Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Психология arrow Математические методы в психологии

Практические примеры

Музыка и эмоции

Для того чтобы проиллюстрировать возможности ковариационного анализа в качестве средства реализации непрямого, статистического, контроля, снова обратимся к результатам экспериментального исследования, представленного в дипломной работе Е. В. Файкиной. Отдельные аспекты этого эксперимента мы уже обсуждали в гл. 5.

Вспомним, что в этом исследовании изучалось влияние эмоционального состояния испытуемого на процессы извлечения личностно значимой информации, касающейся его семейной жизни. Для обеспечения самих эмоциональных состояний радости и грусти использовались музыкальные отрывки. Фиксировалась самооценка эмоционального состояния испытуемого до прослушивания музыкального отрывка и сразу после этого. Использовалась семибалльная шкала от -3 до +3. Результаты этой оценки представлены в табл. 8.5.

Средние результаты для двух групп представлены на рис. 8.1. Видно, что прослушивание грустной музыки, действительно, приводит к снижению оценок испытуемых, а прослушивание радостной музыки – к их повышению. Таким образом, после прослушивания музыкальных отрывков различия между двумя группами испытуемых оказываются довольно выраженными, хотя и до прослушивания группа, слушавшая впоследствии грустные музыкальные отрывки, демонстрировала несколько более низкие оценки эмоционального состояния.

Таблица 8.5

Оценка эмоционального состояния двумя группами испытуемых до и после прослушивания грустной и радостной музыки

Грусть

Радость

До

После

До

После

1

-1

0

1

0

-2

1

3

2

0

1

2

0

0

1

2

-1

-2

2

3

-1

-2

-2

0

0

0

1

1

0

-1

1

3

1

-1

2

2

-1

-2

0

2

-2

-2

0

0

0

-2

2

3

-1

-2

1

1

2

-1

-2

1

0

-1

-1

1

-3

-3

0

2

3

-1

-1

1

1

0

0

1

0

-1

1

3

2

-1

0

1

Эти данные можно оценить уже известным способом, основанным на оценке взаимодействия и сравнении средних значений до и после прослушивания музыки. Фактически схема этого эксперимента может быть описана как двухфакторный план с повторными измерениями. Соответственно, статистический анализ эффекта прослушивания музыкальных отрывков разного содержания мог бы состоять в исследовании межгрупповых различий до и после прослушивания. Однако более правильным будет использование описанного в подпараграфе 8.1.1 метода ковариационного анализа. Действительно, для каждой группы испытуемых были измерены значения эмоционального состояния на неактивном и активном уровне независимой переменной, которые могут быть соответственно определены как ковариаты и критерии.

Средние оценки эмоционального состояния в двух группах испытуемых до и после прослушивания музыкальных отрывков радостной и грустной музыки

Рис. 8.1. Средние оценки эмоционального состояния в двух группах испытуемых до и после прослушивания музыкальных отрывков радостной и грустной музыки

Ковариационный анализ имеющихся у нас данных можно осуществить с помощью уже известного нам модуля общих линейных моделей статистического пакета IBM SPSS Statistics.

Прежде всего создаем три переменные: "Группа", "Контроль", "Эмоции". Указываем для переменной "Группа" два значения: 1 – "Радость"; 2 – "Грусть" (рис. 8.2).

Описание переменных для ковариационного анализа в исследовании влияния музыки на эмоциональное состояние

Рис. 8.2. Описание переменных для ковариационного анализа в исследовании влияния музыки на эмоциональное состояние

Переходим на вкладку "Данные" и вводим имеющиеся у нас данные. Получается таблица из трех колонок и сорока строк (рис. 8.3). Теперь у нас все готово, чтобы осуществить ковариационный анализ наших данных.

Подготовка данных для ковариационного анализа.

Рис. 8.3. Подготовка данных для ковариационного анализа.

Переменная "Контроль" представляет собой ковариату, переменная "Эмоции" – критерий

Как и в случае дисперсионного анализа без повторных измерений, в меню "Анализ" выбираем "Общие линейные модели" и далее "ОЛМ-одномерная...". Открывается уже знакомое нам окно (рис. 8.4).

В качестве "Зависимой переменной" (критерия) выбираем "Эмоции". В качестве фиксированного фактора – "Группа". В качестве ковариаты укажем переменную "Контроль", содержащую значения ковариат. После этого, если не требуются какие- либо дополнительные настройки, можно нажать "ОК".

Попадаем в окно вывода результатов ковариационного анализа. Оно среди прочего содержит табл. 8.6.

Таблица результатов ковариационного анализа ничем не отличается от уже знакомых нам таблиц результатов дисперсионного анализа, что неудивительно: ведь оба вида статистического анализа относятся к классу общих линейных моделей. Эта таблица содержит указание на различные источники дисперсии. Нас интересует эффект группы. Мы видим, что F-отношение для этого эффекта оказывается равным 162,88. Это высокозначимый результат – р < 0,001. Таким образом, можно считать доказанным факт изменения эмоционального состояния.

Окно настройки ковариационного анализа в IBM SPSS Statistics

Рис. 8.4. Окно настройки ковариационного анализа в IBM SPSS Statistics

Таблица 8.6

Основные результаты ковариационного анализа в IBM SPSS Statistics

Оценка эффектов межгрупповых факторов

Зависимая переменная: Эмоции

Источник

Сумма квадратов типа III

Число степеней свободы

Средний квадрат

F

Знч.

Скорректированная

модель

98,607я

2

49,304

102,527

0,000

Свободный член

0,271

1

0,271

0,563

0,458

Контроль

14,507

1

14,507

30,168

0,000

Группа

78,326

1

78,326

162,879

0,000

Ошибка

17,793

37

0,481

Всего

118,000

40

Скорректированный

итог

116,400

39

а R квадрат = 0,847 (скорректированный R квадрат = 0,839).

 
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы