Влияние интеллектуальной утомляемости и длительности процедуры тестирования на величину интеллекта

Не обидите
Еду сейчас в маршрутке, подглядеть негде ведь в вашем примере показана высокая отрицательная корреляция, верно? Отсутствие корреляции будет в том случае, если никакой зависимости и закономерности в значениях не будет (случайный набор цифр, например)

Высокая положительная корреляция была бы в случае если например: тест 1 - 100, 90, 100; тест 2 - 100, 90, 100

Считал в своей жизни ретестовую надёжность пирсона и спирменом в качестве домашнего задания, успешно.
Около 3 часов назад ими же посчитал результаты в моем исследовании. Результаты - корреляция 0,8. Высокий т критерий. Следовательно, гипотеза подтвердилась

Андрей,
"высокий" t-Стьюдента и корреляция еще не свидетельство в пользу утомляемости!
В Вашем случае есть, как говорится, вмешивающаяся переменная - эффект повторного тестирования. Значения выше во втором испытании могут быть из-за этого. Чтобы отделить эффект утомления надо сравнивать 1 и 1, потом 2 и 2 и т.д (по Стьюденту для зависимых выборок. Хотя бы так, но лучше - дисперсионным анализом, и проверкой взаимодействия факторов. Нарастание различий от субтеста к субтесту и будут свидетельством в пользу утомления.

И еще, простите, Андрей, а какой факультет какого ВУЗа Вы заканчивайте?
Вы дисперсионный анализ не проходили? Ни на мат. методах, ни по эксперименталке?

;-)))), Александр Георгиевич...

Александр Георгиевич, спасибо за разъяснение! Я действительно не понимаю тогда, в каких случаях корреляция положительная, а в каких - отрицательная. Займусь собственным ликбезом.

Андрей Дмитриевич, в таком случае что вы скажете, если я сообщу, что пытался исключить эффект повторного тестирования посредством того, что исследование проводил в следующем порядке:
Половина выборки:
Форма В - с перерывами; форма Г - без перерывов. Сначала проводится форма Г, затем форма В.
Другая половина выборки:
Форма В - без перерывов; форма Г - с перерывами. Сначала проводится форма Г, затем форма В.

Можно ли данную задумку считать хорошим способом исключения эффекта повторного тестирования?

По поводу математической статистики: дисперсионный анализ был, но в общих чертах, конкретно с ним мы не занимались.
Одно дело - получить теорию касательно данного метода. Другое дело - заставить студентов работать с этой мат статистикой, и не просто работать, а долбить эту стену пока не стане ясно откуда концы растут.
Простите, но мое личное мнение - учить гуманитариев математической статистике нужно только таким способом. Словно мама с ребенком - доходчиво, доступно, постепенно, в малых понятных дозах.
Проблема преподавателей мат статистики по-моему мнению в том - что большинство того что они рассказывают им кажется понятным и студентам. А это не так. Студенты гуманитарии в большинстве своем (как и я в свое время) приходят в психологию с надежной на то, что математики в их жизни больше не будет (нет у них изначально способностей к математике). На факультете же мы встречаемся с суровой реальностью в виде математической статистики, но речь не об этом. Речь о том, что гуманитарии на психологии в большинстве своем изначально не приспособлены к мат статистике, у них нет и начальных знаний, и способностей к пониманию этой сферы. Поэтому повторюсь, учить их нужно долго, не вываливать много информации за раз, а главное - доступно. Доступно глазами студента, а не глазами преподавателя.

Да, теперь я понял в чем смысл по поводу корреляции. Почитал и выяснил свою ошибку в понимании. Я неправильно интерпретировал значение "отрицательная - это когда чем выше одна переменная, тем ниже другая" и понимал это как близость значений. Простите, что заставил попотеть со мной.

Касательно повторного тестирования - я все таки попытался учесть этот фактор, который описал выше, так что жду вашего ответа, Александр Георгиевич и Андрей Дмитриевич

Про дисперсионный анализ - я буду использовать его. На крайний случай если все будет совсем плохо воспользуюсь Вашим советом, Андрей Дмитриевич, по поводу проверки значимости различий по субтестам.

Татьяна Владимировна, мат статистика это действительно, пожалуй, самая сложная часть обучения. Мне думается, что в итоге на нее выделяется слишком мало времени в курсе. Проблема также на мой взгляд в том, что по прошествии курса статистикой студенты не пользуются долгое время и когда она снова нужна им - они уже все забыли
Как решить эту проблему мне неизвестно. Глупо будет говорить что необходимо заставлять студентов заниматься ей и после курса статистики, большинство студентов скажут что они не собираются использовать ее в будущем.

Да, Андрей, такой план хорош, и компенсирует эффект повторного тестирования. Но все равно, главным аргументом в пользу наличия утомляемости будет возрастание различий от 1 к последующим субтестам (по 1 субтесту утомляемость идентична, не так ли?). Конечно, лучше всего этот эффект (взаимодействия повтора и номера субтеста) лучше всего выявлять дисперсионным анализом, но есть и другие способы. Например с той же корреляцией. Вычислить разность результатов для каждого испытуемого (переменная х) и вычислить корреляцию с номером субтеста (лучше ранговую, нагляднее будет - если Тау Кендалла). Или сравнить среднюю разность для 1-го субтеста и последующих. Можно придумать и другие способы.

Что касается преподавания мат. методов психологам. Я на нашем факультете предпринял две акции. Во-первых, с огромным трудом, но все же разделил курс на 2 семестра: 3 и 7. Во-вторых, провел серию занятий с преподавателями - научными руководителями по современным методам анализа данных, на практике применения SPSS. Все отмечают, что качество ВКР в последние годы заметно улучшилось.
Сейчас готовлю (с командой, конечно) онлайн-курс "Мат. методы..." в рамках программы "Открытое образование". К осени будет готов.
Еще добавлю. Подавляющее большинство карьерно весьма успешных наших выпускников замечательно усвоили мат. методы, помню по занятиям, экзаменам, консультациям. Некоторые, немногие из них - самостоятельно, но это единицы.

Онлайн курс по мат методам стал бы отличным подспорьем для студентов Буду следить за вашей работой и надеюсь дождаться этого онлайн курса.
Что касается статистик я все учел и чтобы в дальнейшем не загружать эту ленту вероятно глупыми вопросами (мне за них честно стыдно) написал Вам, Андрей Дмитриевич, в личные сообщения касательно 2-х факторного дисперсионного анализа.
Александр Георгиевич, огромное спасибо Вам за неоценимую помощь в даче ценных советов касательно корреляции! Я честно понял свою ошибку в интерпретации этого метода, в будущем подобной ошибки более не допущу.
Татьяна Владимировна, когда будут полные результаты я, как и обещал, отпишусь в этой ленте о них более подробно, оповестив Вас в случае надобности в личные сообщения.
Всем огромное спасибо за помощь! И я надеюсь, что в случае организации отдельной ветки в помощь студентам это привлечет новых гостей на форум и сделает ресурс еще более популярным
Ну а я буду следить за новостями и интересностями здесь в дальнейшем. Тут действительно есть на что обратить внимание. Заодно и приглашу возможных новых участников