Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология»




Скачать 274.35 Kb.
НазваниеОсновная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология»
Дата конвертации29.12.2012
Размер274.35 Kb.
ТипОсновная образовательная программа
Мурманский государственный педагогический университет


УТВЕРЖДАЮ:

Проректор по учебной работе

Архип И.А.

« » 200 г.


ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ


ДПП.Ф.08 «Математические основы психологии»


ОСНОВНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТА ПО СПЕЦИАЛЬНОСТИ

031000 «Педагогика и психология»


Утверждено на заседании кафедры


.

факультета

(протокол № от 200 г.

Зав. кафедрой

.

Структура программы учебной дисциплины


  1. Автор программы: Тишкевич М. А.

  2. Рецензенты: доктор психологических наук, профессор Урунтаева Г. А., кандидат психологических наук, доцент Недосека О. Н.

Пояснительная записка


Психологу в своей научной и практической работе постоянно приходится отбирать, классифицировать и упорядочивать те конкретные результаты, которые он получает в прак­тическом исследовании своего объекта, связывать их с другими данными так, чтобы можно было принять верное решение. Именно обоснованные достоверные заключения и может сделать психолог на основе аппарата математической статистики.

Одно из достижений отечественной науки последних десятилетий — широкое про­никновение не только в психологическое исследование, но и в психологическую практику персональных компьютеров, которые значительно расширяют возможности психолога, как при исследовании психики, так и при математическом анализе собранного материала.

Поэтому целью преподавания курса «Математические основы психологии» яв­ляется ознакомление с возможностями применения математики в изучении психологиче­ских явлений и овладение аппаратом математической статистики в приложении ее для об­работки и анализа результатов психологических исследований.

Основными задачами изучения данной дисциплины являются:

• Знакомство с основными понятиями и символами, необходимыми и достаточными для проведения математико-статистического анализа психодиагностических результатов.

• Формирование умений:

определять принадлежность результатов, получаемых конкретной психодиагностической методикой, к тому или иному типу шкалы измерений, правильно отбирать соответствующий математический аппарат, который по­зволяет сделать обоснованные выводы;

применять в своей работе простейшие статистические процедуры описания результатов и проверки гипотез, которые не требуют использования элек­тронно-вычислительных машин.

• Изучение различных видов анализа информации, включая освоение алгоритмов дисперсионного, факторного анализа.

• Получение сведений о возможностях более сложных программ современных ви­дов математико-статистического анализа результатов исследования и о различных направ­лениях и основных результатах математического моделирования психологических явлений.

Учебный курс «Математические основы психологии» требует обязательного зна­ния студентами высшей математики с основами математической статистики, знаний из кур­сов «Экспериментальной психологии» и «Основ психодиагностики».

Основными методами преподавания данного курса являются лекционные занятия, на которых студенты знакомятся с теоретическим материалом, и практические занятия, в про­цессе которых студенты на конкретных примерах из области психологии овладевают уме­ниями применять различные математико-статистические процедуры, которые представле­ны в форме алгоритмов.



  1. Объем дисциплины и виды учебной работы




№ п\п

Шифр и наиме-нование специальности

Курс

Семестр

Виды учебной работы в часах

Вид итогового контроля (формы отчетности)

Тру-доемкость

Всего аудит

ЛК

ПР/СМ

ЛБ

Сам работа

1.

031000 «Педаго-гика и психоло-гия»

2

3

150

76

32

40

4

74

экзамен



5.Содержание дисциплины

5.1. Разделы дисциплины и виды занятий (в часах). Примерное распределение учебного времени:

№№

п/п


Наименование раздела, темы


Количество часов

Всего

ауд.

Лекции

Практические и семинарские занятия

Лаборатор-

ные работы

Самостоя-тельная

работа

1.


Математическая статистика и психология. Измерения в психологии и виды шкал

4


2


2





2


2.


Описательная статистика.



4



2


2





4

3.


4.


5.


6.


7.


8.


9.


10.


11.


12.


13.


14.



Параметры статистичес-ких совокупностей, пред-ставленных результатами регистрирующего и упорядочивоющего измерений.

Параметры статистичес-ких совокупностей, пред-ставленных результатами количественного измерения.

Характиристики взаимосвязи признаков.

Анализ структуры взаимосвязей.

Решение задачи сравнения выборок. Понятие статистических критериев и их виды.

Выявление различий в уровне исследуемого признака.

Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака.

Выявление различий в распределении признака.


Многофункциональные статистические критерии.


Дисперсионный анализ.


Многомерные методы обработки данных.


Компьютерные пакеты прикладных статистических программ и математическое моделирование.


6


6


4


6


10


6


4


6


8


4


4


4




2


2


2


2


4


2


2


2


4


2


2


2




4


4


2


4


4


2


2


4


4


2


2


2





2


2




6


6


4


6


10


6


4


6


8


4


4


4


5.2. Содержание разделов дисциплины

Раздел 1. Психология и математика. Математические основы измерений в психологии. Типы измерительных шкал, шкалирование и измерения, построение многомерных номинативных и ранговых шкал. Экспертное оценивание и тесты.

Тема 1. Математическая статистика и психология. Измерения в психологии и виды шкал.

Предмет математической статистики, её исторические предшественницы. Струк­тура и разделы математической статистики Значение знания математической статистики для психолога. Понятие измерения. Исходная содержательная проблема. Значение измере­ния в психологии Аддитивность функций при измерении и ее следствия. Способы измере­ния и основные операции, с помощью которых производится измерение: регистрация, упо­рядочивание, сопоставление. Основные требования каждого способа измерения. Типы шкал: номинальная (шкала наименований), ординальная (шкала порядка или ранговая), ин­тервальная (шкала равных интервалов), пропорциональная (шкала равных отношений). Сравнительная характеристика и примеры типов измерительных шкал. Основные этапы статистической обработки результатов психологических исследований. Достоинства и не­достатки математико-статистического анализа экспериментальных данных. Понятие репре­зентативности экспериментальных данных.

Раздел 2. Математические основы обработки данных в психологии. Случайные процессы и ансамбли.

Тема 2. Описательная статистика.

Репрезентация экспериментальных данных. Упорядочивание. Табулирование. Сгруппированные данные. Наглядное представление данных измерения. Достоинства и не­достатки различных способов графического представления данных. Общие советы при по­строении графиков. Основные понятия математической статистики: случайное событие, вариация, частота, вероятность, распределение вероятности, выборка, генеральная сово­купность, вариационный ряд, полигон частот, гистограмма, кривая распределения. Харак­теристики статистических совокупностей: меры положения, меры изменчивости, меры свя­зи. Меры возможной ошибки. Виды распределений, важные для психологии. Нормальное распределение случайной величины. Меры достоверности. Степени свободы. Основные этапы статистической обработки результатов психологических исследований. Достоинства и недостатки математико-статистического анализа экспериментальных данных. Понятие репрезентативности экспериментальных данных.

Тема 3. Параметры статистических совокупностей, представленных результатами регистрирующего и упорядочивающего измерений.

Эмпирические операции в номинальной шкале. Допустимые преобразования. Ха­рактеристики распределений: частоты (абсолютная, относительная и процентная), мода как мера центральной тенденции. Альтернативная совокупность. Эмпирические операции в по­рядковой шкале. Допустимые преобразования. Характеристики распределений: медиана, квантили, ранги, связанные ранги. Интегральная функция распределения. Размах распреде­ления. Междуквартильный интервал. Наиболее часто употребляющиеся в психологии кван­тили: квартили, процентили.


Тема 4. Параметры статистических совокупностей, представленных результатами количественного измерения.

Эмпирические операции в интервальной шкале. Допустимые преобразования. Характеристики распределений: среднее арифметическое и другие виды средних (среднее метрическое, среднее гармоническое), дисперсия, среднее квадратическое отклонение. коэффициент асимметрии, коэффициент эксцесса, коэффициент вариации. Статистический анализ не сгруппированных данных. Статистический анализ сгруппированных данных. Проверка нормальности распределения. Нормализация распределения (общее представление). Стандартизованные данные. Основные шкалы, их взаимосвязь на основе нормальной кривой распределения.

Раздел 3. Корреляционный и факторный анализы, оценка значимости корреляции и интерпретации факторов.

Тема 5. Характеристики взаимосвязи признаков.

Понятие зависимости вероятностных событий. Общий обзор мер связи и их соответствие типам измерений и шкал. Оценка связи между качественными признаками, измеренными методом регистрации. Коэффициент «четырех клеточной корреляции». Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона. Коэффициент взаимной сопряженности Чупрова. Коэффициент контингенции. Оценка связи между качественными признаками, измеренными методом упорядочивания. Коэффициенты ранговой корреляции Спирмена и Кендэлла. Метод экспертных оценок и оценка согласованности мнений экспертов: коэффициент согласованности Спирмена и коэффициент конкордации Кендэлла и Бэбингтона. Оценка связи между количественными признаками. Коэффициент корреляции Пирсона. Корреляционное отношение (общее представление).

Тема 6. Анализ структуры взаимосвязей.

Графический метод анализа корреляционной матрицы. Метод корреляционных плеяд. Понятие графов. Ориентированный граф Мощность плеяды. Крепость плеяды. Типы структур: цепь, кольцо, звезда, решетка. Максимальный корреляционный путь как аналог многофакторного решения Спирмена (центроидный метод). Анализ корреляционной матрицы методом построения максимального корреляционного пути. Алгоритм построения мак­ального корреляционного пути.

Тема 7. Решение задачи сравнения выборок. Понятие статистических критериев и их виды.

Сравнение распределений: проверка гипотез. Понятие статистической гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотезы. Направленная и ненаправленная гипотезы. Статистические критерии. Таблицы критических значений. Число степеней свободы. Параметрические и непараметрические критерии. Возможности и ограничения параметрических и непараметрических критериев. Уровни статистической значимости. Правило отклонения нулевой гипотезы и принятия альтернативной гипотезы: зона незначимости, зона неопределенности и зона значимости. Мощность критериев. Зависимые и независимые выборки.


Тема 8. Выявление различий в уровне исследуемого признака.

Параметрический критерий t Стьюдента для сравнения результатов количест­венного измерения: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения для независимых выборок. Использование t-критерия Стьюдента для сравнения результатов регистрирующего измерения. Непараметрические критерии. Критерий Розенбаума: назначение критерия, его описание, область применения, алго­ритм применения. Критерий Манна-Уитни: назначение критерия, его описание, об­ласть применения, алгоритм применения. Критерий тенденций Крускала-Уоллиса: на­значение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения. Крите­рий тенденций Джонкира: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения.

Тема 9. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака.

Параметрический критерий t Стьюдента для сравнения результатов количест­венного измерения: алгоритм применения для зависимых выборок. Непараметрические критерии. Критерий знаков: назначение критерия его описание, область примене­ния, алгоритм применения. Критерий Вилкоксона: для сравнения результатов количе­ственного измерения. Критерий Фридмана: для сравнения результатов количественно­го измерения. Критерий тенденций Пейджа: для сравнения результатов количествен­ного измерения

Тема 10. Выявлeнue различий в распределении признака.

Критерий Пирсона: назначение критерия, его описание, область применения, ал­горитм применения. Критерий Колмогорова-Смирнова для сравнения результатов количе­ственного измерения: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения. Биномиальный критерий: назначение критерия, его описание, область приме­нения. алгоритм применения.

Тема 11. Многофункциональные статистические критерии.

Понятие многофункциональных статистических критериев. Угло­вое преобразование Фишера: назначение критерия, его описание, область применения, ал­горитм применения Биномиальный критерий m: назначение критерия, его описание, об­ласть применения, алгоритм применения. Многофункциональные критерии как эффектив­ные заменители традиционных критериев. Алгоритм выбора многофункциональных критериев.


Тема 12. Дисперсионный анализ.

Понятие дисперсионного анализа. Подготовка данных к дисперсионному анализу: создание комплексов, уравновешивание комплексов, проверка нормальности распределе­ния результативного распределения признака, преобразование эмпирических данных с це­лью упрощения результатов. Однофакторный дисперсионный анализ для независимых вы­борок: назначение метода, его описание, область применения, алгоритм применения. Дис­персионный анализ для зависимых выборок: назначение метода, его описание, область применения, алгоритм применения. Дисперсионный двухфакторный анализ: обоснование задачи взаимодействия двух факторов. Дисперсионный двухфакторный анализ для случая независимых и для случая зависимых выборок: назначение метода, его описание, область применения.

Тема 13. Многомерные методы обработки данных.

Многомерные методы обработки данных как дальнейшее развитие эмпирической математической модели в отношении многостороннего описания изучаемых явлений. Про­блема искусственного интеллекта и программная реализация многомерных методов. Клас­сификация многомерных методов обработки данных: по назначению, по способу сопостав­ления данных, по виду исходных данных. Методами многомерной обработки данных (на­значение каждого метода и сфера его применения; математико-статистические идеи метода; исходные данные и требования к ним; процедура и результаты): множественный регресси­онный анализ (МРА) как метод экстраполяции; множественный дискриминантный анализ как распознавание образов ("классификация с обучением"): кластерный анализ как метод классификации автоматическая классификация, таксономический анализ, анализ образов без обучения); факторный анализ как метод структурирования эмпирической информации; многомерное шкалирование как метод выявления структуры множества объектов. Примеры использования многомерной обработки данных.

Тема 14. Компьютерные пакеты прикладных статистических программ и матема­тическое моделирование.

Математико-статистическая обработка результатов психологического исследова­ния с использованием компьютерного пакета Statistica, SPSS, Statgrafic. Возможности и ог­раничения конкретных компьютерных методов обработки данных. Стандарты обработки данных. Нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии. Ма­тематическое моделирование и средства построения моделей классификации, латентных структур, семантических пространств и т.п. Модели индивидуального и группового пове­дения. Моделирование когнитивных процессов и структур Проблема искусственного ин­теллекта. Нетрадиционные методы моделирования.

ЛИТЕРАТУРА

1. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. - М., 1976.

2. Лупандин В. И. Математические методы в психологии. - Екатеринбург, 1996.

3. Наследов А. Д. Многомерные методы математической обработки в психологии. – СПб, 1998.

4. Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. – СПб, 1996.

5. Современная психология: Справочное руководство. — М , 1999.

6. Суходольский Г. В. Основы математической статистики для психологов. — Л, 1999.

7. Тюрин Ю. Н., Макаров А. А. Анализ данных на компьютере / Под ред. В. В. Фигурно­ва. - М , 1995.



  1. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины

6.1. Тематика и планы аудиторной работы студентов по изучаемому материалу

Занятие № 1.

Определите, к какому типу измерении и к какой ткале относятся следующие данные:

a) Числа, кодирующие тип темперамента человека.

b) Академический ранг (ассистент, доцент, профессор) как мера продвижения по службе

c) Числа, показывающие выраженность экстра-, интраверсии, нейротизма, психотизма, по­лученные по методике PEN Г. и С. Айзенк

d) Метрическая система измерения расстояний.

e) Номера историй болезни.

f) Латентный период решения перцептивной задачи.

Занятие № 2.

В результате исследования понимания прочитанного у учащихся 7-х, 8-х и 9-х клас­сов были получены следующие распределения тестовых оценок:




Необходимо:

1. Определить меры положения для каждого распределения.

2. Построив по приведенным данным: а) полигон частот дифференциального распреде­ления, б) полигон частот интегрального распределения — решить, какой из двух ти­пов графиков нагляднее отражает различия между распределениями.


Занятие № 3.

Следующие данные представляют собой оценки 75 взрослых людей в тесте на оп­ределение коэффициента интеллекта Стенфорда-Бине:

141 104 101 130 148 92 87 115 91 96 100 133 124 92 123 132 118 98 101 107 97 124 118 146 107 110 111 138 121 129 106 135 97 108 108 107 110 101 129 105 105 110 116 113 123 83 127 112 114 105 127 114 113 106 139 95 105 95 105 106 109 102 102 102 89 108 92 131 86 134 104 94 121 107 103

Вам необходимо:

a) Построить сгруппированное распределение частот для 75 оценок.

b) Найти параметры распределения.

c) Определите 50-й процентиль.

d) Построить полигон частот дифференциального распределения.


Занятие № 4.

а) Изобразите на одном графике 2 полигона относительных частот дифференциального распределения по следующим групповым распределениям оценок речевых способностей для 903 мужчин и 547 женщин - студентов первого курса университета:



h) Постройте на другом графике 2 полигона относительных частот интегрального рас­пределения эмпирического распределения.


Занятие № 5.

Ниже приводится ряд характеристик людей, измеренных различными способами.

А. Пол.

В. Возраст, измеренный в годах и месяцах.

С. Рост, измеренный в см.

D. Политическая принадлежность (градации: консерватор, демократ, трудно сказать).

Е. Тревожность (измерена с помощью опросника Тейлора, выражена в баллах).

F. Интеллект (измерен с помощью шкалы Векслера, выражен в IQ - стандартизованные оценки).

Необходимо укачать одну или более количественных мер, пригодных для уста­новления связи между двумя указанными ниже переменными:

1) А и С — между полом и ростом;

2) Е и F — между тревожностью и интеллектом;

3) А и Е между полом и тревожностью;

4) В и С — между возрастом и ростом;

5) А и D — между полом и политической принадлежностью;

6) D и F — между политической принадлежностью и интеллектом.

Занятие № 6.

Установить, существует ли связь дисциплины учащихся и их успеваемости.

Было обследовано 150 школьников средних классов. Эксперты (педагоги, работаю­щие в этих классах) оценивали дисциплину и успеваемость учеников по трем градациям: отличная, средняя и плохая дисциплина; хорошая, посредственная и плохая успеваемость. Сводные данные представлены в таблице




Занятие № 7.

В жюри, которое оценивало результаты конкурса профессионального мастерства выпускников профессионального училища (парикмахеров), вошло 5 человек. Последнего тура конкурса достигло 7 выпускников, который закончился со следующими результатами:





Примечание: Каждый эксперт распределял участников конкурса по мастерству. Цифра 1 означает 1-е место, цифра 7 — последнее.

Определите степень согласованности мнений членов жюри.


Занятие № 8.

Выборка объемом 30 человек, разбитая на две равные группы по признаку пола, прошла функциональную диагностику мозговой активности, в результате которой у 13 женщин и 4 мужчин было выявлено доминирование правого полушария, а у 2 женщин и 11 мужчин доминирование левого полушария. Проверьте гипотезу о связи функциональной асимметрии головного мозга с полом.


Занятие № 9.

Установите степень совпадения опенок интеллектуального потенциала, полученных разными методиками у одних и тех же испытуемых. В исследовании были использованы следующие методики: краткий отборочный тест (КОТ) — интегральный показатель, изме­ренный в баллах; тест Равена - стандартизованная оценка невербального интеллекта, IQ.

Первичные данные приведены в таблице:




Занятие № 10.

В группе слушателей ФПК по педагогике и психологии назрел конфликт между ино­городними слушателями и слушателями, проживающими в Санкт-Петербурге, где прохо­дило занятия. В курсе психологического практикума по групповой психологии иногород­ним слушателям было предложено принять на себя роль петербуржцев и участвовать в спо­ре на их стороне. 7 слушателей были протагонистами — активными игроками, перевопло­тившимися в петербуржцев, а 7 других суфлировали им, подсказывая реплики и ссылки на те или иные факты. После этого сеанса психодраматической замены ролей участникам был задан вопрос «Если принять за 100% психологическую дистанцию между Вами и петер­буржцами до дискуссии, то на сколько процентов она сократилась или увеличилась после дискуссии?»

Результаты представлены в табл. № 1. Все показатели имеют отрицательный знак, что свидетельствует о сокращении дистанции. Могут ли эти данные использо­ваться как подтверждение идеи Морено о том, что принятие на себя роли оппонента способствует сближению с ним?


Таблица 1

Показатели сокращения психологической дистанции (в %) после социодраматической за­мены ролей в группе протагонистов (n1 = 7) и суфлеров (n = 7).




Занятие № 11.

В исследовании Скаковского изучалась проблема психологических барьеров при об­ращении в службу знакомств у мужчин и у женщин. В эксперименте участвовало 17 муж­чин и 23 женщины в возрасте от 17 до 45 лет (средний возраст 32,5 года). Испытуемые должны были отметить на отрезке точку, соответствующую интенсивности внутреннего сопротивления, которое им пришлось преодолеть, чтобы обратиться в службу знакомств. Длина отрезка, отражающая максимально возможное сопротивление, составляла 100 мм. В табл. 2 приведены показатели интенсивности сопротивления, выраженные в миллиметрах.

Можно ли утверждать, что мужчинам приходится преодолевать субъективно более мощное сопротивление?

Таблица 2.

Показатели интенсивности внутреннего сопротивления при обращении в службу знакомств (ИВС, в мм).




Занятие № 12.

В выборке из 28 мужчин-руководителей подразделений крупного промышленного предприятия Санкт-Петербурга перед началом курса тренинга партнерского общения про­водилось обследование с помощью 16-факгорного личностного опросника Р. Б. Кеттелла (форма А). В таблице 3 приведены индивидуальные значения испытуемых по фактору N, отражающему житейскую искушенность и проницательность.

Данные представлены в "сырых" баллах и сгруппированы по четырем возрастным группам. Можно ли утверждать, что есть определенная тенденции измене­ния значений фактора N при перепаде от группы к группе?

Таблица 3. Индивидуальные значения по фактору N 16 PF в 4 возрастных группах руководителей.




Занятие № 13.

По методике Тулуз-Пьсрона исследовалось оперативное внимание у 34 детей в воз­расте от 4 лет 6 месяцев до 10 лет Установить, зависит ли скорость выполнения кор­ректурной пробы (среднее число просмотренных знаков за 10 минут) от возраста (для соблюдения интервальности шкалы месяцы переведены в доли года)




Занятие № 14.

При сплошном обследовании воспитанников и учащихся учебного комплекса "дет­ский сад - школа" были выявлены три группы риска нарушенного личностного развития. В состав обследования входила, наряду с другими методиками, диагностика интеллекта: флюидного, невербальною (по методике Кеттелла) и вербального (по субтесту №5 WISC).

Вам предлагается установить наличие или отсутствие статистически значи­мых различий между группами риска по параметрам распределения оценок флюидного и вербального интеллекта. Данные представлены в таблице 3.

Таблица 3




Занятие № 15.

Изучались психологические особенности школьников 9-а ("хорошего") и 9-в ("пло­хого") классов Оцените, различаются ли оценки интеллекта у учеников обоих классов. Показателем развития интеллекта служил ИП (интегральный показатель по методике КОТ Краткий отборочный тест). Данные приведены в таблицах 4 и 5.





Занятие № 16.

12 участников комплексной программы тренинга партнерского общения, продол­жавшегося 7 дней. дважды оценивали у себя уровень владения тремя важнейшими комму­никативными навыками: "активное слушание", "снижение эмоционального напряжения" и "аргументация" Первое измерение производилось в первый день тренинга, второе — в последний. Участники должны были также отметить для себя реально достижимый, с их точ­ки зрения, индивидуальный идеал в развитии каждого из навыков. Все измерения произво­дились по 10-балльной шкале. Данные представлены в таблице 6.

Вам необходимо проверить, уменьшается ли расхождение между "идеальным " и реальным уровнями владения навыками после тренинга ?

Таблица 6.

Оценки реального и идеального уровней развития коммуникативных навыков.




ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ

1.Предмет математической статистики и ее разделы. Значение знания математической стати­стики для психолога.

2. Понятие измерения. Способы измерения.

3. Сравнительная характеристика и примеры типов измерительных шкал.

4. Основные понятия математической статистики.

5. Репрезентация экспериментальных данных.

6.Достоинства и недостатки различных способов графического представления данных.

7. Характеристики статистических совокупностей. Меры достоверности.

8. Виды распределений. Нормальное распределение случайной величины.

9.Основные этапы статистической обработки результатов психологических исследований.

10. Понятие репрезентативности экспериментальных данных.

11.Номинальная шкала Характеристики распределений признаков, измеренных по номи­нальной шкале.

12.Шкала порядка. Характеристики распределений признаков, измеренных по порядковой шкале.

13. Шкала равных интервалов Характеристики распределений признаков, измеренных в ин­тервальной шкале.

14. Статистический анализ не сгруппированных данных.

15. Статистический анализ сгруппированных данных.

16. Стандартизованные данные. Основные шкалы, встречающиеся в психологических тестах.

17. Зависимость вероятностных событий. Общий обзор мер связи и их соответствие типам из­мерений и шкал.

18. Оценка связи между качественными признаками, измеренными методом регистрации.

19. Оценка связи между качественными признаками, измеренными методом упорядочивания.

20. Оценка связи между количественными признаками.

21. Метод корреляционных плеяд.

22. Максимальный корреляционный путь как аналог однофакторного решения Спирмена (центроидный метод).

23. Статистический вывод и оценивание. Меры возможной ошибки параметров.

24. Сравнение распределений: проверка гипотез.

25. Понятие статистических критериев, их виды, возможности и ограничения.

26. t -критерий Стъюдента для зависимых и независимых выборок Поправка Снедекора.

27. Критерий F-Фишера.

28. t-критерия Стъюдента для сравнения результатов регистрирующего измерения.

29.Q - критерий Розенбаума. U-критерий Манна—Уитни.

30. Н-критерий Крускала-Уоллиса. S-критерий Джонкира.

31.G - критерий знаков. Т-критерий Вилкоксона. Критерий Фридмана.

32. Критерий Пирсона.

33.Критерий Колмогорова-Смирнова. Проверка нормальности распределения.

34.Многофункциональные статистические критерии: угловое прсобразование Фишера, m-биномиальный критерий/

35. Дисперсионный анализ: общее понятие, подготовка данных, однофакторный и двухфак­торный дисперсионный анализ для независимых и зависимых выборок/

36. Регрессионный анализ: возможности, ограничения.

37. Таксономический анализ: возможности, ограничения.

38. Кластерный анализ: возможности, ограничения.

39. Дискриминантный анализ: возможности, ограничения.

40. Факторный анализ и его разновидности: возможности, ограничения. Простая латентная структура и ротация. Проблема определения числа факторов.


ЛИТЕРАТУРА ПО КУРСУ


1.Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок - М., 1980.

2. Годфруа Ж. Что такое психология ? / В 2-х т. Т 2. — М., 1992.

3. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ - М., 1973.

4.Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических ис­следованиях. – Л., 1985.

5.Ивантер Э.В., Коросов А.В. Основы биометрии: Введение в статистический анализ биологических процессов и явлений — Петрозаводск, 1992.

6. Кендэл М. Ранговые корреляции. – М., 1975.

7. Классификация и кластер. / Ред. Дж. Вэн Райзин. – М., 1980.

8.Крылов В. Ю. Геометрическое представление данных в психологических исследовани­ях. - М., 1980.

9. Лисенков А.Н. Математические методы планирования многофакторных медико-биологических экспериментов. - М., 1979.

10. Математическая психология: Методология, теории, модели. - М., 1985.

11. Математические методы в исследованиях индивидуальной и групповой деятельности. / Под ред. В.Ю. Крылова - М., 1989.

12. Математические методы в социальных науках / Ред. Лазерсфельд П., Генри Н. – М., 1973.

13. Процесс социального исследования. – М., 1975.

14. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике: Современный подход. - М., 1982.

15. Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях - М., 1979.

16. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. - М., 1989.

17. Харари Ф. Теория графов. - М., 1973.

18. Харман Г. Современный факторный анализ. - М., 1982.

19. Холлендер М., Вульф Д.А. Непараметрические методы статистики. - М., 1983.

Добавить в свой блог или на сайт

Похожие:

Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология» iconОсновная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 050717. 65 «Специальная дошкольная педагогика и психология»
Печатается по решению Совета по научно-исследовательской работе и редакционно-издательской деятельности Мурманского государственного...

Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология» iconОсновная образовательная программа высшего профессионального образования Направление подготовки 030300. 62 Психология
Основная образовательная программа (ооп) бакалавриата, реализуемая вузом по направлению подготовки Психология и профилю подготовки...

Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология» iconОсновная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 030302 клиническая психология
Сформировать необходимые профессиональные навыки в области психодиагностики и психотерапевтического консультирования

Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология» iconПрограмма собеседования по специальности 031000 Педагогика и психология для студентов сокращенного срока обучения

Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология» iconОсновная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 050716. 00 «Специальная психология с дополнительной специальностью «Логопедия»»
Печатается по решению Совета по научно-исследовательской работе и редакционно-издательской деятельности Мурманского государственного...

Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология» iconОсновная образовательная программа подготовки специалиста по специальности (специальностям)

Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология» iconПрограмма по дисциплине «Теория и методика воспитания» для специальности 031000 «Педагогика и психология»
Программа составлена: Утверждено на заседании кафедры Неволиной И. Я. педагогики

Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология» iconОсновная образовательная программа специалитета, реализуемая вузом по направлению подготовки 030401 Клиническая психология и специализации подготовки «Патопсихологическая диагностика и психотерапия»
Нормативные документы для разработки ооп специалиста по направлению подготовки 030401 Клиническая психология. Общая характеристика...

Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология» iconПрограмма дисциплины психология (психология и педагогика)
Фэу факультета по специальности подготовки – 080507 «менеджмент организации» (озо). Дисциплина «Психология и педагогика» изучается...

Основная образовательная программа подготовки специалиста по специальности 031000 «Педагогика и психология» iconПрограмма учебной дисциплины возрастная психология основная образовательная программа подготовки специалиста по специальностям
«032500-География с дополнительной специальностью технология и предпринимательство»


Разместите кнопку на своём сайте:
lib.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©lib.convdocs.org 2012
обратиться к администрации
lib.convdocs.org
Главная страница