Öğrenci kriterinin ampirik önemi. Öğrencinin t-Dağılımını Kullanarak Güven Aralığını Hesaplamak

Yöntem, karşılaştırılanların çıkarıldığı iki genel popülasyonun ortalama değerlerinin olduğu hipotezini test etmenize olanak sağlar. bağımlıörnekler birbirinden farklıdır. Bağımlılık varsayımı çoğunlukla özelliğin aynı örnek üzerinde örneğin müdahaleden önce ve sonra olmak üzere iki kez ölçülmesi anlamına gelir. Genel durumda, bir numunenin her temsilcisine başka bir numuneden bir temsilci atanır (çiftler halinde birleştirilirler), böylece iki veri serisi birbiriyle pozitif korelasyona sahip olur. Daha zayıf örnek bağımlılığı türleri: örnek 1 - kocalar, örnek 2 - eşleri; örnek 1 - bir yaşındaki çocuklar, örnek 2, örnek 1'deki çocukların ikizlerinden oluşur, vb.

Test edilebilir istatistiksel hipotez,önceki durumda olduğu gibi, H 0: M1 = M2(Örnek 1 ve 2'deki ortalama değerler eşittir). Reddedilmesi durumunda alternatif hipotez kabul edilir. M1 daha fazla (daha az) M2.

İlk varsayımlar istatistiksel testler için:

□ bir örneğin (bir genel popülasyondan) her bir temsilcisi, başka bir örneğin (başka bir genel popülasyondan) bir temsilcisi ile ilişkilendirilir;

□ iki örnekten elde edilen veriler pozitif korelasyona sahiptir (form çiftleri);

□ her iki örnekte incelenen özelliğin dağılımı normal yasaya karşılık gelir.

Kaynak veri yapısı: her nesne için (her çift için) incelenen özelliğin iki değeri vardır.

Kısıtlamalar: her iki numunedeki özelliğin dağılımı normalden önemli ölçüde farklı olmamalıdır; her iki numuneye karşılık gelen iki ölçümün verileri pozitif olarak ilişkilidir.

Alternatifler: Wilcoxon T testi, en az bir örneğin dağılımı normalden önemli ölçüde farklıysa; t-Bağımsız örnekler için öğrenci testi - eğer iki örnek için veriler pozitif korelasyonlu değilse.

FormülÖğrenci t testinin ampirik değeri, farklar için analiz biriminin şu olduğu gerçeğini yansıtır: fark (kayma) her gözlem çifti için karakteristik değerler. Buna göre, N çift nitelik değerinin her biri için ilk olarak fark hesaplanır. d ben = x 1 ben - x 2 ben.

(3) burada M d – değerlerin ortalama farkı; σ d – farkların standart sapması.

Hesaplama örneği:

Eğitimin etkililiğinin test edilmesi sırasında 8 grup üyesinin her birine "Sizin görüşleriniz grubun görüşleriyle ne sıklıkla örtüşüyor?" sorusunun sorulduğunu varsayalım. - antrenmandan önce ve sonra iki kez. Yanıtlar için 10 puanlık bir ölçek kullanıldı: 1 - hiçbir zaman, 5 - yarı yarıya, 10 - her zaman. Eğitim sonucunda katılımcıların uyum öz saygısının (gruptaki diğer kişiler gibi olma arzusunun) artacağı hipotezi test edildi (α = 0,05). Ara hesaplamalar için bir tablo oluşturalım (Tablo 3).

Tablo 3

Md = (-6)/8= -0,75 farkının aritmetik ortalaması. Bu değeri her d'den (tablonun sondan bir önceki sütunu) çıkarın.

Standart sapma formülü yalnızca içinde X yerine d'nin görünmesi nedeniyle farklılık gösterir. Gerekli tüm değerleri yerine koyarız ve şunu elde ederiz:

σ d = = 0,886.

Adım 1. Formül (3)'ü kullanarak kriterin ampirik değerini hesaplayın: ortalama fark MD= -0,75; standart sapma σ d = 0,886; t e = 2,39; df = 7.

Adım 2. T-Student kriterinin kritik değerleri tablosunu kullanarak p anlamlılık seviyesini belirliyoruz. df = 7 için ampirik değer, p = 0,05 ile p - 0,01 için kritik değerler arasındadır. Bu nedenle, p< 0,05.

Adım 3. İstatistiksel bir karar veriyoruz ve bir sonuç çıkarıyoruz. Ortalamaların eşitliğine ilişkin istatistiksel hipotez reddedilir. Sonuç: Katılımcıların eğitim sonrasında uygunluklarına ilişkin öz değerlendirmeleri istatistiksel olarak anlamlı düzeyde arttı (önem düzeyinde p< 0,05).

Parametrik yöntemler şunları içerir: iki örneğin varyanslarının kritere göre karşılaştırılması F-Fisher. Bazen bu yöntem değerli anlamlı sonuçlara yol açar ve bağımsız örnekler için ortalamaların karşılaştırılması durumunda, varyansların karşılaştırılması zorunlu prosedür.

Hesaplamak Kadın iki örneğin varyanslarının oranını bulmanız gerekir; böylece büyük varyans payda, küçük varyans ise paydada olur.

Varyansların Karşılaştırılması. Yöntem, karşılaştırılan örneklerin alındığı iki popülasyonun varyanslarının birbirinden farklı olduğu hipotezini test etmenize olanak tanır. Test edilmiş istatistiksel hipotez H 0: σ 1 2 = σ 2 2 (örnek 1'deki varyans, örnek 2'deki varyansa eşittir). Reddedilmesi durumunda varyanslardan birinin diğerinden büyük olduğunu belirten alternatif hipotez kabul edilir.

İlk varsayımlar: İncelenen özelliğin normal dağılımına sahip farklı popülasyonlardan rastgele iki örnek alınır.

Kaynak veri yapısı: incelenen karakteristik, her biri karşılaştırılan iki örnekten birine ait olan nesnelerde (konularda) ölçülür.

Kısıtlamalar:özelliğin her iki örnekteki dağılımları normalden önemli ölçüde farklı değildir.

Alternatif yöntem: Kullanımı normallik varsayımının kontrol edilmesini gerektirmeyen Levene testi (SPSS programında kullanılır).

Formül Fisher's F testinin ampirik değeri için:

(4)

nerede σ 1 2 - büyük dağılım ve σ 2 2 - daha küçük dağılım. Hangi dağılımın daha büyük olduğu önceden bilinmediğinden p-düzeyini belirlemek için kullanılır. Yönsüz alternatifler için kritik değerler tablosu. Eğer Fe > F Kp karşılık gelen serbestlik derecesi sayısı için, o zaman R < 0,05 и статистическую гипотезу о равенстве дисперсий можно отклонить (для α = 0,05).

Hesaplama örneği:

Çocuklara düzenli aritmetik problemleri verildi, ardından öğrencilerin rastgele seçilen yarısına sınavda başarısız oldukları söylendi, geri kalanına ise tam tersi söylendi. Daha sonra her çocuğa benzer bir problemi çözmelerinin kaç saniye süreceği soruldu. Deneyci, çocuğun aradığı süre ile tamamlanan görevin sonucu arasındaki farkı (saniye cinsinden) hesapladı. Başarısızlık mesajının çocuğun özgüveninde bir miktar yetersizliğe neden olması bekleniyordu. Test edilen hipotez (α = 0,005 seviyesinde), toplam öz saygının varyansının başarı veya başarısızlık raporlarına bağlı olmadığı yönündeydi (H 0: σ 1 2 = σ 2 2).

Aşağıdaki veriler elde edildi:

Adım 1. Formül (4)'ü kullanarak kriterin ampirik değerini ve serbestlik derecesi sayısını hesaplayın:

Adım 2. Fisher f kriterinin kritik değerleri tablosuna göre yönlendirilmemiş kritik değerini bulduğumuz alternatifler df numarası = 11; biliyorum= 11. Ancak sadece için kritik bir değer vardır. df numarası= 10 ve biliyorum = 12. Daha fazla sayıda serbestlik derecesi almak mümkün olmadığından kritik değeri alıyoruz. df numarası= 10: İçin R = 0,05 FKp = 3.526; İçin R = 0,01 FKp = 5,418.

Adım 3. İstatistiksel bir karar verme ve anlamlı sonuç çıkarma. Ampirik değer kritik değeri aştığı için R= 0,01 (ve hatta daha fazlası için) p = 0,05), bu durumda p< 0,01 и принимается альтернативная гипо­теза: дисперсия в группе 1 превышает дисперсию в группе 2 (P< 0.01). Sonuç olarak, başarısızlıkla ilgili bir mesajdan sonra benlik saygısının yetersizliği, başarıyla ilgili bir mesajdan sonra daha yüksektir.

/ pratik istatistikler / referans materyalleri / öğrenci t-testi değerleri

AnlamT -0.10, 0.05 ve 0.01 anlamlılık düzeylerinde Öğrenci t testi

ν – varyasyon serbestliği dereceleri

Standart Öğrenci t-testi değerleri

Masa XI

İki numune arasındaki farkların önemini değerlendirmek için kullanılan Standart Fisher testi değerleri

Öğrenci t testi

Öğrenci t testi- Öğrenci dağılımına dayalı olarak hipotezlerin istatistiksel testlerine (istatistiksel testler) yönelik bir yöntem sınıfının genel adı. T testinin en yaygın kullanımı, iki örnekteki ortalamaların eşitliğinin test edilmesini içerir.

T-istatistikler genellikle aşağıdaki genel prensibe göre oluşturulur: pay, sıfır matematiksel beklentiye sahip bir rastgele değişkendir (eğer sıfır hipotezi karşılanırsa) ve payda, bu rastgele değişkenin örnek standart sapmasıdır ve bunun karekökü olarak elde edilir. karıştırılmamış varyans tahmini.

Hikaye

Bu kriter William Gosset tarafından Guinness'te biranın kalitesini değerlendirmek için geliştirildi. Ticari sırların ifşa edilmemesine ilişkin şirkete yönelik yükümlülüklerle bağlantılı olarak (Guinness yönetimi, çalışmalarında istatistiksel cihazların kullanımını bu şekilde değerlendirmiştir), Gosset'in makalesi 1908 yılında Biometrics dergisinde "Öğrenci" takma adı altında yayınlandı.

Veri gereksinimleri

Bu kriterin uygulanabilmesi için orijinal verilerin normal dağılıma sahip olması gerekmektedir. Bağımsız örneklemler için iki örneklem testi uygulanması durumunda varyansların eşitliği şartının da sağlanması gerekmektedir. Ancak varyansların eşit olmadığı durumlar için Öğrenci t testinin alternatifleri de vardır.

Doğru bir t (\displaystyle t) testi için veri dağılımının normalliği gerekliliği gereklidir. Ancak diğer veri dağılımlarında bile t (\displaystyle t) -istatistiklerini kullanmak mümkündür. Çoğu durumda, bu istatistik asimptotik olarak standart bir normal dağılıma sahiptir - N (0, 1) (\displaystyle N(0,1)) , dolayısıyla bu dağılımın yüzdelikleri kullanılabilir. Bununla birlikte, bu durumda bile, tam t (\displaystyle t) testinde olduğu gibi, genellikle standart normal dağılıma ait değil, karşılık gelen Öğrenci dağılımına ait nicelikler kullanılır. Asimptotik olarak eşdeğerdirler ancak küçük örneklerde Öğrenci dağılımının güven aralıkları daha geniş ve daha güvenilirdir.

Tek örnek t testi

Matematiksel beklenti E (X) (\displaystyle E(X)) ile eşitliği hakkındaki sıfır hipotezi H 0: E (X) = m (\displaystyle H_(0):E(X)=m)'yi test etmek için kullanılır bilinen bazı değerler m ( \displaystyle m) .

Açıkçası, eğer sıfır hipotezi karşılanırsa, E (X ¯) = m (\displaystyle E((\overline (X))))=m) . Gözlemlerin varsayılan bağımsızlığı dikkate alındığında, V (X ¯) = σ 2 / n (\displaystyle V((\overline (X)))=\sigma ^(2)/n) . Tarafsız bir varyans tahmini kullanma s X 2 = ∑ t = 1 n (X t − X ¯) 2 / (n − 1) (\displaystyle s_(X)^(2)=\sum _(t=1)^( n )(X_(t)-(\overline (X)))^(2)/(n-1)) aşağıdaki t istatistiklerini elde ederiz:

t = X ¯ − m s X / n (\displaystyle t=(\frac ((\overline (X))-m)(s_(X)/(\sqrt (n)))))

Sıfır hipotezi altında, bu istatistiğin dağılımı t (n − 1) (\displaystyle t(n-1)) şeklindedir. Sonuç olarak, eğer istatistiklerin mutlak değeri belirli bir dağılımın kritik değerini (belirli bir anlamlılık düzeyinde) aşarsa, sıfır hipotezi reddedilir.

Bağımsız örnekler için iki örnekli t testi

Normal dağılımlı rastgele değişkenler X 1, X 2 (\displaystyle X_(1),~X_(2)'nin n 1, n 2 (\displaystyle n_(1)~,~n_(2)) hacimlerinin iki bağımsız örneği olsun. )). Örnek verileri kullanarak, bu rastgele değişkenlerin H 0: M 1 = M 2 (\displaystyle H_(0):~M_(1)=M_(2)) matematiksel beklentilerinin eşitliğine ilişkin sıfır hipotezini test etmek gerekir.

Örnek ortalamalar arasındaki farkı düşünün Δ = X ¯ 1 − X ¯ 2 (\displaystyle \Delta =(\overline (X))_(1)-(\overline (X))_(2)) . Açıkçası, eğer sıfır hipotezi doğruysa E (Δ) = M 1 − M 2 = 0 (\displaystyle E(\Delta)=M_(1)-M_(2)=0) . Örneklerin bağımsızlığına bağlı olarak bu farkın varyansı eşittir: V (Δ) = σ 1 2 n 1 + σ 2 2 n 2 (\displaystyle V(\Delta)=(\frac (\sigma _(1) )^(2))( n_(1)))+(\frac (\sigma _(2)^(2))(n_(2)))) . Daha sonra tarafsız varyans tahminini kullanarak s 2 = ∑ t = 1 n (X t − X ¯) 2 n − 1 (\displaystyle s^(2)=(\frac (\sum _(t=1)^(n) ( X_(t)-(\overline (X)))^(2))(n-1))) örnek ortalamalar arasındaki farkın varyansının tarafsız bir tahminini elde ederiz: s Δ 2 = s 1 2 n 1 + s 2 2 n 2 (\ görüntü stili s_(\Delta )^(2)=(\frac (s_(1)^(2))(n_(1)))+(\frac (s_(2)^( 2))(n_(2) ))) . Bu nedenle sıfır hipotezini test etmek için kullanılan t istatistiği şu şekildedir:

T = X ¯ 1 − X ¯ 2 s 1 2 n 1 + s 2 2 n 2 (\displaystyle t=(\frac ((\overline (X))_(1)-(\overline (X))_( 2))(\sqrt ((\frac (s_(1)^(2))(n_(1))))+(\frac (s_(2)^(2))(n_(2))))) ))

Sıfır hipotezi doğruysa, bu istatistiğin t (d f) (\displaystyle t(df)) dağılımı vardır; burada d f = (s 1 2 / n 1 + s 2 2 / n 2) 2 (s 1 2 / n) 1) 2 / (n 1 − 1) + (s 2 2 / n 2) 2 / (n 2 − 1) (\displaystyle df=(\frac ((s_(1)^(2)/n_(1) +s_(2 )^(2)/n_(2))^(2))((s_(1)^(2)/n_(1))^(2)/(n_(1)-1)+ (s_(2 )^(2)/n_(2))^(2)/(n_(2)-1))))

Eşit varyans durumu

Örneklemlerin varyanslarının eşit olduğu varsayılırsa, o zaman

V (Δ) = σ 2 (1 n 1 + 1 n 2) (\displaystyle V(\Delta)=\sigma ^(2)\left((\frac (1)(n_(1)))+(\ frac (1)(n_(2)))\right))

O zaman t-istatistiği:

T = X ¯ 1 − X ¯ 2 s X 1 n 1 + 1 n 2 , s X = (n 1 − 1) s 1 2 + (n 2 − 1) s 2 2 n 1 + n 2 − 2 (\ görüntüleme stili t=(\frac ((\overline (X))_(1)-(\overline (X))_(2))(s_(X)(\sqrt ((\frac (1)(n_(1) ))))+(\frac (1)(n_(2))))))~,~~s_(X)=(\sqrt (\frac ((n_(1)-1)s_(1)^ ( 2)+(n_(2)-1)s_(2)^(2))(n_(1)+n_(2)-2))))

Bu istatistik t (n 1 + n 2 − 2) (\displaystyle t(n_(1)+n_(2)-2)) dağılımına sahiptir.

Bağımlı örnekler için iki örnekli t testi

İki bağımlı örnek (örneğin, aynı testin belirli bir zaman aralığına sahip iki örneği) arasındaki farklara ilişkin bir hipotezin test edilmesi durumunda t (\displaystyle t) kriterinin ampirik değerini hesaplamak için aşağıdaki formül kullanılır:

T = M d s d / n (\displaystyle t=(\frac (M_(d))(s_(d)/(\sqrt (n)))))

burada M d (\displaystyle M_(d)) değerlerin ortalama farkıdır, s d (\displaystyle s_(d)) farkların standart sapmasıdır ve n gözlem sayısıdır

Bu istatistiğin t (n − 1) (\displaystyle t(n-1)) dağılımı vardır.

Doğrusal Regresyon Parametrelerinde Doğrusal Kısıtlamanın Test Edilmesi

T testi aynı zamanda sıradan en küçük kareler tarafından tahmin edilen bir doğrusal regresyonun parametreleri üzerindeki keyfi (tek) doğrusal kısıtlamayı da test edebilir. H 0: c T b = a (\displaystyle H_(0):c^(T)b=a) hipotezini test etmek gerekli olsun. Açıkçası, eğer sıfır hipotezi karşılanırsa, E (c T b ^ − a) = c T E (b ^) − a = 0 (\displaystyle E(c^(T)(\hat (b))-a)= c^( T)E((\hat (b)))-a=0) . Burada E (b ^) = b (\displaystyle E((\hat (b)))=b) model parametrelerinin tarafsız en küçük kareler tahminleri özelliğini kullanıyoruz. Ek olarak, V (c T b ^ − a) = c T V (b ^) c = σ 2 c T (X T X) − 1 c (\displaystyle V(c^(T)(\hat (b))-a )=c^(T)V((\hat (b)))c=\sigma ^(2)c^(T)(X^(T)X)^(-1)c) . Bilinmeyen varyans yerine onun tarafsız tahminini kullanarak s 2 = E S S / (n − k) (\displaystyle s^(2)=ESS/(n-k)) aşağıdaki t-istatistiğini elde ederiz:

T = c T b ^ − a s c T (X T X) − 1 c (\displaystyle t=(\frac (c^(T)(\hat (b))-a)(s(\sqrt (c^(T) (X^(T)X)^(-1)c))))))

Bu istatistik, sıfır hipotezi karşılandığında t (n − k) (\displaystyle t(n-k)) dağılımına sahiptir, dolayısıyla istatistik değeri kritik değerden yüksekse, doğrusal kısıtlamanın sıfır hipotezi reddedilir. .

Doğrusal regresyon katsayısına ilişkin hipotezlerin test edilmesi

Doğrusal kısıtlamanın özel bir durumu, regresyon katsayısı b j (\displaystyle b_(j))'nin belirli bir a (\displaystyle a) değerine eşit olduğu hipotezini test etmektir. Bu durumda karşılık gelen t istatistiği şöyledir:

T = b ^ j - a s b ^ j (\displaystyle t=(\frac ((\hat (b))_(j)-a)(s_((\hat (b))_(j))))

burada s b ^ j (\displaystyle s_((\hat (b))_(j))) katsayı tahmininin standart hatasıdır - katsayı tahminlerinin kovaryans matrisinin karşılık gelen köşegen öğesinin karekökü.

Sıfır hipotezi doğruysa, bu istatistiğin dağılımı t (n − k) (\displaystyle t(n-k)) olur. İstatistiğin mutlak değeri kritik değerden yüksekse, o zaman katsayı ile a (\displaystyle a) arasındaki fark istatistiksel olarak anlamlıdır (rastgele değildir), aksi halde anlamsızdır (rastgele, yani gerçek katsayı muhtemelen a'nın tahmini değerine eşit veya çok yakın (\ görüntü stili a))

Yorum

Matematiksel beklentilere yönelik tek örnekli bir test, doğrusal bir regresyonun parametreleri üzerindeki doğrusal bir kısıtlamanın test edilmesine indirgenebilir. Tek örnekli bir testte bu, bir sabit üzerinde bir "regresyondur". Bu nedenle, regresyonun s 2 (\displaystyle s^(2))'si, üzerinde çalışılan rastgele değişkenin varyansının örnek bir tahminidir; X T X (\displaystyle X^(T)X) matrisi, n'ye (\displaystyle n) eşittir ) ve modelin "katsayısı" tahmini örnek ortalamasına eşittir. Buradan genel durum için yukarıda verilen t-istatistikinin ifadesini elde ederiz.

Benzer şekilde, eşit örnek varyanslarına sahip iki örnekli bir testin de doğrusal kısıtlamaların test edilmesini azalttığı gösterilebilir. İki örnekli bir testte bu, (0 veya 1) değerine bağlı olarak alt örneği tanımlayan bir sabit ve kukla değişken üzerinde bir "regresyondur": y = a + b D (\displaystyle y=a+bD) . Örneklemlerin matematiksel beklentilerinin eşitliğine ilişkin hipotez, bu modelin b katsayısının sıfıra eşitliğine ilişkin bir hipotez olarak formüle edilebilir. Bu hipotezi test etmek için uygun t istatistiğinin, iki örneklem testi için verilen t istatistiğine eşit olduğu gösterilebilir.

Farklı dağılımlar durumunda doğrusal kısıtlamanın kontrol edilmesine de indirgenebilir. Bu durumda model hata varyansı iki değer alır. Bundan ayrıca iki örnekli test için verilene benzer bir t-istatistiği elde edebilirsiniz.

Parametrik olmayan analoglar

Bağımsız örnekler için iki örnek testinin bir benzeri Mann-Whitney U testidir. Bağımlı örneklerin olduğu durum için analoglar işaret testi ve Wilcoxon T testidir.

Edebiyat

Öğrenci. Ortalamanın olası hatası. // Biyometrika. 1908. Sayı 6 (1). S.1-25.

Bağlantılar

Novosibirsk Devlet Teknik Üniversitesi'nin web sitesinde araçların homojenliğine ilişkin hipotezleri test etme kriterleri üzerine

1. Öğrencinin yöntemi (t-testi)

Bu yöntem, normal dağılıma sahip seçimlerde niceliksel veriler analiz edilirken ortalamalar arasındaki farkın güvenilirliğine ilişkin hipotezi test etmek için kullanılır.

burada x 1 ve x 2, grup 1 ve 2'deki değişkenlerin aritmetik ortalama değerleridir,

SΔ – farkın standart hatası.

Eğer n 1 =n 2 ise o zaman burada n1 ve n2 birinci ve ikinci numunelerdeki eleman sayısıdır, δ1 ve δ2 birinci ve ikinci numuneler için standart sapmalardır.

Eğer n 1 ≠ n 2 ise o zaman

Önem düzeyi özel bir tablo kullanılarak belirlenir.

2. Kriter φ* - Fisher açısal dönüşümü

Bu kriter, ilgilendiğimiz özelliğin kaydedildiği iki numunenin yüzdeleri arasındaki farkların güvenilirliğini değerlendirir.

φ*'nin ampirik değeri aşağıdaki formül kullanılarak hesaplanır:

φ*=(φ 1 - φ 2) . , Nerede

φ 1 – büyük bir yüzdeye karşılık gelen açı.

φ 2 – daha küçük yüzdeye karşılık gelen açı.

n 1 – örnek 1'deki gözlem sayısı

n 2 – örnek 2'deki gözlem sayısı

Ampirik değerin önem düzeyi φ* özel bir tablo kullanılarak belirlenir. φ* değeri ne kadar büyükse, farkların anlamlı olma olasılığı da o kadar yüksektir.

2.2 Araştırma sonuçları ve analizleri

2.2.1 Kronik hastalığı olan hastaların adaptasyonunun özellikleri

Adaptasyon derecesini incelemek için K. Rogers ve R. Diamond'ın sosyo-psikolojik adaptasyonunu teşhis etme yöntemi kullanıldı.

İntegral adaptasyon göstergesinin analizine dayanarak, 3 deney grubu belirlendi:

1. Yüksek düzeyde adaptasyona sahip – A grubu.

Adaptasyon göstergesi değeri 66 ila 72 puan arasındadır. (E=67)

2. ortalama düzeyde adaptasyona sahip – grup B.

Adaptasyon göstergesinin değeri 49 ila 65 puan arasındadır. (M=56.6)

3. düşük düzeyde adaptasyon ile – grup C.

Adaptasyon göstergesinin değeri 38 ila 48 puan arasındadır. (M=41.3)

Deney grupları arasındaki uyum düzeyindeki farklılıkların önemi, Öğrenci t testi kullanılarak test edildi. A ve B grupları, B ve C grupları, A ve C grupları arasındaki farklar p≤0,01'de istatistiksel olarak anlamlıdır. Dolayısıyla, kronik hastalıkları olan hastaların farklı derecelerde adaptasyonla karakterize olduğu sonucuna varabiliriz.

Kronik hastalıkları olan hastaların çoğunluğu, ortalama bir adaptasyon derecesi (%65) ile karakterize edilir, yüksek düzeyde bir adaptasyona sahiptir - %19, üçüncü grup hasta ise düşük bir adaptasyon seviyesine (%16) sahiptir.

Kronik hastalığı olan hastaların uyum düzeyindeki cinsiyet farklılıklarının analizi yapıldı. Kadınların ve erkeklerin çoğunluğunun ortalama bir uyum seviyesi (sırasıyla %65 ve %63) ile karakterize edildiği bulunmuştur - tabloya bakınız. 1 numara.

Tablo No.1

Kronik hastalığı olan hastaların adaptasyonunda cinsiyet farklılıkları

(konu gruplarına göre, %)

Farklılıkların önemi Fisher's φ testi kullanılarak belirlendi. Deney gruplarının hiçbirinde erkeklerle kadınlar arasındaki uyum farklılıklarının anlamlı olmadığı ortaya çıktı. (Grup A–φ=0,098, grup B - φ=0,161, grup C - φ=0,106).

2.2.2 Değişen derecelerde adaptasyona sahip kronik hastalıkları olan hastaların kişilik özellikleri

Öncelikle test edilen deney gruplarının öz farkındalık özelliklerini ele alalım.

A Grubu (yüksek düzeyde adaptasyon)

“Kendini Kabul” ölçeği kullanılarak elde edilen sonuçlar, bu gruptaki deneklerin çoğunluğunun yüksek ve orta düzeyde (%33) kendini kabule sahip olduğunu gösterdi. A grubundaki deneklerin “Kendini Kabul” ölçeğinde düşük puanları yoktu.

Bu nedenle, adaptasyonu yüksek olan kronik hastalıkları olan hastalar, görünüşlerini, zor durumlarla baş etme yeteneklerini yüksek oranda değerlendirmekte ve birey olarak kendilerini ilginç görmektedir.

Cinsiyet farklılıkları incelendiğinde, iş sonrası dönemde uyum düzeyi yüksek olan kadınların daha çok yüksek düzeyde kendini kabul gösterdiği (%83), erkeklerin ise eşit derecede yüksek ve ortalama (%50 ve %50) olduğu ortaya çıktı. ).

Bir kişinin kendisi hakkındaki fikirlerinin daha detaylı incelenmesi için “Kişisel Farklılık” tekniği kullanıldı.

LD kullanılarak elde edilen verilerin yorumlanması 3 faktöre göre gerçekleştirildi:

Derecelendirme (O)

Etkinlik (A)

Standart standartlara uygun olarak her faktör için 5 seviye ayırt edilir:

Çok düşük (7-13 puan)

Düşük (14-20 puan)

Ortalama (21-34 puan)

Yüksek (35-41 puan)

Çok yüksek (42-49 puan)

Tüm faktörler için hiçbir grupta çok düşük değerlere rastlanmadığından sonuçlar yorumlanırken bu kategori incelenmemiştir.

Değerlendirme faktörüne ilişkin sonuçlar özsaygı düzeyini gösterir; kişiliğin istemli yönlerinin gelişimi ile ilgili güç faktörüne göre; Kişilik dışa dönüklük aktivite faktörüne göre.

A grubundaki (yüksek düzeyde adaptasyona sahip) sonuçlar analiz edilirken, “Kendini Kabul” okulu yardımıyla elde edilen verileri düzelten herhangi bir faktör (değerlendirme, güç, aktivite) için düşük değerler ortaya çıkmamıştır. .

Sonuçların faktörlere göre analizi aşağıdaki özellikleri ortaya çıkardı:

Bu gruptaki deneklerin çoğunluğu, güç faktörü açısından optimal düzeyde özsaygıya sahipti (%58 - ortalama değerler, %17 - yüksek). Çok yüksek değerler de var (%25).

Bu durum uyum düzeyi yüksek olan kronik hastalıkları olan hastaların özgüvenli, bağımsız olduklarını ve zor durumlarda kendi güçlerine güvendiklerini göstermektedir.

A grubundaki değerlendirme faktörüne göre deneklerin çoğunluğunun değerleri optimal seviyeye atandı (yüksek değerler - %50, ortalama - %25). Çok yüksek değerler de var (%25). Bu, deneklerin kendilerini birey olarak kabul ettiklerini ve kendilerini olumlu, sosyal olarak arzu edilen özelliklerin taşıyıcıları olarak gördüklerini göstermektedir.

Aktivite faktörü için en fazla ortalama (%42) ve yüksek (%33) değerlere ulaşılmıştır. Deneklerin %28’inde çok yüksek değerlere rastlanıyor. Bu sonuçlar, yüksek düzeyde adaptasyon ve sosyallik ile kronik hastalıkları olan hastaların yüksek aktivitesini göstermektedir.

Fisher's φ testi (0,05 anlamlılık düzeyi) kullanılarak istatistiksel işlem yapılırken, güç ve değerlendirme faktörlerinde önemli farklılıklar tespit edildi. Deney grubu A'da kuvvet faktörüne ilişkin ortalama değerler geçerli olup, faktöre ilişkin puanlar yüksektir. Buradan yola çıkarak uyum düzeyi yüksek hastaların sosyal olarak arzu edilen özelliklerini ve kişi olarak kendilerini istemli niteliklerinden daha yüksek derecelendirdikleri sonucuna varabiliriz.

Cinsiyet farklılıkları incelendiğinde, güç ve değerlendirme faktörlerinde önemli farklılıklar ortaya çıktı (φ-kriteri, p = 0,01). Tabloya bakınız. 2, 3.

Tablo No.2

“Güç” faktörü LD’deki cinsiyet farklılıkları (%)

A grubundaki kadınlar çoğu durumda “Güç” faktörü için ortalama bir değer (%83) gösterirken, erkekler çok yüksek bir değere sahiptir (%50).

Tablo No.3

“Değerlendirme” LD faktörüne göre grup A'daki cinsiyet farklılıkları (%)

A grubundaki kadınların çoğunluğu “Değerlendirme” faktöründe yüksek (%67) ve çok yüksek (%33) puanlara sahipken, erkekler ortalama (%50) ve yüksek (%33) puanlara sahip.

Böylece uyum düzeyi yüksek olan erkekler, güçlü iradeli niteliklerini ve özgüvenlerini yüksek düzeyde değerlendirirken, uyum düzeyi yüksek olan kadınlar, sosyal niteliklerini ve başarı düzeylerini yüksek düzeyde değerlendirmektedir.

Önemli olaylar üzerindeki kontrolün yerelleştirilmesini incelemek için “İçsellik” ölçeği kullanıldı.

Sonuçlar analiz edildiğinde A grubundaki denekler arasında bu faktör için düşük değerlere rastlanmadı. Ortalama (%50) ve yüksek değerler (%50) eşit oranda mevcuttu. Bu durum, iş sonrası uyum düzeyi yüksek olan kişilerin, hayatlarındaki en önemli olayların kendi eylemlerinin sonucu olduğuna, onları kontrol edebileceklerine inandıklarını ve bu nedenle bu olaylardan ve sorumlu olduklarından kendilerini sorumlu hissettiklerini göstermektedir. genel olarak hayat nasıl oluyor.

“İçsellik” kriterindeki cinsiyet farklılıkları istatistiksel olarak anlamlı değildir.

Buradan, uyum düzeyi yüksek olan kronik hastalıkları olan hastaların optimal düzeyde (orta ve yüksek) özgüvene sahip olduğu sonucuna varabiliriz. Kendilerini birey olarak kabul ederler, özgüvenlidirler, bağımsızdırlar, kendilerini aktif ve sosyal olarak değerlendirirler. Erkekler güçlü iradeli niteliklerini ve zorluklarla baş etme becerilerini yüksek oranda değerlendirirken, kadınlar sosyal niteliklerini yüksek oranda değerlendiriyor.

Bu grubun insanları kendi güçlü yönlerine güvenme eğilimindedirler, kendilerini ve eylemlerini nasıl yöneteceklerini bilirler ve bir bütün olarak yaşamlarının nasıl gelişeceğinden kendilerini sorumlu görürler.

Grup B (ortalama uyum düzeyi)

“Kendini Kabul” ölçeği kullanılarak elde edilen sonuçlar, bu gruptaki deneklerin çoğunluğunun ortalama düzeyde (%90) kendini kabule sahip olduğunu göstermektedir. Yüksek düzeyde kendini kabulle – %5, düşük düzeyde – %5.

İstatistiksel olarak anlamlı cinsiyet farklılığı bulunamadı.

Sonuçların kişisel diferansiyel yöntemi kullanılarak analizi, güç, değerlendirme ve aktivite faktörlerine göre gerçekleştirildi. Tabloya bakınız. 4.

Tablo No.4

Farklı öz saygı düzeylerine sahip B grubu deneklerin temsili (% olarak faktörlere göre)

Sonuçların faktörlere göre analizi, grup B'deki deneklerin çoğunluğunun güç faktörü açısından optimal düzeyde özgüvene sahip olduğunu gösterdi (%75 - ortalama değerler, %17 - yüksek). Düşük (%5) ve çok yüksek (%2,5) değerler de bulunmaktadır.

Değerlendirme faktörüne göre, yeterli düzeyde bir özsaygı hakimdir (%62,5 - ortalama değer düzeyi, %10 - yüksek). Deneklerin %2,5'unda düşük oran. Çok yüksek oranların büyük bir yüzdesi (%25).

Etkinlik faktörü için en fazla sayıda optimal değer (%60 - orta, %22,5 - yüksek). Düşük değerler - %7,5, çok yüksek - %10.

φ kriteri (p≤0.01) kullanılarak istatistiksel işlem yapılırken, güç ve değerlendirme olgularında “çok yüksek” bir değer düzeyinde önemli farklılıklar tespit edildi. B Grubu denekler sosyal niteliklerini abartılı bir şekilde değerlendirme eğilimindedir.

Cinsiyet farklılıklarını incelerken, her 3 faktörde de farklılıklar tespit edildi (φ-kriteri p≤0,05).

“Güç” faktöründe cinsiyet farklılıkları

Erkekler arasında bu gösterge için düşük değerler bulunamadı. Kadınlarda bu oran %10'dur.

Gruptaki erkeklerde vakaların %5'inde çok yüksek düzeyde değerler ortaya çıkar, ancak kadınlarda bu durum söz konusu değildir. Bu, erkeklerin güçlü iradeli niteliklerini abartma eğiliminde olduklarını, kadınların ise bunları hafife alma eğiliminde olduklarını gösteriyor.

"Değerlendirme" karakterindeki cinsiyet farklılıkları

Kadınlar erkeklerden daha sık olarak bu faktör için çok yüksek değerlere sahiptir (kadınların %33'ü, erkeklerin %16'sı).

"Etkinlik" faktöründe cinsiyet farklılıkları

Bu deney grubundaki kadınlar erkeklere göre daha sık bu faktör için çok yüksek değerlere sahiptir (kadınların %44'ü, erkeklerin %5'i).

“İçsellik” ölçeği sonuçları incelendiğinde ortalama uyum düzeyine sahip kronik hastalığı olan hastaların çoğunluğunun ortalama düzeyde (%80) içsellik göstergesine sahip olduğu ortaya çıktı. Bu ölçekte düşük bir değerle test edilenler - %7,5, yüksek değerle - %12,5.

Bu, genel olarak ortalama uyum düzeyine sahip hastaların kendilerinden yüksek beklentiler yüklediklerini ve kendi güçlü yönlerine güvendiklerini göstermektedir. Ancak bu gruptaki bazı insanlar, hayatlarındaki olayları kontrol edebileceklerini düşünmezler; olayların sorumluluğunu koşullara ve diğer insanlara yüklerler.

Bu nedenle, iş sonrası dönemde ortalama düzeyde uyum sağlayan kronik hastalıkları olan hastaların çoğunluğu, optimal düzeyde bir öz saygı sergiler; kendilerini bir insan olarak kabul ederler ve kendilerinden memnundurlar. Bu gruptaki insanların belirli bir yüzdesi, yüksek benlik saygısına ve düşük benlik saygısına sahiptir; bu, kişisel olgunlaşmamışlığı, kendilerini ve faaliyetlerinin sonuçlarını doğru bir şekilde değerlendirememeyi gösterir. Bu gruptaki denekler sosyal niteliklerini abartılı bir şekilde değerlendirme eğilimindedir.

Bu gruptaki erkekler istemli niteliklerini abartma eğilimindeyken, kadınlar sosyal niteliklerini abartma eğilimindedir.

Grup C (düşük düzeyde adaptasyon)

“Kendini kabul” ölçeği kullanılarak elde edilen sonuçlar, bu gruptaki deneklerin çoğunluğunun düşük düzeyde (%70) kendini kabule sahip olduğunu gösterdi. Bazı deneklerin ortalama düzeyde kendini kabulü vardır (%30). Bu ölçekte herhangi bir yüksek değer tespit edilmedi.

Böylece uyum düzeyi düşük olan kronik hastalıkları olan hastalar, görünüşlerini keskin bir şekilde değerlendirir ve hiçbir konuda kendilerini kanıtlamadıklarına inanırlar.

Cinsiyet farklılıkları incelendiğinde, düşük uyum düzeyine sahip kadınların daha çok ortalama düzeyde kendini kabule sahip olduğu (%66), erkeklerin ise tüm durumlarda (%100) olduğu ortaya çıktı. Bu nedenle uyum düzeyi düşük olan kadınların kendini kabul düzeyleri her zaman düşük olmayacaktır.

Sonuçların “Kişisel Farklılık” yöntemi kullanılarak analizi güç, değerlendirme ve aktivite faktörlerine göre gerçekleştirildi. Tabloya bakınız. 5.

Tablo 5 Farklı özsaygı düzeylerine sahip test grubu C'nin temsili (% olarak faktörlere göre)

C grubunun sonuçları incelendiğinde, Kendini Kabul Ölçeği kullanılarak elde edilen verilerle ilişkilendirilen hiçbir faktör için çok yüksek değerler ortaya çıkmadı. Yalnızca değerlendirme faktöründe (%10) yüksek değerler bulunur.

Güç faktörü için çoğu denek düşük değerlere sahiptir (%60). Ortalama değerler de var (%40).

Değerlendirme ve aktivite faktörleri için maksimum ortalama değer sayısı (%80). Değerlendirme faktörü için düşük değerler deneklerin %10'unda, aktivite faktörü için ise %20'sinde görülür.

Dolayısıyla C grubundaki denekler arasında orta derecede düşük benlik saygısı değerleri hakimdir. Bu gruptaki denekler istemli niteliklerini özellikle düşük olarak değerlendiriyor.

Cinsiyet farklılıkları incelendiğinde güç faktöründe (φ testi, 0,03) ve derecelendirmelerde anlamlı farklılıklar tespit edildi.

Uyum düzeyi düşük olan erkeklerin istemli nitelikleri düşük (%80, kadınlarda ise yalnızca %49) ve kadınların sosyal nitelikleri var (kadınların %20'si, erkeklerin %0'ı).

“İçsellik” ölçeğindeki sonuçlar incelendiğinde, kronik hastalığı olan hastaların çoğunluğunun düşük düzeyde içselliğe (%60) ve ortalama düzeyde içselliğe (%30) sahip olduğu ortaya çıktı. Bu grupta içsellik düzeyi yüksek kişilerin %10’u var.

Bu durum, uyum düzeyi düşük kronik hastalığı olan hastaların çoğunluğunun dış koşullara daha fazla önem verme eğiliminde olduklarını ve kendilerini kendi hayatlarını kontrol edebilecek kapasitede görmediklerini göstermektedir.

Dolayısıyla, uyum düzeyi düşük olan kronik hastalıkları olan hastaların, düşük ve ortalama düzeyde benlik saygısı ile karakterize olduğu sonucuna varabiliriz. Çoğunlukla kendilerini eleştirirler ve kendi davranışlarından ya da başarı düzeylerinden memnun olmazlar. Bu gruptaki erkekler özgüvenlerinin ve zorluklarla baş etme yeteneklerinin düşük olduğunu belirtirken, kadınlar kendilerini bir bütün olarak düşük olarak değerlendiriyor.

Bu gruptaki insanlar hayatlarındaki çoğu olayın şans eseri ya da diğer insanların eylemlerinin sonucu olduğuna inanırlar.

Öz farkındalık göstergelerinin denek grupları arasında karşılaştırmalı analizi önemli farklılıklar ortaya çıkardı.

A grubundaki denekler (yüksek düzeyde uyum), B grubundaki deneklere (%5) kıyasla yüksek düzeyde kendini kabul etme (%67) ile karakterize edilir, φ*=4,45; p ≤0,01) ve grup C (%0).

Grup C'de (düşük adaptasyon düzeyi), grup B'ye (%5) kıyasla daha fazla sayıda düşük değer (%70) vardı - φ*=3,57; p ≤0,01 ve grup A (%0).

Güç faktörüne göre (kişilik farklılığı), çok yüksek (%25) ve yüksek (%17) değerler, A grubu denekler arasında C grubuna (%0 ve %0) göre daha yaygındır.

C grubunda (%60) A grubuna (%0) göre daha düşük değerler vardır.

Değerlendirmenin doğası gereği yüksek değerler (%50) A grubunda, C grubuna (%10) göre daha yaygındır - φ*=2,16; p ≤0,01.

Değerlendirme faktörü açısından C grubunda düşük değerler (%10) A grubuna (%6) göre daha sık görülürken, ortalama değerler (%80) A grubuna (%25) göre daha sık görülür - φ*=2,72; p ≤0,01.

Faktöre göre A grubundaki aktivite, C grubuna (%0) göre daha çok çok yüksek (%25) ve yüksek (%33) değerlere sahiptir. C grubu, A grubuna (%6) göre daha düşük değerlere (%20) sahiptir.

A Grubu denekler, C grubu deneklere (%10) kıyasla yüksek düzeyde içsellik (%50) ile karakterize edilir - φ*=2,16; p ≤0,01

Grup C'deki deneklerin, grup A'daki deneklere (%0) ve grup B'deki deneklere (%7,5) göre daha düşük düzeyde içselliğe (%60) sahip olma olasılığı daha yüksektir - φ*=3,44; p ≤0,01

Bu nedenle, A grubu denekler genel olarak kişisel refah açısından daha optimal bir öz saygıya sahiptirler ve hayata karşı daha güvenli, bilinçli bir tutumla karakterize edilirler.

2.2.3 Deneklerin kişiliğinin motivasyonel ihtiyaç alanının özellikleri

Motivasyonel ihtiyaç alanını incelemek için tamamlanmamış cümleler yöntemi kullanıldı (eklere bakınız). Sonuçlar aşağıdaki kategorilerde analiz edilir:

1. Geleceğe ilişkin açıklama (1, 2, 9, 13)

2. Geçmişle ilgili açıklama (3, 4)

3. Hastalıkla ilgili açıklama (6, 7)

4. Akrabalara ilişkin açıklamalar (8)

5. Hastalığa yönelik tutumu yansıtan ifadeler (10)

Grup A (yüksek düzeyde adaptasyon) - eke bakınız.

1. Gelecekle ilgili ifadelerde, katılımcıların yanıtlarındaki en yaygın maddeler arasında başarı beklentileri yer alıyor - %29 ("Araba kullanmayı öğreneceğim"), toplumun sorunlarına ilgi - %21 ("Ben' Ülkede hayat daha iyi olursa sevineceğim"), önceki seviyedeki yaşamı sürdürme umudu -%21 ("Umarım bu kadar aktif olurum"), akrabalar için endişelenme -%13 ("Gelecekte hayatım çocuklarımın hayatıdır”).

2. A grubu denekler geçmişlerini değerlendirerek şunu belirtiyor: Planlarını gerçekleştirdiler, kendilerini gerçekleştirdiler - %54 (“Hayatıma dönüp baktığımda, hayatımın boşuna yaşanmadığını düşünüyorum.” “Uğruna çabaladığım şey, Başarmayı başardım"), planlarını kısmen gerçekleştirdi -% 21 ("Aile iyi çıktı, ancak çocuklara çok az zaman harcadılar ve hala da ayırıyorlar"). A grubu kronik hastalıkları olan hastaların %17'si geçmişteki hedef ve isteklerinin yanlış olduğunu kabul ediyor (“Önemli olmayan bir şey için çabaladım”)

3. Kronik hastalığı olan hastaların hastalık gerçeğine ilişkin beyanları incelendiğinde, deneklerden bazılarının çok endişeli olduğu - %25, bazılarının ise herhangi bir endişe duymadan durumu normal karşıladığı - %21 olduğu görüldü.

Ayrıca konuşma yoluyla elde edilen veriler, A grubu deneklerin çeşitli ilgi alanlarıyla karakterize edildiğini gösterdi.

Bunlar arasında kitap okumak (%83), televizyon izlemek (%83), yürüyüş (%75), spor yapmak (%50), sohbet etmek (%33), arkadaş ve akrabalarla buluşmak (%25) yer alıyor. İlgi alanlarının geniş bir yelpazede yer almasının, bu gruptaki kronik hastaların hastalığın varlığını sakin bir şekilde algılamalarına yardımcı olduğu varsayılabilir.

4. Akrabalarla iletişimle ilgili ifadelerde denekler sevdikleriyle ilgili endişelerini dile getiriyor - %75 ("Çocuklarımın sağlıklı olmasını istiyorum") ve sevdiklerinden destek bekliyorlar - %25 ("Akrabalarımın her zaman iyi olmasını istiyorum") Benimle").

“Başkalarının Kabulü” ölçeği kullanılarak elde edilen sonuçlar analiz edildiğinde, A grubu deneklerin yüksek (%58) ve ortalama düzeyde (%42) başkalarını kabul ettikleri ortaya çıktı; bu, üyelik için yüksek bir umut olduğunu gösteriyor ve kabul edilme arzusu. Genel olarak diğer insanları severim, onlarla ilişkilerim sıcak ve dostanedir.

Görüşme yoluyla elde edilen veriler, bu gruptaki kronik hastalığı olan hastaların %67'sinin iletişimden tamamen memnun olduğunu, %25'inin memnun olduğunu ancak artık eskisinden daha az iletişim kurduğunu (iletişim çemberi daraldı) ve %8'inin ise iletişim kurmadığını gösterdi. yeterli iletişim.

Böylece uyum düzeyi yüksek olan hastalar, sosyal çevreleri daralmasına rağmen diğer insanlarla olan etkileşimlerinden memnun olurlar.

5. Katılımcıların %33'ü hastalık tanımlarını verirken hastalığın yaşamda bir dönüm noktası olduğunu belirtmektedir (“Hastalık benim için kesin bir sınırdır, “öncesi” ve “sonraki” yaşam, hayatımı değerlendirmemi sağladı”).

6. Cinsiyet farklılıkları incelendiğinde, gelecekle ilgili olarak erkeklerin toplumun sorunlarına kadınlardan daha fazla ilgi gösterdiği ortaya çıktı (erkeklerin %67'si, kadınların %33'ü), yani. daha fazla sosyal aktivite gösterirler.

Grup B (ortalama uyum düzeyi)

1. Gelecekle ilgili ifadelerde, ankete katılanların cevaplarında en sık gündelik sorunlarla karşılaşılıyor - %20 ("evi yenilemeyi düşünüyorum"), önceki yaşam standardını korumayı umuyor - %19. (“Aynı şekilde yaşamaya devam edersem çok memnun olacağım”), sağlıkla ilgili endişeler -%14 (“Sağlıklı bir yaşam tarzı sürdürmeyi planlıyorum, hayatın en önemli meselesi bu”), akrabalarla ilgili endişeler -%10 Hastaların %9'u daha iyi bir gelecek bekliyor (“Gelecekteki hayatımın şu andan daha iyi olmasını umuyorum”).

2. B grubu denekler geçmişlerini değerlendirerek şunu belirtiyor: planlarını kısmen gerçekleştirdiler - (%38); hedef ve isteklerinin yanlış olduğunu kabul etti (%35); planlarını gerçekleştirdiler, kendilerini gerçekleştirdiler - (%15).

3. Hastalık haberleriyle ilgili açıklamaların analizi, deneklerin çoğunluğunun bu olayı nispeten sakin bir şekilde (%65) karşıladığını, grubun bir kısmının çok endişeli (%25) ve küçük bir yüzdesinin (%10) kayıtsız kaldığını gösterdi.

Konuşma yoluyla elde edilen veriler, B grubu konularının çeşitli ilgi alanları (okuma, radyo, televizyon, sinema, balık tutma, arkadaşlarla buluşma, evcil hayvanlar vb.) ile karakterize edildiğini göstermektedir. Kronik bir hasta olarak durumunuza karşı sakin bir tutum için önemli olan şey.

4. Akrabalarla iletişimle ilgili ifadelerde denekler sevdikleriyle ilgili endişelerini dile getiriyor (%57) ve sevdiklerinden destek bekliyorlar (%25). Yanıtlardan bazıları yalnız kalma korkusunu (%25) içermektedir (“Akrabalarım benimle yaşarsa ve beni unutmazlarsa çok sevinirim”).

“Başkalarının Kabulü” ölçeği kullanılarak elde edilen sonuçlar incelendiğinde, B grubundaki deneklerin ortalama düzeyde başkalarını kabul ettikleri (%78) ortaya çıktı. Bazı denekler diğerlerini yüksek düzeyde (%10) kabul ederken, bazıları düşük düzeyde (%12) kabul ediyor. Bu, ortalama uyum düzeyine sahip kişilerin, diğer insanları kabul etme arzusuyla karakterize edildiğini gösterir.

Görüşme sırasında bu gruptaki hastaların artık daha az iletişim kurdukları için pişmanlık duydukları ancak genel olarak iletişimden memnun oldukları (%73), %15'inin diğer insanlarla etkileşimden tamamen memnun olduğu ve %12'sinin iletişim eksikliğine inandıkları belirlendi. .

5. B grubu denekler hastalığa yönelik tutumlarını yansıtan ifadelerde hastalığın sevdikleri için yük olduğunu (%27,5), hastalığın bir dönüm noktası veya sınır olduğunu (%17,5) belirtmektedir. 20 kişinin yanıtlarında ölüm korkusu ifade ediliyor; %25'i hastalığın yaşamın sonu olmadığını belirtiyor.

Grup C (düşük düzeyde adaptasyon)

1. Gelecekle ilgili ifadelerde, katılımcıların yanıtları çoğunlukla herhangi bir değişiklik beklentisinin olmaması - %30 (“Gelecekte hayatım değişmeyecek”), zorluk beklentileri - %22,5 (“Gelecekte) şeklindedir. , hayatım daha da zorlaşacak”), ev içi sorunlar - %17,5. Sağlıkla ilgili endişeler deneklerin %15'inin cevaplarına yansıyor. Uyum düzeyi düşük olan deneklerin yanıtlarında “başarı beklentileri” kategorisi yer almamaktadır.

2. C grubundaki kişiler geçmişlerini değerlendirdiklerinde yapabileceklerini yapmadıklarını belirtiyorlar - %40 (“Hayatıma dönüp baktığımda, daha iyi ve daha eğlenceli yaşayabilirdim diye düşünüyorum”), daha çok şey olduğunu belirtiyorlar. Başarılardan ziyade başarısızlıklar - %30 (“Hayatıma dönüp baktığımda, hayatımın bir kısmının şanssız olduğunu düşünüyorum”).

%15'i geçmişteki hedef ve isteklerinin yanlış olduğunu kabul ediyor, %10'u ise kendilerini kısmen gerçekleştirebildiklerini belirtiyor. Ve sadece% 5'i planlarını gerçekleştirdiklerini, kendilerini gerçekleştirdiklerini yazıyor.

3. Kronik hastalığı olan hastaların tanı haberlerine ilişkin beyanları incelendiğinde çoğunluğun bu olayı ciddi şekilde yaşadığı (%60); %30'u nispeten sakin, %10'u ise kayıtsız tepki verdi.

Konuşma sırasında, C grubu deneklerin pasif ilgi alanlarıyla (TV izlemek, örgü örmek, okumak) karakterize edildiği keşfedildi ve birçoğu, favori bir aktivitenin yokluğuna dikkat çekti. İlgi eksikliğinin anlamlı aktivitelerle telafi edilmemesi nedeniyle hastalığa uyum sürecini zorlaştırdığını söyleyebiliriz.

1. Akrabalarla iletişimle ilgili ifadelerde denekler sevdiklerinden destek bekliyor (%50), yalnız kalmaktan korktuklarını ise %30 olarak belirtiyorlar. Ankete katılanların %20'sinin cevapları yakınları için endişeyi içeriyor.

2. “Başkalarının Kabulü” ölçeği kullanılarak elde edilen sonuçlar analiz edildiğinde C grubu deneklerin düşük (%60) ve ortalama; (%40) başkalarını kabul etme düzeyi, bu gruptaki kişilerin başkalarıyla iletişimde kısıtlandıklarını ve çevrelerine karşı düşmanlık hissettiklerini göstermektedir.

Görüşme sonuçlarının analizi, uyum düzeyi düşük kişilerin başkalarıyla iletişimden memnun olmadıklarını (%70) ya da memnun olduklarını, ancak sosyal çevrelerinin daralmasından memnun olmadıklarını (%30) gösterdi.

C grubundaki hastalar hastalık tanımlarını verirken (%40) hastalığın yaşamın sonu olduğunu yazmakta, ölüm korkusunu (%20) ifade etmekte, %30'u için hastalık bir dönüm noktası olarak nitelendirilmektedir.

Motivasyon ihtiyacı alanının özelliklerinin karşılaştırmalı bir analizi, önemli farklılıkları tespit etmemizi sağladı.

1. A grubu deneklerin (uyum düzeyi yüksek) geleceğe ilişkin ifadelerinde başarı beklentisi (%29) B grubuna (%9) göre daha yaygındır φ*=1.604; p≤0,05 ve grup C'de (%0). Grup B'de, yanıtların daha büyük bir yüzdesi günlük sorunlarla ilgilidir (%20), grup A'ya (%4) göre φ*=1,59; p≤0,05.

2. Geçmişle ilgili açıklamalarda A grubu denekler (%54) B grubuna (%15) göre daha sık planlarını gerçekleştirdiklerini, kendilerini gerçekleştirdiklerini (φ*=2.42; p≤0.01) ve daha sıklıkla belirttiler. grup C'ye göre (%5) φ*=2,802; p≤0,01.

C grubundaki deneklerin bu olasılığı (%30), A grubundaki deneklerden (%0) ve B grubundaki deneklerden (%6) daha yüksektir - φ*=2,83; p≤0.01, başarılardan daha fazla başarısızlık olduğunu göstermektedir. Ayrıca yapabileceklerini yapmadıklarını yazma olasılıkları B grubundaki deneklere (%1) kıyasla (%46) daha yüksektir (φ*=3.306; p≤0.01).

Grup B'de, deneklerin daha büyük bir yüzdesi (%38) grup C'ye (%10) kıyasla kendilerini kısmen gerçekleştirebildiklerini belirtti, φ*=1,934; p≤0,02.

3. Emeklilik ile ilgili beyanlarda C grubu denekler (%60) A grubuna (%25) göre ve B grubu denekler (%25) daha fazla kaygılı olduklarını yazmaktadır (φ*=1.693; p≤0.04) ).

4. Akrabalarla ilişkileri anlatırken, A grubu denekler (%75) C grubuna (%20) göre daha sık sevdikleriyle ilgili endişelerini ifade etmektedir (φ*=2,725; p≤0,01).

Grup C'deki kronik hastalıkları olan hastalar, grup A'ya (%0) göre daha sık (%30) yalnız kalma korkusunu ifade etmektedir.

5. A grubu deneklerin cevaplarında, hastalığın özetleme olarak tanımlanması, C grubuna (%0) ve B grubuna (%2,5) kıyasla (%17) daha sık duyulmaktadır - φ*=1,61 ; p≤0,05.

Başkalarını Kabul Etme ölçeğinde anlamlı farklılıklar bulunmuştur. A grubundaki hastalar, C grubuna (%0) ve B grubuna (%10) göre daha sık (%58) başkalarını yüksek düzeyde kabul etmektedir φ*=3.302; p≤0,01.

Grup C denekler, grup A (%0) ve grup B'ye (%12,5) kıyasla daha sık olarak (%60) başkalarını düşük düzeyde kabul etmektedir - φ*=2,967; p≤0,01

Bu nedenle, adaptasyonu yüksek olan kronik hastalıkları olan hastalar, geleceğe karşı daha iyimser bir tutum, geçmişe ilişkin olumlu bir değerlendirme ve başkalarını yüksek düzeyde kabul etme ile karakterize edilir.

Yaşlılarla gençler arasındaki bağlantıların kopmasında yatıyor. Bugün böyle bir olguyu gerontofobi veya yaşlılara karşı düşmanca duygular olarak adlandırmak alışılmadık bir durum değil. Yaşlılardaki ve genel olarak yaşlanma sürecindeki değişiklikler nedeniyle, yaşlı ve yaşlı insanlardaki stres faktörlerinin çoğu önlenebilir veya nispeten acısız bir şekilde aşılabilir. Ünlü Amerikalı doktor ve...

Bir dizi yöntem kullanıldı: - Sosyoloji, sapkınlık bilimi, bireysel farklılıkların psikolojisi üzerine bilimsel literatürün, uyuşturucu kullanan kişilerin psikolojik özelliklerinin etkisinin incelenmesi sorunu üzerine teorik analizi; - ampirik – psikodiagnostik yöntemler; - karşılaştırmalı analiz; - araştırma sonuçlarının matematiksel ve istatistiksel olarak işlenme yöntemleri: Öğrenci t-testi...

Giderek daha fazla zayıflamış çocuk var ve bu nedenle somatik ve psikosomatik hastalıkları önlemeye yönelik özel önleyici tedbirlere ihtiyaç var. BÖLÜM III. ERKEN ÇOCUKLARIN ÖNCELİK BAKIMINA PSİKOLOJİK UYUMUN ÖZELLİKLERİNE İLİŞKİN DENEYSEL ÇALIŞMA 3.1 Örneklemin tanımı Deneysel çalışma Eylül'den Aralık 2008'e kadar yürütülmüştür. ... için temel

Test sonuçlarını yorumlamaya yönelik eşdeğer bir yaklaşım, sıfır hipotezinin doğru olduğunu varsaymaktır; ne kadar büyük olduğunu hesaplayabiliriz. olasılık elde etmek T- mevcut örnek verilerden hesapladığımız gerçek değere eşit veya daha büyük bir kriter. Bu olasılığın daha önce kabul edilen bir anlamlılık seviyesinden daha düşük olduğu ortaya çıkarsa (örneğin, P< 0.05), мы вправе отклонить проверяемую нулевую гипотезу. Именно такой подход сегодня используется чаще всего: исследователи приводят в своих работах P-значение, которое легко рассчитывается при помощи статистических программ. Рассмотрим, как это можно сделать в системе R.

11 kadının yiyeceklerden aldığı günlük enerji alımına (kJ/gün) ilişkin verilerimiz olduğunu varsayalım (örnek kitaptan alınmıştır) Altman D. G. (1981) Tıbbi Araştırmalar için Pratik İstatistikler, Chapman & Hall, Londra):

Bu 11 gözlemin ortalaması:

Soru: Bu numune ortalaması, belirlenmiş olan 7725 kJ/gün normundan farklı mıdır? Örnek değerimiz ile bu standart arasındaki fark oldukça anlamlıdır: 7725 - 6753,6 = 971,4. Peki bu fark istatistiksel olarak ne kadar büyük? Tek bir örnek bu soruyu yanıtlamaya yardımcı olacaktır. T-test. Diğer seçenekler gibi T-test, R'de t.test() işlevi kullanılarak tek örnekli bir t testi gerçekleştirilir:

Soru: Bu ortalamalar istatistiksel olarak farklı mıdır? Kullanarak hiçbir fark olmadığı hipotezini kontrol edelim. T-test:

Peki böyle durumlarda müdahalenin etkisinin varlığını istatistiksel olarak nasıl değerlendirebiliriz? Genel olarak Öğrenci testi şu şekilde temsil edilebilir:

Öğrenci t testibağımsız örnekler için

Öğrencinin t testi ( T-Öğrenci testi veya basitçe " T-test") karşılaştırmanız gerekiyorsa kullanılır sadece iki grup normal dağılıma sahip niceliksel özellikler (varyans analizinin özel bir durumu). Not: Birkaç grubu çiftler halinde karşılaştırırken bu kriter kullanılamaz; bu durumda varyans analizi kullanılmalıdır. Öğrenci t testinin hatalı kullanımı, var olmayan farklılıkların “ortaya çıkarılması” olasılığını artırır. Örneğin, birkaç tedaviyi eşit derecede etkili (veya etkisiz) olarak kabul etmek yerine, bunlardan birinin daha iyi olduğu ilan edilir.

Birinin gerçekleşmesi diğerinin gerçekleşmesini hiçbir şekilde etkilemiyorsa iki olaya bağımsız denir. Benzer şekilde, birinin özellikleri diğerinin özellikleriyle hiçbir şekilde ilişkili değilse, iki koleksiyon bağımsız olarak adlandırılabilir.

Yürütme örneği T- STATISTICA programında test edin.

Kadınlar ortalama olarak erkeklerden daha kısadır, ancak bu, erkeklerin kadınlar üzerinde herhangi bir etkisinin bir sonucu değildir; bu, cinsiyetin genetik özellikleri meselesidir. Kullanarak T- Testin kadın ve erkek gruplarındaki ortalama boy değerleri arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığının kontrol edilmesi gerekiyor. (Eğitim amaçlı olarak boy verilerinin normal dağılıma uyduğunu varsayıyoruz ve bu nedenle T- testi geçerlidir).

Şekil 1. Yürütme için veri biçimlendirme örneği T-

Şekil 1'deki verilerin nasıl formatlandığına dikkat edin.Bıyık grafiği veya Kutu bıyık grafiği, tabloda iki değişken vardır: bunlardan biri gruplandırmadır (Gruplandırma değişkeni) (“Cinsiyet”) - programın hangi boy verisinin hangi gruba ait olduğunu belirlemesine olanak tanıyan kodları (karı-koca) içerir; ikincisi - sözde bağımlı değişken (Bağımlı değişken) (“Büyüme”) - analiz edilen gerçek verileri içerir. Ancak yürütülürkenT-STATISTICA programında bağımsız örneklemler için test yapılması durumunda, başka bir tasarım seçeneği mümkündür - her bir grup için (“Erkekler” ve “Kadınlar”) veriler ayrı sütunlara girilebilir (Şekil 2).

Şekil 2. Verileri yürütme için biçimlendirmeye yönelik başka bir seçenek T- bağımsız numune testi

Gerçekleştirmek T-Bağımsız numune testi için aşağıdakileri yapmanız gerekir:

1-a. Başlatma modülü T- menüden hamur İstatistikler > Temel istatistikler/Tablolar > T-test, bağımsız, gruplara göre(veri tablosunda bir gruplandırma değişkeni varsa bkz. Şekil 3)​

VEYA

1-b. Başlatma modülü T- menüden hamur İstatistikler > Temel istatistikler/Tablolar > T-test, bağımsız, değişkenlere göre(Veriler bağımsız sütunlara girilmişse, bkz. Şekil 4).

Aşağıda veri tablosunda bir gruplama değişkeninin bulunduğu testin bir versiyonu bulunmaktadır.

2. Açılan pencerede butonuna tıklayın Değişkenler ve programa tablo değişkenlerinden hangisinin olduğunu söyleyin E-tablo gruplamadır ve bağımlıdır (Şekil 5-6).

Şekil 5. Dahil edilecek değişkenleri seçme T-test

Şekil 6. İçerideki pencere yürütmek için seçilen değişkenler T-test

3. Düğmeye basınÖzet: T testleri.

Şekil 7. Sonuçlar T-bağımsız örnekler için test

Sonuç olarak, program bir çalışma kitabı oluşturacaktır.Çalışma kitabısonuçları içeren bir tablo içerenT-test (Şekil 7 ). Bu tablonun birkaç sütunu vardır:

• Anlam(erkek) - “Erkekler” grubundaki ortalama boy;
• Anlam(kadın) - “Kadınlar” grubundaki ortalama boy;
• T- değer: program tarafından hesaplanan değer T-Öğrenci testi;
• df- serbestlik derecesi sayısı;
• P- Karşılaştırılan ortalama değerlerin farklı olmadığı hipotezinin geçerlilik olasılığı. Aslında analizin en önemli sonucu budur, çünkü değer P Test edilen hipotezin doğru olup olmadığını söyler. Örneğimizde P > 0,05 olup, buradan erkeklerin ve kadınların boyları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark olmadığı sonucuna varabiliriz.
• Geçerli N(erkek) - örneklem büyüklüğü “Erkekler”;
• Geçerli N(kadın) - örneklem büyüklüğü “Kadınlar”;
• Std. geliştirici. (erkek) - “Erkekler” örneğinin standart sapması;
• Std. geliştirici. (kadın) - “Kadın” örneğinin standart sapması;
• F oranı, Varyanslar- karşılaştırılan örneklerdeki varyansların eşitliğine ilişkin hipotezin test edildiği Fisher F testinin değeri;
• P, Varyanslar- Karşılaştırılan örneklerin varyanslarının farklı olmadığı hipotezinin geçerlilik olasılığı.

Hikaye

Bu kriter William Gossett tarafından Guinness şirketindeki biranın kalitesini değerlendirmek için geliştirildi. Ticari sırların ifşa edilmemesine ilişkin şirkete yönelik yükümlülüklerle bağlantılı olarak (Guinness yönetimi, çalışmalarında istatistiksel cihazların kullanımını bu şekilde değerlendirmiştir), Gosset'in makalesi 1908 yılında Biometrics dergisinde "Öğrenci" takma adı altında yayınlandı.

Veri gereksinimleri

Bu kriterin uygulanabilmesi için orijinal verilerin normal dağılıma sahip olması gerekmektedir. Bağımsız örneklemler için iki örneklem testi uygulanması durumunda varyansların eşitliği şartının da sağlanması gerekmektedir. Ancak varyansların eşit olmadığı durumlar için Öğrenci t testinin alternatifleri de vardır.

Bağımsız örnekler için iki örnekli t testi

Biraz farklı bir örneklem büyüklüğü durumunda, yaklaşık hesaplamalar için basitleştirilmiş bir formül kullanılır:

Örneklem büyüklüğü önemli ölçüde farklılık gösteriyorsa daha karmaşık ve doğru bir formül kullanılır:

Nerede M 1 ,M 2 - aritmetik ortalamalar, σ 1, σ 2 - standart sapmalar ve N 1 ,N 2 - numune boyutları.

Bağımlı örnekler için iki örnekli t testi

İki bağımlı örnek (örneğin, aynı testin zaman aralığına sahip iki örneği) arasındaki farklara ilişkin bir hipotezin test edilmesi durumunda t-testinin ampirik değerini hesaplamak için aşağıdaki formül kullanılır:

Nerede M D değerlerdeki ortalama farktır ve σ D- farkların standart sapması.

Serbestlik derecesi sayısı şu şekilde hesaplanır:

Tek örnek t testi

Ortalama değer ile bilinen bazı değerler arasındaki fark hakkındaki hipotezi test etmek için kullanılır:

Serbestlik derecesi sayısı şu şekilde hesaplanır:

Parametrik olmayan analoglar

Bağımsız örnekler için iki örnek testinin bir benzeri Mann-Whitney U testidir. Bağımlı örneklerin olduğu durum için analoglar işaret testi ve Wilcoxon T testidir.

Öğrenci t-testinin otomatik hesaplanması

Wikimedia Vakfı.

2010.

Diğer sözlüklerde "Öğrenci T testinin" ne olduğunu görün:Öğrencinin t-c testi - Öğrencinin kriteri veya t c. veya S. t testi, karşılaştırılan ortalamalar arasındaki farkın anlamlılığına ilişkin istatistiksel bir kriterdir. Bu farkın fark hatasına oranıyla belirlenir: t değerleri için... ...

Genetik. Ansiklopedik Sözlük

Öğrenci T testi, Öğrenci dağılımıyla karşılaştırmaya dayalı olarak hipotezlerin istatistiksel testine (istatistiksel testler) yönelik bir yöntemler sınıfının genel adıdır. T testinin en sık kullanıldığı durumlar eşitliğin kontrol edilmesiyle ilgilidir... ... VikipediÖğrenci t testi - Stjūdento kriterijus statusas T sritis augalininkystė apibrėžtis Etekumo tarp dviejų vidurkių patikimumo rodiklis, išreiškiamas etekumo ve jo paklaidos santykiu. atitikmenys: ingilizce. Öğrenci testi rusça. Öğrenci t testi...

Öğrenci T testi, Öğrenci dağılımıyla karşılaştırmaya dayalı olarak hipotezlerin istatistiksel testine (istatistiksel testler) yönelik bir yöntemler sınıfının genel adıdır. T testinin en sık kullanıldığı durumlar eşitliğin kontrol edilmesiyle ilgilidir... ... Vikipedi Anahtar kelimeler ve güvenlik terminolojileri seçiliyor - Sıfır hipotezi varsayımı altında, kullanılan istatistiklerin t dağılımına (Öğrenci dağılımı) karşılık geldiği istatistiksel bir test. Not. Bu kriterin uygulanmasına ilişkin örnekler şunlardır: 1. Ortalamanın eşitliğinin kontrol edilmesi... ...

Sosyolojik İstatistik SözlüğüÖĞRENCİ KRİTERİ - Herhangi bir özellik için iki hayvan grubunun birbirleriyle (M1 ve M2) karşılaştırıldığında ortalama değerleri arasındaki farkın (td) güvenilirliğinin biyometrik göstergesi. Farkın güvenilirliği şu formülle belirlenir: Ortaya çıkan td değeri şu şekilde karşılaştırılır: ... ...

Sosyolojik İstatistik Sözlüğü- iki ortalama değerin yakınlığını, rastgele olarak sınıflandırılıp sınıflandırılmadığı (belirli bir anlamlılık düzeyinde) açısından değerlendirir ve ortalama değerlerin birbirinden istatistiksel olarak anlamlı şekilde farklı olup olmadığı sorusunu yanıtlar.