Название темы | Содержание |
Описательная статистика | Контрольные вопросы: 1. Меры центральной тенденции; 2. Меры разброса 3. Асимметрия и экцесс |
Графическое представление данных психологического исследования | Контрольные вопросы: 1. Что такое распределение вероятности 2. Способы построения гистограммы и полигона распределения частот 3. Табулирование данных; 4. Что собой представляют таблицы сопряженности. |
Корреляционный анализ результатов психологических исследований | Контрольные вопросы: 1. Задачи корреляционного анализа. 2. Линейная корреляция, положительная и отрицательная. 3. Какие вы знаете виды коэффициентов корреляции. 4. Выбор коэффициента корреляции в зависимости от типа шкалы. |
Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендалла | Овладение и закрепление методами расчета коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кендалла на примерах. |
Выявление различий в средних значениях исследуемого признака с помощью t-критерия Стьюдента | освоение и подсчет параметрического критерия t-Стьюдента для проверки гипотез о достоверности различий средних значений в выборках (зависимых и независимых). |
Непараметрические методы при выявлении различий в уровне исследуемого признака | Контрольные вопросы: 1. особенности применения методов непараметрической статистики: криетрий Манна-Уитни, Вилкоксона, критерий знаков. 2. Сравнительная характеристика параметрических и непараметрических методов сравнения, преимущества и недостатки. |
Сравнение более двух независимых выборок | освоение непараметрических методов для сравнения более двух выборок (критерий Н-Краскала-Уоллиса для сравнения более двух независимых выборок, критерий χ2 – Фридмана для сравнения более бвух зависимых выборок). |
Критерии согласия | Критерий c2. Проверка эмпирического распределения на соответствие нормальному. Проверка эмпирического распределения на соответствие равномерному. Ограничения критерия c2. Критерий Колмогорова-Смирнова. |
Многофункциональные критерии | угловое преобразование j* - Фишера |
Однофакторный дисперсионный анализ для независимых выборок | освоение однофакторного дисперсионного анализа и проверка статистических гипотез о различии в средних значениях изучаемого признака. |
Факторный анализ в психологических исследованиях | Требования к исходной эмпирической информации, Понятие о корреляционной матрице. Факторные нагрузки. Метод главных компонент. Ортогональное и косоугольное вращение. Варимакс-вращение. |
IV.Учебно-методическое и информационное обеспечение учебного процесса
4.1. Контрольно-измерительные (диагностические) материалы
- вопросы для подготовки к зачету
1. История применения математических методов в психологии. Разделы математической статистики. Основные категории теории вероятности (случайные и закономерные события, вероятность, распределение вероятности)
2. Генеральная совокупность и выборка. Репрезентативность выборки. Методы отбора выборки. Зависимые и независимые выборки.
3. Измерение и измерительные шкалы (метрические и неметрические).
4. Основные параметры распределения: меры центральной тенденции, свойства средней, квантили распределения.
5. Основные параметры распределения: меры изменчивости, свойства дисперсии, стандартизация или z-преобразование, асимметрия и эксцесс.
6. Виды распределения и применение таблиц и графиков распределения частот, таблицы сопряженности.
7. Нормальное распределение: применение, единичное нормальное распределение, свойства нормального распределения.
8. Методы проверки нормальности распределения. Следствие закона нормального распределения. Причины и последствия отклонения от нормальности.
9. Корреляционный анализ: понятие о корреляционной связи коэффициенте корреляции, диаграмма рассеивания.
10. Основные показатели коэффициента корреляции: сила, направление, надежность связи.
11. Выбросы, ложные корреляции, нелинейные связи. Интерпретация и сфера применения коэффициента корреляции.
12. Виды коэффициентов корреляции: корреляция Пирсона, ранговые корреляции, корреляция бинарных данных. Соотношения типов шкал и соответствующих им коэффициентов корреляции.
13. Статистические гипотезы (нулевые и альтернативные, направленные и ненаправленные) и методы их доказательства (статистические критерии).
14. Уровни значимости статистических критериев. Мощность критерия и ошибки первого и второго рода.
15. Параметрические и непараметрические критерии, примеры. Применение непараметрических методов
16. Частная корреляция: расчет коэффициента частной корреляции. Определение уровня значимости коэффициента корреляции.
17. Проверка гипотез о различии коэффициентов корреляции: сравнение корреляций для независимых выборок.
18. Сравнение корреляций для зависимых выборок. Корреляционные матрицы.
19. Основные задачи при проверке гипотез и соответствующие им методы.
20. Методы сравнения, классификация методов сравнения (перечислить основные параметрические критерии и их аналоги).
21. Параметрические методы сравнения двух выборок: критерий t-Стьюдента для зависимых и независимых выборок, особенности и ограничения.
22. Методы сравнения дисперсий: критерий Фишера, ограничение и альтернативы.
23. Непараметрические методы сравнения двух независимых выборок: критерий Манна-Уитни, Q-критерий Розенбаума.
24. Непараметрические аналоги критерия Стьюдента для зависимых выборок: Т-критерий Вилкоксона, критерий знаков.
25. Сравнение более двух независимых выборок: критерий Н-Краскала-Уоллиса, особенности применения.
26. Сравнение более двух зависимых выборок: критерий χ2 – Фридмана, особенности применения.
27. Регрессия и регрессионный анализ, основные задачи РА, уравнение и линия регрессии.
28. Достоверность линии регрессии и уравнения регрессии. Ограничения в применении РА.
29. Анализ номинативных данных: c2 – критерий Пирсона, алгоритм расчета. Назначение и описание критерия. Ограничения критерия χ2-Пирсона. Альтернативные критерии: точный критерий Фишера.
30. Особенности анализа таблиц сопряженности 2*2, применение c2 – Пирсона с поправкой Йетса.
31. Анализ таблиц сопряженности 2*2 в случае с зависимыми выборками: критерий Мак-Немара. Варианты расчета критерия.
32. l – критерий Колмогорова-Смирнова: назначение и ограничения.
33. Алгоритм выбора критерия сравнения распределений.
34. Дисперсионный анализ: назначение и общие понятия ANOVA, ограничения применения ДА.
35. Основные варианты ANOVA. Модели ANOVA с постоянными и случайными эффектами.
36. Математическая идея ANOVA, нулевая гипотеза, основные допущения в ANOVA, параметрические и непараметрические аналоги ANOVA,
37. Однофакторный дисперсионный анализ: структура данных, ограничения, последовательность вычислений.
38. Многомерные методы: назначение и классификация.
39. Факторный анализ и его разновидности: возможности, ограничения. Простая латентная структура и ротация. Проблема определения числа факторов.
- примерный вариант итогового теста
1. Случайным образом формируемое из генеральной или выборочной совокупности множество заданий или испытуемых:
А) выборка
Б) распределение
В) варианса
Г) данные
2. Способы проверки соответствия нормальному распределению:
А) проблемного обучения
Б) интерактивного обучения
В) χ2 - критерий Пирсона
Г) дистанционного обучения
3. В этой шкале числа присвоенные объектам говорят только лишь о том, что эти объекты различаются:
А) наименований
Б) порядковая
В) интервальная
Г) нет правильного ответа
4. В этой шкале обязательно, по, крайней мере теоретически, присутствует ноль, который говорит об абсолютном отсутствии измеряемого свойства:
А) наименований
Б) порядковая
В) интервальная
Г) нет правильного ответа
5. Мера, представляющая собой отношение суммы значений случайной величины к количеству значений случайной величины в ее распределении:
А) дисперсия
Б) стандартное отклонение
В) среднее арифметическое
Г) мода
6. Значение случайной величины, которое встречается наиболее часто:
А) дисперсия
Б) стандартное отклонение
В) среднее арифметическое
Г) мода
7. Отношение суммы квадратов центральных отклонений к числу наблюдений:
А) дисперсия
Б) стандартное отклонение
В) среднее арифметическое
Г) мода
8. При каких связях каждому значению одной переменной соответствует только одно значение другой переменной:
А) дисперсионных
Б) статистических
В) корреляционных
Г) функциональных
9. Он предназначен для определения связи между двумя переменными, измеренными в шкалах порядка:
А) коэффициент корреляции Спирмена
Б) коэффициент корреляции Пирсона
В) коэффициент корреляции Пирсона-Браве
Г) точечно-бисериальный коэффициент
10. Гипотеза, которая утверждает об отсутствии различий между двумя распределениями называется:
А) альтернативной
Б) нулевой
В) истинной
Г) ложной
11. Ошибка, состоящая в том, что была отклонена нулевая гипотеза, в то время, как она верна называется:
А) ошибка первого рода
Б) ошибка второго рода
В) мощность критерия
Г) нет правильного ответа
12. Один из наиболее известных параметрических критериев, применяемый для установления того, насколько сильно различаются средние и дисперсии двух распределений:
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 |
