girniy.ru 1
Программа курса:


Математическая статистика для психологов

(для студентов-заочников)

Автор и преподаватель: Мацакова О. Д.

Пояснительная записка: Курс является логическим продолжением математической дисциплины “Теория вероятностей”, адаптированным к задачам психологического исследования. Программа тесно взаимосвязана и согласована с названным курсом и курсами “Экспериментальная психология” и “Психодиагностика”. Цель курса: дальнейшее повышение математической культуры студентов-психологов и приобретение знаний, умений и навыков статистической обработки данных психологических исследований.

Рабочий план аудиторных занятий

№ темы


Тема


Лекции


Практика








Кол.час.


Кол.час.



1.


2.


3


4.


5.


6.


7.


8.



1 семестр

Введение. Предмет, структура дисциплины, связь с другими курсами.

Измерительные шкалы. Основные

стандартные шкалы в психологии.

Способы первоначальной обработки

данных и их графическое представление.

Меры центральной тенденции.

Меры изменчивости.

2 семестр

Меры связи.

Регрессионный анализ (линейный).

Основные теоретические распределения,


используемые в теории статвывода.

Основные понятия теории статвывода.

Виды критериев.

Примеры параметрических критериев.

Непараметрические критерии.

Понятие о дисперсионном, кластерном, факторном и других видах анализа.

Практические работы

1.Первичная обработка и анализ тестовых задач

2. Стандартизация шкал теста


  1. Параметрические и непараметрические критерии. Типовые задачи.

4. Корреляционный анализ. Примеры задач.

  1. Двухфакторный дисперсионный анализ. Типовая задача.




8


2


2


2


2

8


2


2


2


2



6


4


2


2

2


2

2


2






Контрольная работа


Тема 1. Введение (предмет, задачи дисциплины и ее связь с психологией и высшей математикой). Структура дисциплины “Статистические методы”.

Тема 2. Измерительные шкалы (номинальная (наименований), порядковая, интервальная, отношений). Стандартизация шкал теста (нормализованные шкалы, z-оценки, процентили, формулы линейного преобразования). Понятие выборки и нормы. Виды выборок: зависимые и независимые (связанные и несвязанные наблюдения).


Тема 3. Способы первоначальной обработки материала (упорядочивание по величинам, ранжирование, группирование, распределение частот, табулирование). Графическое представление данных (частотный полигон, графики бимодального распределения, правосторонней и левосторонней асимметрий).

Тема 4. Меры центральной тенденции (мода и соглашения об ее использовании, медиана и ее связь с процентилями, среднее: арифметическое (выборочное), геометрическое, свойства среднего; выбор меры центральной тенденции.

Тема 5. Меры изменчивости (размах, D и Q, дисперсия, стандартное отклонение, асимметрия, эксцесс).

Тема 6. Меры связи (понятия ковариации, корреляции; диаграмма рассеивания, корреляционное поле; коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент ранговой корреляции Спирмена). Особенности объяснения корреляции в психологии, “потолочный” и “подвальный” эффекты тестовых оценок.

Тема 7. Регрессионный анализ. Связь уравнения регрессии с коэффициентом линейной корреляции и z-оценками. Общая схема применения и ограничения корреляционно-регрессионного анализа. Понятие о множественной регрессии.

Тема 8. Вероятностные основы психологических исследований (неравенство Чебышева, законы больших чисел). Основные теоретические распределения, используемые в теории статистического вывода (Гаусса и ограничения его применения, хи-квадрат, Стьюдента, Фишера и др.).

Тема 9. Основные понятия теории статистического вывода (подход Неймана-Пирсона к проверке статистических гипотез, понятие критерия, критической области, ошибок 1-го и 2-го рода, априорной модели ситуации, схема проверки статистических гипотез в психологии и ее конкретизация на примере).

Тема 10. Примеры параметрических критериев (Т, F и др.).

Тема 11. Непараметрические критерии (знаков, Вилкоксона, и др.).

Тема 12. Многомерное представление данных.


Тема 13. Факторный анализ (общая схема, идея центроидного метода).

Понятие о дисперсионном, кластерном и др. видах анализа (обзор).

Практические работы по источникам 4 (задания 1-4) и 6.

Список литературы.

1. Сидоренко Е.Н. Методы математической обработки в психологии. Речь. С-Пб., 2000

2. Гласс Дж., Стэнли Дж.. Статистические методы в педагогике и

психологии.—М.: Прогресс, 1976.

3. Артемьева Е. Ю., Мартынов Е. М.. Вероятностные методы в психологии. —

М.: МГУ, 1975.

4. Практикум по экспериментальной и прикладной психологии /А. А. Крылова.

—Л.: ЛГУ, 1990.

5. Шошин П.Б. Психологические измерения , ч.1, МГУ, 1989г..

6. Тарасов С.Г. Основы применения математических методов в психологии. С-Пб.: С-Пб.ун-т, 1999.

6 Суходольский Г. В.. Основы математической статистики для психологов. —

Л.: ЛГУ, 1972.

Дополнительная литература:

1. Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. — М.: Финансы и

статистика, 1982.

2. Тюрин Ю. П., Макаров А. А. Анализ данных на компьютере. — М.: Финансы и статистика, 1995.

3. Окунь Я. Факторный анализ. — М.: Статистика, 1974.

4. Харман Г. Современный факторный анализ. — М.: Статистика, 1972.


  1. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. — М.: Финансы и статистика, 1988.


Вопросы к зачету:

1. Предмет матстатистики. Связь с психологическими дисциплинами и высшей математикой. Структура дисциплины “Статистические методы”.

2. Измерительные шкалы.

3. Стандартизация шкал теста.

4. Понятие выборки и нормы. Виды выборок.

5. Способы первоначальной обработки материала

6. Графическое представление данных .
  1. Меры центральной тенденции


  2. Меры изменчивости

  3. Меры связи. Коэффициент корреляции Пирсона.

10. Меры связи. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

11. Особенности объяснения корреляции в психологии, “потолочный” и “подвальный” эффекты тестовых оценок.

12. Регрессионный анализ. Связь уравнения регрессии с коэффициентом линейной корреляции и z-оценками.

  1. Общая схема применения и ограничения корреляционно-регрессионного анализа. Понятие о множественной регрессии.

14. Основные понятия ТВ и теоретические распределения, используемые в теории статистического вывода.

  1. Основные понятия теории статистического вывода (подход Неймана-Пирсона к проверке статистических гипотез, понятие критерия, критической области, ошибок 1-го и 2-го рода, априорной модели ситуации)

  2. Основные понятия теории статистического вывода (схема проверки статистических гипотез в психологии).

  3. Виды критериев.

  4. Параметрические критерии. Примеры.

  5. Непараметрические критерии. Примеры.

19. Многофункциональные критерии. Пример.

20. Многомерное представление данных.

21. Понятие и схема факторного анализа.

22. Однофакторный дисперсионный анализ.

23. Двухфакторный дисперсионный анализ.

24. Многофакторный дисперсионный анализ.

25. Кластерный анализ.