
- •Вопрос 1 Цели и задачи курса «Математические методы в психолого-педагогическом исследовании»
- •Вопрос 2 Понятие параметрических и непараметрических методов обработки данных
- •Вопрос 3 Измерительные статистические шкалы (31)
- •Номинативная, или номинальная, или шкала наименований;
- •Порядковая, или ординальная, шкала;
- •Интервальная, или шкала равных интервалов;
- •Шкала равных отношений.
- •Вопрос 4 Нормальное распределение. Кривая нормального распределения к.Гаусса. Её свойства (32)
- •Вопрос 5 Дисперсия. Стандартное отклонение
- •Вопрос 6 Проверка результатов на статистическую значимость
- •Вопрос 7 Статистическая гипотеза (38)
- •Вопрос 8 Ранжирование, основные процедуры ранжирования
- •Вопрос 9 u - критерий Манна-Уитни (37)
- •Вопрос 11 т - критерии Вилкоксона (43)
- •Вопрос 12 Параметры распределения
- •Вопрос 13 Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
- •Вопрос 14 Основные параметры распределения (среднее, ассиметрия, эксцесс, стандартное отклонение, дисперсия)
- •Вопрос 15 q - критерий Розенбаума (35)
- •Вопрос 16 Статистическая значимость и ее определение
- •Вопрос 17 н - критерий Крускала-Уоллиса
- •Вопрос 18 Мощность критерия (44)
- •Вопрос 19 Основные правила принятия или отклонения статистических гипотез (42)
- •Вопрос 20 Понятие признака и переменной в математической статистике
- •Вопрос 21 χ2 критерий Пирсона(45)
- •Вопрос 22 Классификация задач и методов их решения
- •Вопрос 23 s - критерий тенденций Джонкира
- •Вопрос 24 Распределение признака
- •Вопрос 25 Критерий знаков g(41)
- •Вопрос 26 Место и значение математических методов в деятельности педагога-психолога
- •Вопрос 28 Применение математики в психологии
- •Вопрос 29 Критерий Фишера
- •Вопрос 30 Значение математической обработки в экспериментальном исследовании
- •Вопрос 33 Критерии χ2г Фридмана
- •Вопрос 34 Среднее арифметическое, дисперсия
- •Вопрос 36 Среднее арифметическое и его значение в математической статистике
- •Вопрос 39 Параметрические критерии
- •Вопрос 40. Непараметрические критерии
- •Вопрос 46. Основные понятия математической статистики
- •Вопрос 47. L - критерии тенденции Пейджа
- •Вопрос 48 Критическая область статистической значимости (зона неопределенности)
- •Вопрос 50. Области статистической значимости критерия
- •Вопрос 51. Особенности применения коэффициентов корреляции в практике психологического исследования
- •Вопрос 53. Выявление различий в уровне исследуемого признака
- •54. Выявление достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •Вопрос 55. Статистические оценки параметров распределения
- •Вопрос 56. Генеральная совокупность и экспериментальная выборка
- •Вопрос 57. Ассиметрия и эксцесс
- •Вопрос 58. Оценка отклонения теоретического распределения от нормального
- •Вопрос 59. Нормальное распределение. Нормальная кривая
- •Вопрос 60. Современная практика математической обработки результатов психологического исследования. Использование компьютерных программ
- •Вопрос 66 Определите моду: 2,3,5,4,5,6,5,2
- •Вопрос 69 Для следующих рядов вычислить моду, медиану, среднее арифметическое
- •Вопрос 70 Сформулируйте гипотезы н0 и н1, если вы изучаете: Изменение состояния студентов при экзаменационном стрессе
- •Вопрос 72 Дайте определение понятиям «нулевая» и «альтернативная» гипотезы
- •Вопрос 76 Составить алгоритм подсчета критерия Розенбаума
Вопрос 48 Критическая область статистической значимости (зона неопределенности)
После выбора определенного критерия множество всех его возможных значений разбивают на два непересекающихся подмножества: одно из них содержит значения критерия, при которых нулевая гипотеза отвергается, а другое – при которых она принимается. Критической областью называют совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают. Областью принятия гипотезы (областью допустимых значений) называют совокупность значений критерия, при которых гипотезу принимают. Основной принцип проверки статистических гипотез можно сформулировать так: если наблюдаемое значение критерия принадлежит критической области – гипотезу отвергают, если наблюдаемое значение критерия принадлежит области принятия гипотезы – гипотезу принимают. Поскольку критерий К – одномерная случайная величина, все ее возможные значения принадлежат некоторому интервалу. Поэтому критическая область и область принятия гипотезы также являются интервалами и, следовательно, существуют точки, которые их разделяют. Критическими точками (границами) Ккр называют точки, отделяющие критическую область от области принятия гипотезы. Различают одностороннюю (правостороннюю или левостороннюю) или двустороннюю критические области. Правосторонней называют критическую область, определяемую неравенством К > Ккр, где Ккр – положительное число. Левосторонней называют критическую область, определяемую неравенством К < Ккр, где Ккр – отрицательное число. Односторонней называют правостороннюю или левостороннюю критическую область. Двусторонней называют критическую область, определяемую неравенствами К< К1, К > К2, где К2 > К1. В частности, если критические точки симметричны относительно нуля, двусторонняя критическая область определяется неравенствами (в предположении, что Ккр > 0): К < -Ккр, К > Ккр или равносильным неравенством > Ккр.
Вопрос 50. Области статистической значимости критерия
После выбора определенного критерия множество всех его возможных значений разбивают на два непересекающихся подмножества: одно из них содержит значения критерия, при которых нулевая гипотеза отвергается, а другое – при которых она принимается. Критической областью называют совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают. Областью принятия гипотезы (областью допустимых значений) называют совокупность значений критерия, при которых гипотезу принимают. Основной принцип проверки статистических гипотез можно сформулировать так: если наблюдаемое значение критерия принадлежит критической области – гипотезу отвергают, если наблюдаемое значение критерия принадлежит области принятия гипотезы – гипотезу принимают. Поскольку критерий К – одномерная случайная величина, все ее возможные значения принадлежат некоторому интервалу. Поэтому критическая область и область принятия гипотезы также являются интервалами и, следовательно, существуют точки, которые их разделяют. Критическими точками (границами) Ккр называют точки, отделяющие критическую область от области принятия гипотезы. Различают одностороннюю (правостороннюю или левостороннюю) или двустороннюю критические области. Правосторонней называют критическую область, определяемую неравенством К > Ккр, где Ккр – положительное число. Левосторонней называют критическую область, определяемую неравенством К < Ккр, где Ккр – отрицательное число. Односторонней называют правостороннюю или левостороннюю критическую область. Двусторонней называют критическую область, определяемую неравенствами К< К1, К > К2, где К2 > К1. В частности, если критические точки симметричны относительно нуля, двусторонняя критическая область определяется неравенствами (в предположении, что Ккр > 0): К < -Ккр, К > Ккр или равносильным неравенством > Ккр.