Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных



Скачать 45.47 Kb.
Дата28.11.2012
Размер45.47 Kb.
ТипСеминар

10 ноября 2011 г. на кафедре Психологии прошёл методологический семинар № 6 на тему «Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных».

Семинар проводил старший преподаватель кафедры Плотников Сергей Геннадьевич.

Содержание




1. Методы и процедуры описательной статистики

1.1. Представление данных в психологических исследованиях.

Нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии Табулирование и наглядное представление данных. Графическое представления распределения частот: гистограммы, полигоны, огивы. Квантили как метод описания группы наблюдений. Виды квантилей: квартили, децили, процентили, промилле.

1.2. Числовые характеристики закона распределения.

Меры центральной тенденции: мода, медиана, среднее арифметическое, их свойства и интерпретация. Меры изменчивости: размах, дисперсия, стандартное отклонение, их свойства и интерпретация. Меры асимметрии и эксцесса. Определение числовых характеристик по экспериментальным данным.
2. Методы и процедуры индуктивной статистики.

2.1. Выявление различий в уровне исследуемого признака.

Параметрические и непараметрические критерии различий. Виды критериев. Использование критериев в зависимости от классов задач. U-критерий Манна-Уитни. Н-критерий Крускала-Уоллиса. S-критерий тенденций Джонкира. t-критерий Стьюдента для несвязанных выборок. F-критерий Снедекора-Фишера. G-критерий Кохрана.

2.2. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака.

Исследование изменений. Виды критериев. Использование критериев в зависимости от классов задач. Т-критерий Вилкоксона. L-критерий тенденций Пейджа. t-критерий Стьюдента для связанных выборок.

2.3.Анализ таблиц сопряженности.

Связь и независимость в таблицах сопряженности. Меры связи. χ2-критерий Пирсона. Q-коэффициент связи Юла. λ- критерий Колмогорова-Смирнова. Критерий φ-угловое преобразование Фишера. Логлинейные модели для таблиц сопряженности 2Х2. Методы анализа многомерных таблиц. Детерминационный анализ.

2.4. Корреляционный анализ.

Меры связи. Понятия ковариации, корреляционной связи. Диаграммы рассеивания. Rxy -коэффициент линейной корреляции К.Пирсона. Rs-коэффициент ранговой корреляции Ч.Спирмена. Другие коэффициенты корреляции, используемые в зависимости от видов шкал: коэффициент φ, точечный бисериальный коэффициент корреляции, тетрахорический коэффициент корреляции, τ -Кендалла. Частная и множественные корреляции.

2.5. Регрессионный анализ.

Модель линейного регрессионного анализа. Простая линейная регрессия. Множественная линейная регрессия.
Непараметрическая линейная регрессия. Нелинейная регрессия.

2.6. Дисперсионный анализ.

Сущность и логика дисперсионного анализа. Основные понятия. Линейная модель дисперсионного анализа. Математические допущения в ДА. Однофакторный ДА: особенности, модель, оценка силы факторного эффекта. Двухфакторный ДА: особенности, модель, оценка величины факторного эффекта. ДА данных с повторными измерениями. Многомерный ДА: особенности, допущения, критерии для оценки факторных эффектов.
3. Методы многомерного анализа данных

3.1. Факторный анализ

Определение матрицы, вектора. Операции над матрицами и векторами. Собственные значения и собственные вектора. Принципы, лежащие в основе факторного анализа. Математическая модель факторного анализа. Основные этапы и процедуры ФА. Методы ФА. Типы вращения в ФА. Интерпретация результатов. Эксплораторный и конфирматорный ФА. Метод структурных уравнений и его использования в экспериментальной психологии.

3.2. Кластерный анализ.

Кластерный анализ и система классификации исследованных объектов. Дендрограммы. Классификация методов кластерного анализа. Типы кластеризации. Иерархический метод кластерного анализа: структура данных, метод, алгоритм. Метод К-средних: структура данных, метод, алгоритм, достоинства и недостатки.

3.3. Дискриминантный анализ.

Основные положения. Дискриминантные функции и их геометрическая интерпретация. Классификация при наличии двух и k обучающих выборок. Вычисление коэффициентов дискриминантной функции. Примеры применения дискриминантного анализа.

Основная литература





  1. Анастази, А. Психологическое тестирование : пер. с англ. / А. Анастази, С. Урбина. - 7-е междунар. изд. - СПб. : Питер, 2001. - 688 с..

  2. Бурлачук, Л.Ф. Словарь-справочник по психодиагностике / Л. Ф. Бурлачук, С. М. Морозов. - 2-е изд., перераб. и доп. - СПб. : Питер, 2005. - 520 с.

  3. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М. : Прогресс, 1976.

  4. Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1982.

  5. Гублер Е.В., Генкин А.А., Применение непараметрических критериев статистики в медико-биологических исследованиях., 1973.

  6. Гусев А.Н. Дисперсионный анализ в экспериментальной психологии: Учеб. пособие для студентов факультетов психологии вузов. - М.: Учеб.-метод. коллектор "Психология", 2000. - 136 с

  7. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология: Учеб. пособие для вузов по направлению и спец. "Психология" В.Н. М.: Инфра-М, 1997.- 255 с.: или СПб.: Питер, 2000.- 318 с.

  8. Дружинин В.Н. Структура и логика психологического исследования. - М., 1994.

  9. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учеб.-метод. пособие /О.Ю. Ермолаев; Рос. акад. образования. Моск. психол.-соц. ин-т. - 2-е изд., испр. - М.: МПСИ:Флинта, 2003.- 335 с.

  10. Куликов Л.В. Психологическое исследование: Метод. рекомендации по проведению.. - СПб.: Речь., 2001 -184 с.

  11. Митина О.В., Михайловская И.Б. Факторный анализ для психологов: Учеб. пособие. М.: Психология, 2001.- 169 с.

  12. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных, 2004. - 392 с.

  13. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии - СПб.: Речь, 2000.- 349 с

  14. Справочник по прикладной статистике в 2-х томах Под ред. Э.Ллойда и У.Ледермана. М.: Финансы и статистика, 1989.

  15. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов.1972.ИЛУ.- 432 с.

  16. Суходольский Г.В. Математические методы в психологии /Г. В. Суходольский. - Харьков: Гуманитар. центр, 2006. - 282 с.

  17. Суходольский Г.В. Математическая психология /Г. В. Суходольский. - Харьков: Гуманитар. центр, 2006.- 358 с..

  18. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии (введение): Учеб. для вузов /Г.Г. Татарова; Программа "Высш. образование". - 2-е изд., испр. - М.: Nota bene, 1999.- 223 с.

  19. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: Методол., дескриптив. статистика, изучение связей между номинал. признаками: Учеб. пособие. - М.: Науч. мир, 2000. - 350 с.: табл. - Библиогр.: с. 336-350. Предм. указ.: С. 326-335.







Похожие:

Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных icon7. Обработка экспериментальных данных
В этом разделе рассмотрены вопросы, связанные с составлением таблиц и построением графиков– всем тем, что требуется на начальном...
Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных iconВ теорию вероятности
Книга предназначена для студентов и научных работников в области естественных наук, медицины, техники и экономики, сталкивающихся...
Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных iconХимическая кинетика и катализ
Осваиваются методы обработки экспериментальных данных, подходы к применению общетеоретических законов к решению практических воп­росов...
Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных iconРаспределённая параллельная Пролог-система
Традиционно базы данных не имеют универсальных языков обработки данных [1], ограничиваясь языками запросов. С другой стороны универсальные...
Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных iconСистемы оперативной аналитической обработки данных (olap) Основные понятия
Для этого необходимо создание хранилищ данных (Data warehouses), то есть процесс сбора, отсеивания и предварительной обработки данных...
Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных iconВизуализация экспериментальных многомерных данных на основе обобщенных графических образов
Представлены различные подходы к визуализации результатов экспериментальных исследований. Приведены примеры решения прикладных задач...
Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных iconПонятие модели данных
В классической теории баз данных, модель данных есть формальная теория представления и обработки данных в системе управления базами...
Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных iconАвтоматизация управления контингентом участников распределенной обработки данных Н. А. Ащеулова, П. В. Веденеев, Т. В. Волкова
Пользователи иас огу участвуют в различных процессах распределенной обработки данных, среди них
Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных iconСистема управления базами данных (субд). Назначение и основные функции. База данных
База данных (БД) это хранящаяся во внешней памяти ЭВМ совокупность взаимосвязанных данных, организованных по определенным правилам,...
Методология психодиагностики и обработки экспериментальных данных iconРабочей программы учебной дисциплины информационные технологии статистической обработки данных
Целью дисциплины является обучение студентов возможностям современных информационных технологий статистической обработки данных
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org