М1ДВ1.2 Мат_обработка_данных

Основные понятия: мода, медиана, среднее арифметическое, размах, дисперсия, среднеквадратическое отклонение, коэффициент вариации, квантиль и его виды.

Литература:

1.Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. - М.: Финансы и статистика, 1983.-471 с.

2.Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии-М.:

Прогресс, 1976.-495 с.

3.Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике.- М., 1982

4.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

Тема 2.2. Анализ статистических гипотез

Теоретическая, статистическая и экспериментальная гипотезу исследования. Статистический вывод. Ошибки первого и второго рода при статистических выводах. Способы уменьшения вероятности совершения этих ошибок.

Уровни статистической значимости (низкий, достаточный, высокий) и их соотношение с уровнями достоверности результатов (достаточный, высокий, очень высокий) исследования.

Основные понятия: статистическая гипотеза, теоретическая гипотеза, экспериментальная гипотеза, ошибка первого и второго рода, уровень значимости, уровень достоверности.

Литература:

1.Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов.- М.: Флинта, 2002.-336 с.

2.Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. -М.: Финансы и статистика, 1982294с.

3.Леман Э. Проверка статистических гипотез.- М.: Наука, 1979.-408 с.

4.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

5.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. -Л.: Изд-во ЛГУ, 1972.-429 с.

Тема 2.3. Соответствие эмпирических данных нормальному закону распределения

Проверка распределения на соответствие нормальному закону (закон Гаусса). Методы проверки на нормальность: методы, основанные на дескриптивной статистике и визуализации и методы, базирующиеся на критериях согласия распределений.

Визуальный метод. Метод оценки показателя асимметрии. Стандартная ошибка асимметрии. Показатель эксцесса. Стандартная ошибка эксцесса.

Методы, основанные на критериях согласия распределений: х2 Пирсона, W- омега – квадрат (тест Смирнова-Крамера-Мизеса), λ -Колмогорова-Смирнова, W-критерий ШапироУилкса.

Основные понятия: закон Гаусса, асимметрия, эксцесс.

Литература:

1.Гайдышев И. Анализ и обработка данных: Специальный справочник. -СПб.: Питер, 2001.-752 с.

2.Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов.- М.: Флинта, 2002.-336 с.

3.Калинин С.И. Компьютерная обработка данных для психологов.- СПб.: Речь, 2002.- 134 с.

4.Кендалл М., Стьюарт А. Статистические вывод и связи.- М.: Наука, 1973.-899 с.

5.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. -Л.: Изд-во ЛГУ, 1972.-429 с.

6.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

Тема 2.4. Анализ надежности измерений в психологии

Показатели надежности: коэффициент Кронбаха, коэффициент Спирмена-Брауна (надежность половинного расщепления). Пошаговый алгоритм вычислений.

Литература:

1.Наследов А.Д. SPSS: компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. -СПб.: Питер, 2005.-416 с.

2.Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных.- СПб.: Речь, 2004.

3.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

Тема 2.5. Стандартизация данных эмпирического исследования

Значение стандартизации данных. Перевод данных в Z-шкалу, IQшкалу, Т-шкалу и St – шкалу стенов.

Литература:

1.Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. - М.: Финансы и статистика, 1983.-471 с.

2.Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психологии.- М.: Изд-во МГУ, 1975.-207 с.

3.Гайдышев И. Анализ и обработка данных: Специальный справочник. -СПб.: Питер, 2001.-752 с.

4.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. -Л.: Изд-во ЛГУ, 1972.-429 с.

5.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

Тема 2.6. Непараметрические критерии для несвязанных выборок

Непараметрические критерии: Q-критерий Розенбаума, U-критерии Манна-Уитни, H- критерий Крускала-Уоллиса, S-критерий Джонкира.

Литература:

6.Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. - М.: Финансы и статистика, 1983.-471 с.

7.Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психологии.- М.: Изд-во МГУ, 1975.-207 с.

8.Боровиков В. Statistica: искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов.- СПб.: Питер, 2001.-656 с.

9.Гайдышев И. Анализ и обработка данных: Специальный справочник. -СПб.: Питер, 2001.-752 с.

10.Макарова Н.В., Трофимец В.Я. Статистика в Excel.-М: Финансы и статистика, 2002.- 368 с.

11.Наследов А.Д. SPSS: компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. -СПб.: Питер, 2005.-416 с.

12.Петров А.П. Статистическая обработка результатов экспериментальных исследований.- Курган: КГУ, 1998.- 85 с.

13.Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. -М.: Финансы и стаистика, 1982.- 198 с.

14.Тюрин Ю.Н., Маркова А.А. Статистический анализ данных на компьютере. М.:

ИНФРА-М, 1999.-528 с.

15.Холлендер М., Вулф Д. Непараметрические методы статистики.- М: Финансы и статистика, 1983.-58 с.

16.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

Тема 2.7. Непараметрические критерии для связанных выборок

Непараметрические критерии: G-критерий знаков, Т-критерий Вилкоксона, хr2 критерий Фридмана, L-критерий Пейджа, М-критерий Макнамары.

Литература:

1.Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов.- М.: Флинта, 2002.-336 с.

2.Петров А.П. Статистическая обработка результатов экспериментальных исследований.- Курган: КГУ, 1998.- 85 с.

3.Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. -М.: Финансы и статистика, 1982.- 198 с.

4.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии.- СПб.: Речь, 2000.- 350 с.

5.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. -Л.: Изд-во ЛГУ, 1972.-429 с.

6.Тюрин Ю.Н., Маркова А.А. Статистический анализ данных на компьютере. М.:

ИНФРА-М, 1999.-528 с.

7.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

Тема 2.8. Критерии выявления различий в распределении признака

Критерии: х2 Пирсона, λ критерий Колмогорова-Смирного, Z-критерий серий.

Литература:

1.Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях.- Л.: ЛГУ, 1985.- 64 с.

2.Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика.- М.: Высшая школа, 1984.- 248 с.

3.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии.- СПб.: Речь, 2000.- 350 с.

4.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. -Л.: Изд-во ЛГУ, 1972.-429 с.

Тема 2. 9. Многофункциональные критерии

Понятие многофункциональных критериев. Критерий t -Стьюдента, F-критерий Фишера, m-биномиальный критерий.

Литература:

1.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии.- СПб.: Речь, 2000.- 350 с.

2.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. -Л.: Изд-во ЛГУ, 1972.-429 с.

3.Тюрин Ю.Н., Маркова А.А. Статистический анализ данных на компьютере. М.:

ИНФРА-М, 1999.-528 с.

Тема 2.10. Критерии согласованности изменений

Понятие корреляции. Общая и частная классификации корреляционных связей. Линейный коэффициент корреляциикоэффициент Пирсона. Ранговые коэффициенты корреляцииСпирмена и Кендалла.

Литература:

1.Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика.- М.: Высшая школа, 1984.- 248 с.

2.Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики.- М., 2002

3.Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи.- М: Наука, 1973.- 899 с.

Тема 2.11. Дисперсионный анализ

Однофакторный дисперсионный анализ. Двухфакторный дисперсионный анализ. Дисперсионный анализ с тремя и более факторами. Пошаговые алгоритмы вычислений.

Литература:

1.Аренс Х., Лейтер Ю. Многомерный дисперсионный анализ.- М., 1985.-220с.

2.Бикел П., Доксам К. Математическая статистика. - М.: Финансы и статистика, 1983.-

вып. 1 -278 с.; вып.2 – 254 с.

3.Гайдышев И. Анализ и обработка данных: Специальный справочник. - СПб.: Питер, 2001.-752с.

4.Гусев А.Н. Дисперсионный анализ в экспериментальной психологии.- М., 2000.- 136 с.

5.Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии-М.:

Прогресс, 1976.-495с.

6.Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой.- М.: Финансы и статистика, 1982294с.

7.Шеффе Г. Дисперсионный анализ. - М.: Наука 1980.- 512 с.

Раздел III. Многомерные статистические методы Тема 3.1. Факторный анализ

Латентные факторы. Общая модель факторного анализа. Выбор и вращение факторов: варимакс, биквартимакс, квартимакс, эквимакс. Интерпретация факторов.

Литература:

1.Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ.- М.: Физ.-математ. литература, 1963.- 500с.

2.Дюк В. Обработка данный на ПК в примерах.- СПб.: Питер, 1997.-240с.

3.Гусев А.Н., Измайлов Ч.А. Михайловская М.Б. Измерение в психологии: общий психологический практикум.- М., 1997

4.Иберла К. Факторный анализ.- М., 1980.

5.Ким Дж.О., Мюллер Ч.У. Факторный анализ: статистические методы и практические вопросы // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред. И.С. Енюкова.- М.: Финансы и статистика, 1989.- 215 с.

6.Митина О.В., Михайловская И.Б. Факторный анализ для психологов.- М., 2001.

7.Теплов Б.М. Простейшие способы факторного анализа // Теплов Б.М. Психология и психофизиология индивидуальных различий.- М.: Изд-во «Институт практической психологии», 1998.- 544с.

8.Харман Г. Современный факторный анализ.- М.: Статистика, 1972.- 486с.

Тема 3.2. Кластерный анализ

Общая схема применения кластерного анализа в психологических исследованиях. Классификация методов кластерного анализа по измерительным шкалам, направлению кластеризации и используемой метрике. Классификация методов кластерного анализа по стратегиям кластеризации. Классификация иерархических агломеративных методов кластерного анализа по способам определения межкластерных расстояний. Пошаговый алгоритм вычислений.

Литература:

1.Дюран Б., Одел П. Кластерный анализ.- М.: Статистика, 1977.- 128 с.

2.Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия.- М.: Финансы и статистика, 1988.- 243с.

3.Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вен Райзина.- М.: Мир, 1980.- 392с.

4.Мандель И.Д. Кластерный анализ.- М.: Финансы и статистика, 1988.-176с.

5.Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур.- М.: Статистика, 1980.- 320с.

6.Миркин Б.Г. Группировки в социально-экономических исследованиях.- М.: Финансы и статистика, 1985.-224с.

7.Олдендерфер М.С., Блэкфилд Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред. И.С. Енюкова.- М.: Финансы и статистика, 1989.- 215 с.

8.Статистические методы для ЭВМ / Под ред. К. Энслейна, Э. Рэлстона, Г.С. Уилфа.-

М.: Наука, 1986.- 236с.

Тема 3.3. Дискриминантный анализ

Теоретические основы дискриминантного анализа. Основные направления дискриминантного анализа: линейный дискриминантный анализ Фишера, канонический дискриминантный анализ, пошаговый дискриминантный анализ.

Литература:

1.Айвазян С.А., Буштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности.- М.: Финансы и статистика, 1989.-608с.

2.Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика.- М.: Высшая школа, 1984.- 248с.

3.Клекка У.Р. Дискриминантный анализ. // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред. И.С. Енюкова.- М.: Финансы и статистика, 1989.- 215 с.

4.Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и структур.- М.: Статистика, 1980.- 320с.

5.Наследов А.Д. SPSS: компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. -СПб.: Питер, 2005.-416 с.

6.Статистические методы для ЭВМ / Под ред. К. Энслейна, Э. Рэлстона, Г.С. Уилфа.-

М.: Наука, 1986.- 236с.

Тема 3.4. Регрессионный анализ

Теоретические основы регрессионного анализа. Линейная и нелинейная регрессия. Простая и множественная регрессия. Методы регрессионного анализа. Пошаговые алгоритмы вычислений.

Литература:

1.Вучков И.Н., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной регрессионный анализ.- М.: Финансы и статистика, 1987.-238 с.

2.Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия.- М., 1981.-302с.

3.Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ.- М.: Статистика, 1973.-392с.

4.Мостелер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия.- вып 1, 2.- М.: Финансы и статистика, 1981,1982

5.Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. - М.: Мир, 1980.- 456 с.

10. Темы для самостоятельного изучения

11. Образовательные технологии

Интерактивные формы занятий:

1.Кейс задание, дискуссии – 4 часа

2.Кейс задание, дискуссии – 4 часа

12. Методические рекомендации по организации изучения дисциплины (модуля)

Раздел I. Основы измерения и количественного описания данных

Практическое занятие №1 Тема: Генеральная совокупность и выборка

Вопросы для обсуждения:

1.Понятие генеральная совокупность. Способы исследования генеральной совокупности.

2.Выборка. Виды выборок. Типы выборок.

3.Способы отбора единиц из генеральной совокупности в выборку.

4.Требования к выборке.

5.Ошибка выборки. Факторы определяющие возникновение ошибки выборки.

Литература:

1.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. -М., 2002

2.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. - СПб., 1998

Задания для самостоятельной работы:

1. Выписать понятия в словарь: генеральная совокупность, выборка, рандомизация, ошибка выборки.

Практическое занятие №2 Тема: Измерительные шкалы

Вопросы для обсуждения:

1.Понятие измерения. Значение измерения.

2.Способы измерения. Особенности измерительных шкал.

3.Специфика номинативной шкалы.

4.Особенности порядковой шкалы.

5.Специфика шкалы интервалов.

6.Особенности шкалы отношений.

Литература:

1.Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях.- Л.: ЛГУ, 1985.- 64 с.

2.Ивченко Г.И., Медведев Ю.И. Математическая статистика.- М.: Высшая школа, 1984.- 248 с.

3.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии.- СПб.: Речь, 2000.- 350 с.

Задания для самостоятельной работы:

1. Выписать понятия в словарь: номинативная шкала, порядковая шкала, шкала интервалов, шкала отношений.

2.Определить к какой шкале относятся следующие данные: А) время реакции испытуемого на сигнал Б) количество заданий, решенных за определенное время

В) количество вопросов в анкете как мера трудоемкости опроса Г) академический статус (ассистент, доцент, профессор) как указание на принадлежность к соответствующей категории

Д) академический статус (ассистент, доцент, профессор) как мера продвижения по службе

Е) метрическая система измерения расстояний Ж) латентный период решения перцептивной задачи

З) уровни толерантности: низкий, средний, высокий 3. Привести примеры (по 2) на разные варианты измерительных шкал.

Практическое занятие №3 Тема: Случайные события и случайные величины

Вопросы для обсуждения:

1.Понятие событие, случайное событие.

2.Виды случайных событий:

А) совместимые и несовместимые Б) зависимые и независимые

3. Понятие случайная величина. Виды случайных величин: А) дискретные Б) непрерывные

Литература:

1.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика.- М., 1997

2.Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования.- СПб., 2006

3.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов.-СПб., 1998

Задания для самостоятельной работы:

1.Выписать понятия в словарь: событие, случайное событие, совместимые и несовместимые случайные события, зависимые и независимые случайные события, случайная величина, дискретная случайная величина, непрерывная случайная величина.

2.Определить вид случайных событий и случайных величин: А) снег и дождь Б) лето и зима В) огонь и вода

Г) осень и листопад Д) срок годности у продуктов Е) пол Ж) сензитивность

З) рост и уровень интеллекта И) количество хромосом в клетке

3.Привести примеры на случайные события и случайные величины

Практическое занятие №4 Тема: Способы записи значений исследуемого признака

Вопросы для обсуждения:

1.Понятие варианта.

2.Ряд распределения. Виды записи вариант.

3.Вариационный ряд, его специфика.

4.Ранговый ряд, правила ранжирования.

5.Статистический ряд, статистический кумулятивный ряд, особенности его составления.

6.Интервальный ряд, его специфика.

Литература:

1. Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов.- М.: Флинта, 2002.-336 с.