Denis Volkov
Sport psychology | Research & Education

Математические методы в психологии. Часть I

Практические занятия и самостоятельная работа (JASPJamovi, SPSS)
Онлайн-курс для теоретической подготовки и практики решения задач

Для сдачи зачета необходимо:
1. Посетить практические занятия (40 баллов за посещение занятий, активную работу и помощь коллегам, выполнение самостоятельных заданий) и выполнить контрольную практическую работу (20 баллов)
2. Выполнить не менее 60% контрольных заданий в онлайн-курсе “Математические методы в психологии. Основы применения” (20 баллов) и сдать экзамен с прокторингом по онлайн-курсу (20 баллов)
Оценка “зачтено” (А-Е) ставится, если за все виды работ суммарно получено не менее 50 баллов. Оценка “не зачтено” (F) ставится, если получено менее 50 баллов

Темы для обязательного предварительного (теоретического) ознакомления:
Тема 1. Введение. Исторический экскурс. Специфика научного познания и применение математики. Основные математические модели в психологии: измерительные, описательные и статистического вывода
Тема 2. Генеральная совокупность и выборка. Гипотеза исследования. Репрезентативность выборки. Выборки: зависимые и независимые
Тема 3. Измерения и шкалы. Предмет и объект исследования. Операционализация конструкта. Переменная как результат измерения. Специфика психологического измерения. Измерительные шкалы С. Стивенса
Тема 8. Основы статистической проверки гипотез. Гипотезы научные и статистические. Логика статистической проверки гипотезы, нулевая и альтернативная гипотезы. Р-уровень значимости. Статистический критерий. Принятие статистического решения и его содержательная интерпретация. Классификация методов статистического вывода: анализ частот, корреляционный анализ, сравнительный анализ

Материалы для работы:
Учебный набор данных: Dataset
Самостоятельная работа: Пример таблицы (CSV_ru, CSV_en)
Дополнительные задачки (Задача – Алгоритм действий – Вывод)

Занятие 1:

Введение. Статистические гипотезы, результаты измерений, статистические критерии, статистический вывод. Работа с ПО
Тема 4. Структура таблицы исходных данных: переменные, объекты, выборки. Интерпретация графиков распределения и иных диаграмм
Тема 5. Первичные описательные статистики. Параметры и статистики. Меры центральной тенденции: мода, медиана, среднее. Свойства и границы применения мер центральной тенденции. Квантили распределения: квартили, процентили. Меры изменчивости: дисперсия и стандартное отклонение. Свойства и интерпретация дисперсии. Стандартизация переменной

Занятие 2:

Тема 4. Таблицы распределения частот. Эмпирические и теоретические частоты. Диаграммы и таблицы для визуализации анализа частот
Тема 10. Анализ частот. Анализ распределения частот: критерий согласия Хи-квадрат, биномиальный критерий. Анализ таблиц сопряженности. Особенности анализа таблиц 2х2

Повторные измерения

Занятие 3:

Тема 6. Нормальное распределение в психологии. Нормальное распределение как стандарт и его свойства. Симметричность и унимодальность. Применение нормального распределения для идентификации шкалы переменной. Проверка нормальности распределения: по графикам распределения (таблицам частот) и выбросам, по критериям асимметрии и эксцесса, по статистическим критериям. Основы психодиагностики: стандартизация тестовой шкалы

Занятие 4:

Тема 7. Коэффициенты корреляции. Связи функциональные и статистические. Линейная связь, ковариация и корреляция Пирсона. Двумерная регрессия, коэффициент детерминации. Монотонная связь, ранговая корреляция Спирмена. Границы применения и особенности интерпретации корреляций
Тема 9. Корреляционный анализ. Выбор корреляции. Корреляционная матрица. Корреляционная плеяда. Частная корреляция. Введение в многомерные методы корреляционного анализа

Занятие 5:

Тема 11. Методы сравнения двух и более выборок. Классификация методов сравнения выборок. t-Стьюдента для независимых и зависимых выборок. Ранговые критерии U Манна-Уитни и Т Вилкоксона. Сравнение дисперсий. ANOVA и его ранговые аналоги: критерии Н Краскала-Уоллиса и Хи-квадрат Фридмана