СтатМетоды

"Умение решать задачи - практическое искусство, подобное плаванию или катанию на лыжах, или игре на фортепиано: научиться этому можно, лишь подражая избранным образцам и постоянно тренируясь..."

Д. Пойа

Статистические методы и математическое моделирование в психологии (практические занятия)

Онлайн-курс СПбГУ по математическим методам

Программа занятий

1. Работа с пакетами компьютерной обработки данных, подготовка таблиц, файлы вывода. Измерение в психологии. Первичные статистики. Диаграммы.

Планирование исследования. Научная (содержательная) гипотеза. Генеральная совокупность и выборка. Измерение в психологии и типы шкал. Работа с пакетами статистической обработки данных. Подготовка таблицы исходных данных. Первичные статистики: среднее значение, медиана, мода, размах, дисперсия, стандартное отклонение. Частоты. Графики распределения частот. Столбчатая диаграмма, диаграмма "Boxplot", точечная диаграмма.

2. Нормальное распределение. Формулирование статистического вывода.

Нормальное распределение. Свойства нормального распределения. График нормального распределения. Асимметрия и эксцесс. Проверка распределения. Формулирование статистического вывода. Содержательная и статистические гипотезы. Зависимые и независимые выборки. Градации независимой номинативной переменной. Принятие решение о выборе статистического критерия. Уровень значимости (р-уровень, Significant level, Sig. lvl., p-level). Ошибка первого и второго рода. Принятие статистической гипотезы. Подтверждение (не подтверждение) содержательной гипотезы.

3. Анализ номинативных данных.

Анализ классификаций. Сопоставление эмпирического распределения с теоретическим, заданным заранее (равномерное распределение, распределение с долями). Анализ таблиц сопряженности. Сравнение двух эмпирических распределений. Формула расчета теоретических частот. Анализ повторных измерений. Критерий МакНимара.

4. Параметрические и непараметрические методы сравнения. Критерии сравнения двух групп (выборок).

Сравнение двух независимых выборок. Критерий t-Стьюдента и критерий U-Манна-Уитни. Ограничения и сфера применения критериев. Сравнение двух зависимых выборок. Критерий t-Стьюдента и критерий T-Вилкоксона. Ограничения и сфера применения критериев. *Одновыборочные сравнительные критерии. Критерий Колмогорова-Смирнова. Критерий t-Стьюдента. Примеры проверяемых гипотез гипотез. Реализация статистической проверки.

5. Дисперсионный анализ.

Однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA). Ограничения применения метода. Многофакторный дисперсионный анализ. Вопрос взаимодействия факторов. Дисперсионный анализ с повторными измерениями. Проблема выделения внутригрупповой независимой переменной. Многомерный дисперсионный анализ (MANOVA). Ограничения применения метода. Сфера применения метода. Множественные сравнения в психологии.

6. Корреляционные методы.

Совместная изменчивость признаков. Точечные графики (диаграммы рассеяния). Коэффициенты корреляции при анализе линейных или монотонных взаимосвязей (коэффициенты Пирсона, Спирмена). Сферы применения коэффициентов корреляций. Ограничения применения коэффициентов корреляций (нормальный закон распределения переменной, объем выборки) и типичные ошибки интерпретации (логичность оцениваемой связи). Влияние "третьей" переменной, частная корреляция, классификация случаев по выборке.

7. Линейная регрессия и множественный регрессионный анализ.

Анализ влияния независимых переменных на зависимую (измерения в количественных шкалах). Коэффициенты множественной корреляции и детерминации. Проблемы построения модели регрессии и корреляции независимых переменных. Ограничения и сфера применения метода множественного регрессионного анализа.

8. Факторный анализ.

Задачи и сфера применения факторного анализа. Изучение структуры количественных переменных. Проблемы отбора переменных, выбора метода факторного анализа, процедуры вращения и интерпретации результатов.

Дополнительные материалы для самостоятельной работы.

Задания первой части практикума:

- Учебные задания - задачи.

Дополнительные задачи, решение которых идентично решению контрольных задач на экзамене.

- Ограничения применения статистических критериев (см. учебник Е.В. Сидоренко).

- Алгоритм выбора математического критерия (см. учебник А.Д. Наследова).

Критерии оценки решения практической задачи (первая часть практического задания на экзамене).

Задания второй части практикума (работа с компьютерными программами статистического анализа):

- Учебные задания для самостоятельной работы.

- Материалы практических занятий.

- Рекомендации по оформлению таблицы исходных данных.

- Рекомендации по интерпретации результатов математической обработки.

Новые критерии оценки (с 2013 г.) решения практической задачи (вторая часть практического задания на экзамене).

Дополнительная информация:

- Примеры вопросов экзаменационного теста (часть 1 и 2 и часть 3).

- Примеры тестов.

- Примерные экзаменационные требования: 26 баллов из 50 (10 + 10 + 10 баллов теоретического теста на экзамене; + 10 баллов практического задания на экзамене; + 10 баллов самостоятельной работы на практических занятиях) - "удовлетворительно", 34 балла - "хорошо", 42 балла - "отлично".

Рекомендуемая литература.

- Майкл Фер, Верн Бакарак. Психометрика. Введение. - Челябинск: ЮУрГУ, 2010.

- Андрей Наследов. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. - СПб.: Речь, 2008.

- Ольга Митина. Математические методы в психологии. Практикум. - М.: Аспект-Пресс, 2008.

- Джеймс Гудвин. Исследование в психологии. Методы и планирование. - СПб.: Питер, 2004.

- Елена Сидоренко. Методы математической обработки в психологии. - СПб.: Речь, 2000.

- Стентон Гланц. Медико-биологическая статистика. - М.: Практика, 1998.

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

Рекомендую ознакомиться с материалами раздела "Библиотека"

Comment are closed.