Тема 1 Проблемы измерения в психологии и виды шкал Виды шкал

Измерение – это приписывание числовых форм объектам. Выделяют 4 типа измерительных шкал.

1. Номинативная (номинальная, категориальные) Номинативная шкала – это шкала, в которой не выражены количественные характеристики объектов. Учитывается только то свойство объектов, что они разные.

2. Порядковая (ранговая, ординальная) позволяет ранжировать объекты (присваивать им ранги) по какому-либо признаку.

3. Интервальная это шкала, классифицирующая по принципу «больше (меньше) на определенное количество единиц».

4. Шкала отношений шкала, классифицирующая по принципу «больше (меньше) в определенное количество раз.

Типы данных

Данные – это основные элементы, подлежащие классифицированию или разбитые на категории с целью обработки. Выделяют три типа данных:

1. Метрические данные: количественные данные, получаемые при измерениях. Их можно распределить на шкале интервалов или отношений.

2. Ранговые данные, соответствующие местам этих элементов в последовательности, полученной при их расположении в возрастающем порядке. Эти данные можно представить в виде порядковой шкалы.

3. Номинативные данные: категориальные (качественные) данные, представляющие собой особые свойства элементов выборки. Например, цвет глаз у испытуемых. Эти данные нельзя измерить, но можно оценить их частоту встречаемости.

Правила ранжирования

Правило порядка ранжирования. Надо решить, кто получает первый ранг: объект с самой большей степенью выраженности какого-либо качества или наоборот.

Правило связанных рангов. Объектам с одинаковой выраженностью свойств приписывается один и тот же ранг.

Тема 2 Описательные статистики

Меры центральной тенденции

Мода – это наиболее часто встречающееся значение в ряду данных.

Среднее арифметическое – это отношение суммы всех значений данных к числу слагаемых.

Медиана разбивает выборку на 2 равные части. Для определения медианы рекомендуется сначала упорядочить данные.

Меры изменчивости

Размах – это разница между максимальным и минимальным значениями.

Р = Х_max – X_min

Дисперсия – это мера разброса данных относительно среднего значения. Если вычисление дисперсии производится вручную, то рекомендуется пользоваться специальной таблицей.

Стандартное отклонение представляет собой квадратный корень из дисперсии. По ряду причин этот показатель является более удобным, чем дисперсия.

Нормальное распределение( распределением Гаусса)

Характеризуется тем, что крайние значения признака в нем встречаются достаточно редко, а значения, близкие к средней величине – часто. Нормальное распределение имеет колоколообразную форму, значения моды, медианы и среднего арифметического равны между собой. Было установлено, что многие биологические параметры распределены подобным образом (рост, вес, показатели интеллекта, темпераментных особенностей, способностей и другие психические явления и так далее).

Асимметрия и эксцесс. Проверка нормальности распределения.

Асимметрия – это показатель симметричности / скошенности кривой распределения, а эксцесс определяет ее островершинность. У всех симметричных распеделений (в том числе и у нормального распределения) величина асимметрии равна нулю.

Формула асимметрии:

Формула эксцесса:

Распределение считается достоверно нормальным если абсолютная величина показателей асимметрии и эксцесса меньше их ошибок репрезентативности в 3 и более раз.