Темы для самостоятельной работы по дисциплине «Методы математической обработки в социально-психологических исследованиях»

1. Основные задачи и разделы прикладной математической статистики в применении к психологическим исследованиям.

2. Описательная статистика. Задачи описательной статистики. Понятие переменной. Виды переменных.

3. Формы группирования данных. Ранжированный ряд. Вариационный ряд. Распределение сгруппированных частот и алгоритм его построения.

4. Графическое представление данных. Понятие дискретных и непрерывных данных. Гистограмма и алгоритм её построения. Полигон распределения. Столбчатая диаграмма. Кривая распределения.

5. Параметры распределения. Меры центральной тенденции (мода, медиана, среднее арифметическое) и их вычисление. Психологическая интерпретация.

6. Меры вариации (разброс, дисперсия, стандартное отклонение) и их вычисление. Психологическая интерпретация.

7. Шкалы психологических измерений.

8. Классификация экспериментальных психологических задач.

9. Нормальное распределение. Закон трёх сигм. Психологическая интерпретация.

10. Асимметрия и эксцесс. Психологическая интерпретация.

11. Основная задача индуктивной статистики. Принцип проверки статистических гипотез. Содержание нулевой и альтернативной гипотез. Психологическая интерпретация.

12. Параметрические и непараметрические критерии. Применение критериев в зависимости от характера распределения, типа шкалы измерения, объема выборки.

13. Уровни статистической значимости в психологических исследованиях. Ось значимости.

14. t -критерий Стьюдента для независимых и зависимых выборок.

15. U-критерий Манна-Уитни.

16. Т- критерий Вилкоксона.

17. Угловое преобразование Фишера.

18. F-критерий Фишера-Снедекора.

19. Критерий Хи-квадрат.

20. G-критерий знаков.

21. Корреляционный анализ. Назначение метода корреляции. Виды метода корреляции: линейный, ранговый. Общие свойства метода корреляции.

22. Многофакторный анализ для независимых выборок.

23. Многофакторный анализ для зависимых выборок.

24. Регрессионный анализ. Одномерная и многомерная регрессия.

Основная литература:

1. Ермолаев О. Ю. Математическая статистика для психологов. — М., 2003.

2. Кутейников А.Н. Математические методы в психологии. – СПб, 2008.

3. Наследов А. Д. Математические методы психологического исследования: Анализ и интерпретация данных. — СПб., 2004.

4. Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. — СПб.,2004.

5. Суходольский Г. В. Основы математической статистики для психологов. — Л., 1999. 23

6. Кричевец А. Н. Математика для психологов : учебник /РАО НОУ ВПО Моск. психол.-соц. ин-т . - 4-е изд. . - М. : Флинта:МПСИ , 2010 . - 372 с.: ил.

б) дополнительная литература:

1. Айвазян С.А., Степанов В.С. Инструменты статистического анализа данных.— М., 2000.

2. Бешелев С.Д., Гурвич Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. — М., 1980.

3. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. — М., 1976.

4. Годфруа Ж. Что такое психология? /В 2-х т. Т. 2. — М., 1992.

5. Ивантер Э В., Коросов А. В. Основы биометрии: Введение в статистический анализ биологических процессов и явлений. — Петрозаводск, 1992.