
- •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 18 Мощность критерия (44)
Это его способность выявлять различия, если они есть. Иными словами, это его способность отклонить нулевую гипотезу об отсутствии различий, если она неверна. Мощность критерия определяется эмпирическим путем. Одни и те же задачи могут быть решены с помощью разных критериев, при этом обнаруживается, что некоторые критерии позволяют выявить различия там, где другие оказываются неспособными это сделать, или выявляют более высокий уровень значимости различий. Возникает вопрос: а зачем же тогда использовать менее мощные критерии? Дело в том, что основанием для выбора критерия может быть не только мощность, но и другие его характеристики, а именно: а) простота; б) более широкий диапазон использования (например, по отношению к данным, определенным по номинативной шкале, или по отношению к большим n); в) применимость по отношению к неравным по объему выборкам; г) большая информативность результатов.
Вопрос 19 Основные правила принятия или отклонения статистических гипотез (42)
Правило отклонения H0 И принятия H1. Если эмпирическое значение критерия равняется критическому значению, соответствующему р<0,05 или превышает его, то H0 отклоняется, но мы еще не можем определенно принять H1. Если эмпирическое значение критерия равняется критическом значению, соответствующему р<0,01 или превышает его, то H0 отклоняется и принимается H1. Исключения: критерий знаков G, критерий Т Вилкоксона и критерий U Манна-Уитни. Для них устанавливаются обратные соотношения. Для облегчения процесса принятия решения можно всякий раз вычерчивать "ось значимости".
Вопрос 20 Понятие признака и переменной в математической статистике
Признаки и переменные - это измеряемые психологические явления. Такими явлениями могут быть время решения задачи, количество допущенных ошибок, уровень тревожности, показатель интеллектуальной лабильности, интенсивность агрессивных реакций, угол поворота корпуса в беседе, показатель социометрического статуса и множество других переменных. Понятия признака и переменной могут использоваться как взаимозаменяемые. Они являются наиболее общими. Иногда вместо них используются понятия показателя или уровня, например, уровень настойчивости, показатель вербального интеллекта и др. Понятия показателя и уровня указывают на то, что признак может быть измерен количественно, так как к ним применимы определения "высокий" или "низкий", например,высокий уровень интеллекта, низкие показатели тревожности и др. Психологические переменные являются случайными величинами, поскольку заранее неизвестно, какое именно значение они примут.
Вопрос 21 χ2 критерий Пирсона(45)
Критерий χ2 1) для сопоставления эмпирического распределения признака с теоретическим -равномерным, нормальным или каким-то иным;2) для сопоставления двух, трех или более эмпирических распределений одного и того же признака. Критерий χ2 отвечает на вопрос о том, с одинаковой ли частотой встречаются разные значения признака в эмпирическом и теоретическом распределениях или в двух и более эмпирических распределениях. Преимущество метода состоит в том, что он позволяет сопоставлять распределения признаков, представленных в любой шкале, начиная от шкалы наименований. В самом простом случае альтернативного распределения "да - нет", "допустил брак – не допустил брака", "решил задачу - не решил задачу" и т. п. мы уже можем применить критерий χ2. Объем выборки должен быть достаточно большим: п≥30. При п<30 критерий χ2 дает весьма приближенные значения. Точность критерия повышается при больших п. 2. Теоретическая частота для каждой ячейки таблицы не должна быть меньше 5: f>5. Это означает, что если число разрядов задано заранее и не может быть изменено, то мы не можем применять метод χ2, не накопив определенного минимального числа наблюдений. 3. Выбранные разряды должны "вычерпывать" все распределение, то есть охватывать весь диапазон вариативности признаков. При этом группировка на разряды должна быть одинаковой во всех сопоставляемых распределениях. 4. Необходимо вносить "поправку на непрерывность" при сопоставлении распределений признаков, которые принимают всего 2 значения. При внесении оправки значение χ2 уменьшается. 5. Разряды должны быть неперекрещивающимися: если наблюдение отнесено к одному разряду, то оно уже не может быть отнесено ни к какому другому разряду. Сумма наблюдений по разрядам всегда должна быть равна общему количеству наблюдений.