44. Інтерпретація матеріалів психодіагностичного обстеження.

Інтерпретація в психодіагностиці — завжди творчий процес аналітико-синтетичної обробки фактів, окремих властивостей і ознак, специфічних особливостей і своєрідності досліджуваних явищ психіки. Етапи: 1) об'єкт оцінювання, який сприймається; 2) певну міру, що називається еталоном, стан­дартом, критерієм, нормативом, ціннісною шкалою, оцінною основою; 3) процес порівнювання об'єкта з оцінною підставою. За допомогою цього порівняння здійснюються дізнання, ідентифікація, тотожність досліджуваного явища з тим (чи та­ким), що є в науковому знанні, установлюється відповідність ознак, властивостей, характеристик досліджуваного явища психіки з теоретичним, модельним, еталонним зразком;. 4) відображення в тій чи іншій формі результату оціню­вання. У психодіагностиці це розширений опис явища психі­ки або формулювання діагнозу.

45.Уявлення про нормальний розподіл. Крива нормального розподілу Гауса.

Нормальний розподіл — розподіл ймовірностей випадкової величини, що характеризується густиною ймовірності. Нормальний розподіл належить до унімодальних. Це означає, що існує єдине значення змінної, імовірність якого найбільша, і воно називається модою. Крива Гауса – симетрична параболічна крива, іноді виникає при зображенні серії результатів на частотному графіку. Багато змінних утворюють нормальний розподіл, коли вимірювання проводиться в цілій популяції. Вважається, що зростання людини і коефіцієнт розумового розвитку підкоряються принципу нормального розподілу при достатньо великій кількості учасників. На кривій Гауса більшість результатів концентрується навколо центру, а найбільш високі і низькі результати зустрічаються набагато рідше. Ці «хвости» нормального розподілу витягуються в обох напрямах уздовж осі абсцис і теоретично ніколи не стикаються з нею.

46. Поняття про суцільні та вибіркові діагностичні вибірки. Репрезентативність вибірки.

Суцільну діагностичну вибірку застосовують при невеликій кількості досліджуваних, або при загальній діагностиці. Вибіркову діагностичну вибірку застосовують при великій кількості досліджуваних, або задля спостереженням певних психологічних якостей особистості. Репрезентативність вибірки – це показник, що полягає в тому, що вибірка повинна повно і достовірно відображати ознаки тієї сукупності, частиною якої вона є. Її також можна визначати як властивість вибірки найбільш повно представляти характеристики генеральної сукупності, істотні з точки зору мети дослідження.

47. Медіана і мода як показники варіативності матстатистики.

Модою наз величина ознаки, яка найчастіше зустрічається в сукупності даних. У варіаційному ряду модою є варіанта, яка має найбільшу частоту. Медіаною наз варіанта, яка находиться в середині варіаційного ряду. Медіана ділить ряд навпіл: по обидві сторони від неї знаходиться однакова кількість одиниць сукупності. Модою в дискретному варіаційному ряду є варіанта, якій відповідає найбільша частота. Для визначення медіани в дискретному ряду спочатку визначається місце, де вона знаходиться. Медіаною буде ознака, яка відповідає накопиченій частоті, що буде рівною цій величині або більше. Для визначення моди в інтервальному ряду спочатку визначається модальний інтервал. Модальним вважається інтервал, який має найбільшу частоту. Для визначення медіани в інтервальному ряду спочатку визначається медіанний інтервал. Медіанним вважається інтервал, який знаходиться за номером медіанної одиниці ряду.

48. Визначення понять і техніка розрахунків середнього арифметичного значення X та середнього квадратичного відхилення. Арифмети́чне середнє — сума всіх зафіксованих значень набору, поділена на кількість елементів набору. Середня арифметична найчастіше виходить дробовим числом, тому її треба округлювати до такої самої точності як і вихідні дані варіаційного ряду. Якщо цифра, яка слідує за останньою, що зберігається, менша 5, то вона відкидається; якщо ж більша або дорівнює 5, то остання цифра, яка зберігається, збільшується на одиницю. Якщо при округленні до певного розряду в цьому розряді з'являється цифра 0, то її не слід відкидати (інакше точність числа зміниться). Середнє квадратичне відхилення — у теорії ймовірності і статистиці найпоширеніший показник розсіювання значень випадкової величини відносно її математичного сподівання. Вимірюється в одиницях виміру самої випадкової величини. Середньоквадратичне відхилення — дорівнює кореню квадратному з дисперсії випадкової величини.