1. Данные и их разновидности.

Данные в статистике – это основные элементы, подлежащие анализу, т.е это набор цифр, классифицированный опред. Способом и позволяющий делать с собой строго определенные операции. Для того, чтобы определить данные, их сначала классифицируют. Существует 3 типа данных:

Колличественные- данные, полученные при измерении чего-либо

Порядковые – данные, характеризующие числа, с точки зрения последовательности.

Качественные – данные, представляющие собой свойства элементов выборки.

С помощью мат. Методов можно обрабатывать только количественные данные.

2. Определение количественных, качественных и порядковых данных.

Колличественные- данные, полученные при измерении чего-либо(вес, рост, длина)

Порядковые – данные, характеризующие числа, с точки зрения последовательности.

Качественные – данные, представляющие собой свойства элементов выборки.

С помощью мат. Методов можно обрабатывать только количественные данные.

3. Измерительные шкалы. Характеристика типов шкал, применяемых в психологии.

Признаки и переменные – измеряемые психологические явления. При этом признак – это то свойство, качество, которое мы измеряем, а переменная – это числовой показатель.

Измерение – приписывание числовых форм объектам, явлениям, событиям в соответствии с определенными правилами.

Классификация:

Номинативная шкала- классифицирует данные по названию.

Порядковая- классифицирует все данные по принципу «больше-меньше»

Интервальная – позволяет классифицировать данные по принципу больше на количество единиц.

Шкала равных измерений

4. Интервальная шкала – позволяет классифицировать данные по принципу больше на количество единиц. Интервальная шкала - это количественная шкала для измерения значений интервальной переменной. 

Операции с числами:

– точка отсчета выбирается произвольно

–возможны все методы описательной статистики. В этой шкале отсутствует понятие абсолютного нуля, то есть нет стандартной точки отсчета.

5. Абсолютный ноль - это стандартная точка отчета (напр. 0 кг, 0 см и т.д.)  В интервальной шкале измерений такого понятия нет, ибо точка отсчёта (абсолютный ноль) выбирается здесь произвольно.  В шкале равных измерений (шкале равных отношений) есть всегда одинаковая точка отсчёта - это абсолютный ноль.

6. Операции с числами, возможные с каждым типом шкал измерения. Ограничения в использовании различных типов шкал.

Операции с числами для номинативной шкалы.

1) Нахождение частот распределения по пунктам шкалы с помощью процентирования или в

натуральных единицах. Нетрудно подсчитать численность каждой группы и отношение этой

численности к общему ряду распределения (частоты).

2) Поиск средней тенденции по модальной частоте. Модальной (Мо) называют группу с

наибольшей численностью. Эти две операции дают представление о распределении

психологических характеристик в количественных показателях. Его наглядность повышается

отображением в диаграммах.

3) Самым сильным способом количественного анализа является установление взаимосвязи

между рядами свойств, расположенных неупорядоченно. С этой целью составляют

перекрестные таблицы. Помимо простой процентовки в таблицах перекрестной

классификации можно подсчитать критерий сопряженности признаков по Пирсону.

Операции с числами. Порядковой шкалы

Интервалы в этой шкале не равны, поэтому числа обозначают лишь порядок следования

признаков. И операции с числами – это операции с рангами, но не с количественным выражением

свойств в каждом пункте.

1) Числа поддаются монотонным преобразованиям: их можно заменить другими с сохранением

прежнего порядка. Так вместо ранжирования от 1 до 5 можно упорядочить тот же ряд в числах

от 2 до10. Отношения между рангами останутся неизменными.

2) Суммарные оценки по ряду упорядоченных номинальных шкал – хороший способ измерять

одно и то же свойство по набору различных индикаторов.

3) Для работы с материалом, собранным по упорядоченной шкале, можно использовать, помимо

модальных показателей (Мо), поиск средней тенденции с помощью медианы (Ме), найти

среднее арифметической (М) и сделать оценку разброса данных с помощью дисперсии (D) и

стандартного отклонения (σ).

4) Наиболее сильный показатель для таких шкал – корреляция рангов по Спирмену или по

Кендаллу. Ранговые корреляции указывают на наличие или отсутствие функциональных

связей в двух рядах признаков, измеренных упорядоченными шкалами.

Операции с числами в интервальной метрической шкале богаче. Чем в номинальных

шкалах.

1) Точка отсчета на шкале выбирается произвольно.

2) Все методы описательной статистики.

3) Возможности корреляционного и регрессионного анализа. Можно использовать коэффициент

парной корреляции Пирсона и коэффициенты множественной корреляции, что может

предсказать изменения в одной переменной в зависимости от изменений в другой или в целом

ряде переменных.