Основы психологического эксперимента. М. МГУ. 1982
Дисперсионный анализ в экспериментальной психологии: Учебное пособие для студентов факультетов психологии… М.,2000
Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вэн Рацзин. М.: Мир, 1980.
Д. Математические методы в психологическом исследовании. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие. –СПб.: Речь, 2004.
Д. SPSS 15: Профессиональный статистический анализ данных. –СПб.: Питер, 20с.:ил.
Математическая психология. СПб., 1997.
Примерный перечень вопросов
1. Общая схема проверки статистических гипотез.
2. Ошибки первого и второго родов. Мощность критерия.
3. Параметрические и непараметрические методы проверки статистических гипотез.
4. Модели с латентными переменными.
5. Функция регрессии.
6. Модель регрессионного анализа.
7. Регрессионный и корреляционный анализ: сходство и различие.
8. В чем суть метода дисперсионного анализа?
9. Алгоритм ANOVA.
10. Не параметрический дисперсионный анализ.
11. Основная модель факторного анализа.
12. Модель нелинейного факторного анализа.
13. Алгоритм метода главных компонент.
14. Геометрическая модель центроидного метода.
15. Классификации моделей факторного анализа. Эксплораторный и конфирматорный ФА.
16. «Простая» структура. Методы поворота к простой структуре. Ортогональный и косоугольный поворот.
17. Интерпретация результатов ФА.
18. Метрика. Расстояние.
19. Вычисление метрик Евклида, Минковского, сити-блок на основе коэффициента корреляции.
20. Общая схема многомерного шкалирования.
21. Отличия метрического шкалирования от неметрического.
22. Функция «стресса», мера соответствия.
23. Основные этапы неметрического шкалирования.
24. Модель индивидуальных различий.
25. Методы классификации.
26. Иерархический кластерный анализ.
27. Дискриминантный анализ.
28. Совместное применение дендритного КА и иерархического КА.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Задания к отчетам
по дисциплине
«Математические методы в психологии»
Задания к отчету 1 по дисциплине ММП | |||||||
| Тема: факторный анализ | ||||||
1. Провести ФА по 5 переменным - результатам тестов 1-5 | |||||||
в базе данных ex01.sav, выполненной по результатам | |||||||
исследования 100 школьников - выпускников 11 классов. | |||||||
2. Оценить 30 объектов по 28 признакам и провести ФА. | |||||||
(шкала 7 бальная) | |||||||
Признаки: | Объекты: | ||||||
1. Решительный | 15. Достойный | 10 киногероев | |||||
2. Оптимистичный | 16. Плакса | 10 мультипл. героев | |||||
3. Веселый | 17. Шалун | 10 реальных людей | |||||
4. Грустный | 18. Ленивый | ||||||
5. Мягкий | 19. Плохой | ||||||
6. Артистичный | 20. Хороший | ||||||
7. Уверенный | 21.Борец за справедливость | ||||||
8. С характером | 22. Капризный | ||||||
9. Бесшабашный | 23. Унылый | ||||||
10. Хитрый | 24. Мудрый | ||||||
11. Мечтатель | 25. Оригинальный | ||||||
12. Верный друг | 26. Неряха | ||||||
13. Смелый | 27.Слабый | ||||||
14. Энтузиаст | 28.Холодный |
| |||||||||
Задания к отчету 2 по дисциплине ММП | |||||||||
| Тема: кластерный анализ | ||||||||
Задача 1 | |||||||||
Выполнить КА методом к-средних на базе данных "база для КА iq 9 классы. sav" (с объектами) | |||||||||
Задача 2 | |||||||||
Выполнить иерархический КА для этих же данных (с объектами) | |||||||||
Задача 3 | |||||||||
Выполнить КА на тех же данных как аналог ФА (с переменными) | |||||||||
Задача 4 На выборке специалистов экономического профиля для трудового поста, занимаемого испытуемым на предприятии, по специальной методике (, 2000) определены девять информационно-психологических параметров (табл.1). Данные параметры, измеряемые в интервальной шкале (в стэнайнах), характеризуют трудовой пост в плане информационных требований, предъявляемых им к специалисту, и имеют следующую интерпретацию: X1 и Х2 - соответственно содержательно-управленческий и информационно-технологический потенциал ин формационного взаимодействия; X3, X4 и Х5 - соответственно учетно-аналитическая, социономическая и знаково-техническая направленность труда; Х6 - коллективность субъекта труда, X7 -неординарность деятельности в классе трудовых постов экономиста, Х8 - интенсивность труда, Х9 - социальная ценность тру да для работника.
Требуется: 1) построить дендрограммы иерархической кластеризации обследованной выборки, используя евклидово межкластерное расстояние и метод Уорда; 2) определить чему равно рас стояние между случаями с номерами 1 и 8.
Таблица 1
Информационно-психологические параметры трудовых постов специалистов экономического профиля
№ | X1 | Х2 | Х3 | Х4 | Х5 | Х6 | Х7 | X8 | Х9 |
1 | 3 | 2 | 5 | 7 | 3 | 4 | 3 | 6 | 3 |
2 | 4 | 2 | 6 | 7 | 4 | 3 | 4 | 4 | 4 |
3 | 3 | 1 | 5 | 8 | 4 | 4 | 3 | 5 | 4 |
4 | 4 | 2 | 7 | 7 | 4 | 3 | 2 | 4 | 5 |
5 | 4 | 2 | 6 | 9 | 3 | 2 | 4 | 5 | 4 |
6 | 4 | 3 | 5 | 7 | 4 | 3 | 4 | 6 | 3 |
7 | 5 | 2 | 5 | 8 | 2 | 4 | 3 | 5 | 4 |
8 | 5 | 6 | 5 | 4 | 4 | 7 | 6 | 5 | 7 |
9 | 5 | 6 | 6 | 4 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 |
10 | 5 | 6 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 7 |
11 | 5 | 5 | 5 | 4 | 6 | 5 | 5 | 4 | 4 |
12 | 5 | 6 | 6 | 4 | 6 | 6 | 6 | 5 | 5 |
13 | 5 | 6 | 6 | 5 | 6 | 7 | 7 | 5 | 7 |
14 | 4 | 5 | 5 | 5 | 6 | 7 | 7 | 4 | 4 |
15 | 6 | 7 | 6 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 6 |
16 | 6 | 7 | 5 | 5 | 6 | 7 | 7 | 5 | 5 |
17 | 4 | 7 | 4 | 6 | 6 | 5 | 5 | 4 | 5 |
18 | 6 | 7 | 6 | 4 | 6 | 6 | 5 | 5 | 5 |
19 | 4 | 5 | 4 | 6 | 6 | 5 | 5 | 4 | 5 |
20 | 6 | 7 | 4 | 5 | 6 | 7 | 5 | 5 | 7 |
21 | 5 | 6 | 4 | 5 | 5 | 5 | 7 | 5 | 6 |
22 | 5 | 7 | 6 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 7 |
23 | 5 | 6 | 6 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 |
24 | 4 | 5 | 5 | 5 | 5 | 6 | 5 | 3 | 7 |
25, | 4 | 7 | 5 | 4 | 6 | 5 | 6 | 5 | 5 |
26 | 6 | 7 | 5 | 4 | 4 | 7 | 6 | 5 | 7 |
27 | 5 | 6 | 6 | 4 | 5 | 5 | 5 | 3 | 4 |
28 | 6 | 7 | 5 | 5 | 5 | 5 | 6 | 4 | 7 |
29 | 5 | 5 | 5 | 4 | 6 | 5 | 5 | 4 | 4 |
30 | 5 | 6 | 6 | 4 | 6 | 6 | 6 | 4 | 5 |
31 | 6 | 5 | 5 | 4 | 6 | 7 | 6 | 4 | 7 |
32 | 7 | 5 | 5 | 6 | 4 | 7 | 6 | 7 | 7 |
33 | 7 | 5 | 5 | 6 | 2 | 5 | 6 | 6 | 6 |
34 | 6 | 5 | 7 | 7 | 4 | 5 | 6 | 6 | 5 |
35 | 8 | 5 | 6 | 5 | 2 | 5 | 5 | 6 | 7 |
36 | 8 | 4 | 5 | 7 | 4 | 4 | 7 | 8 | 6 |
37 | 7 | 7 | 8 | 6 | 2 | 5 | 5 | 7 | 7 |
38 | 6 | 7 | 5 | 5 | 3 | 7 | 8 | 8 | 6 |
39 | 7 | 5 | 8 | 7 | 2 | 5 | 5 | 6 | 7 |
40 | 8 | 6 | 6 | 7 | 4 | 6 | 8 | 8 | 5 |
41 | 8 | 4 | 5 | 7 | 3 | 6 | 6 | 7 | 6 |
42 | 6 | 7 | 5 | 5 | 2 | 5 | 8 | 8 | 5 |
43 | 8 | 6 | 5 | 6 | 2 | 7 | 8 | 6 | 5 |
44 | 6 | 6 | 7 | 6 | 3 | 4 | 8 | 6 | 7 |
45 | 7 | 7 | 5 | 5 | 2 | 4 | 7 | 8 | 6 |
46 | 8 | 4 | 5 | 8 | 4 | 4 | 8 | 8 | 5 |
47 | 6 | 6 | 6 | 5 | 5 | 6 | 7 | 8 | 6 |
48 | 7 | 5 | 5 | 6 | 3 | 7 | 7 | 8 | 7 |
49' | 6 | 5 | 7 | 7 | 4 | 5 | 6 | 6 | 6 |
50 | 8 | 5 | 6 | 8 | 3 | 5 | 5 | 6 | 7 |
51 | 8 | 4 | 5 | 7 | 4 | 4 | 7 | 8 | 7 |
52 | 7 | 7 | 8 | 6 | 5 | 5 | 5 | 7 | 7 |
Задача 5 Используя условия и исходные данные задачи 4 (табл. 1), построить с помощью дивизивного метода k-средних разбиения выборки на 2, 3 и 4 кластера.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 |
