3.Основные группы математических методов психологического исследования

Проверка статистических гипотез заключается в проверке предположений о характере распределения случайных величин и о связи между ними, о принадлежности данных к одной генеральной совокупности, о значимости различий т.д.

Корреляционный анализ 

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.

Методы обработки данных.

• методы количественного анализа, здесь имеются в виду очень 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.

Многомерное шкалирование и кластерный

Сходство этих двух многомерных методов заключается в их назначении – классификации объектов:

Кластерный и дискриминантный

Сходство этих двух многомерных методов заключается в их назначении – предсказании значений зависимой переменой:

Множественный регрессионный и дискриминантный

Сходство этих двух многомерных методов заключается в их назначении – анализе структуры с целью выделения латентных переменных:

Факторный и многомерноешкалирование

Различие этих двух многомерных методов заключается в том, в какой шкале представлена зависимая переменная (в первом – метрическая, во втором – номинативная):

Множественный регрессионный, дискрименантный

Различие этих двух методов классификации заключается в том, что в первом задано число классов и принадлежность некоторых объектов к этим классам, а во втором – не задано ни то ни другое:

Дискриминантный и кластерный

Сходство этих двух многомерных методов заключается в том, что анализируются корреляции между признаками: