Взаимосвязь устойчивости внимания и ситуативной тревожности у студентов 2 курса (стр. 6 из 7)
Результаты эксперимента представлены нами в Приложении 1.
При подготовке и проведении эксперимента особое внимание мы уделили соблюдению этических принципов проведения исследований на человеке. В ходе эксперимента нами поддерживался приемлемый уровень этики исследования, также мы отвечали на все вопросы испытуемых по возможности наиболее открыто. В частности, при проведении эксперимента во второй экспериментальной группе, после проведённого исследования, нами было дано полное разъяснение сути эксперимента с целью предотвращения недоразумений.
2.2 Обработка и интерпретация данных.
Первичная обработка данных в корректурной пробе Бурбона проводилась по формуле:
S = N-c/t,
где S – устойчивость внимания;
N – количество знаков просмотренных за время испытания;
c– количество ошибок, допущенное во время работы;
t– время (5).
Проведение испытания и обработка полученных данных по методике диагностики самооценки Ч. Д. Спилбергера и Ю. Л. Ханина проводилось по стандартной процедуре согласно инструкции по обработке результатов, приведённой в самой методике.
В результате были получены следующие данные (см. Табл.1):
Табл. 1.
| Группа | Испытуемый | НП | ЗП |
| ЭГ1 | 1.Иван К. | 29 | 37 |
| 2.Олег О. | 25 | 31 | |
| 3.Сергей Р. | 27 | 36 | |
| 4.Игорь Ч. | 24 | 33 | |
| КГ | 1. Юлия П. | 42 | 43 |
| 2.Евгений Х. | 38 | 42 | |
| 3.Яна | 34 | 46 | |
| 4.Марьям | 36 | 40 | |
| ЭГ2 | 1.Александр Ч. | 68 | 38 |
| 2.Сергей З. | 53 | 32 | |
| 3.Виктор С. | 46 | 34 | |
| 4.Андрей Е. | 49 | 37 |
Условные обозначения в таблице 1: ЭГ1 – экспериментальная группа 1: группа испытуемых с пониженной ситуативной тревожностью; КГ – контрольная группа: группа испытуемых с нормальной тревожностью; ЭГ2 – экспериментальная группа 2: группа испытуемых с повышенной ситуативной тревожностью; НП – независимая переменная: уровень ситуативной тревожности; ЗП – зависимая переменная: уровень устойчивости внимания.
Для наглядности мы решили представить график соотношения уровня устойчивости внимания в разных экспериментальных группах.
График 1
На графике видно, что по уровню устойчивости внимания экспериментальные группы 1 и 2 не имеют больших различий, но при этом показатели устойчивости внимания у контрольной группы лежат выше, чем аналогичные показатели у экспериментальных групп.
Для того, чтобы узнать, является ли разница между группами статистически существенной, нам было необходимо подвергнуть полученные данные соответствующей обработке.
Для обработки полученных данных, интерпретации полученных результатов и выявления связи между зависимой и независимой переменной нами была применена батарея методов математической обработки данных, в том числе и компьютерная программа Statistica 6.0.
Н-критерий Крускала-Уолиса.
Одним из методов математической обработки, применяемых нами для обнаружения статистической связи между исследуемыми переменными был Н-критерий Крускала-Уоллиса. Данный критерий позволяет оценить различия между 3 и более выборками по уровню какого-либо признака. Статистическая гипотеза для данного критерия была следующей: существует статистически значимая разница по уровню устойчивости внимания у групп с различными показателями ситуативной тревожности.
Результаты обработки представлены нами в Таблице 2:
Табл. 2
| ЭГ1 | Устойчивость внимания | Упорядоченные значения | Ранг | эг1 | |
| 1 | 37 | 31 | 1 | 15,5 | |
| 2 | 31 | 32 | 2 | кг1 | |
| 3 | 36 | 33 | 3 | 42 | |
| 4 | 33 | 34 | 4 | эг2 | |
| КГ1 | 36 | 5 | 20,5 | ||
| 1 | 43 | 37 | 6,5 | общ сумма | |
| 2 | 42 | 37 | 6,5 | 78 | |
| 3 | 46 | 38 | 8 | Расч. сумма | |
| 4 | 40 | 40 | 9 | 78 | |
| ЭГ2 | 42 | 10 | |||
| 1 | 38 | 43 | 11 | ||
| 2 | 32 | 46 | 12 | ||
| 3 | 34 | ||||
| 4 | 37 | ||||
Формула вычисления критерия:
Н= [12/N*(N+1)*ΣT2i/n]-3*(N+1),
где Н – вычисляемый критерий;
Т – сумма рангов;
N – общее количество испытуемых;
n – количество испытуемых в каждой группе.
В результате мы получили значение критерия Н= 0,0769, что соответствует статистически значимому различию результатов, при уровне достоверности р=0,01. Таким образом, согласно этому критерию, имеет место быть разница между экспериментальными и контрольной группами. Следовательно, наша статистическая гипотеза для данного метода подтвердилась.
Кластерный анализ.
Данный метод позволяет разделить испытуемых на группы, сходные или близкие по исследуемым признакам. Особенность этого метода в том, что он позволяет выделить устойчивые свойства личности и личностные структуры, а также выделить тип личности – создать типологию.
Кластерный анализ проводился нами с помощью программы Statistica 6.0.
Гипотеза для кластерного анализа: существует тип личности, у которых уровень ситуативной тревожности оказывает влияние на устойчивость внимания, и противоположный тип.
Результат кластерного анализа представлен в Приложении 2. В нём мы видим, что наиболее близки между собой испытуемые под номерами 1 и 3, 2 и 4, 6 и 8, 11 и 12. Наибольшие различия наблюдаются между испытуемым под номерами 9 и испытуемыми под номерами 7 и 8.
Интерпретируя полученные результаты, мы пришли к выводу, что наибольшая близость в значениях исследуемых признаков наблюдается у испытуемых находящихся в одной группе.
Таким образом, мы можем сделать вывод, о том, что наша гипотеза для кластерного анализа также подтвердилась.
Факторный анализ.
С помощью программы Statistica 6.0. мы провели также факторный анализ. Результат приведён в таблице 3, а также в Приложении 2.
Табл. 3
| Фактор 1 | |
| СТ | 0,733910 |
| УВ | 0,734980 |
| ЕхрI/ Var | 1,077249 |
| Prc/Totl | 0,538625 |
Из таблицы 3 мы видим, что существует фактор, который одинаково положительно коррелирует как с ситуативной тревожностью, так и с устойчивостью внимания. Так как дополнительные исследования нами не проводились, мы не можем с уверенностью сказать, что это за фактор, однако мы можем предположить, что этот фактор представляет собой эффект соревновательности. Мы предполагаем, что человек, находясь в группе, стремится показать лучший результат, даже если такое стремление не осознаётся самим испытуемым. Именно это стремление, во-первых, стимулирует устойчивость внимания, так как в ходе эксперимента именно оно требовалось в максимальном значении, а во-вторых, повышает у испытуемого ситуативную тревожность, из-за осознания возможности того, что другие участники эксперимента могут показать лучшие результаты, чем он. Возможно, дальнейшие исследования помогут подтвердить или опровергнуть наше предположение.
Корреляционный анализ.
Данный метод используется для подтверждения или опровержения гипотезы о статистической связи между двумя и более переменными[1; 140].
В качестве гипотезы мы выдвинули предположение, что существует корреляционная связь между устойчивостью внимания и ситуативной тревожностью у студентов 2 курса.
Результаты анализа представлены нами в таблице 4 и в Приложении 2.
Табл. 4
| СТ | УВ | |
| СТ | 1,00 | 0,8 |
| УВ | 0,8 | 1,00 |
Из таблицы 4 мы видим, что существует связь между исследуемыми параметрами. Очевидно, что и здесь наша гипотеза подтверждается.
Подсчеты по коэффициенту ранговой корреляции Спирмена.
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена - это непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями. В этом случае определяется фактическая степень параллелизма между двумя количественными рядами изучаемых признаков и дается оценка тесноты установленной связи с помощью количественно выраженного коэффициента. Коэффицент ранговой корреляции целесообразно применять при наличии небольшого количества наблюдений.
Гипотеза для критерия Спирмена: существует корреляция между уровнем ситуативной тревожности и устойчивостью внимания у студентов 2 курса.
| № испыт. | СТ | РангХ | УВ | РангУ | D | D2 |
| 1 | 29 | 4 | 37 | 5 | 1 | 1 |
| 2 | 25 | 2 | 31 | 1 | 1 | 1 |
| 3 | 27 | 3 | 36 | 4 | 1 | 1 |
| 4 | 24 | 1 | 33 | 2 | 1 | 1 |
| 5 | 42 | 8 | 43 | 11 | 3 | 9 |
| 6 | 38 | 7 | 42 | 10 | 3 | 9 |
| 7 | 34 | 5 | 41 | 9 | 4 | 16 |
| 8 | 36 | 6 | 40 | 8 | 2 | 4 |
| 9 | 68 | 12 | 38 | 6 | 6 | 36 |
| 10 | 53 | 11 | 39 | 7 | 4 | 16 |
| 11 | 46 | 9 | 34 | 3 | 6 | 36 |
| 12 | 49 | 10 | 37 | 5 | 5 | 25 |
| Сумма | 155 |
Для подсчета корреляции используется следующая формула: