Поведение * Результат * Мотивация состоит из двух таблиц сопряженности. Рассмотрим вначале ее верхнюю часть. Вы видите, что категория Не работал здесь отсутствует. Т.е. сочетание {Высокая мотивация; Не работал} не наблюдалось ни у одного студента. Является ли здесь сильной связь между Поведением и Результатом? Из 9-ти активно разбиравшихся студентов справились с контрольной работой все. Казалось бы, связь очевидна. Но посмотрите на суммарные частоты столбцов: из 12-ти студентов с высокой мотивацией успешно справились с контрольной 11 (т.е. почти все). Таким образом, для категории Активно наблюдается почти такая же пропорция, как и в целом для всей категории Высокая мотивация. Т.е. частоты категорий переменной Результат здесь слабо зависят от категории переменной Поведение. Это отразилось и в ожидаемых частотах: 8,3 и 0,8. Поскольку наблюдаемые частоты (9 и 0) незначительно отличаются от ожидаемых, то здесь не наблюдается сильной связи между переменными.

Рассмотрим эти данные с другой стороны. Из 11-ти студентов, успешно справившихся с контрольной, активно разбирались с заданиями 9. Это большинство. Значит, мы можем говорить о наличии связи? Нет. Поскольку примерно та же самая пропорция наблюдается и по суммарным частотам строк. Из 12-ти высокомотивированных студентов активно разбирались с заданиями 9. Это отразилось и в ожидаемых частотах: 8,3 и 2,8. Т.к. наблюдаемые частоты (9 и 2)  незначительно отличаются от ожидаемых, то сильной связи между Поведением и Результатом здесь не наблюдается.

Низкая мотивация. Рассмотрим нижнюю часть таблицы. Из 14-ти студентов, не справившихся с контрольной работой, активно работал только 1. Но такая пропорция наблюдается не только для категории Неуспешно. Почти такое же соотношение характерно и в целом для всей категории Низкая мотивация. Из 18-ти низкомотивированных студентов активно работал только 1.

На следующий вопрос ответьте самостоятельно: Какой процент низкомотивированных студентов успешно справился с контрольной? Какой это процент по отношению к тем низкомотивированным студентам, которые ничего не делали на тренировочном занятии? И какой это процент по отношению ко всем низкомотивированным студентам?

Проверка статистической значимости. Подтверждение нашим выводам об отсутствии сильной связи мы находим в таблицах Chi-square tests и Symmetric measures. Ни один критерий не показал статистически значимой связи. Вспомним, что ранее, до введения в анализ Мотивации, связь между Поведением и Результатом являлась высоко статистически значимой (p0,01). Но теперь мы можем сделать другие выводы. На результат контрольной работы влияет, прежде всего, Мотивация. Различия в Поведении являются следствием различий в Мотивации. Мы наблюдаем связь между Поведением и Результатом потому, что на Поведение влияет Мотивация. Поэтому, если уровень Мотивации остается постоянным (либо только высоким, либо только низким), то связь Поведение * Результат является слабой.

Графики отличаются от таблиц большей наглядностью. Просмотрите Bar-диаграммы. При высокой мотивации, категория Успешно встречается чаще, независимо от того, Активно ли или Формально работал студент. При низкой же мотивации, наоборот, независимо от категории переменной Поведение, чаще встречается категория Неуспешно

По всем вопросам, связанным с использованием материалов Expect.ru, обращайтесь к Никулину Денису Николаевичу
email