Вопрос 3. Основные группы математических методов психологического исследования.

Методы обработки данных.

• методы количественного анализа, - обширная группа методов математической обработки данных и методов статистики в приложении к задачам психологического исследования.

• методы качественного анализа: дифференциация фактического материала по группам, описание типовых и исключительных случаев.

Многомерные методы

По интерпретации:

1. Анализ взаимосвязей

- Множественный регрессионный анализ (изучение взаимосвязи одной ЗП и нескольких НП – метрич.шкала)

- Факторный анализ (переход от множества корреляций к меньшему числу новых факторов. Анализ корреляций множества признаков) Интерпретация факторов, анализ главных компонент. Проблемы: числа факторов, общностей, вращения и интерпретации,оценки значений фактора)

2. Объяснение различий

- Кластерный анализ (Аналог факторного анализа. Процедура упорядочивания объектов в сравнит.однородные классы на основе попарного сравнения этих объектов. Назначение – классификация. Методы: м. одиночной связи («ближнего соседа» - мало факторов; м. полной связи («дальнего соседа») – много компактных факторов; м. средней связи (межрупповой)

- Многомерное шкалирование (Цель – выявление структуры множества объектов, но! Исходные данные – информ.о различии или близости объектов. Главная задача – реконструкция психологич. Пространства)

3. Анализ связей/различий

- Дискриминантный анализ (аналог множ.регресс.анализа – изучает взаимосвязь ЗП (номин.шкала) и нескольких НП. Задачи: интерпретировать различия между классками, классифицировать объекты)

По назначению

1. Методы предсказаний

- Множественный регрессионный анализ

- Дискриминантный анализ

2. Методы классификаций

- Дискриминантный анализ

- Кластерный анализ

3. Структурные методы

- Факторный анализ

- Многомерное шкалирование

Дисперсионный анализ ANOVA (однофакторный, многофакторный, многомерный, с повторными измерениями) - сравнение средних, сравнение групп по средним. Разработан специально для анализа экспериментальных данных.

Регрессионный анализ позволяет изучать зависимости одной или нескольких средних величин от других. Регрессионный анализ применяется преимущественно в эмпирических психологических исследованиях при решении задач, связанных с оценкой какого-либо влияния (например, влияния мотивов на поведение), при конструировании психологических тестов и т.д.

Факторный анализ - Метод многофакторной математической статистики, применяемый при исследовании статистически связанных признаков с целью выявления определенного количества скрытых от непосредственного наблюдения факторов. Основными целями применения факторного анализа в психологии являются: 1. Снижение количества переменных, используемых за счет их объяснения меньшим числом факторов, обобщение полученных данных. 2. Группировка, структурирование и компактная визуализация полученных данных. 3. Опосредованное, косвенное оценивания переменных, изучаемых в случае невозможности или неудобства их прямого измерения. 4. Генерирование новых идей на этапе прогностического анализа. Оценка соответствия эмпирических данных теории, используемого на этапе ее подтверждения.

Дисперсионный анализ – это анализ изменчивости признаков под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов. Задача дисперсионного анализа состоит в том, чтобы из общей вариативности признака вычленить вариативность троякого рода: 1. Вариативность, обусловленную действием каждой из независимых переменных, 2. Вариативность обусловленную взаимодействием исследуемых переменных, 3. Случайную вариативность, обусловленную действием всех остальных неизвестных переменных.