- •Математическая статистика для психологов
- •Предмет и содержание курса, взаимосвязь курса со смежными дисциплинами, его значимость для профессиональной подготовки выпускников
- •Стохастичность и вероятность Стохастический характер реальности
- •Современное философское понимание вероятности
- •Роль математики в развитии понятия о вероятности
- •Вероятность как мера случайности
- •Предмет теории вероятностей
- •Определения понятия вероятности
- •Случайные события
- •Классическое определение вероятности
- •Геометрическое определение вероятности
- •Статистическое определение вероятности
- •Субъективная вероятность
- •Алгебра случайных событий
- •Аксиомы алгебры случайных событий
- •Отношения между случайными событиями
- •Простейшие свойства вероятности, помогающие их вычислять
- •Условная вероятность, независимые события и формула умножения вероятностей
- •Формула сложения вероятностей
- •Случайные величины Понятие функции в математике
- •Понятие случайной величины
- •Типы случайных величин
- •Закон распределения случайной величины
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •Функция распределения случайной величины и её свойства
- •Плотность распределения вероятностей случайной величины
- •Математическое ожидание случайной величины и его свойства
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины с конечным числом значений
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины с бесконечным числом значений
- •Математическое ожидание непрерывной случайной величины
- •Свойства математического ожидания
- •Дисперсия случайной величины и его свойства
- •Свойства дисперсии
- •Другие характеристики центральных тенденций и изменчивости распределений случайных величин
- •Медиана
- •Квантили
- •Характеристики формы распределения случайной величины Понятие моментов случайной величины и z-оценки
- •Коэффициент асимметрии случайной величины
- •Эксцесс случайной величины
- •Совместные распределения случайных величин
- •Ряд распределения двумерной дискретной случайной величины
- •Плотность распределения для двумерной непрерывной случайной величины
- •Зависимые и независимые случайные величины
- •Понятие ковариации двух случайных величин и его свойства
- •Коэффициент корреляции двух случайных величин и его свойства
- •Законы больших чисел
- •Сходимость по вероятности
- •Неравенства Чебышева
- •Теорема Бернулли
- •Центральная предельная теорема
- •Понятие нормального распределения
- •Стандартное нормальное распределение
- •Правило трёх сигм
- •Нормальное распределение в реальном мире
- •Функция Лапласа
- •Вероятность попадания значения нормальной случайной величины в заданный промежуток
- •Вероятность отклонения значения нормальной случайной величины от математического ожидания
- •Прикладная статистика в психологии Происхождение и история статистики
- •Современное понимание статистики
- •Общее представление о прикладной статистике
- •Основные разделы прикладной статистики
- •Прикладная статистика как способ проверки вероятностных моделей
- •Специфика использования прикладной статистики в психологии
- •Стандарты обработки данных, нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии
- •Шкалы измерений, связи и зависимости Научное знание и задачи науки
- •Моделирование в науке
- •Признаки и переменные
- •Понятие измерения в современной науке
- •Мера, метрика, показатель
- •Шкалы измерений, типы данных и переменных
- •Графическое представление данных
- •Зависимые и независимые переменные. Связи и зависимости: причинная и функциональная.
- •Понятие анализа данных, его цели и задачи. Связь анализа данных со статистикой
- •Описательная статистика Понятие описательной статистики
- •Ряд распределения
- •Полигон частот. Выборочная функция распределения и гистограмма.
- •Средние характеристики и характеристики рассеяния рядов распределений
- •Аналитическая статистика Понятие аналитической статистики, её составляющие
- •Выборочный метод в прикладной статистике Выборка как модель генеральной совокупности. Цели и задачи выборочного метода.
- •Статистическое понимание случайной выборки
- •Основные этапы формирования выборки
- •Единица отбора выборки
- •Определение объема выборки
- •Типы выборки и методы отбора Многоступенчатая и одноступенчатая выборки
- •Случайные и неслучайные выборки
- •Выборки для психологических исследований
- •Эмпирическая функция распределения и её свойства
- •Статистические оценки параметров генеральной совокупности
- •Параметры генеральной совокупности и выборочные статистики
- •Понятие точечной оценки и её свойства
- •Выборочное среднее как статистическая оценка среднего в генеральной совокупности
- •Статистическая оценка генеральной дисперсии
- •Статистическая оценка вероятности или генеральной доли
- •Понятие интервальной оценки
- •Доверительный интервал и доверительная вероятность
- •Основные задачи интервального оценивания
- •Доверительный интервал для математического ожидания при известном стандартном квадратичном отклонении
- •Доверительный интервал для математического ожидания при неизвестном стандартном квадратичном отклонении
- •Доверительный интервал для генеральной доли
- •Проверка статистических гипотез Понятие статистической проверки гипотез, её цели, задачи и основные понятия
- •Статистический критерий для проверки статистической гипотезы
- •Критическая область критерия: односторонняя и двусторонняя
- •Основной принцип проверки статистической гипотезы
- •Этапы проверки статистических гипотез, минимальный уровень значимости
- •Проверка статистической гипотезы о среднем
- •Проверка статистической гипотезы о равенстве средних
- •Проверка статистической гипотезы о генеральной доле
- •Проверка статистической гипотезы о равенстве долей или вероятностей
- •Программное обеспечение прикладной статистики Информационные технологии расчётов в электронных таблицах (пример - Microsoft Excel)
- •Статистические функции и их использование в Microsoft Excel
- •Построение диаграмм и графиков в Microsoft Excel
- •Информационные технологии статистической обработки данных
Ряд распределения
Ряд
распределения - совокупность значений
(или интервалов значений) переменной и
их частот. Обычно ряд распределения
представляют таблицей. Значения
переменной X обычно обозначают
,
соответствующие им частоты -
.
Различают абсолютные или относительные частоты. Абсолютная частота представляет собой количество объектов из выборки, обладающих соответствующим значением переменной. Сумма абсолютных частот равна объему выборки.
Совокупность абсолютных частот, упорядоченных по возрастанию значений, называется вариационным рядом. Причина такого названия в том, что значения часто называют вариантами.
Относительная частота может выражаться в долях единицы или в процентах. Сумма относительных частот, выраженных в долях, равна 1, сумма относительных частот в процентах - 100%.
Ряд распределения относительных частот для генеральной совокупности – это ряд распределения случайной величины X/
Если переменная является дискретной, частоты обычно вычисляют для каждого значения, как в этом примере:
значения (xi) |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
∑ |
частоты (fi) |
15 |
30 |
40 |
25 |
10 |
120 |
относительные частоты (pi) |
15/120 |
30/120 |
40/120 |
25/120 |
10/120 |
1 |
накопленные частоты (Fi) |
15 |
45 |
85 |
110 |
120 |
|
Если переменная является непрерывной, значения предварительно должны быть сгруппированы в интервалы (см. Группировка). (См. Таблицу 7 в Приложении.)
Для
количественных и порядковых переменных
может вычисляться накопленная частота
(
),
представляющая собой сумму частот всех
значений, от
до
:
.
По накопленной частоте
можно определить, для какой части выборки
значения переменной X не превосходят
значения
.
Так, в примере с 5-балльной шкалой 85
респондентов из 120 поставили оценки, не
превосходящие 3 баллов (1, 2 и 3). Во втором
примере накопленная частота 41,5% для
интервала 20-29 лет свидетельствует о
том, что 41,5% населения не достигло
30-летнего возраста.
Если переменная X является непрерывной, её значения предварительно должны быть сгруппированы в интервалы, чтобы можно было из них составить ряд распределения.
Понятие «группировка» в статистике может иметь два основных значения.
1) Группировка – процедура разделения шкалы переменной на интервалы: как правило, применяется к непрерывным переменным. Различают три основных вида группирования количественных шкал. Аналитическая группировка предназначена для изучения характеристик распределения переменной и представляет собой значительное количество интервалов (обычно 12-15) одинаковой длины. Процентильная (перцентильная) группировка позволяет получить интервалы с заданным числом объектов внутри каждого интервала. Типологическая группировка предполагает разделение шкалы на небольшое количество интервалов, имеющих содержательную интерпретацию.
2) Группировка - распределение объектов из выборки по классам, образованным значениями дискретных или интервалами непрерывных переменных. Группировка по нескольким критериям (перекрестная классификация, кросстабуляция) представляет собой распределение объектов по классам, образованным "пересечением" классов по каждому отдельно взятому критерию. Примером такой группировки является поло-возрасто-образовательная структура населения.
Таблица поло-возрасто-образовательная структура населения
Возраст |
0-9 |
10-19 |
20-29 |
30-39 |
40-49 |
50-59 |
60-69 |
70-79 |
80+ |
∑ |
fi |
11,3% |
16,2% |
14% |
15,4% |
14,9% |
9,6% |
10,5% |
6,3% |
1,8% |
100% |
Fi |
11,3% |
27,5% |
41,5% |
56,9% |
71,8% |
81,4% |
91,9% |
98,2% |
100% |
|
