Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Объем дисциплины и виды учебной работы





Вид учебной работы Всего часов / зачетных единиц Семестры
         
Аудиторные занятия (всего) 48/1,3          
В том числе: - -   -   -
Лекции 16/0,43          
Практические занятия (ПЗ) 16/0,43          
Семинары (С) 16/0,43          
Лабораторные работы (ЛР)            
Самостоятельная работа (всего) 60/1,7          
В том числе (написание эссе, подготовка докладов, разбор задач): - -   -   -
Общая трудоемкость: 108/3 з.е.          

 

 

Содержание дисциплины

Содержание тем дисциплины

№ п/п Наименование темы дисциплины Содержание темы
1. Краткая история математических методов в психологии. Измерение в психологии. Введение в учебную дисциплину: цель, задачи, место математических методов, применяемых в психологической науке. Необходимость и возможность использования математических методов в психологии. Краткая история развития математических методов в психологии: особенности применения и преимущества использования математико-статистического аппарата в психологических исследованиях. Понятие «измерение». Виды шкал по Стивенсу. Обзор способов получения психологических данных.
2. Генеральная совокупность, выборка, первичные описательные статистики. Понятия «генеральная совокупность» и «выборка». Виды представления исходных данных. Структура таблицы исходных данных: переменные, объекты, выборки. Таблицы распределения частот. Графики распределения: гистограммы, полигоны, куммуляты, диаграммы рассеяния. Интерпретация графиков распределения. Классификация математических методов, правила принятия решения о выборе метода математической обработки. Первичные описательные статистики: меры центральной тенденции, меры изменчивости, критерии для оценки характера распределения.
3. Нормальное распределение. Нормальное распределение. График нормального распределения. Функция распределения случайной величины. Работа с таблицами нормального и биномиального распределения. Задача проверки нормальности распределения. Формула Муавра-Лапласа. Асимптотика распределений и закон больших чисел. Стандартизация выборки. Другие часто используемые распределения. Равномерное распределение, биномиальное распределение, распределение Пуассона, показательное распределение. Функции распределения. Распределения и шкалы, стандартизация тестовой шкалы.
4. Статистические гипотезы. Гипотезы научные и статистические. Логика статистической проверки гипотезы, нулевая и альтернативная гипотезы. Понятие статистики и ее распределения. Статистический критерий, уровень значимости Принятие статистического решения и вероятности ошибок 1 и 2 рода. Односторонние и двусторонние альтернативы.
5. Классификация методов статистического вывода о связи двух явлений в зависимости от типа шкал, в которых они измерены   Анализ номинативных данных: классификаций, таблиц сопряженности, последовательностей (серий). Критерий χ2- Пирсона (для классификаций и таблиц сопряженности), критерий Мак-Нимара (для таблиц 2х2 с повторными измерениями), критерий серий (для последовательностей). Критерии r-Пирсона (для метрических X и Y), частная корреляция и сравнение корреляций r-Спирмена и τ-Кендалла (для ранговых X и Y). Проблема множественной статистической проверки. Стандартная ошибка, число степеней свободы, теоретическое и эмпирическое распределение. Условия применимости статистик и возможности их проверки.
6. Классификация методов статистического вывода о различии выборок по уровню выраженности количественного признака Параметрические и непараметрические методы сравнения для двух зависимых и независимых выборок: критерии T-Стъюдента для зависимых и независимых выборок, критерий U-Манна-Уитни, критерий T-Вилкоксона. Параметрические и непараметрические методы сравнения для более чем двух зависимых и независимых выборок: критерий H-Краскала-Уоллеса, критерий χ2-Фридмана, метод Anova и Anova с повторными измерениями
7. Виды многомерных методов Классификации многомерных методов: по назначению, по исходному виду данных, по исходным предположениям о структуре данных. Психологическая и математическая сущность многомерных методов. Дисперсионный анализ и его непараметрические аналоги. Виды дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ, пост-хок критерии. Непараметрические аналоги дисперсионного анализа. Двухфакторный дисперсионный анализ. Различные формы взаимодействия факторов. Графическое представление результатов.
8. Множественный регрессионный анализ Математическая идея и назначение множественного регрессионного анализа, требования к исходным данным и ограничения применения, коэффициент множественной корреляции, коэффициент множественной детерминации, алгоритм проведения множественного регрессионного анализа с помощью программы SPSS, особенности интерпретации результатов.
9. Факторный анализ Математическая идея и назначение факторного анализа, требования к исходным данным и ограничения применения, математико-статистические проблемы метода (проблема числа факторов, проблема общности, проблема выбора метода, проблема вращения и интерпретации, проблема оценки значений факторов), критерий Кайзера, критерий отсеивания Р.Кеттелла, этапы проведения факторного анализа и алгоритм проведения факторного анализа с помощью программы SPSS, особенности представления и интерпретации результатов.
10. Многомерное шкалирование и кластерный анализ История многомерного шкалирования, математическая идея и назначение метода, требования к исходным данным и ограничения применения,геометрические свойства модели многомерного шкалирования и вопросы интерпретируемости решения, алгоритм проведения многомерного шкалирования с помощью программы SPSS, особенности представления и интерпретации результатов.Математическая идея и назначение кластерного анализа, виды и типы кластеров, требования к исходным данным и ограничения применения, графическое представление результатов кластерного анализа и вопрос интерпретации кластерной структуры, алгоритм проведения кластерного анализа с помощью программы SPSS, особенности представления и интерпретации результатов.
11. Дисперсионный анализ. Обзор материала, перспективы развития математических методов в психологии. Заключение. Математическая идея и назначение дисперсионного анализа, требования к исходным данным и ограничения применения, представление результатов дисперсионного анализа, преимущества и недостатки метода, алгоритм проведения дисперсионного анализа с помощью программы SPSS и особенности интерпретации результатов. Сравнение математических методов. Заключение.

 

 







Дата добавления: 2015-04-16; просмотров: 289. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Шрифт зодчего Шрифт зодчего состоит из прописных (заглавных), строчных букв и цифр...


Картограммы и картодиаграммы Картограммы и картодиаграммы применяются для изображения географической характеристики изучаемых явлений...


Практические расчеты на срез и смятие При изучении темы обратите внимание на основные расчетные предпосылки и условности расчета...


Функция спроса населения на данный товар Функция спроса населения на данный товар: Qd=7-Р. Функция предложения: Qs= -5+2Р,где...

ТЕОРИЯ ЗАЩИТНЫХ МЕХАНИЗМОВ ЛИЧНОСТИ В современной психологической литературе встречаются различные термины, касающиеся феноменов защиты...

Этические проблемы проведения экспериментов на человеке и животных В настоящее время четко определены новые подходы и требования к биомедицинским исследованиям...

Классификация потерь населения в очагах поражения в военное время Ядерное, химическое и бактериологическое (биологическое) оружие является оружием массового поражения...

Условия приобретения статуса индивидуального предпринимателя. В соответствии с п. 1 ст. 23 ГК РФ гражданин вправе заниматься предпринимательской деятельностью без образования юридического лица с момента государственной регистрации в качестве индивидуального предпринимателя. Каковы же условия такой регистрации и...

Седалищно-прямокишечная ямка Седалищно-прямокишечная (анальная) ямка, fossa ischiorectalis (ischioanalis) – это парное углубление в области промежности, находящееся по бокам от конечного отдела прямой кишки и седалищных бугров, заполненное жировой клетчаткой, сосудами, нервами и...

Основные структурные физиотерапевтические подразделения Физиотерапевтическое подразделение является одним из структурных подразделений лечебно-профилактического учреждения, которое предназначено для оказания физиотерапевтической помощи...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2026 год . (0.014 сек.) русская версия | украинская версия