Наименование раздела | Содержание |
Место и задачи математических методов в структуре психологического исследования | Специфика использования математических методов в психологии. Общее представление о прикладной статистике. Основные разделы прикладной статистики. Стандарты обработки данных, нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии. |
Измерение в психологии | Понятие измерения. Метрика. Типы данных (количественные, порядковые, качественные). Типы шкал измерения (номинативные, порядковые, интервальные). Понятие нормального распределения. Параметрические и непараметрические методы |
Описательная статистика | Графическое представление данных (таблица, вариационный ряд, точечные диаграммы, гистограммы, полигон частот). Оценка центральной тенденции (мода, медиана, среднее арифметическое). Оценка разброса данных (дисперсия, стандартное отклонение). |
Выборочный метод в психологических исследованиях | Общее представление о выборочном методе. Выборка и генеральная совокупность. Основные этапы формирования выборки. Единицы отбора. Объем выборки. Репрезентативность выборки. Виды и методы выборки. Вероятностная выборка (методы: случайно-бесповторный, случайно - повторный, механическая выборка, серийная выборка). Целенаправленная выборка (стихийная выборка, метод снежного кома, метод основного массива, квотная выборка). Одноступенчатая и многоступенчатая выборка. Квотная выборка. Выбор квотируемых признаков. Построение структурной модели генеральной совокупности. Несвязные квотируемые признаки. Связанные квотируемые признаки. Квазисвязанные квотируемые признаки. Расчет квот. Размещение выборки. |
Одномерная прикладная статистика | Основные понятия: нулевая гипотеза, альтернативная гипотеза, уровень значимости, ошибки 1 рода, ошибки 2 рода, степень свободы. Параметрические методы. Метод Стьюдента для зависимых и независимых выборок. Дисперсионный анализ. Критерий Фишера. Непараметрические методы. Критерий согласия Пирсона. Метод Вилкоксона. Критерий Манна-Уитни |
Корреляционный анализ | Исследование зависимости между признаками как задача многомерной прикладной статистики. Меры связи. Понятие коэффициента корреляции. Интерпретация коэффициентов корреляции. Линейный коэффициент корреляции Пирсона. Ранговая корреляция (Спирмен, Кендалл). Бисериальная корреляция. Точечный бисериальный коэффициент корреляции Пирсона. Коэффициент ранговой бисериальной корреляции Пирсона. Коэффициент ассоциации Пирсона для дихотомических шкал. Четырехклеточный коэффициент корреляции Пирсона. |
Многомерный анализ в психологии | Многомерное шкалирование. Общая характеристика методов многомерного анализа. Факторный анализ как комплекс аналитических методов. Стадии факторного анализа (вычисление корреляционной матрицы, извлечение факторов, вращение факторов, интерпретация факторов). Сравнительный анализ факторного и кластерного анализов. Этапы кластерного анализа (выбор переменных-критериев для кластеризации, выбор способа измерения расстояния между объектами, или кластерами; формирование кластеров, интерпретация результатов). |
Компьютерный анализ данных в психологии | Использование программы Microsoft Excel для обработки и представления данных. Статистические функции и их использование в Microsoft Excel. Построение диаграмм и графиков в Microsoft Excel Статистический пакет для социальных наук (SPSS): общая характеристика. Правила приближенных вычислений. Возможности и ограничения конкретных компьютерных методов обработки данных. |
5. Образовательные технологии
В ходе освоения курса должна быть предусмотрена планомерная организация последовательности различных видов аудиторных занятий: лекций и практических занятий. Обязательными требованиями являются:
использование имеющихся в распоряжении преподавателя наглядных материалов (компьютерные презентации и пр.);
чередование на практических занятиях опроса студентов по теоретическому материалу с выполнением практических заданий;
постоянное стимулирование самостоятельной работы студентов.
На практических занятиях в форме интерактива по курсу «Математические методы в психологии» можно рекомендовать метод «обратной задачи».
Суть метода заключается в создании задач на применение конкретного статистического метода или критерия.
На первом этапе образуются мини-группы (3-4 человека), которым в течение 10-15 минут предлагается придумать задачу, решение которой требует применения определенного статистического критерия. Задача должна содержать: информацию о направленности исследования, числовые данные, указание единиц измерения, исследовательский вопрос.
На втором этапе каждая из мини-групп предлагает обсудить другим группам, с помощью какого статистического критерия необходимо решать созданную задачу. При обсуждении необходимо учитывать, что одна и та же задача может быть решена с использованием разных статистических критериев. Мини-группе, разработавшей задачу, надо уметь аргументировать, почему именно их метод является наиболее эффективным. В ходе дискуссии может выясниться, что другие методы в большей степени подходят к решению созданной задачи.
Ситуации неоднозначности можно избежать, если ограничить выбор решения заранее оговоренным списком статистических критериев.
Данный метод позволяет развивать у студентов навыки ведения научной дискуссии, умение формулировать и отстаивать свою точку зрения, способствует развитию критических и творческих компонентов мышления, формированию навыков работы в группе, а также позволяет лучше усвоить достаточно сложный теоретический материал и способствует систематизации полученных знаний.
6. Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины.
Самостоятельная работа студентов при изучении курса «Математические методы в психологии» предполагает работу с основной и дополнительной литературой и решение задач. Результатами этой работы становятся выступления на семинарских занятиях, участие в обсуждении тем курса, выполнение письменных работ, а именно, контрольных работ.
Цель написания реферата – осмысленное систематическое изложение темы, приобретение навыка «сжатия» информации, выделения в теме главного, а также освоение приемов работы с научной и учебной литературой, приобретение практики правильного оформления текстов научно-информационного характера.
Рекомендуемый объем реферата – 8-10 страниц (за исключением библиографического списка литературы).
В структуре реферата должны быть представлены: титульный лист, оглавление, введение с указанием цели и задач работы, реферативный раздел с обязательной рубрикацией, заключение и выводы, список литературы.
Следует обратить внимание на правильное оформление текста реферата, ссылок, цитат, списка литературы, который должен быть оформлен по ГОСТу.
Примерные темы рефератов
Одномерная прикладная статистика. Многомерная прикладная статистика. Многомерный анализ данных в психологии. Многомерное шкалирование в психологии. Использование факторного анализа в психологии. Использование кластерного анализа в психологии. Компьютерные методы обработки и представления данных. Статистические пакеты.Перечень вопросов для подготовки к экзамену
1. Основные разделы статистики. Общее представление о применении статистических процедур в психологии.
2. Понятие измерения. Типы шкал измерения.
3. Типы данных и способы их статистической обработки
4. Общая характеристика задач и основных процедур описательной статистики.
5. Графические способы представления данных психологического исследования.
6. Основные параметры распределения.
7. Меры центральной тенденции.
8. Меры вариативности.
9. Понятие и основные свойства нормального распределения.
10. Понятие выборочного метода.
11. Типы выборки. Основные схемы отбора.
12. Общая характеристика задач и основных процедур одномерной прикладной статистики.
13. Параметрические критерии различий.
14. t - критерий Стьюдента и его модификации.
15. Дисперсионный анализ.
16. Непараметрические критерии различий.
17. Критерий согласия Пирсона и способы его применения.
18. Корреляционный анализ: основные задачи и процедуры.
19. Линейный коэффициент корреляции Пирсона.
20. Ранговый коэффициент корреляции Спирмена.
21. Бисериальный точечный коэффициент корреляции.
22. Бисериальный ранговый коэффициент корреляции.
23. Коэффициент ассоциации Пирсона для дихотомических шкал.
24. Общая характеристика компьютерных методов обработки данных психологического исследования.
25. Факторный анализ.
26. Процедура проверки статистических гипотез.
27. Статистические критерии различий.
28. Первичная обработка данных
29. Статистические таблицы.
30. Место математических методов в структуре психологического исследования.
Задания для аудиторной контрольной работы по курсу «Математические методы в психологии» (для студентов, обучающихся по заочной форме)
1.В ходе эксперимента были получены следующие результаты (в баллах):
№ п/п | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 |
Значение | 5 | 4 | 3 | 6 | 3 | 4 | 7 | 4 | 5 | 6 | 7 | 2 | 8 | 5 | 9 | 3 | 5 | 6 | 5 | 7 |
Вычислите моду, медиану, среднее арифметическое, дисперсию и стандартное отклонение.
2. В ходе проведенного исследования были получены следующие результаты ( в баллах):
2 | 3 | 4 | 3 | 4 | 2 | 5 | 4 | 3 | 5 | 5 | 6 | 6 | 3 | 5 | 4 | 5 | 2 | 3 | 4 |
2 | 3 | 4 | 2 | 2 | 3 | 3 | 3 | 4 | 5 | 6 | 6 | 5 | 6 | 6 | 5 | 4 | 3 | 4 | 5 |
3 | 3 | 5 | 4 | 6 | 6 | 3 | 5 | 2 | 5 | 4 | 3 | 2 | 4 | 3 | 3 | 4 | 5 | 5 | 6 |
5 | 3 | 4 | 5 | 2 | 2 | 3 | 4 | 2 | 4 | 3 | 3 | 5 | 5 | 4 | 4 | 2 | 3 | 3 | 4 |
Постройте точечную диаграмму и гистограмму.
3. В исследовании измеряли уровень тревожности и самооценку (в баллах). Данные сведены в таблицу:
номер п/п | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
тревожность | 3 | 5 | 2 | 4 | 5 | 3 | 4 | 2 | 5 | 4 |
самооценка | 3 | 4 | 3 | 4 | 2 | 5 | 4 | 4 | 3 | 5 |
Вычислите коэффициент корреляции.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 |
