
- •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 12 Параметры распределения
Параметры распределения - это его числовые характеристики, указывающие, где "в среднем" располагаются значения признака, насколько эти значения изменчивы и наблюдается ли преимущественное появление определенных значений признака. Наиболее практически важными параметрами являются математическое ожидание, дисперсия, показатели асимметрии и эксцесса. В реальных психологических исследованиях мы оперируем не параметрами, а их приближенными значениями, так называемыми оценками параметров. Это объясняется ограниченностью обследованных выборок. Чем больше выборка, тем ближе может быть оценка параметра к его истинному значению. В дальнейшем, говоря о параметрах, мы будем иметь в виду их оценки. Параметры распределения оказывается возможным определить только по отношению к данным, представленным по крайней мере в интервальной шкале. Как мы убедились ранее, физические шкалы длин, времени, углов являются интервальными шкалами, и поэтому к ним применимы способы расчета оценок параметров, по крайней мере, с формальной точки зрения. Параметры распределения не учитывают истинной психологической неравномерности секунд, миллиметров и других физических единиц измерения. На практике психолог-исследователь может рассчитывать параметры любого распределения, если единицы, которые он использовал при измерении, признаются разумными в научном сообществе.
Вопрос 13 Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
Метод ранговой корреляции Спирмена позволяет определить тесноту (силу) и направление корреляционной связи между двумя признаками или двумя профилями {иерархиями) признаков. Для подсчета ранговой корреляции необходимо располагать двумя рядами значений, которые могут быть проранжированы. Такими рядами значений могут быть: 1) два признака, измеренные в одной и той же группе испытуемых; 2) две индивидуальные иерархии признаков, выявленные у двух испытуемых по одному и тому же набору признаков (например, личностные профили по 16-факторному опроснику Р. Б. Кеттелла, иерархии ценностей по методике Р. Рокича, последовательности предпочтений в выборе из нескольких альтернатив и др.); 3) две групповые иерархии признаков; 4) индивидуальная и групповая иерархии признаков. По каждой переменной должно быть представлено не менее 5 наблюдений. Верхняя граница выборки определяется имеющимися таблицами критических значений, а именно N≤40. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена rs при большом количестве одинаковых рангов по одной или обеим сопоставляемым переменным дает огрубленные значения. В идеале оба коррелируемых ряда должны представлять собой две последовательности несовпадающих значений. В случае, если это условие не соблюдается, необходимо вносить поправку на одинаковые ранги.
Вопрос 14 Основные параметры распределения (среднее, ассиметрия, эксцесс, стандартное отклонение, дисперсия)
Среднее арифметическое – мера центральной тенденции, отражающее наиболее ожидаемое значение из ряда. Этот показатель адекватен только для нормального распределения, т. к. только при условии такого распределения мы ожидаем, что среднее значение является действительно характеристикой большинства.
Стандартное отклонение – показатель нормального распределения, являющийся стандартизированным средним арифметическим отклонений каждого значения из ряда от среднего.
Эксцесс – высота нормального распределения
Асиметрия – скос нормального распределения относительно среднего значения.
ДИСПЕРСИЯ (варианса) - показатель разброса данных, соответственный среднему квадрату отклонения этих данных от средней арифметической. Равна квадрату стандартного отклонения.