- •Змістовий модуль 1. Впорядкування статистичних даних
- •Тема1. Вимірювання в психології
- •Тема 2. Сортування ранжування та розподіл частот
- •Тема 3. .Міри центральної тенденції та варіативності
- •Змістовий модуль 2. Перевірка статистичних гіпотез
- •Тема 4. Статистичні висновки і оцінювання та перевірка гіпотез
- •Тема 5. Перевірка гіпотез про рівність середніх двох ген. Сукупностей
- •Тема 6. Форми розподілу та виявлення відмінностей в розподілі ознаки
- •Змістовий модуль 3. Виявлення залежностей між ознаками
- •Тема 7. Однофакторний дисперсійний аналіз
- •Тема 8. Багатофакторний дисперсійний аналіз
- •Плани-конспекти лекційних занять
- •Література:
- •Конспект лекції Вступ
- •Задачі математичної обробки даних.
- •Основні типи шкал вимірювання психологічних ознак. Шкала найменувань
- •Порядкова шкала
- •Стандартизовані інтервальні шкали.
- •Висновки
- •Література:
- •Конспект лекції
- •Міри центральної тенденції.
- •2. Міри мінливості.
- •Література:
- •Конспект лекції
- •Класифікація задач ммп.
- •Одновимірне шкалювання
- •Методи бальних оцінок
- •Метод суб’єктивно рівних інтервалів
- •Багатовимірне шкалювання
- •Факторний аналіз
- •Література:
- •Література:
- •Завдання для самостійної підготовки Завдання №1 (2год.)
- •Тема 1.1.Задачі математичної обробки даних. Основні типи шкал вимірювання психологічних ознак. Стандартизовані інтервальні шкали
- •Завдання №2 (4год.)
- •Тема 1.2. Числові характеристики шкал вимірювання
- •Завдання №3 (4год.)
- •Тема 1.3. Класифікація задач та методів їхнього розв’язування
- •Завдання №4 (2год.)
- •Тема 2.1. Статистичні гіпотези та критерії їхньої перевірки
- •Завдання №5 (2год.)
- •Тема 2.2. Порівняння двох дисперсій нормальних генеральних сукупностей. Порівняння двох середніх нормальних генеральних сукупностей (незалежні вибірки).
- •Завдання №6 (2год.)
- •Тема 2.3. Порівняння двох середніх нормальних генеральних сукупностей з невідомими дисперсіями
- •Завдання №7 (2год.)
- •Тема 2.4. Перевірка нормальності розподілу шляхом порівняння емпіричних значень асиметрії й ексцесу з критичними значеннями
- •Завдання №8 (2год.)
- •Тема 3.1. Виявлення відмінностей у рівні досліджуваної ознаки
- •Завдання №9 (2год.)
- •Тема 3.2. Оцінка істотності зрушень в значеннях досліджуваної ознаки
- •Завдання №10 (2год.)
- •Тема 3.3. Виявлення відмінностей в розподілі досліджуваної ознаки
- •Завдання №11 (2год.)
- •Тема 3.4. Перевірка нормальності розподілу за допомогою критерію Пірсона і критерію Колмогорова-Смирнова
- •Завдання №12 (2год.)
- •Тема 3.5. Багатофункціональні статистичні критерії. Критерій Фішера
- •Завдання №13 (2год.)
- •Тема 4.1. Обґрунтування задачі дослідження залежності між ознаками
- •Завдання №14 (4год.)
- •Тема 4.2. Лінійна регресійна залежність
- •Завдання №15 (4год.)
- •Тема 4.3. Метод рангової кореляції. Коефіцієнти Спірмена та Кендалла
- •Тестові завдання з дисципліни “Математична статистика”
- •Основна література:
- •Додаткова література:
Порядкова шкала
Порядкова (ще кажуть: ординальна, рангова) шкала поряд з відношенням еквівалентності встановлює відношення порядку. Ця шкала класифікує за принципом “більше ― менше”: класи впорядковуються за зростанням чи спаданням значень вимірюваної ознаки і їх не можна переставляти місцями (у розглянутій вище шкалі найменувань не мало значення, в якому порядку розміщуються класи).
У порядковій шкалі має бути не менше 3 класів.
Класам можна приписувати словесні позначення (наприклад, “високий”, “середній”, “низький”) або числові (наприклад, “1-й клас”, “2-й клас”, “3-й клас”).
Усі психологічні методи, які базуються на рангуванні, застосовують шкали порядку. Рангування може бути звичайним і примусовим.
При звичайному рангуванні кількість рангів може відрізнятися від кількості досліджуваних об’єктів.
Якщо кількість рангів дорівнює кількості впорядковуваних об’єктів, то таке рангування називається примусовим.
Стандартизовані інтервальні шкали.
У шкалі інтервалів для позначення об’єктів використовуються лише числа. За допомогою шкали інтервалів можна порівнювати два об’єкти для з’ясування, на скільки більше чи менше проявляється певна властивість в одного об’єкта, ніж в іншого. Отже, шкала інтервалів класифікує за принципом “більше на певну кількість одиниць― менше на певну кількість одиниць.
За інтервальною шкалою вимірюється вік людини (коли людина з’являється на світ, то її абсолютний вік не дорівнює “істинному” нулеві).
У психології
рівноінтервальними вважаються лише
шкали в одиницях частин стандартного
відхилення (середнього квадратичного
відхилення) і процентильні шкали і то
лише за умови, що розподіл значень у
вибірці був нормальним (“нормальність”
розподілу можна перевірити за допомогою
критерію
Пірсона, критерію Колмогорова або
порівняти статистичні показники
асиметрії й ексцесу з їхніми критичними
значеннями)..
При побудові більшості інтервальних шкал застосовують правило “трьох сигм.
Найпоширенішими в практичній психодіагностиці стандартними рівноінтервальними шкалами є: шкала стенів, шкала станайнів, п’ятибальна шкала, шкала z-оцінок, шкала Т-балів, шкала стандартних IQ-показників, а також процентильна шкала. При використанні цих шкал здійснюється перехід від “сирих” балів (первинних показників тестів) до балів стандартної шкали. Використання стандартних шкал дає можливість порівнювати результати різних дослідників, одержаних за різними методиками.
Для переходу до
стандартних шкал треба за емпіричними
(тобто вибірковими дослідними) даними
знайти оцінки середнього арифметичного
значення (математичного сподівання)
і стандартного відхилення (середнього
квадратичного відхилення)
:
;
.
Шкала відношень (ще кажуть: рівних відношень, пропорційна шкала) — це метрична шкала, для якої встановлена можливість порівняння попарних відношень. На цій шкалі обов’язково має бути точка абсолютного (“істинного”) нуля, тобто фіксований початок відліку. У шкалі відношень, як і в шкалі інтервалів, для позначення об’єктів використовують лише числа. Шкала відношень класифікує об’єкти пропорційно до міри вираження вимірюваної властивості.
У шкалі відношень у нульовій точці вимірювана ознака повністю відсутня. Нульовою точкою у психології є поріг абсолютної чутливості.
Абсолютний нуль також має місце при підрахунках кількостей об’єктів.
