- •Вопрос 1. Математика и психология
- •Вопрос 2. Генеральная и выборочная совокупность.
- •Вопрос 3. Измерения и шкалы измерения
- •Вопрос 4. Таблицы и графики. Основные статистические таблицы.
- •Вопрос 5. Первичные описательные статистики.
- •Выборочное среднее
- •Дисперсия
- •Вопрос 6. Нормальный закон распределения и его измерение.
- •Вопрос 7. Статистические гипотезы и критерии.
- •Направленные гипотезы
- •Вопрос 8. Статистическое решение и вероятность ошибки.
- •Вопрос 9. Параметрические и непараметрические методы. Мощность критериев.
- •Параметрические критерии
- •Непараметрические критерии
- •Вопрос 10. Классификация задач и методов их решения.
- •Вопрос 11. Параметрический критерий различий и сдвигов t-критерий стьюдента.
- •Вопрос 12. Непараметрические методы. Поиск критерия адекватного задаче исследования.
- •Вопрос 13. Выявление различий в уровне исследуемого признака.
- •2 Выборки 3 выборки и более
- •Вопрос 14. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака.
- •Вопрос 15. Выявление различий в распределении признака.
- •Вопрос 16. Многофункциональные статистические критерии.
- •Вопрос 17. Корреляционный анализ.
- •Вопрос 18. Регрессионный анализ.
- •Вопрос 19. Дисперсионный анализ.
- •Вопрос 20. Назначение и классификация многомерных методов.
- •Вопрос 21. Факторный анализ.
- •Вопрос 22. Дискриминантный анализ.
- •Вопрос 23. Многомерное шкалирование.
- •Меры различий.
- •Непосредственная оценка различий.
- •Вопрос 24. Кластерный анализ (ка).
- •Последовательность ка.
- •Методы ка.
- •Вопрос 25. Моделирование психических процессов.
- •Вопрос 26. Теории искуственного интеллекта, проблемы и преспективы.
Непараметрические критерии
1. Позволяют оценить лишь средние тенденции, например, ответить на вопрос, чаще ли в выборке А встречаются более высокие, а в выборке Б - более низкие значения признака (критерии Q, U, φ* и др.).
2.Позволяют оценить лишь различия в диапазонах вариативности признака (критерий φ*).
3.Позволяют выявить тенденции изменения признака при переходе от условия к условию при любом распределении признака (критерии тенденций L и S).
4.Эта возможность отсутствует.
5.Экспериментальные данные могут не отвечать ни одному из этих условий:
а) значения признака могут быть представлены в любой шкале, начиная от шкалы наименований;
б) распределение признака может быть любым и совпадение его с каким-либо теоретическим законом распределения необязательно и не нуждается в проверке;
в) требование равенства дисперсий отсутствует.
6.Математические расчеты по большей части просты и занимают мало времени (за исключением критериев χ2 и λ). 7.Если условия, перечисленные в п.5, не выполняются, непараметрические критерии оказываются более мощными, чем параметрические, так как они менее чувствительны к "засорениям".
Вопрос 10. Классификация задач и методов их решения.
Алгоритм выбора:
Смотри задачу
Смотри условие
Смотри тип шкалы
Выбор метода с учетом ограничений
Задачи |
Условия |
Методы |
1. Анализ различий |
А. две выборки испытуемых |
1. Номинативная шкала φ критерий Фишера 2. Порядковая шакала U Манна Уитни 3.4. Шкала интервалов и шкала отношений t-Стьюдента |
Б. 3 и более замеров на одной выборке |
1. Можно брать все методы что и выше но с учетом шкалы (не удобно) 2. Н критерий Крускала-Уолеса |
|
2. Анализ сдвига |
А. Два замера на одной выборке |
1. φ критерий Фишера 2. Т-Вилконсона 3.4. t-Стьюдента |
Б. три и более замера на одной выборке |
1. Можно брать все методы что и выше но с учетом шкалы (не удобно) 2. Xr2 – Фридмана (одновременное решение) |
|
3. Выявление различий, распределение признака |
А. при сопоставлении 2-х эмпирических распределений друг с другом (то же самое, что анализ сдвигов, но различаются на Н1) |
1.2. Х2 – Пирсона; ð-K-S (Колмогорова, Смирнова) |
Б. При сопоставлении эмпирического значения с теоретическим/нормальным (используется при выборе параметрических методов при расчете статистических норм) (больше либо равно 200 чел) |
||
4. Анализ связи (изучение корреляции) |
В двух признаках |
В зависимости от типа шкалы: 1. Коэффициент Гилфорда; ассоциации Пирсона, Чупрова 2. rs Спирмана 3. rx,y Пирсона |
5. Анализ влияния (должно быть соответствие с экспериментальным планом) |
А. под влиянием одного фактора |
3.4. однофакторный дисперсионный регрессионный анализ |
Б. 2 и более факторов одновременно |
3.4. многофакторный дисперсионный регрессионный анализ |
|
6. Редукция данных (обобщение эмпирических данных) |
Испытуемых больше либо равно 100, большое количество измерений |
3.4. факторный анализ и его разновидности |
7. Построение классификации (анализ классификаций) |
Большое количество испытуемых и измерений (все результаты должны иметь норные распределения) |
3.4. Кластерный анализ; Дискриминантный анализ (если классифицирующая номинативна, а основание имеет статус метрической шкалы) |