- •Санкт-Петербургский Государственный Институт Психологии и Социальной Работы
- •Математические методы в психологии Учебно-методическое пособие
- •Аннотация
- •Глава 1. Описательная статистика 18
- •Глава 2. Индуктивная статистика 84
- •Оглавление
- •Глава 1. Описательная статистика 12
- •Глава 2. Индуктивная статистика 78
- •Введение Цели и задачи изучения дисциплины «Математические методы в психологии» и сфера профессионального использования
- •Методические указания для студентов
- •Контрольные вопросы для самостоятельной подготовки и самопроверки
- •Глава 1. Описательная статистика
- •1. 1. Математическая статистика и психология. Измерения в психологии и виды шкал
- •Материалы лекции.
- •Типы измерений и измерительные шкалы
- •Генеральная совокупность и выборочное исследование. Статистическая достоверность
- •Этапы обработки результатов психологического исследования
- •1. 2. Описание результатов исследования
- •Материалы лекции.
- •Результаты исследования экстраверсии
- •Алгоритм построения сгруппированного (или табулированного) ряда
- •Общий обзор параметров распределений
- •1. 3. Параметры статистических совокупностей
- •Материалы лекции.
- •Результаты исследования экстраверсии
- •Исключение выскакивающих значений
- •Нормальный закон распределения и другие виды распределений
- •Проверка «нормальности» эмпирического распределения
- •Стандартизация данных и стандартизованные шкалы в психологии
- •Процентильные нормы для детей 5;5 – 11 лет
- •1. 4. Характеристики взаимосвязи признаков
- •Материалы лекции. Понятие статистической зависимости
- •Общий обзор мер связи
- •Коэффициент контингенции
- •Критерий «хи-квадрат» Пирсона
- •Ранжирование
- •Правила ранжирования
- •Бисериальные коэффициенты корреляции
- •Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова
- •Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона
- •Ранговой коэффициент корреляции Спирмена
- •Коэффициент линейной корреляции Пирсона
- •Глава 2. Индуктивная статистика
- •2. 1. Решение задачи сравнения выборок. Понятие статистических критериев и их виды
- •Материалы лекции. Статистические гипотезы
- •Уровень статистической значимости
- •Этапы принятия статистического решения
- •Классификация исследовательских задач, решаемых с помощью статистических методов
- •Решение задачи сравнения выборок
- •4. Каковы ограничения в применении критерия?
- •Обзор наиболее часто применяемых параметрических критериев
- •Общий обзор непараметрических критериев
- •2. 2. Выявление различий в уровне исследуемого признака
- •Материалы лекции. Параметрический критерий Стьюдента для сравнения независимых выборок
- •Поправка Снедекора
- •Правило принятия решения описано выше. Непараметрический критерий Розенбаума (критерий «хвостов»)
- •Непараметрический критерий Манна-Уитни
- •2. 3. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •Материалы лекции.
- •Параметрический критерий Стьюдента для сравнения зависимых выборок
- •Непараметрический критерий знаков
- •6. Правило принятия решения:
- •Непараметрический критерий Вилкоксона
- •2. 4. Выявление различий в распределении признака
- •Материалы лекции. Критерий «хи-квадрат» Пирсона
- •Критерий Колмогорова-Смирнова
- •2. 5. Многофункциональные статистические критерии
- •Материалы лекции.
- •Критерий φ* — «Угловое преобразование» Фишера
- •Алгоритм расчета критерия φ*
- •Критерий Макнамары
- •Алгоритм расчет критерия
- •2. 6. Дисперсионный анализ
- •Материалы лекции. Введение в дисперсионный анализ anova
- •Однофакторный дисперсионный анализ
- •2. 7. Многомерные методы обработки данных
- •Материалы лекции.
- •I. Классификация методов по назначению:
- •II. Классификация методов по исходным предположениям о структуре данных:
- •III. Классификация методов по виду исходных данных:
- •Множественный регрессионный анализ
- •Матрица корреляций пяти показателей интеллекта
- •Факторные нагрузки после варимакс-вращения
- •1. Эксплораторный-разведочный.
- •2. Конфирматорный.
- •1. Выбор исходных данных.
- •2. Предварительное решение проблемы числа факторов.
- •3. Факторизация матрицы интеркорреляций.
- •4. Вращение и предварительная интерпретация факторов (ротация факторов).
- •5. Принятие решения о качестве факторной структуры.
- •6. Вычисление факторных коэффициентов и оценок.
- •Компьютерные пакеты прикладных статистических программ
- •Список литературы
- •Приложение 1. Статистические таблицы с критическими значениями
- •1.1. Критические значения отношения для исключения выскакивающих значений
- •1.2. Критические значения коэффициента ранговой корреляции Спирмена
- •1.3. Критические значения коэффициента линейной корреляции Пирсона
- •1.4. Критические значения критерия хи-квадрат Пирсона
- •1.5. Критические значения критерия Стьюдента
- •1.6. Критические значения критерия Фишера
- •1.7. Критические значения непараметрического критерия Манна-Уитни
- •1.8. Критические значения непараметрического критерия Вилкоксона
- •1.9. Таблицы для перевода процентных долей в величины центрального угла для расчета критерия «угловое преобразование» Фишера
- •Приложение 2. Глоссарий
- •Приложение 3. Англо-русский словарь статистических терминов
Методические указания для студентов
Учитывая специфику учебной дисциплины «Математические методы в психологии», следует обратить внимание на следующие методические рекомендации.
Важно учитывать, что данная дисциплина является базовой для профессионала-психолога. Полученные в ходе её изучения знания необходимы для анализа результатов психологических исследований, а также применимы в ходе написания экспериментальных курсовых работ и выпускной квалификационной работы.
Студенту предлагается внимательно прочитать лекционные материалы, каждая тема снабжена специальными указаниями, в которых отмечено на что следует обращать особое внимание. Изучение материала следует начинать с этих указаний. В конце каждой темы в разделе «практические задания» студентам предлагается либо ответить на вопросы, либо решить практические примеры, либо самостоятельно написать алгоритм анализа данных. Все задания необходимо выполнять письменно и результат отправлять преподавателю.
Внимание: после изучения учебного материала вам необходимо выполнить контрольные работы по указанным темам каждого модуля. При выполнении контрольных работ необходимо пользоваться соответствующими каждому конкретному случаю таблицами с критическими значениями, которые находятся в отдельном файле. Контрольная работа считается выполненной успешно, если даны правильные ответы на все задания.
Важно своевременно спланировать учебное время, для поэтапного и системного изучения данной учебной дисциплины в соответствии со сроками академического календаря, который содержится в программе курса. Преподаватель курса всегда может проследить активность студента при работе с теоретическим материалом.
Составить подборку литературы, достаточную для изучения предлагаемых тем. В учебно-методическом комплексе представлены основной и дополнительный списки литературы. Они носят рекомендательный характер, это означает, что всегда есть литература, которая может не входить в данный список, но является необходимой для освоения темы.
Какой бы хорошей у студента ни была память, она не в состоянии удержать обширную информацию — многостороннюю и трудную для восприятия. Поэтому в той или иной форме рекомендуется делать записи о своей работе. Они могут иметь разную форму: краткий план источника, тезисы, выписки, аннотация, конспект. Ваши записи будут дополнительным доказательством в изучении программного материала при проведении итоговой аттестации. Предоставление личных записей студента, по темам курса, преподавателю ОБЯЗАТЕЛЬНО.
Вы можете обращаться к преподавателю курса по всем возникающим у Вас в ходе обучения вопросам. Это можно сделать в часы консультаций.
Можно отметить, что некоторые задания для самостоятельной работы по данному курсу имеют определенную специфику. Она заключается в том, что при их выполнении студент должен опереться на свой собственный субъективный опыт обработки результатов, получаемых в исследованиях (на занятиях по предмету «Общий психологический практикум», при выполнении экспериментальной курсовой работы, примеры результатов исследований в различных учебных общепрофессиональных дисциплинах). Именно такое внимательное отношение к выполнению предложенных заданий, установление взаимосвязей с материалом, изученным в других дисциплинах (описание результатов научных исследований в теоретических дисциплинах, в практико-ориентированных курсах) может обеспечить понимание им в полной мере содержания процесса и анализа результатов экспериментальных исследований в психологии.
При работе с литературой целесообразно делать конспект, составляя алгоритмы расчетовпо тем или иным процедурам математико-статистической обработки данных.В алгоритме должны быть представленыследующие части: назначение данной процедуры или смысл данного параметра; условия применения (ограничения); собственно пошаговый алгоритм с примерами удобных в работе таблиц; правило принятия решений или правило вывода (там, где это требуется).
Очень важной является и самостоятельная работа с компьютерными пакетами статистической обработки данных. Рекомендуемые программы STATISTICAиSPSSнаписаны, как правило, на английском языке. Даже русифированные версии имеют лишь первый слой в меню на русском языке; при углублении в подменю программ — английский язык. Для облегчения работы с компьютерными программами можно воспользоваться кратким словарем англо-русских статистических терминов, встречающихся в программах, приведенным в книге Наследова А. Д.
Ниже приводятся вопросы для самоподготовки. Ответы на эти вопросы помогут студенту обратить внимание на самые важные (с точки зрения осмысления материала и будущего его использования в самостоятельном психологическом исследовании) моменты изучаемого материала.