Учебно-методический комплекс дисциплины «Математические методы в психологии» Код и направление подготовки 030300. 62 «Психология»



страница6/6
Дата15.05.2016
Размер0.68 Mb.
#12902
ТипУчебно-методический комплекс
1   2   3   4   5   6

Вариант 1


1.Охарактеризуйте уровни и шкалы измерений.

2.Для чего необходима математико-статистическая обработка экспериментальных данных?

3.Определите среднее и медиану 100 данных в следующем сгруппированном распределении частот:

Интервал

Частоты


20-22

8

17-19

14

14-16

41

11-13

26

8-10

7

5-7

4

N=100

Вариант 2


1.Охарактеризуйте меры центральной тенденции.

2.Для чего необходимо знать эмпирическое распределение экспериментальных данных?

3.Постройть полигон распределения частот и гистограмму для следующих данных: 19,10,12,13,17,14,17,15,14,15,17,15,18,19,22.

Вариант 3

1.Охарактеризуйте статистические гипотезы и приведите их примеры.

2.Каким образом определяются мода и медиана, какой цели они служат?

3.Отнесите каждое из следующих измерений к одному из классов: классу наименований, порядка, интервалов или отношений:

а. Числа, кодирующие темпераменты.

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

В. Метрическая система измерения расстояний.

Г. Телефонные номера.



Вариант 4

1.Охарактеризуйте статистические критерии.

2.Что такое интервал и с какой целью совокупность выборочных данных распределяют на интервалы?

3.Найдите среднее, медиану и моду для следующего множества: 1,2; 1,5; 1,6; 2,1; 2,4; 2,4; 2,7; 2,8; 3,0; 3,0; 3,1; 3,1; 3,1; 3,4.


Контрольная работа № 2 направлена на выявление уровня знаний и практических умений студентов по разделу ''Методы вторичной статистической обработки экспериментальных данных''

Вариант 1


1.Раскройте содержание индуктивной статистики.

2.Что такое критерий Стъюдента и в каких случаях он применяется?

3.Вычислите включающий размах, дисперсию, стандартное отклонение и среднее значение следующей группы значений: 102,112,116,106,114,119,111,115,120,112,115,122.

Вариант 2

1.Охарактеризуйте методы вторичной статистической обработки экспериментальных данных.

2.Что такое критерий Фишера и в каких случаях он применяется?

3.Определите величину коэффициента корреляции r для следующих данных:


  • Х=100,90,126,112,80,115,105,110,99,97,87,76,100,80,120.

  • У=28,25,19,24,23,21,27,25,26,25,23,18,29,20,18.
Вариант 3

1.Опишите факторный анализ и его назначение.

2.Что такое критерий x2 и в каких случаях он применяется?

3.Определите величину ранговой корреляции r s для следующих данных:


  • Х=25,26,28,30,21,22,24,25,31.

  • У=15,16,18,11,12,19,13,16,17.
Вариант 4

1.Опишите кластерный анализ и его назначение.

2.Что такое коэффициент ранговой корреляции Спирмена и в каких случаях он применяется?



3.Преобразовать выборку х и у в дихотомическую шкалу и рассчитать коэффициент для следующих данных:

  • Х=10,12,9,5,11,14,15.

  • У=1,5,6,8,3,9,5.

Приложение 4
Словарь основных терминов
ANOBA – наиболее общий заключительный метод статистического анализа результатов эксперимента, при котором зависимые переменные измеряются в шкалах интервалов или отношений.

База выборки – список людей, из которых делается выборка. При групповой выборке – список групп, из которых делается выборка.

Валидность внешняя психодиагностической методики — соответствие результатов психодиагностики, проводимой при помощи данной методики, независимым от самой методики внешним признакам, относящимся к поведению того человека, который подвергается психодиагностическому обследованию. Методика считается внешне валидной, если, например, с ее помощью оцениваются черты характера человека и внешне наблюдаемое его поведение согласуется с результатами проведенного тестирования.

Валидность внутренняя психодиагностической методики — соответствие показателей, получаемых при помощи данной методики, тому определению оцениваемого психологического свойства, которое использовано в самой методике.

Валидность психодиагностической методики - соответствие результатов, получаемых при помощи данной методики, тому, для чего она была по замыслу предназначена. Слово «валидность» в переводе означает «ценность», «полезность».

Валидность теоретическая (конструктивная) психодиагностической методики - соответствие результатов тестирования, проведенного с помощью данной методики, показателям тех психологических качеств, которые теоретически связаны с оцениваемым свойством. Если, например, методика измеряет уровень развития мотива достижения успехов, то теоретически валидной она будет в том случае, если полученные показатели достоверно коррелируют с данными о самооценке, тревожности и уровне притязаний, теоретически связанными с мотивацией достижения успехов.

Валидность эмпирическая психодиагностической методики - соответствие результатов измерения, произведенного при помощи данной методики, опыту человека, его реальному поведению.

Верификация - буквально «проверка правильности», достоверности, истинности чего-либо. Верификация при проверке научных понятий означает доказательство того, что явления, включаемые в объем и содержание данного понятия, действительно существуют и соответствуют определению этого понятия.

Выборка - группа людей, на которой проводится исследование. В противоположность в, генеральной совокупностью называют множество людей, на которых распространяются результаты исследования. в. является частью генеральной совокупности.

Выборка представительная - такая выборка, которая произведена по правилам, т. е. отражает специфику генеральной совокупности как по составу, так и по индивидуальным характеристикам включенных в нее людей.

Выборочное отклонение - корень квадратный из величины дисперсии.

Выборочное распределение (в математической статистике) - упорядоченное расположение измеренных в эксперименте или в результате проведенной психодиагностики величин от наименьшей к наибольшей, сопровождаемое данными о каждой величине и частоте ее встречаемости в выборке.

Выборочное среднее - среднее значение некоторой величины, определенное по имеющейся выборке ее частных значений.

Гипотеза - научно обоснованное, вполне вероятное предположение, требующее, однако, специального доказательства для своего окончательного утверждения в качестве теоретического положения. Гипотеза проверяется на истинность в экспериментальном или эмпирическом научном исследовании.

Гистограмма - специальное графическое изображение распределения нескольких дискретных величин в выборке. Представляет собой совокупность расположенных рядом друг с другом и вытянутых вверх прямоугольников или прямоугольных в сечении столбиков, высота которых пропорциональна частоте встречаемости каждого из значений переменной в выборке.

Группа контрольная - та группа испытуемых, с которой сравниваются результаты, полученные в ходе исследования в экспериментальной группе с целью вывода о том, подтвердилась ли проверяемая в данном исследовании гипотеза.

Группа экспериментальная - та группа испытуемых, на которой проводится исследование с целью проверки некоторой гипотезы.

Дисперсия выборочная - математико-статистический показатель разброса экспериментальных или психодиагностических данных, характеризующий среднюю величину отклонения индивидуальных показателей от среднего значения переменной по выборке.

Дисперсионный анализ - совокупность методов математико-статистического анализа, объектом рассмотрения которых являются дисперсии случайных величин. Дисперсионный анализ позволяет оценивать и сравнивать между собой дисперсии различных выборок, отвечая на вопросы о том, каковы эти дисперсии, являются они одинаковыми или разными и др.

Зависимые переменные - те переменные величины, которые в научном эксперименте и в его гипотезах рассматриваются как возможные следствия действия факторов, называемых независимыми переменными.

Интервал (в математической статистике) - упорядоченный набор величин, находящихся в заданных числовых границах и характеризуемых их средней величиной.

Испытуемый - человек, который является участником психологического исследования и на котором проводятся психологические опыты.

Корреляционный анализ - метод математико-статистического анализа, связанный с вычислением и изучением коэффициентов корреляций между переменными.

Коэффициент корреляции - математико-статистический показатель связи или зависимости, существующей между переменными величинами. Изменяется в пределах от -1 (абсолютная обратно пропорциональная зависимость) через 0 (отсутствие какой-либо зависимости) до +1 (абсолютная прямо пропорциональная зависимость).

Критерии валидности - независимые показатели и признаки, по которым можно судить о валидности данной методики. С критериями валидности сравниваются результаты, получаемые в процессе практического применения методики в психодиагностических целях.

Критерий Фишера - математико-статистический критерий, пользуясь которым, можно судить о сходстве и различиях в дисперсиях случайных величин.

Математическая статистика - область современной математики, основанная на теории вероятностей и занятая поиском законов изменения и способов измерения случайных величин, обоснованием методов расчетов, производимых с такими величинами.

Медиана - величина, разделяющая ряд упорядоченных значений на две равные по количеству входящих в них значений половины так, что справа и слева от медианы оказываются одинаковые количества значений.

Методы сравнения выборочных данных - методы математической статистики, предполагающие анализ, обобщение и сравнение между собой данных, полученных на некоторой выборке испытуемых или на нескольких разных выборках.

Мода (в математической статистике) - числовое значение изучаемого признака, наиболее часто встречающееся в изученной выборке.

Надежность психодиагностической методики - качество психодиагностической методики, связанное с возможностью получать с ее помощью достаточно стабильные результаты, мало зависящие от случайного стечения обстоятельств.

Независимые переменные - те переменные, которые в эксперименте рассматриваются как возможные причины изменения зависимых переменных.

Норма теста - усредненная оценка по данному тесту большой группы нормальных, здоровых людей определенного возраста и культуры. С нормой теста сравниваются показатели отдельных людей, полученные путем их обследования по данному тесту, и на основе такого сравнения делается вывод о том, находятся ли они выше или ниже нормы, обладая, соответственно, повышенным или пониженным уровнем психологического развития.

Регрессионный анализ – метод математической статистики, позволяющий свести множество частных зависимостей между отдельными значениями переменных к их непрерывной линейной зависимости. В результате регрессионного анализа получают прямую линию, которая наилучшим образом иллюстрирует общий характер зависимости между изучаемыми переменными величинами.

Статистика – термин, имеющий два основных значения: а) область математических или практических знаний, в которой представлены способы статистического анализа или обобщенные количественные данные о чем-либо; б) частный показатель, с помощью которого эти данные представляются.

Теория вероятностей – раздел современной математики, рассматривающий случайные величины, а также законы, характеризующие множества и отношения случайных величин.

Фактор – математико-статистическое понятие, означающее общую причину многих случайных изменений совокупности переменных величин, событий. Фактор выявляется при помощи специальной математической процедуры, называемой факторным анализом.

Факторный анализ – процедура или метод математической статистики, основанный на анализе корреляций случайных величин и направленный на то, чтобы выявить группы случайных величин, взаимно коррелирующих друг с другом.

χ2 - критерий – математико-статистический критерий, на основе которого судят о статистической значимости связей, существующих между двумя или несколькими переменными, часть которых рассматривается как причина, часть – как следствие наблюдаемых изменений.

Эксперимент – метод научного исследования, предполагающий создание некоторых искусственных условий и направленный на выявление причинно-следственных зависимостей, существующих между изучаемыми переменными.

Эмпирическое научное исследование – исследование, основанное на получении, анализе и обобщении опытных данных.
Приложение 5
Пример использования методов математической статистики в выпускной квалификационной работе

В число основных задач выпускных квалификационных работ входит:



  1. Формирование у студентов умения работы с литературными источниками.

  2. Формирование у студентов умения работать с экспериментальными психологическими методиками и тестами.

  3. Обучение студентов умению обрабатывать результаты экспериментальных исследований с помощью различных статистических методов.

Рассмотрим пример решения третьей задачи в выпускной квалификационной работе. Тема выпускной квалификационной работы была сформулирована следующим образом: «Зависимость тревожности и агрессивности личности от уровня субъективного контроля».

Приведем оглавление ВКР:

Введение.

Глава I. Теоретические основы агрессивности и тревожности личности.

1.1.Современные представления о содержании агрессивности и тревожности личности.

1.2.Анализ понятия «субъективный контроль» личности.

Глава П. Основные результаты выполненного исследования агрессивности и тревожности личности и их зависимости от уровня субъективного контроля.

2.1.Обоснование методики исследования агрессивности и тревожности личности и их зависимости от уровня субъективного контроля.

2.2.Описание выполненного эксперимента.

2.3.Статистическая обработка результатов выполненного эксперимента.

2.4.Использование метода множественной регрессии для оценки взаимосвязи шкал УСК с методикой Басса—Дарки и методикой Спилбергера.

Заключение.

Литература.

Приложения.

Из названия ВКР следует, что основной задачей исследования было выявление характера взаимосвязи между такими личностными характеристиками, как тревожность, агрессивность, с одной стороны, и степень интернальности / экстернальности — с другой.

Для решения поставленной выше задачи были выбраны:


  1. Методика Басса—Дарки для оценки уровня агрессивности;

  2. Методика УСК для оценки уровня субъективного контроля.

  3. Методика Спилбергера—Ханина — для оценки уровня тревожности.

По этим методикам было обследовано 60 испытуемых (из них 30 подростков в возрасте от 14 до 16 лет и 30 взрослых в возрасте от 22 до 37 лет).

Обработка проводилась с помощью статистического пакета Stadia (Автор А.П. Кулаичев; регистрационный № 1205).

Ниже приведен список включенных в обработку показателей:

Методика Басса—Дарки

Х1 — Физическая агрессия

Х2 — Косвенная агрессия

X3 — Раздражение

Х4 — Негативизм

Х5 - Обида

Х6 — Подозрительность

Х7 — Вербальная агрессия

X8 — Чувство вины

Методика УСК (уровень субъективного контроля)

Х9 — Шкала общей интернальности

Х10 — Шкала интернальности в области достижений

X11 — Шкала интернальности в области неудач

Х12 — Шкала интернальности в семейных отношениях

Х13 — Шкала интернальности в области производственных отношений

Х14 — Шкала интернальности в области межличностных отношений

X15 — Шкала интернальности в отношении здоровья и болезни



Методика Спилбергера—Ханина

Х16 — Ситуационная тревожность

Х17 — Личностная тревожность

Статистическая обработка результатов эксперимента была начата с того, что по всей выборке для каждой переменной были построены характеристики распределения — гистограммы. Для большинства переменных распределение оказалось близко к нормальному, и поэтому в дальнейшем были использованы параметрические методы статистического анализа.

Следующим шагом в выпускной квалификационной работе явилась оценка различий между взрослыми и подростками по всем показателям с помощью t-критерия Стьюдента. Достоверных различий между группами по всем показателям обнаружено не было (кроме показателя Х12 — интернальности в семейных отношениях; у взрослых этот показатель оказался значимо выше, чем у подростков, на 1 % уровне значимости), поэтому в дальнейшем выборка рассматривалась как однородная.

На следующем этапе была вычислена корреляционная матрица и проведен качественный анализ значимых корреляционных связей. Оказалось, например, что показатели раздражения и негативизма положительно связаны с косвенной агрессией на 5 % уровне. Те же показатели связаны с вербальной агрессией на 1 % уровне значимости. Это означает, что большей величине агрессии соответствует большее раздражение и негативизм и т .д.

После качественного анализа матрица интеркорреляций подверглась факторному анализу. По полученной факторной матрице, которая включала 17 факторов, была проанализирована оценка вклада каждого фактора в общую дисперсию. Было выявлено, что вклад первых трех факторов составил около 91 %. Поэтому в последующей операции вращения факторов по методу варимакс были выбраны первые три фактора. Они представлены ниже в таблице 1.

Проанализируем полученную после вращения факторную матрицу. Согласно наибольшему факторному весу, первый фактор можно назвать фактором общей интернальности. В этот фактор со значимыми и положительными весами вошли все показатели методики УСК. Кроме того, в этот же фактор со значимыми весами и отрицательными знаками вошли показатели ситуационной и личностной тревожности. Следовательно, высокая интернальность образует единый фактор с личностной и ситуационной тревожностью.

Второй фактор можно назвать фактором «косвенной агрессии». Со значимыми весами в него входят практически все показатели методики Басса—Дарки. Подчеркнем, что, условно говоря, этот фактор оказался «чистым» фактором агрессивности, не связанным с показателями других методик.

Третий фактор, также условно, можно назвать фактором «чувства вины». Он интересен тем, что в него вошли некоторые показатели всех трех методик. Во-первых, с положительным и значимым весом в него вошли показатели чувства вины (по которому и назван фактор), обиды и подозрительности из методики Баса - Дарки, ситуационной тревожности из методики Спилберга - Ханина и интернальности в области достижений. В этот же фактор с отрицательными знаками вошли показатели негативизма и вербальной агрессии. Таким образом, личностная тревожность положительно связана с чувствами вины, обиды, подозрительности и интернальностью в области достижений и отрицательно - с негативизмом и вербальной агресиией.

Для того чтобы полнее выявить характер взаимосвязи между показателями, которые вошли в третий фактор со значимыми весами, эти показатели были использованы в методе множественного регрессионного анализа.

Ниже мы приведем для примера анализ только одного регрессионного уравнения, в котором в качестве зависимой переменной была выбрана переменная Х17 — личностная тревожность. В качестве независимых переменных в уравнении множественной регрессии были выбраны показатели Х4, Х5, Х6, Х7, Х8 и Х14. С помощью пакета STADIA был получены следующие коэффициенты в уравнении множественной регрессии:



У(Х17) = 2,18 + 0,005 • Х4+ 0,233 • Х5 + 0,653 • Х6+ 0,010 • Х7 + + 0,465 • Х8 + 0,086 • Х14.

При этом коэффициенты при переменных Х5, Х6 и Х8 имели уровень значимости близкий к 1 %.

Согласно полученному регрессионному уравнению личностная тревожность в наибольшей степени детерминирована подозрительностью (0,653 • Х7), затем - чувством вины (0,465 • Х8), и в меньшей степени -обидой (0,233 • Х5).

Приведенные выше статистические выкладки не охватывают всех имеющихся возможностей обработки экспериментальных данных. Они представляют собой пример того, как, имея определенную совокупность экспериментальных данных, строить один из вариантов их статистической обработки.


Приложение 6
Список обозначений
Латинские обозначения:
А - показатель асимметрии распределения.

с - количество групп или условий измерения.

d - разность между рангами, частотами или частостями.

df - число степеней свободы в дисперсионном анализе.

Е - показатель эксцесса.

F - критерий Фишера для сравнения дисперсий.

f - частота.

f* - частость, или относительная частота.

G - критерий знаков.

Н - критерий Крускала-Уоллиса.

i - индекс, обозначающий порядковый номер наблюдения.

j - индекс, обозначающий порядковый номер разряда, класса,

группы.


k - количество классов или разрядов признака.

L - критерий тенденций Пейджа.

М - среднее значение признака или средняя арифметическая; то же,

что и



m - биномиальный критерий.

n - количество наблюдений (испытуемых, реакций, выборов и т.п.).

N - общее количество наблюдений в двух или более выборках.

P - вероятность того, что событие произойдет.

р - вероятность ошибки 1 рода (то же, что и а), уровень статистической значимости.

Q -1) вероятность того, что событие не произойдет;

2) критерий Розенбаума.



гs - коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

S - критерий Джонкира.

S2 - оценка дисперсии.

Si - количество значений, которые выше или ниже данного значения.

SS - суммы квадратов (в дисперсионном анализе).

Т - критерий Вилкоксона.

Тс - суммы рангов по столбцам.

Tx - большая сумма рангов в критерии U.

U - критерий Манна-Уитни.

Wn - размах вариативности, или диапазон значений от наименьшего

до наибольшего



xi - текущее наблюдение; каждое наблюдение по порядку.
Греческие обозначения:
α (альфа) - вероятность ошибки I рода (отклонения Но, которая верна).

β (бета) - вероятность ошибки II рода (принятия Но, которая неверна).

λ (ламбда)- критерий Колмогорова-Смирнова.

v (ню) - число степеней свободы в непараметрических критериях.

σ (сигма) - стандартное отклонение.

Ψ (фи) - центральный угол, определяемый по процентной доле в критерии Ψ*.

Ψ* - критерий Фишера с угловым преобразованием.

Х2 (хи-квадрат) - критерий Пирсона.

Хr2 (хи-ар-квадрат)-критерий Фридмана.


 Содержание лекционного курса приведено в УМК (приложение 1)

Развернутые планы практических занятий даны в УМК (приложение 2)

 Задания для самостоятельной работы даны в УМК (приложение 3).



Каталог: files
files -> Рабочая программа дисциплины «Введение в профессию»
files -> Рабочая программа по курсу «Введение в паблик рилейшнз»
files -> Основы теории и практики связей с общественностью
files -> Коммуникативно ориентированное обучение иностранным языкам в Дистанционном образовании
files -> Варианты контрольной работы №2 По дисциплине «Иностранный (англ.) язык в профессиональной деятельности» для студентов 1 курса заочной формы обучения, обучающихся по специальности 030900. 68 Магистратура
files -> Контрольная работа №2 Вариант №1 Text №1 Use of Non-Police Negotiators in a Hostage Incident
files -> Классификация основных человеческих потребностей по А. Маслоу Пирами́да потре́бностей
files -> Рабочая программа для студентов направления 42. 03. 02 «Журналистика» профилей «Печать», «Телевизионная журналистика»


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6




База данных защищена авторским правом ©dogmon.org 2022
обратиться к администрации

    Главная страница