Зависимость темперамента от типа личности

Мы видим, что среди флегматиков нет преобладающего типа личности. Это связано с уравновешенностью нервной системы и внешним спокойствием. Флегматичный характер чаще содержит в себе такой тип личности, как амбидекстр.

Таблица 4. Меланхолики

Номер опрашиваемого

top >

Темперамент по тесту Г. Айзенка

Тип личности по тесту Г. Айзенка

Авторский опросник Лейни. М

1

меланхолик

интроверт

интроверт

2

меланхолик

интроверт

экстраверт

3

меланхолик

интроверт

амбидекстр

4

меланхолик

экстраверт

экстраверт

5

меланхолик

интроверт

амбидекстр

6

меланхолик

интроверт

интроверт

7

меланхолик

интроверт

интроверт

8

меланхолик

интроверт

интроверт

9

меланхолик

интроверт

экстраверт

10

меланхолик

интроверт

амбидекстр

11

меланхолик

интроверт

интроверт

12

меланхолик

экстраверт

экстраверт

13

меланхолик

интроверт

интроверт

14

меланхолик

интроверт

амбидекстр

15

меланхолик

интроверт

экстраверт

16

меланхолик

интроверт

амбидекстр

17

меланхолик

интроверт

интроверт

18

меланхолик

экстраверт

экстраверт

19

меланхолик

интроверт

интроверт

20

меланхолик

интроверт

интроверт

Таким образом мы видим, что меланхолики больше всего склонны к интроверсии, что подтверждается и методикой Лейни М. Экстравертов среди подобного темперамента нет или неясно выражены (в случае амбидексторности).

Для математического подтверждения наших результатов мы прибегли к корреляционному методу по Пирсону. Для метрических величин применяется коэффициент корреляции Пирсона, точная формула которого была введена Фрэнсисом Гальтоном:

Пусть X,Y - две случайные величины, определённые на одном вероятностном пространстве. Тогда их коэффициент корреляции задаётся формулой:

\R_{X,Y} = \frac{\mathrm{cov}(X,Y)}{\sqrt{\mathrm{D}[X]} \cdot \sqrt{\mathrm{D}[Y]}},

где cov - ковариация, D - дисперсия.

Развернутый вариант формулы:

\R_{X,Y} = \frac{\mathbb{M}[XY]-\mathbb{M}X \cdot \mathbb{M}Y} {\sqrt{(\mathbb{M}[X^2]-(\mathbb{M}X)^2)} \cdot \sqrt{ (\mathbb{M}[Y^2]-(\mathbb{M}Y)^2)}},

где \mathbb{M}- математическое ожидание.

Для графического представления подобной связи можно использовать прямоугольную систему координат с осями, которые соответствуют обеим переменным. Каждая пара значений маркируется при помощи определенного символа. Такой график называется "диаграммой рассеяния".

Метод вычисления коэффициента корреляции зависит от вида шкалы, к которой относятся переменные. Так, для измерения переменных с интервальной и количественной шкалами необходимо использовать коэффициент корреляции Пирсона (корреляция моментов произведений). Если по меньшей мере одна из двух переменных имеет порядковую шкалу, либо не является нормально распределённой, необходимо использовать ранговую корреляцию Спирмена или τ (тау) Кендала. В случае, когда одна из двух переменных является дихотомической, используется точечная двухрядная корреляция, а если обе переменные являются дихотомическими: четырёхполевая корреляция. Расчёт коэффициента корреляции между двумя недихотомическими переменными не лишён смысла только тогда, когда связь между ними линейна (однонаправлена).

Коэффицие́нт корреля́ции или парный коэффицие́нт корреля́ции в теории вероятностей и статистике - это показатель характера взаимного стохастического влияния изменения двух случайных величин. Коэффициент корреляции обозначается латинской буквой R в математической статистике (r в статистике) и может принимать значения от −1 до +1. Если значение по модулю находится ближе к 1, то это означает наличие сильной связи, а если ближе к 0 - связь слабая или вообще отсутствует.

Страница:  1  2  3  4  5  6  7  8  9  10 


Другие рефераты на тему «Психология»:

Поиск рефератов

Последние рефераты раздела

Copyright © 2010-2024 - www.refsru.com - рефераты, курсовые и дипломные работы