Программа научно-исследовательской работа Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления подготовки 44.04.01 Педагогическое образование профиль «Образование в области физической культуры»

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Тобольский педагогический институт им. (филиал)

ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО УЧРЕЖДЕНИЯ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» в г. Тобольск

«УТВЕРЖДАЮ»:

Директор

______________//

«___» ________201 г.

ПРОГРАММА

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТА

Учебно-методический комплекс. Рабочая программа

для студентов направления подготовки 44.04.01 Педагогическое образование

профиль «Образование в области физической культуры»

очно-заочная форма обучения

Тобольск, 2012

ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

Магистратура является логическим завершением основной конструкции многоуровнего институтского образования, предполагающего широкое фундаментальное образование в рамках бакалавриата, затем углубленную специализированную подготовку и самостоятельную научную работу. Это проверка способности вести самостоятельный научный поиск, оценить свои возможности в определении пути своего профессионального и научного роста. Научно-исследовательская практика является неотъемлемой частью всей системы подготовки магистра педагогики и предусматривает овладение обучающимися научно-исследовательской деятельностью в соответствии с требованиями Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению

1. РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ПРАКТИКИ

Цель научно-исследовательской практики: овладение магистрантами основными приёмами ведения научно-исследовательской работы и формирование у них профессионального мировоззрения в этой области, в соответствии с профилем избранной магистерской программы.

Данный вид практики решает следующие задачи:

1) сформировать комплексное представление о специфике деятельности научного работника по направлению «Педагогика»;

2) овладеть методами исследования, в наибольшей степени соответствующих профилю избранной студентом магистерской программы;

3) совершенствовать умения и навыки самостоятельной научно-исследовательской деятельности;

4) совершенствовать личность будущего научного работника, специализирующегося в сфере физической культуры.

2. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ СОДЕРЖАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ

Исходя из поставленных цели и задач научно-исследовательской практики, магистрант должен овладеть умениями:

- формулировать научную проблематику в сфере физической культуры;

- обосновывать выбранное научное направление, адекватно подбирать средства и методы для решения поставленных задач в научном исследовании;

- владеть методами организации и проведения опытно-экспериментальной и исследовательской работы в сфере физической культуры;

- пользоваться методиками проведения научных исследований;

- владеть способами обработки получаемых эмпирических данных и их интерпретацией;

- делать обоснованные заключения по результатам проводимых исследований;

- реферировать и рецензировать научные публикации;

- владеть методами анализа и самоанализа, способствующих развитию личности научного работника;

- вести научные дискуссии не нарушая законов логики и правил аргументирования;

- строить взаимоотношения с коллегами и педагогами.

3. ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ

Работа магистрантов в период практики организуется в соответствии с логикой работы над магистерской диссертацией: выбор темы, определение проблемы, объекта и предмета исследования; формулирование цели и задач исследования; теоретический анализ литературы и исследований по проблеме; составление библиографии и тезауруса исследования; формулирование рабочей гипотезы; выбор базы проведения исследования; определение комплекса методов исследования; проведение констатирующего эксперимента; анализ экспериментальных данных; оформление результатов исследования.

Виды учебной работы	Всего часов	Семестры 11
Общая трудоемкость	354	354
Аудиторные занятия:	36	36
Лекции	-	-
Семинары	36	36
КСР	-	-
Самостоятельная работа	318	318
Ознакомление с организационно-управленческой структурой НИР (кафедры, лаборатории), с основными направлениями её научной деятельности	46	46
Обзор основных направлений научной деятельности кафедры по данным НИР	36	36
Ознакомление с деятельностью специализированных советов (предварительная экспертиза, координационный совет или по защите диссертаций)	36	36
Составление библиографии по теме магистерской диссертации	46	46
Участие в проведении научных исследований по программе НИР педагогов и аспирантов кафедры	36	36
Проведение исследования по теме магистерской диссертации	36	36
Написание научной статьи по теме магистерской диссертации	46	46
Выступление на научной конференции (СНО, кафедральной и др.) по теме магистерского исследования	36	36
Вид отчетности по дисциплине	ЗАЧЕТ	ЗАЧЕТ

Организация и руководство научно-исследовательской работой

Общее руководство практикой осуществляет отдел производственной практики ТПИ им. , непосредственно организацию и руководство работой магистрантов обеспечивают руководитель магистранта или научный руководитель магистерской программы. При необходимости для консультаций привлекаются высококвалифицированные специалисты, систематически занимающиеся научно-исследовательской и (или) научно-методической деятельностью или иной профессиональной деятельностью, соответствующей профилю подготовки конкретного магистранта и являющимися специалистами в данной специальности.

В соответствии с требованиями к организации научно-исследовательской практики, определённых Государственным образовательным стандартом подготовки магистра по направлению 44.04.01 Педагогическое образование профиль «Образование в области физической культуры», учебным планом направления, сроки её прохождения – 3-4 семестр в течение 18 недель.

Базами практики являются кафедры, лаборатории, и др. организации (в том числе и вневузовские).

Права и обязанности участников научно-исследовательской работы регламентируются Положением о производственной практике ТПИ им. .

4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Научно-исследовательская работа представляет углубленное изучение методов научного исследования, соответствующих профилю избранной темы магистерской диссертации.

Принципы отбора содержания и организации научно-исследовательской работы

Научность - организация научного исследования магистрантов в соответствии с современной методологией науки; соблюдение этапности и логики в проведении научного исследования;
преемственность с содержанием курсов "Педагогические теории и системы" и "Методологические основы психолого-педагогических исследований";

Креативность - актуализация и стимулирование творческого подхода магистрантов к проведению научного исследования;

Учет научных интересов магистрантов - проведение научного исследования в соответствии с научно-исследовательскими интересами магистрантов.

Задания для самостоятельной работы студентов

Разделы и темы рабочей программы самостоятельного изучения	Перечень домашних заданий и других вопро­сов для самостоятельного изучения	Сроки выполнения	Часы
Ознакомление с организационно-управленческой структурой НИР (кафедры, лаборатории), с основными направлениями её научной деятельности	Характеристика НИР кафедры, лаборатории, её материально-технической базы		46
Обзор основных направлений научной деятельности кафедры по данным НИР	Реферативный обзор		36
Ознакомление с деятельностью специализированных советов (предварительная экспертиза, координационный совет или по защите диссертаций)	Отчёт о присутствии		36

Составление библиографии по теме магистерской диссертации	Картотека литературных источников по теме магистерской диссертации, рецензия на одну статью		46
Участие в проведении научных исследований по программе НИР педагогов и аспирантов кафедры	Заключение кафедры		36
Проведение исследования по теме магистерской диссертации*	Протоколы, результаты в описательном и иллюстративном оформлении с их интерпретацией		36
Написание научной статьи по теме магистерской диссертации	Отзыв руководителя в характеристике		46
Выступление на научной конференции (СНО, кафедральной и др.) по теме магистерского исследования	Текст научного доклада, наглядные материалы и положительная оценка за участие в дискуссии		36
Итого	318

·  При проведении исследования по теме магистерской диссертации исследователю рекомендуется использовать комплекс математико-статистических методов обработки полученных данных, приведенный в Приложении 1.

Лабораторный практикум - не предусмотрен

5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

Рекомендуемая литература

а) основная литература

Ашмарин и методика педагогических исследований в физическом воспитании. М., 1978. Бабанский повышения эффективности педагогических исследований (Дидактический аспект). М., 1982. Балашов в вузах России / , и др. М., 1999.

4.  Безрукова книга педагога-исследователя. – Екатеринбург: Издательство Дома учителя, 2000.

5.  , , Уман и методика психолого-педагогического исследования: Учеб. Пособие. – М: Логос, 2006.

6.  Железняк, научно-методической деятельности в физической культуре и спорте: Учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений / , . – М.: Издательский центр «Академия», 2001

, етодология и методы психолого-педагогического исследования: Учеб. пособие для студ. высш. пед. учеб. заведений. – М.: Издательский центр «Академия», 2001. Захаров математических методов в социально-психологических исследованиях: Учеб. пособие / . Л., 1985. Кузнецова возникновения науки, философия и методология науки: Учеб. пособие. М., 1996. Основные предпосылки организации и развития научно-исследовательской деятельности студентов в вузах // Организация и развитие научно-исследовательской деятельности студентов в вузах России: Монография в 3-х ч. Ч 1. М., 2002.

11.  Папковская научных исследований: курс лекций / . - 2-е изд., изм. - М.: Информпресс, 2006.

Скаткин и методика педагогических исследований / . М., 1986. Селуянов, научно-методической деятельности в физической культуре и спорте / . – М.: Издательский центр «Академия», 2002. Тюрин, данных на компьютере / , . М., 1995.

б) дополнительная литература

Краевский характеристики и логика педагогического исследования. Волгоград,1994. Общая теория статистики / Под ред. , . М.1985. Педагогическая диагностика в опытно-экспериментальной работе школы. СПб., 1993. Педагогический эксперимент /Под ред. . Л., 1985. Рузавин научного знания. - М.1984. Скаткин и методика педагогических исследований. М., 1986. Философия и методология науки: Учебное пособие для студентов высших учебных заведений /Под ред. . М., 1996.

6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ

ДИСЦИПЛИНЫ

Для обеспечения данной дисциплины имеется:

- оборудованные аудитории (специальная мебель и оргсредства);

- технические средства обучения: видеомагнитофон, мультимедийный переносной проектор, настенный экран; лазерный принтер, копировальный аппарат, сканер.

7. СОДЕРЖАНИЕ ТЕКУЩЕГО И ПРОМЕЖУТОЧНОГО КОНТРОЛЯ МАГИСТРАНТОВ ПО

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ

Итоговая аттестация за научно-исследовательскую практику проводится руководителем магистерской программы по результатам оценки всех форм отчётности магистранта. Для получения положительной оценки магистрант должен полностью выполнить всё содержание практики, своевременно оформить текущую и итоговую документацию.

Практикант, не выполнивший программу практики или не предоставивший её результаты в установленные сроки, считается не аттестованным.

Итоговая аттестация по научно-исследовательской практике осуществляется в форме дифференцированного зачета. Оценка учитывает качество представленных магистрантом материалов и отзыв научного руководителя о работе магистранта в период практики.

Формы отчётности по научно-исследовательской работы:

- индивидуальный план работы;

- реферативный обзор научных направлений деятельности кафедры;

- реферативное описание литературных источников по теме магистерской диссертации (не менее 5);

- рецензия на одну научную статью или раздел монографии, научного издания;

- описание научных методик в соответствии с программой магистерской подготовки (2-3);

- заключение о проведении исследований по теме НИР кафедры;

- научная статья по теме диссертации с рецензией научного руководителя и оценкой руководителя магистерской программы;

- описание результатов исследований по теме магистерской диссертации;

- самооценка культуры исследователя;

- письменный отчёт о научно-исследовательской практике.

Приложение 1

СОДЕРЖАНИЕ КОМПЛЕКСА МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ

Задача исследования и выбор математико-статистического метода обработки

Для объяснения эмпирических фактов необходимо их сопоставить друг с другом и на основе сопоставления обобщить, найти закономерность, которой они подчиняются. Для этого используют методы обработки эмпирических данных, основанные на логическом сопоставлении в соответствии с поставленными в исследовании задачами. предложила следующую классификацию задач и методов их решения[1].

Таблица 1.

Классификация задач и методов их решения (по )

Задачи	Условия	Методы
Выявление различий в уровне исследуемого признака	2 выборки испытуемых	Q- критерий Розенбаума; U критерий Манна – Уитни; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера)
3 и более выборки испытуемых	S - критерий тенденции Джонкира; H – критерий Крускала-Уоллиса
Оценка сдвига значений исследуемого признака	2 замера на одной и той же выборке испытуемых	T- критерий Вилкоксона; G - критерий знаков; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера)
3 и более замеров на одной и той же выборке испытуемых	² - критерий Фридмана L – критерий тенденций Пейджа
Выявление различий в распределении признака	При сопоставлении эмпирического распределения с теоретическим	² - критерий Пирсона; λ – критерий Колмогорова – Смирнова; m- бимодальный критерий
При сопоставлении двух эмпирических распределений	² - критерий Пирсона; λ – критерий Колмогорова – Смирнова; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера)
Выявление степени согласованности изменений	Двух признаков	- коэффициент ранговой корреляции Спирмена
Двух иерархий или профилей	- коэффициент ранговой корреляции Спирмена
Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий	Под влиянием одного фактора	S - критерий тенденции Джонкира; L – критерий тенденций Пейджа; Однофакторный дисперсионный анализ Фишера
Под влиянием двух факторов одновременно	Двухфакторный дисперсионный анализ Фишера

Чтобы перейти к логическому сопоставлению эмпирических фактов их нужно привести к такой форме, которая позволяет это сделать, т. е. объединить в группы, чтобы обнаружить центральные тенденции изучаемого процесса. Всякий показатель характеризует изучаемый процесс только с одной стороны, и для того чтобы раскрыть закономерности процесса, нужно сопоставлять между собой различные показатели. Особенно важно сопоставлять показатели тогда, когда каждый из них в отдельности характеризует процесс не прямо, а косвенно. Методы статистического анализа позволяют оценить степень случайности того или иного явления, той или иной взаимосвязи явлений.

3.1. Наиболее простая форма обнаружения центральной тенденции процесса или свойства – это нахождение средней арифметической величины (оценка математического ожидания). Когда имеется несколько средних величин, характеризующих изучаемый процесс или свойство при разных внешних или внутренних условиях, можно их сопоставить, чтобы определить степень влияния этих условий. В психолого-педагогических исследованиях чаще всего применяют вычисление уровня статистической достоверности различия между двумя средними и вычисление коэффициента корреляции, т. е. меры статистической взаимосвязи между показателями.

Средняя арифметическая (оценка математического ожидания) - вычисляется по формуле:

где X - каждое наблюдаемое значение признака;

i – индекс, указывающий на порядковый номер данного значения признака;

n - количество наблюдений;

∑ - знак суммирования.

Однако значение средней величины недостаточно для полной статистической характеристики полученной совокупности вариант. Нужно знать, в какой степени единичные показатели отклоняются от средней арифметической М. Для этого находят величину S²(σ²), которая называется дисперсией.

Оценка дисперсии определяется по формуле:

где x - каждое наблюдаемое значение признака;

- среднее арифметическое значение признака;

n – количество наблюдений

Квадратный корень из дисперсии и есть показатель среднего отклонения от М. Формула стандартного отклонения:

Знание M и σ достаточно для сравнения между собой двух средних арифметических [2].

3.2. Корреляционная связь – это согласование изменения двух или большего количества признаков (множественная корреляционная связь). Она отражает тот факт, что изменчивость одного признака находится в некотором соответствии с изменчивостью другого (, 1970). В отличие от функциональной связи, где каждому значению аргумента (одного признака) соответствует только одно значение функции (другого признака), корреляционная связь проявляется лишь в среднем, и значению одного признака может соответствовать несколько значений другого признака.

В качестве мер корреляции используются[3]:

1.  эмпирические меры тесноты связи:

а)  коэффициент ассоциации, или тетрахорический показатель связи;

б)  коэффициенты взаимной сопряжённости Пирсона и Чупрова;

в)  коэффициент Фехнера;

г)  коэффициент корреляции рангов;

2. линейный коэффициент корреляции r;

3. корреляционное отношение η;

4. множественные коэффициенты корреляции и др.

В зависимости от задач исследования студентам предлагается два корреляционных метода: линейный коэффициент корреляции r и коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

a.  Линейный коэффициент корреляции r изменяется от 1 до – 1. Если r = 1 (или - 1), то выявляется прямая (или обратная) функциональная зависимость. Если r = 0, то связь между признаками отсутствует.

Линейный коэффициент корреляции вычисляется по формуле [4]:

где - отклонение от средней

- отклонение от средней

индексы x и y означают признаки (показатели) X и Y.

b.  Коэффициент ранговой корреляции Спирмена позволяет определить тесноту (силу) и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями (иерархиями) признаков.

Для подсчёта ранговой корреляции необходимо располагать двумя рядами значений, которые могут быть проранжированы. Такими рядами значений могут быть:

1)  два признака, измеренные в одной и той же группе испытуемых;

2)  две индивидуальные иерархии признаков, выявленные у двух испытуемых по одному и тому же набору признаков;

3)  две групповые иерархии признаков;

4)  индивидуальная и групповая иерархии признаков.

Коэффициент ранговой корреляции имеет следующее ограничение в использовании: по каждой переменной должно быть представлено не менее 5 наблюдений; верхняя граница выборки определяется имеющимися таблицами критических значений, а именно N ≤ 40[5].

Для использования этого метода необходимо соблюдать правила ранжирования [6]:

1.  Меньшему значению начисляется меньший ранг. наименьшему значении. начисляется ранг 1. наибольшему значению начисляется ранг, соответствующий количеству ранжируемых значений. Например, если n=7, то наибольшее значение получит ранг 7, за возможным исключением для тех случаев, которые предусмотрены правилом 2.

2.  В случае, если несколько значений равны, им начисляется ранг, представляющий собой среднее значение из тех рангов, которые они получили бы, если бы не были равны. Например, 3 наименьших значения равны 10 секундам. Если бы измеряли время более точнее, то эти значения могли бы различаться и составляли бы, например, 10,2 сек.; 10,5 сек.; 10,7 сек. В этом случае они бы получили бы ранги, соответственно 1 , 2 и 3. Но поскольку полученные значения равны, то каждое из них получает средний ранг:

Допустим, следующие 2 значения равны 12 сек. Они должны были бы получить ранги 4 и 5, но поскольку они равны, то получают средний ранг:

3.  Общая сумма рангов должна совпадать с расчётной, которая определяется по формуле:

где N – общее количество ранжируемых наблюдений (значений). Несовпадение реальной и расчётной суммы рангов будет свидетельствовать об ошибке, допущенной при начислении рангов или их суммировании. Прежде чем продолжить работу, необходимо найти ошибку и устранить её.

Для расчёта рангового коэффициента корреляции Спирмена составляется таблица: в 1 колонке слева представляются значения переменной А, во 2 – их ранг, в 3– значения переменной В, в 4 – их ранг, в 5 колонке – разность d между рангом по переменной А и переменной В, в 6 столбике представляются квадраты разностей - d².

Таблица 2.

Испытуемые	Переменная А	Переменная В	d(ранг А – ранг В)	d²
№ п/п	Шифр испытуемых	Индивидуальные значения	Ранг	Индивидуальные значения	Ранг
Суммы	-		-

Расчёт коэффициента ранговой корреляции Спирмена

1)  Определить, какие два признака или две иерархии признаков будут участвовать в сопоставлении как переменные А и В.

2)  Проранжировать значения переменной А в соответствии с правилами ранжирования. Занести ранги в первый столбец таблицы по порядку номеров испытуемых или признаков.

3)  Проранжировать значения переменной В, в соответствии с теми же правилами. Занести ранги во второй столбец таблицы по порядку номеров испытуемых или признаков.

4)  Подсчитать разности d между рангами А и В по каждой строке таблицы и занести их в третий столбец таблицы.

5)  Возвести каждую разность в квадрат: d². Эти значения занести в четвёртый столбец таблицы.

6)  Подсчитать сумму квадратов Σd².

7)  При наличии одинаковых рангов подсчитать поправки:

где a – объём каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду А;

b - объём каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду В.

8)  Рассчитать коэффициент ранговой корреляции по формуле:

а)  при отсутствии одинаковых рангов:

б)  при наличии одинаковых рангов:

9) Определить по Таблице критические значения для данного N [7]. Если превышает критическое значение или, по крайней мере, равен ему, корреляция достоверно отличается от 0.

3.3. Часто перед исследователем стоит задача выявления различий между двумя, тремя и более выборками испытуемых (определение особенностей исследуемого признака в контрольной и экспериментальной группе; между группами, различающимися по возрасту и пр.). Иногда обследуется одна большая выборка, но внутри неё выделяются группы по определённым признакам и их данные по исследованным переменным сопоставляются между собой. Сопоставление уровневых показателей в разных выборках может быть необходимой частью комплексных диагностических, учебных, психокоррекционных и иных программ. Оно помогает обратить внимание на те особенности обследованных выборок, которые должны быть учтены и использованы при адаптации программ к данной группе в процессе их конкретного воплощения. При выборе критерия необходимо учитывать объём выборки и производимые исследовательские действия (см. Таблица 1).

Для оценки различий в 2 выборках испытуемых возможно использование U-критерий Манна – Уитни (либо другой из Табл. 1 по выбору студента).

Критерий предназначен для оценки различий между двумя выборками по уровню какого – либо признака, количественно измеренного. Он позволяет выявить различия между малыми выборками, когда n, n ≥ 3 или n = 2, n ≥ 5.

Ограничение критерия U:

1.  В каждой выборке должно быть не менее 3 наблюдений: n, n ≥ 3; допускается, чтобы в одной выборке было 2 наблюдения, но тогда во второй должно быть не менее 5.

2.  В каждой выборке должно быть не более 60 наблюдений; n, n ≤ 60. Однако уже при n, n = 20 ранжирование становиться достаточно трудоёмким.

Подсчёт критерия U Манна – Уитни

1.  Перенести все данные испытуемых на индивидуальные карточки.

2.  Пометить карточки испытуемых выборки 1 одним цветом, а карточки 2 выборки – другим.

3.  Разложить все карточки в единый ряд по степени нарастания признака, не считаясь с тем, к какой выборке они относятся, как если бы работали с одной выборкой.

4.  Проранжировать значения на карточках, приписывая меньшему значению меньший ранг. Всего рангов получиться столько, сколько (n+ n ).

5.  Вновь разложить карточки на две группы, ориентируясь на цветные обозначения.

6.  Подсчитать сумму рангов отдельно на карточках в выборке 1 и в выборке 2. Проверить, совпадает ли общая сумма рангов с расчётной.

7.  Определить большую их двух ранговых сумм.

8.  Определить значение U по формуле:

где n - количество испытуемых в выборке 1;

n - количество испытуемых в выборке 2;

Т - большая из двух ранговых сумм;

n - количество испытуемых в группе с большей суммой рангов.

9.  Определить критическое значение U по Таблице «Критические значения критерия U Манна – Уитни для уровней статистической значимости p ≤ 0,05 и p ≤ 0,01 (по , , 1973)[8]». Если U > U , H отвергается. Чем меньше значения U, тем достоверность различий выше.

Учебно-методическое обеспечение выполнения заданий по психологии

Рекомендуемая литература

1.  Глас Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. / Пер. с англ. под общ. ред. . М.: Прогресс, 1976. - 495 с.

2.  Захаров математических методов в социально-психологических исследованиях. Учебное пособие. Л.: ЛГУ, 1985. - 64 с.

3.  Основы математической статистики: Учебное пособие для ин-тов физ. культ. / Под ред. . – М.: Физкультура и спорт, 1990. – 176 с.

4.  Практикум по общей психологии: Учеб. пособие для студентов пед. ин-тов. / , , и др.; Под редакцией . – М: Просвещение, 1979. С. 19-29.

5.  «Методы математической обработки в психологии». СПб: , 2001. - 350 с.

6.  Суходольский математической статистики для психологов. Л.: ЛГУ, 1972. - 428 с.

[1] «Методы математической обработки в психологии». СПб: , 2001. С. 34

 

[3] «Методы математической обработки в психологии». СПб: Речь, 2001. С. 204.

[4] Для полного ознакомления с этими методами студенты могут обратиться к специальной литературе (П. 4. 1.)

[5] См. в списках литературы (П. 4. 1.)

[6] «Методы математической обработки в психологии». СПб: Речь., 2001. С. 52.

[7]