лат. dispersus - рассеянный, рассыпанный) - статистический метод для одновременного сравнения двух или более средних значений. Дает возможность определить, существует ли значимая связь между экспериментальными переменными.
АНАЛИЗ ДИСПЕРСИОННЫЙ
Дисперсионный анализ
Источник: Жмуров В.А. Большая энциклопедия по психиатрии. 2012
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ
совокупность методов математической статистики, предназначенных для изучения закономерностей отклонения частных данных от средних величин или динамики изменения дисперсий. См. дисперсия, методы количественные, статистика математическая.
Источник: Психологичеcкий словарь. М. Владос. 2007
дисперсионный анализ
статистический метод выявления влияния отдельных факторов на исследуемую переменную – результат эксперимента. Термин предложен английским ученым Р. Фишером в 1926 г. Д.а. широко используется в психологии.
Источник: Конюхов Н.И. Прикладные аспекты современной психологии: термины, концепции,методы. 1992
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ (ANOVA)
Статистический метод для одновременного сравнения двух или более средних значений. ANOVA выдает ряд значений (F значения), которые могут быть статистически проверены с тем, чтобы определить, существует ли значимая связь между экспериментальными переменными. См. F-тест.
Дисперсионный анализ
аналитико - статистический метод изучения влияния отдельных переменных на изменчивость изучаемого признака. Метод основан на разложении общей дисперсии на составляющие компоненты, сравнивая которые, можно определить долю общей вариации изучаемого признака, обусловленную действием на него как регулируемых, так и неучтенных в опыте факторов.
Источник: Основные понятия психодиагностики и экспериментальной психологии. Cловарь 2006
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ
ста тистический метод, который выделяет и оценивает вклад независимых переменных категориального (качественного и полуколичественного) типа в изменения средней величины непрерывной зависимой переменной. Наблюдения классифицируются по категориям каждой независимой переменной, измеряются различия этих категорий по средней величине зависимой переменной, а затем вычисляется статистическая значимость этих различий.
Источник: Эпидемиологический словарь. 2009 г.
дисперсионный анализ
(в психологии) (от лат. dispersio – рассеивание) – статистический метод, позволяющий анализировать влияние различных факторов (признаков) на исследуемую (зависимую) переменную. Метод был разработан Р. Фишером (195) и применялся первоначально для оценки экспериментов в растениеводстве. В дальнейшем выяснилась общенаучная значимость Д.а. для экспериментов в психологии, педагогике, медицине и др. Суть Д.а. заключается в разложении (дисперсии) измеряемого признака на независимые слагаемые, каждое из которых характеризует влияние того или иного фактора или их взаимодействие. Последующее сравнение таких слагаемых позволяет оценить значимость каждого изучаемого фактора, а также их комбинации.
Источник: Конюхов Н.И. Прикладные аспекты современной психологии: термины, концепции,методы. 1992
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ
от лат. dispersio — рассеивание) — статистический метод, позволяющий анализировать влияние различных факторов (признаков) на исследуемую (зависимую) переменную. Целью Д. а. в инженерной психологии является изучение влияния переменных факторов на генеральное среднее (математическое ожидание) исследуемой характеристики деятельности оператора. Основные положения методики однофакторного Д. а, сводятся к следующему. Имеется К уровней изменения некоторого фактора А (напр., яркости свечения индикатора). На каждом уровне зафиксировано N значений измеряемой величины х (напр., времени реакции оператора). Требуется определить, оказывает ли влияние изменение фактора (яркости свечения индикатора) на исследуемую характеристику (в данном случае время реакции).
АНАЛИЗ ДИСПЕРСИОННЫЙ
в психологии - метод статистический, позволяющий анализировать влияние различных факторов (признаков) на исследуемую (зависимую) переменную. Был разработан биологом Р. Фишером (1925) и применялся первоначально для оценки экспериментов в растениеводстве. Позднее выяснилась его общенаучная значимость для экспериментов в психологии, педагогике, медицине и пр. Суть анализа дисперсионного состоит в разложении (дисперсии) измеряемого признака на независимые слагаемые, каждое из коих характеризует влияние некоего фактора или их взаимодействия. Последующее сравнение таких слагаемых позволяет оценить значимость каждого фактора и их комбинаций. Анализ дисперсионный применяется преимущественно в психологии экспериментальной при изучении действия конкретных факторов на испытуемых. При этом особую роль играет анализ значений средних - отклонение от них и называется дисперсией.
Источник: Головин С.Ю. Словарь практического психолога. 1998
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ
это статистический метод, кот. позволяет устанавливать влияние различных признаков-предикатов-факторов на исследуемую-зависимую переменную величину-модальность; этот метод был разработан биологом Р.Фишером в 1925 году и на первых порах применялся для оценки экспериментов в растениеводстве, но впоследствии иссл. выяснили научную ценность Д.а. для экспериментов в психологии, медицине, психотерапии, психофизиологии и др. науках; квинтэссенция Д.а. состоит в дисперсии-разложении-вивисекции какого-либо предиката-признака на независимые элементы-единицы, каждая из которых, в свою очередь, характеризует воздействие того или иного феномена, или же дефиницирует их взаимосвязь-взаимодействие; оценка таких составляющих и позволяет охарактеризовать-денотатировать цченностиость каждого изучаемого фактора, явления, мини - явления, а также сопоставить-проанализировать их синтезацию, или же структуро-комбинационность; очень часто модусы дисперсии используют в экспериментальной психологии, в процессе изучения-исследования воздействия на испытуемых субъектов тех или иных феноменов.
Источник: Современный словарь по психологии. Мн. Современное Слово 1998. — 768 с.
ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ
аналитико-статистический метод изучения влияния отдельных переменных на изменчивость изучаемого признака.
Метод основан на разложении общей дисперсии на составляющие компоненты, сравнивая которые, можно определить долю общей вариации изучаемого (результирующего), признака, обусловленную действием на него как регулируемых, так и неучтенных в опыте
факторов. По характеру решаемых задач к Д. а. наиболее близок регрессионный анализ.
При осуществлении Д. а. результаты наблюдении группируются с учетом градаций каждого учитываемого фактора (возраста, уровня образования, отдельных психологических особенностей и т. д.). Если учитываемый фактор оказывает влияние на признак, средние
результирующего признака изменяются в соответствии с градациями фактора. Внутри каждой такой группы обнаруживается своя дисперсия, связанная с действием других факторов. Суммарная дисперсия может быть выражена уравнением
Путем соотнесения сумм квадратов отклонений к числу степеней свободы (k) получают выборочные дисперсии:
Таким образом, Д. а. позволяет учитывать не только совместное действие регулируемых факторов, но и влияние каждого из них в отдельности (или в разных комбинациях) на результирующий признак. Действие неучтенных факторов оценивается не дифференцированно,
а суммарно. Д. а. допускает статистическое исследование признаков, выраженных не только в абсолютных количественных единицах, но и в относительных или условных баллах и индексах.
Метод основан на разложении общей дисперсии на составляющие компоненты, сравнивая которые, можно определить долю общей вариации изучаемого (результирующего), признака, обусловленную действием на него как регулируемых, так и неучтенных в опыте
факторов. По характеру решаемых задач к Д. а. наиболее близок регрессионный анализ.
При осуществлении Д. а. результаты наблюдении группируются с учетом градаций каждого учитываемого фактора (возраста, уровня образования, отдельных психологических особенностей и т. д.). Если учитываемый фактор оказывает влияние на признак, средние
результирующего признака изменяются в соответствии с градациями фактора. Внутри каждой такой группы обнаруживается своя дисперсия, связанная с действием других факторов. Суммарная дисперсия может быть выражена уравнением
Путем соотнесения сумм квадратов отклонений к числу степеней свободы (k) получают выборочные дисперсии:
Таким образом, Д. а. позволяет учитывать не только совместное действие регулируемых факторов, но и влияние каждого из них в отдельности (или в разных комбинациях) на результирующий признак. Действие неучтенных факторов оценивается не дифференцированно,
а суммарно. Д. а. допускает статистическое исследование признаков, выраженных не только в абсолютных количественных единицах, но и в относительных или условных баллах и индексах.
Источник: Словарь-справочник по психологической диагностике 1989 г.
Дисперсионный анализ
analysis of variance) Дисперсионный анализ (ДА), в том смысле как он обычно понимается и широко используется в качестве статистического метода, был развит в значительной мере Р. А. Фишером. Несмотря на то, что этот метод представляет собой анализ различных оценок изменчивости, его назначение - оценка различий групповых средних. Он делает возможным статистический анализ воздействия факторов и их комбинаций на зависимую переменную или, на статистическом языке, главных эффектов и эффектов взаимодействия (определения этих терминов см. в статье Факторные планы). Чтобы проиллюстрировать логику ДА, рассмотрим простой план эксперимента, включающий одну независимую переменную (или фактор А) и, скажем, 3 группы испытуемых. Целью такого плана обычно яв-ся выяснение того, изменяется ли зависимая переменная как функция фактора А. Однако из-за случайной изменчивости (например, индивидуальных различий, ошибки измерения) мы вряд ли ожидаем, что во всех группах средние показатели будут совершенно одинаковыми, даже если фактор А не оказал никакого воздействия на испытуемых. ДА позволяет нам проверить нулевую гипотезу об отсутствии действительных эффектов данного фактора - и тогда различия в показателях вызваны исключительно случайной изменчивостью. Предполагая, что нулевая гипотеза верна, можно получить две разные оценки дисперсии генеральной совокупности. Одна из этих оценок вычисляется на основе изменчивости групповых средних, а другая - на основе дисперсии показателей внутри каждой включенной в план группы. Если нулевая гипотеза и в самом деле верна, то обе оценки яв-ся, по существу, оценками одной и той же генеральной дисперсии. Как следствие, эти оценки будут иметь одинаковую величину, за исключением случайной изменчивости, а их отношение будет иметь известное теоретическое распределение (F-pacпределение, названное в честь Фишера). Если нулевая гипотезе не верна, то наши выборочные оценки не яв-ся оценками дисперсии одной и той же генеральной совокупности, т. к. на первую будут влиять любые реальные эффекты фактора, а на вторую - нет. В этом случае отношение первой оценки (межгрупповой дисперсии) ко второй (внутригрупповой дисперсии) имеет тенденцию быть больше, чем можно было ожидать, если бы это отношение действительно подчинялось F-pacпределению. Если оно достаточно велико, то нулевая гипотеза может быть отвергнута. См. также Ковариационный анализ, Статистика в психологии А. Д. Велл
Источник: Корсини Р., Ауэрбах А. Психологическая энциклопедия. 2006