3.2. Факторный анализ (фа). Основная модель

Входные данные в методы ФА. Основная цель этих методов. Прин­ципы, лежащие в основе факторного анализа. Интегральные, латен­тные факторы. Обобщенная математическая модель ФА. Основные этапы ФА.

Компонентный анализ. Метод главных компонент.. Центроидный метод факторного анализа

Факторный анализ в узком и широком смысле. Модели фактор­ного и компонентного анализа. Алгоритм метода главных компо­нент. Вычисление весов. Факторные нагрузки, факторы. Роль соб­ственных векторов и собственных значений.

Методы факторного анализа, их классификация, интерпре­тация результатов

3.3. Модель латентных классов

Основное предположение всех моделей латентных структур. Роль формулы Байеса. Обобщенная модель латентных структур. Классифи­кация моделей. Краткая характеристика различных методов с латент­ными переменными. Метод латентных классов. Его использование при адаптации существующих и разработке новых опросников, а также для анализа результатов исследования.

3.4. Методы классификации

Методы кластерного анализа, их классификация. Иерархический метод кластерного анализа

Кластерный анализ (КА) и система классификации исследован­ных объектов. Дендрограммы. Классификация методов кластерного анализа по различным параметрам.

3.5 .Компьютерная обработка экспериментальных данных.

Виды представления результатов. Типы переменных.Форматы файлов данных.Импорт-экспорт данных.Статистические пакеты программ. Табличные данные. Графические зависимости. Статистический анализ. Упражнения по выбору адекватных видов статистического анализа. Компьютерный анализ результатов качественных исследований. Профессиональный пакет SPSS.

Задания для обработки

Занятие 1. Распределение признака. Параметры распределения.

1. Собрать эмпирические данные на репрезентативной выборке ( гр.студентов,50-70 чел.) для дальнейшей обработки.

2. Составить таблицу частотного распределения признаков.

3. Построить гистограмму и полигон распределения по данным переменным.

4. Произвести расчет параметров распределения полученных случайных величин.

5. Определить достоверность отличия эмпирических распределений признаков от нормального ( приближение к нормальному распределению).

6. Выбрать для последующей обработки параметрические или непараметрические критерии.

Литература:

1. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. С-Пб, 2004.

С.19-38, 49-62.

2. Сидоренко Е.В.Методы математической обработки в психологии. С-Пб, 1996. С.11-37

Занятие 2. Различия в уровне исследуемого признака.

1. Выдвинуть статистические гипотезы (Н и Н ).

2. Подсчитать, имеются ли значимые различия в уровне исследуемого признака между двумя группами испытуемых (расчет t -критерия Стьюдента или U - критерия Манна-Уитни).

3. Применить критерии различий для проверки исходных гипотез.

Литература:

1. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. С-Пб, 2004.

С 11-123, 162-185.

2. Сидоренко Е.В.Методы математической обработки в психологии.С-Пб, 1996. С.39-72

Занятие 3. Достоверность сдвига в значениях исследуемого признака.

1. Произвести повторные замеры проявления признака ( нпр. Тревожности) под влиянием воздействий ( напр. Ситуации экзамена и т.п.).

2. Выбрать критерии оценки статистической достоверности сдвига исследуемого признака ( см.табл.).

3. Подсчитать критерии сдвига.

4. Дать интерпретацию.

Литература:

3. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. С-Пб, 2004.

С172-182.

4. Сидоренко Е.В.Методы математической обработки в психологии.С-Пб, 1996. С.72-109

Занятие4. Корреляционная связь.

1. Выдвинуть гипотезу о согласованном распределении двух ( или более ) признаков.

2. Выбрать параметрические или непараметрические критерии согласованности изменений.

3. Подсчитать коэффициент ранговой корреляции Спирмена( )

4. Подсчитать коэффициент линейной корреляции Пирсона ( ).

5. Определить форму, направление и степень (силу) связи согласованного распределения двух ( и более) признаков.

6. Подсчитать корреляцию между индивидуальными профилями.

7. Подсчитать корреляцию между двумя групповыми иерархиями.

8. Подсчитать корреляцию между индивидуальными и среднегрупповыми профилями.

Литература:

5. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. С-Пб, 2004.

С64-88, 147-156.

6. Сидоренко Е.В.Методы математической обработки в психологии.С-Пб, 1996. С.200-224.

Занятие 5. Дисперсионный анализ.

1. Провести анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых факторов.

2. Подсчитать F -критерий Фишера.

3. Произвести расчет основных величин для однофакторного дисперсионного анализа.

4. Произвести расчет двухфакторного дисперсионного анализа для связанных выборок (для несвязанных выборок).

5. Интерпретировать полученные результаты.

Литература:

7. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. С-Пб, 2004.

С165-226.

8. Сидоренко Е.В.Методы математической обработки в психологии.С-Пб, 1996. С.224-253.

Занятия 6- 16 в комьютерном классе ( см. методические указания для студентов).

Контрольная работа (см. прилож.).