Математические методы в психологии, Учебно-методический комплекс дисциплины (стр. 2 )

Форма обучения – заочная (сокращенный срок обучения.)

11 семестр

Лекции – 6 часов

Самостоятельная работа – 74 часа

Зачет – 11 семестр

Всего – 80 часов

ТЕМАТИЧЕСКИЙ План КУРСА

«МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ»

ДЛЯ ЗАОЧНОГО ОТДЕЛЕНИЯ ( СОКРАЩЕННЫЙ СРОК ОБУЧЕНИЯ)

№	Наименование темы	Всего часов	Виды учебных занятий
Лекции	Самостоят. работа
1.	Предмет и задачи дисциплины «Математические методы в психологии»	6	1	5
2.	Понятие измерения. Виды измерительных шкал	7	1	6
3.	Основы измерения и количественного описания данных	5	-	5
4.	Закон нормального распределения и его применение	9	1	8
5.	Общие принципы проверки статистических гипотез.	6.5	0.5	6
6.	Параметрические методы сравнения выборок	8.5	0.5	8
7.	Непараметрические методы	8.5	0.5	8
8.	Корреляционный анализ.	9	1	8
9.	Регрессионный анализ.	6.5	0.5	6
10.	Дисперсионный анализ(ANOVA)	6	-	6
11.	Многомерные методы и модели.	8	-	8
	ВСЕГО: часов.	80	6	74

Вопросы к экзамену по дисциплине

« Математические методы в психологии»

(полный срок обучения)

1.  Цели и задачи курса «Математические методы в психологии».

2.  Измерительные статистические шкалы.

3.  Нормальное распределение. Кривая нормального распределения К. Гаусса. Её свойства.

4.  Понятие параметрических и непараметрических методов обработки данных.

5.  Дисперсия. Стандартное отклонение.

6.  Ранжирование.

7.  Мода.

8.  Медиана.

9.  Частотное распределение.

10. t - критерий Стьюдента.

11. Понятие корреляции.

12. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

13. Коэффициент корреляции Пирсона.

14 Проверка результатов на статистическую значимость. Статистическая гипотеза.

15. Критерий U Вилкоксона Манна – Уитни.

16. H – критерий Крускала – Уоллиса.

17. Хи-квадрат.

18. F – критерий Фишера

19. Дисперсионный анализ.

20. Линейная регрессия.

21. Факторный анализ.

22. Кластерный анализ.

23. Понятие процентиля, процентильного ранга.

Практические вопросы

Определить наиболее адекватные способы математического анализа для конкретного психологического исследования. Построить кривую частотного распределения Определить уровень статистической значимости для t-критерия Стьюдента.

4.  Вычислить дисперсию в компьютерной статистической программе.

5. Провести кластерный анализ результатов психологического исследования.

6. В рамках линейной регрессии рассчитать предположительное значение одной переменной, если известно значение другой переменной у конкретного испытуемого.

7. Построить гистограмму частотного распределения в компьютерной программе.

8. Подсчитать t-критерий Стьюдента.

10. Построить диаграмму рассеивания для определения связи двух переменных.

11. Подсчитать коэффициент корреляции Спирмена

12. Подсчитать коэффициент корреляции Пирсона.

13. Проверить результаты на статистическую значимость для различных коэффициентов ( t-критерий Стьюдента, хи-квадрат, F критерий Фишера и др.).

14. Подсчитать F – критерий Фишера для двух групп, участвующих в эксперименте.

15. Построить гистограмму частотного распределения для результатов измерений, выполненных в порядковой шкале.

16. Построить линию регрессии графическим способом.

17. Проранжировать ряд значений.

18.Посторить гистограмму для результатов исследований, выполненных в номинативной шкале.

22. Определить подходящие коэффициенты для непараметрических измерений.

Вопросы к зачету к дисциплине

« Математические методы в психологии»

( заочное отделение, сокращенный срок обучения)

1. Цели и задачи курса «Математические методы в психологии».

2. Измерительные статистические шкалы.

3. Нормальное распределение. Кривая нормального распределения К. Гаусса. Её свойства.

4. Понятие параметрических и непараметрических методов обработки данных.

10.  Дисперсия. Стандартное отклонение.

11.  Ранжирование.

12.  Мода.

13.  Медиана.

14.  Понятие процентиля и процентильного ранга.

15.  Частотное распределение.

16.  t - критерий Стьюдента.

17.  Понятие корреляции.

18.  Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

19.  Коэффициент корреляции Пирсона.

20.  Проверка результатов на статистическую значимость. Статистическая гипотеза.

21.  Критерий Манна – Уитни.

22.  Сравнение нескольких выборок по Уилкоксону.

23.  Критерий согласия хи-квадрат.

24.  Факторный анализ.

25.  Кластерный анализ.

Лекции

1. Предмет и задачи дисциплины

2. Понятие измерения. Виды измерительных шкал.

3. Генеральная совокупность и выборка.

4.Первичная описательная статистика. Меры центральной тенденции.

5. Меры изменчивости.

6. Закон нормального распределения и его применение.

7. Параметрические критерии сравнения двух выборок.

8.Непараметрические критерии сравнения выборок. Критерий Викоксона Манна - Уитни. Критерий H Крускала-Уоллеса.

9. Понятие корреляции. Корреляционный анализ.

10. Коэффициент произведения моментов Пирсона. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена

11. Корреляция бинарных данных. Коэффициент ассоциации.

12. Расчет дихотомических данных. Критерий согласия хи-квадрат.

13. Принцип проверки статистических гипотез.

14. Линейная регрессия

15. Множественный регрессионный анализ.

16. Дисперсионный анализ (ANOVA)

17. Кластерный анализ

18. Факторный анализ

19. Выбор подходящего метода математического обобщения результатов применительно к задачам психологического исследования

20. Классификация психологических задач и методов их статистического решения

Тематика практических занятий

Семинар 1-2

Тема 1. Основы измерения и количественного описания данных. Формы учёта результатов измерений

Вопросы

1. Определите возможность операционализации каждого из приведенных вопросов ( по [1]).

1.1 Добр ли человек от природы?

1.2. Ухудшаются ли умственные способности с возрастом?

1.3. Рождаются ли гениями?

1.4. Влияет ли цвет на настроение?

2. Предложите не менее трех операциональных определений к каждой из следующих теоретических концепций

2.1. Школа

2.2. Страх.

2.2. Группа.

2.3. Голод.

Задания

3. В таблице указано число студентов разного пола, обучающихся на факультетах института

Таблица 1.

Факультет	Мужчины	Женщины	Всего
Антропология	1	2	3
Искусствоведение	42	66	108
Биология	22	20	42
Деловое администрирование	100	22	122
Химия	20	8	28
Педагогика	27	42	69
Инженерное дело	75	3	78
Геология	8	0	8
История	25	25	50
Экономика	5	50	55
Математика	10	6	16
Музыка	3	10	13
Физика	38	18	56
Психология	24	28	52
Всего	400	300	700

3.1. Сколько процентов составляют мужчины среди студентов каждого факультета?

3.2. Постройте гистограмму распределения, используя столбцы белого цвета для мужчин и затемненные для женщин. Какая гистограмма лучше показывает половой состав института: выраженная в абсолютных числах или в процентах?

3.3. Каков модальный факультет для мужчин? Для женщин? Для всех студентов?

Задания для самостоятельной работы

1.Постройте таблицу сопряженности, отражающую следующую информацию ( по [1]):

В выпускных классах школы учится 256 учеников, из них 125 – юноши. Высшее образование планируют получить 57 выпускников, 15 еще не определились, а остальные уверены, что не пойдут учиться дальше. Из тех, кто планирует получить высшее образование – 35 человек – мужчины, а 10 из 15 неопределившихся – женщины.

2. Для каждого вида измерений, перечисленных ниже, укажите соответствующую ему шкалу:

2.1. Возраст человека в годах

2.2. Число студентов в группе

2.3. IQ

2.4.Температура по Цельсию

2.5. Температура по Кельвину

2.6. Деление людей по полу.

2.7. Оценка на экзамене

3. Предложите несколько операциональных определений к следующим понятиям:

3.1. Тревожность

3.2. Агрессия

3.3. Групповое давление

Литература

1. Тюменева измерение. М., 2007.

Дополнительная литература

2. Ермолаев статистика для психологов. М., 2002.

3. Наследов методы психологического исследования. СПб.

Семинар 3

Тема 2. Первичные описательные статистики. Меры центральной тенденции.

3. Ниже приведены показатели, полученные по тесту отношения к церкви. Чем выше показатель, тем более позитивно отношение:

Таблица 2.

2	14	26	40	48	53	57	64	71	83
4	14	26	40	48	54	58	64	73	84
5	17	26	40	49	54	58	64	74	85
6	18	28	41	49	54	59	65	74	85
8	18	29	43	50	54	59	66	76	87
9	20	32	43	51	55	60	66	77	88
10	21	34	45	51	55	61	67	78	88
10	21	35	46	51	56	62	67	79	90
11	23	37	48	52	56	62	69	81	92
12	24	37	48	53	56	63	69	82	97

3.1. Постройте гистограмму данных без группирования и сгруппированную в 10 интервалов ( от 0 до 9, от 10 до 19 и т. д.).