6.2. Место дисциплины в структуре основной образовательной программы

Математическая статистика в руках психолога может и должна быть мощным инструментом, позволяющим не только успешно лавировать в море экспериментальных данных, но и, прежде всего, способствовать становлению его объективного мышления.

Дисциплина «Математическая статистика» предназначена для студентов второго курса дневного отделения. Требования к входным знаниям, умениям и компетенциям: математика в объеме средней школы, основы владения персональным компьютером. Предшествует общепсихологическому практикуму, экспериментальной психологии, математическим методам в психологии, психодиагностике и дифференциальной психологии, психогенетике.

Правильное применение статистики позволяет психологу:

1) логических доказывать правильность и обоснованность используемых методических приемов и методов;

2) строго обосновывать экспериментальные планы;

3) обобщать данные эксперимента;

4) находить зависимости между экспериментальными данными;

5) выявлять наличие существенных различий между группами испытуемых (например, экспериментальными и контрольными);

6) строить статистические предсказания;

7) избегать содержательных ошибок и многое другое.

Дисциплина «Математическая статистика» имеет статус дисциплины профессионального цикла в соответствии с «Федеральным государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования» по направлению подготовки 030300 «Психология», профиль 030300.62 (квалификация (степень) бакалавр).

Учебная дисциплина «Математическая статистика» относится к базовой части профессионального цикла дисциплин.

На указанной специальности дисциплина «Математическая статистика» входит в цикл математических и естественнонаучных дисциплин и логически связана с другими дисциплинами этого цикла - «Информационные технологии в психологии», «Математические методы в психологии, «Экспериментальная психология» и «Психодиагностика». Цель курса: дальнейшее повышение математической культуры студентов-психологов и приобретение знаний, умений и навыков статистической обработки данных психологических исследований.

6.3. Требования к результатам освоения учебной дисциплины

Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций. Выпускник должен обладать следующими общекультурными компетенциями:

Общекультурные компетенции:

- владение культурой мышления, обобщением, анализом и синтезом фактов и теоретических положений (ОК-3);

- использование системы категорий и методов, необходимы для решения типовых задач в различных областях профессиональной практики (ОК-4);

- применение теоретического и экспериментального исследования, основных методов математического анализа и моделирования, стандартных статистических пакетов для обработки данных, полученных при решении различных профессиональных задач (ОК-5).

Профессиональные компетенции:

- отбор и применение психодиагностических методик, адекватных целям, ситуации и контингенту респондентов с последующей математико-статистической обработкой данных и их интерпретаций (ПК-2).

В результате изучения дисциплины студенты должны знать:

Знать:

- содержание базовых определений, понятий, правил математической статистики и проявлять высокую степень их понимания;

– суть задач каждого из основных разделов современной математической статистики, представлять взаимосвязи ее разделов с основными типовыми профессиональными задачами;

– принципы научной обоснованности при проведении психологических исследований и возможные проявления и последствия недостаточной обоснованности в действиях исследователя;

– методы получения статистической информации, ее обобщения, методологию статистического анализа и исчисления обобщающих статистических показателей,

- методики математических расчетов, применяемых в статистике, для решения практических задач в области профессиональной деятельности

- приемы анализа и обоснования перспективного развития исследуемых процессов и явлений;

- статистические методы оценки изменений и выявление основных факторов, влияющих на процесс;

- базовые статистические количественные критерии.

- методы прогнозирования развития процессов и явлений.

Уметь:

- выбирать метод, наиболее подходящий для исследования конкретной экономической ситуации;

- уметь применять приемы и методы обработки статистической информации, выбирать методы последующего ее структурирования и обобщения;

- выбрать и применить адекватные практической ситуации методы анализа;

- вычислять обобщающие показатели для анализа прогнозирования с применением экономико-математических методов, табличного и графического методов;

- рассчитывать вероятности сложных событий;

– рассчитывать параметры распределения основных случайных величин;

– использовать основные методы теоретико-вероятностных исследований в научном анализе реальных проблем;

– строить вероятностные модели и формулировать статистические гипотезы при анализе экспериментальных данных;

– выявлять реальные возможности и ограниченность математических методов при анализе и решении задач различной природы;

– распознавать типичные задачи математической статистики;

– аналитически и графически описывать вариационные ряды;

– строить доверительные интервалы для доли, среднего и дисперсии;

– давать интерпретацию полученным результатам, которые следуют из статистического анализа, давать рекомендации, необходимые в практической профессиональной деятельности.

– применять математический аппарат для изучения других фундаментальных дисциплин, спецкурсов, а также для работы с современной научной литературой.

Владеть:

– развитыми учебными навыками и готовностью к продолжению образования;

– математической логикой, необходимой для формирования суждений по соответствующим профессиональным, социальным, научным и этическим проблемам;

– способностью к абстракции;

– навыками применения современного математического инструментария для решения профессиональных задач;

– грамотной математической речью, математической аргументацией, математическими методами моделирования действительности.

- владеть навыками анализа и представления эмпирических данных посредством аналитических и графических методов математической статистики.