3.Основные группы математических методов психологического исследования

Проверка статистических гипотез заключается в проверке предположений о характере распределения случайных величин и о связи между ними, о принадлежности данных к одной генеральной совокупности, о значимости различий т.д. Корреляционный анализ предназначен для оценки формы, знака и тесноты связи между несколькими признаками или факторами, исследуются. При определении формы связи рассматривается ее линейность или нелинейность. Регрессионный анализ позволяет изучать зависимости одной или нескольких средних величин от других. Регрессионный анализ применяется преимущественно в эмпирических психологических исследованиях при решении задач, связанных с оценкой какого-либо влияния (например, влияния мотивов на поведение), при конструировании психологических тестов и т.д.

Факторный анализ - Метод многофакторной математической статистики, применяемый при исследовании статистически связанных признаков с целью выявления определенного количества скрытых от непосредственного наблюдения факторов. Основными целями применения факторного анализа в психологии являются: 1. Снижение количества переменных, используемых за счет их объяснения меньшим числом факторов, обобщение полученных данных. 2. Группировка, структурирование и компактная визуализация полученных данных. 3. Опосредованное, косвенное оценивания переменных, изучаемых в случае невозможности или неудобства их прямого измерения. 4. Генерирование новых идей на этапе прогностического анализа. Оценка соответствия эмпирических данных теории, используемого на этапе ее подтверждения.

Дисперсионный анализ – это анализ изменчивости признаков под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов. Задача дисперсионного анализа состоит в том, чтобы из общей вариативности признака вычленить вариативность троякого рода: 1. Вариативность, обусловленную действием каждой из независимых переменных, 2. Вариативность обусловленную взаимодействием исследуемых переменных, 3. Случайную вариативность, обусловленную действием всех остальных неизвестных переменных.

Методы обработки данных.

• методы количественного анализа, здесь имеются в виду очень обширная группа методов математической обработки данных и методов статистики в приложении к задачам психологического исследования.

• методы качественного анализа: дифференциация фактического материала по группам, описание типовых и исключительных случаев.

Многомерное шкалирование и кластерный

Сходство этих двух многомерных методов заключается в их назначении – классификации объектов:

Кластерный и дискриминантный

Сходство этих двух многомерных методов заключается в их назначении – предсказании значений зависимой переменой:

Множественный регрессионный и дискриминантный

Сходство этих двух многомерных методов заключается в их назначении – анализе структуры с целью выделения латентных переменных:

Факторный и многомерноешкалирование

Различие этих двух многомерных методов заключается в том, в какой шкале представлена зависимая переменная (в первом – метрическая, во втором – номинативная):

Множественный регрессионный, дискрименантный

Различие этих двух методов классификации заключается в том, что в первом задано число классов и принадлежность некоторых объектов к этим классам, а во втором – не задано ни то ни другое:

Дискриминантный и кластерный

Сходство этих двух многомерных методов заключается в том, что анализируются корреляции между признаками: