Потърси помощ за своята домашна
Програма Добавете учебите си часове за седмицата.
Проведено е изследване със 100 човека за връзката между две дискретни променливи: локализация на кон
1
елена николова Попитан на 4 май 2024 г. в 0:37
Въпрос
Проведено е изследване със 100 човека за връзката между две дискретни променливи: локализация на контрола и резилиентност. Променливата Локализация на контрола се кодира: (1) – външна; (0) – вътрешна. Променливата Резилиентност се кодира: (1) – резилиентен; (0) – нерезилиентен личностен тип. Определете съществува ли връзка между променливите. Получени са следните резултати:
· 47 лица са с външна, а 53 лица са с вътрешна локализация на контрола.
· 55 лица имат резилиентен личностен тип; 45 ли
- Математика
Отговор
ца са нерезилиентни.
· От 47-те души с външна локализация на контрола, 30 са резилиентни, а 17 са нерезилиентни.
· От 53-те души с вътрешна локализация на контрола, 25 са резилиентни, а 28 са нерезилиентни.
Това е въпрос за проверка на връзка между две категорийни променливи, което обикновено се прави чрез chi-квадрат тест. В случая, обаче, тъй като въпросът не изисква конкретна статистическа проверка, можем да направим прост анализ на получените данни.
Нека първо да създадем таблица на срещанията (вижте долу), в която сравняваме локализацията на контрола (вътрешна или външна) и резилиентността (резилиентен или нерезилиентен).
| Резилиентен | Нерезилиентен
Вътрешен | 25 | 28
Външен | 30 | 17
От тази таблица можем да видим, че:
- От 47-те хора с външна локализация на контрола, повечето (30) са резилиентни.
- От 53-те хора с вътрешна локализация на контрола, разпределението е по-равномерно, като леко преобладават нерезилиентните (28 спрямо 25).
Това ни навежда на мисълта, че може би има някаква връзка между външната локализация на контрола и резилиентността.
Въпреки това, не можем да направим категоричен извод само на база на тези данни. За да бъдем сигурни в нашите наблюдения, трябва да извършим статистически тест, като например chi-квадрат тест за независимост, който ще ни даде точна вероятност за връзката между двете променливи.