Интеллектуальная Лаборатория Статистики
Единый автоматизированный комплекс: от экспресс-импорта и первичного паспорта выборки до генерации диссертационных глав ВАК
Впервые в Лаборатории Psy-Academy?
Наша интеллектуальная система подбора критериев построена по авторскому стандарту и отличается от классического SPSS.
Просмотреть видеоуроки по движку
Наша интеллектуальная система подбора критериев построена по авторскому стандарту и отличается от классического SPSS.
Выберите интересующий вас математический критерий. Выделите мышкой и скопируйте таблицу из раскрывшегося блока — при вставке в Excel (Ctrl+V) она идеально разобьется по ячейкам!
Зачем это нужно: Чтобы узнать, связаны ли психологические тесты между собой (например, растет ли уровень стресса при росте тревожности).
- Тип данных: Любые живые числа, сырые баллы шкал, возраст, стаж или готовые ранги .
- Размерность: Как минимум 2 числовые колонки тестов. Слова ДО/ПОСЛЕ в шапке НЕ требуются .
| ФИО | IQ_Балл | Уровень_Стресса | Возраст_Лет |
|---|---|---|---|
| Иванов | 130 | 14 | 28 |
| Петров | 95 | 42 | 35 |
| Сидоров | 115 | 22 | 22 |
Зачем это нужно: Чтобы сжать кучу мелких психологических тестов в несколько крупных укрупненных Факторов.
- Тип данных: Любые числовые шкалы и баллы по тестам .
- Размерность: Требуется как минимум 3 и более числовых колонок шкал для матрицы Якоби .
| ФИО | Тревожность | Мнительность | Апатия | Агрессия |
|---|---|---|---|---|
| Иванов | 25 | 24 | 12 | 14 |
| Петров | 30 | 28 | 10 | 22 |
| Сидоров | 18 | 19 | 25 | 9 |
Зачем это нужно: Чтобы составить математическую формулу прогноза одной главной шкалы на основе нескольких других факторов.
- Тип данных: Любые живые числа, баллы, стаж, возраст . Распределение по Гауссу роли не играет .
- Размерность: Как минимум 3 числовых столбца (1 целевой критерий Y и 2+ предиктора X) .
| ФИО | Выгорание_ЦельY | Стаж_Лет_X1 | Тревожность_X2 |
|---|---|---|---|
| Иванов | 14 | 8 | 25 |
| Петров | 12 | 7 | 30 |
| Сидоров | 18 | 9 | 18 |
Зачем это нужно: Чтобы увидеть траекторию изменений, если вы замеряли одну и ту же группу людей 3 или более раз подряд (серия повторных измерений во времени).
Критерий Хи-квадрат Фридмана (Числа и Баллы)
Применяется, когда в замерах вы получали обычные числовые показатели и баллы . В названиях колонок строго обязательно должны присутствовать слова-маркеры: Замер, ДО, ПОСЛЕ, МЕС или Фридман !
Пример таблицы для критерия Фридмана (минимум 3 замера):
| ФИО | Депрессия_Замер1_ДО | Депрессия_Замер2_1МЕС | Депрессия_Замер3_3МЕС |
|---|---|---|---|
| Иванов | 25 | 18 | 12 |
| Петров | 30 | 22 | 10 |
| Сидоров | 18 | 19 | 15 |
Многомерный критерий Q Кохрена (Качественный Факт 0/1)
Применяется, когда вы фиксировали только качественный бинарный факт: либо цифры 0 и 1, либо слова Да/Нет (например: ушел симптом или остался) . Маркеры повторных сессий в шапке также строго обязательны !
Пример бинарной таблицы для критерия Кохрена:
| ФИО | Риск_Замер1_ДО | Риск_Замер2_ПОСЛЕ | Риск_Замер3_3МЕС |
|---|---|---|---|
| Иванов | 1 | 1 | 0 |
| Петров | 1 | 0 | 0 |
| Сидоров | 1 | 0 | 1 |
Зачем это нужно: Чтобы оценить эффективность вашего воздействия (тренинга, терапии, курса обучения), замерив одну группу строго 2 раза — ДО и ПОСЛЕ эксперимента.
Числовые сдвиги (t-Стьюдент / Т-Вилкоксон / G-Знаков)
Применяются, когда данные измеряются в числах, любых сырых баллах, возрасте или стаже . Автопилот сам проверит нормальность: для Гаусса назначит Стьюдента, для скошенных шкал — Вилкоксона . В шапке Excel строго обязательно должны присутствовать слова: ДО и ПОСЛЕ !
Пример числовой таблицы (Любые баллы по тестам):
| ФИО | Тревожность_ДО | Тревожность_ПОСЛЕ |
|---|---|---|
| Иванов | 25 | 14 |
| Петров | 30 | 22 |
| Сидоров | 18 | 19 |
Частотный критерий сопряженности Макнамары (Качественный факт 0/1)
Применяется строго тогда, когда вы замеряли качественный бинарный факт и данные состоят только из 0 и 1 (или слов Да/Нет) . Например, фиксация наличия симптома выгорания до и после тренинга . Маркеры ДО/ПОСЛЕ в шапке также строго обязательны !
Пример бинарной таблицы для критерия Макнамары:
| ФИО | Выгорание_ДО | Выгорание_ПОСЛЕ |
|---|---|---|
| Иванов | 1 | 0 |
| Петров | 0 | 1 |
| Сидоров | 1 | 0 |
Зачем это нужно: Чтобы сравнить между собой показатели абсолютно разных групп людей, либо автоматически разбить выборку на скрытые однородные типы.
Сравнение ровно 2-х подвыборок (t-Стьюдент / U-Манна-Уитни)
Применяется, когда в таблице есть одна номинативная (текстовая) колонка деления (например, Пол, где написаны слова «м» или «ж») и числовые тесты .
Пример таблицы для 2-х групп (Сравнение мужчин и женщин):
| ФИО | Пол | IQ_Балл | Агрессия |
|---|---|---|---|
| Иванов | м | 120 | 14 |
| Петрова | ж | 115 | 10 |
| Сидоров | м | 95 | 18 |
Сравнение 3-х и более подвыборок (ANOVA Фишера / Н-Крускала-Уоллиса)
Применяется, когда текстовая колонка деления содержит 3 или более градации (например, Профессия или Курс) . Автопилот сам выберет параметрический или ранговый метод по закону Гаусса .
Пример таблицы для 3+ групп (Сравнение курсов обучения):
| ФИО | Курс_Обучения | Выгорание |
|---|---|---|
| Иванов | 1 курс | 14 |
| Петров | 2 курс | 22 |
| Сидоров | 3 курс | 18 |
Многомерный Кластерный анализ (Сегментация по методу Уорда)
Применяется, когда у вас нет готовых групп, но вы хотите автоматически сгруппировать людей на похожие скрытые типы. Текстовая колонка групп здесь не нужна — алгоритм Уорда анализирует только многомерные числовые данные шкал!
Пример таблицы для Кластерного анализа (только числовые тесты):
| ФИО | IQ_Балл | Стресс_Балл | Выгорание_Балл |
|---|---|---|---|
| Иванов | 120 | 14 | 15 |
| Петров | 115 | 10 | 12 |
| Сидоров | 95 | 18 | 24 |
1
Загрузка эмпирического массива (Поддерживается любой масштаб таблиц)
Вариант А: Перетащите ваш файл Excel
Первая строка автоматически определится как шапка с названиями ваших тестов и шкал
Вариант Б: Мгновенная вставка выделенных ячеек Excel