Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Основы математической обработки данных в психологии. Учебное пособие для студентов 3 курса факультета клинической психологии ОрГМА
.pdf
Первичные данные – совокупность полученных характеристик об объекте, подчер-
кивающие непосредственный характер этих сведений и необходимость их дальнейшего анализа, обработки, осмысления.
Первичные описательные статистики - числовые характеристики распределения
измеренного на выборке признака; замена множества значений признака, измеренного на
выборке, одним числом (например, средним арифметическим значением).
Порядковые данные (компаративные) – (от лат. сравнительный) – данные, на осно-
вании которых объекты можно сравнивать по степени выраженности их признаков в системе
оценок «больше-меньше». Это дает возможность упорядочивать объекты по определенному
изучаемому признаку в возрастающем (убывающем) порядке, т.е. ранжировать.
Порядковая, ранговая шкала – полностью упорядоченная шкала наименований,
устанавливающая отношения равенства между явлениями в каждом классе и отношения последовательности в понятиях «больше-меньше» между всеми без исключения классами.
Правосторонняя (отрицательная) асимметрия – распределение данных, при кото-
ром чаще встречаются значения больше среднего.
Пропорциональные данные – данные, которые дополнительно к интервальной информации дают ответ на вопрос, «во сколько раз» признак у одного объекта выражен сильнее или слабее, чем у другого. Для этого на шкале данных должна иметься опорная точка,
соответствующая естественному нулевому значению измеряемого признака. Точка отсчета
называется абсолютным нулем, указывает на отсутствие данного качества.
Процентиль – (Р) – это 99 точек значений признака (Р1, …….Р99), которые делят упо-
рядоченное (по возрастанию) множество наблюдений на 100 частей, равных по численности.
Размах (R) – интервал между максимальным и минимальным значениями признака.
Репрезентативность выборки – представительность выборки – способность выборки
представлять изучаемые явления достаточно полно – с точки зрения их изменчивости в генеральной совокупности. Чем больше выборка, тем она репрезентативнее.
Решающие данные – сведения, позволяющие однозначно принять или отвергнуть
выдвинутую гипотезу.
Среднее арифметическое (М) – это частное от деления всех значений (Х) на их количество (N).
Среднее отклонение (МД) – это среднеарифметическое разницы (по абсолютной ве-
личине) между каждым значением в выборке и её средним, показывающее скученность данных вокруг среднего:
Стандартизация – процедура определения соответствия данных закону нормального
распределения, перевод измерения в стандартную Z-шкалу.
Стандартное отклонение (σ) – положительное значение квадратного корня из дис-
персии. Его положительное значение и принимается за меру изменчивости, именуемую
среднеквадратическим или стандартным отклонением.
93
Стандартные ошибки асимметрии и эксцесса – величина допустимой степени их
отклонения, которая позволяет считать, что эти статистики существенно не отличаются от
нормальных параметров.
Статистическая гипотеза – утверждение относительно неизвестного параметра ге-
неральной совокупности, которое формулируется для проверки надежности связи и которое
можно проверить по известным выборочным статистикам – результатам исследования.
Статистическая достоверность – статистическая значимость результатов исследова-
ния, определяемая при помощи методов статистического вывода.
Статистическая значимость (сокр. Sig), или р-уровень значимости – основной ре-
зультат проверки статистической гипотезы. Это вероятность получения данного результата
выборочного исследования при условии, что на самом деле для генеральной совокупности
верна нулевая статистическая гипотеза, т.е. связи нет.
Статистический критерий – инструмент определения уровня статистической значи-
мости посредством определения р-уровня значимости (вероятности того, что Н0 верна). Выбор критерия определяется проверяемой статистической гипотезой.
Таблица абсолютных частот распределения – таблица, в которой указывается,
сколько раз встречается каждое значение признака.
Таблица исходных данных – таблица, в которой каждая строка такой таблицы обычно
соответствует одному объекту, а каждый столбец – одному измеренному признаку.
Таблица критических значений – таблица, которая содержит значения (квантили)
теоретического распределения, соответствующие наиболее важным – критическим значениям р-уровня (0,1; 0,05; 0,01; 0,001) для различных чисел степеней свободы.
Таблица накопленных частот – таблица, в которой показывается, как накапливают-
ся частоты по мере возрастания значений признака.
Таблица относительных частот распределения – таблица, в которой указывается
доля наблюдений, приходящихся на то или иное значение признака.
Уровень статистической значимости – количественный показатель степени недоверия к выводу о наличии связи, вычисленный по результатам выборочной, эмпирической проверки этой гипотезы. Чем меньше значение р-уровня, тем выше статистическая значимость
результата исследования, подтверждающего научную гипотезу.
Число степеней свободы (df) – количество возможных направлений изменчивости
признака. Линейно зависит от объема выборки, от числа признаков или их градаций, - чем
больше эти показатели, тем больше число степеней свободы.
Шкала равных отношений – шкала, классифицирующая объекты или субъектов
пропорционально степени выраженности измеряемого свойства.
Эксцесс – мера плосковершинности или остроконечности графика распределения из-
меренного признака.
94
АNОVА – статистический метод сравнения более двух выборок по признаку, изме-
ренному в метрической шкале.
АNОVА с повторными измерениями – метод сравнения более двух выборок по при-
знаку, измеренному в метрической шкале, применяющийся, когда хотя бы один из факторов
изменяется по внутригрупповому плану, т.е. различным градациям этого фактора соответствует одна и та же выборка объектов (испытуемых).
L-данные – (life datа) – сведения, получаемые путем регистрации фактов реальной
жизни. Обычно это данные наблюдения за повседневной жизнью человека или группы.
T-данные – (test d ata) – сведения, получаемые с помощью объективных тестов, а так-
же физиологических измерений. Эти данные «объективны», поскольку их получают в результате объективного измерения реакций и поведения человека без обращения к самооценке или оценке экспертов.
Q-данные – (questionnaire data) – сведения, получаемые с помощью опросников, те-
стов интересов, самоотчетов других методик самооценок, а также путем свободного обследования психиатров, учителей и т.д.
95
ЭТАЛОНЫ ОТВЕТОВ К ТЕСТОВЫМ ЗАДАНИЯМ
1 2 16 2 31
2,4
46 5 61 1 2 3 17 2 32 2 47 1 62 3 3 1 18 1 33 4 48 3 63 3 4
1,3
19 2 34 5 49 2 64
1,2
5 2 20 4 35 3 50 4 65 1 6 2 21 1 36 1 51 2 66
2
7 1 22 2 37
1,4
52 4 67 3 8 3 23 3 38 3 53 5 68 4 9 2 24 1 39 2 54
1,3
69 5 10 4 25 4 40 1 55
1,2
70 2 11
1,2
26 2 41 2 56 1 71 1 12 1 27 3 42 1 57 3 72
2
13
1,2
28 2 43 3 58 1 73 1 14 1 29 1 44 3 59 4 74
3
15 1 30
1,3
45 2 60 1
1 1 13 4 25 1 37 3 49 4 2 2 14 4 26 4 38 1 50
1,2
3 3 15 2 27 4 39 3 51 2 4 3 16 1 28 4 40 2 52 3 5 4 17 2 29 3 41 3 53 4 6 1 18 1 30 4 42 1 54 5 7 2 19 4 31 2 43 2 55 3 8 3 20 1 32
3,4
44 3 56
1,3
9 2 21 2 33 2 45 1 57 2 10 3 22 5 34 3 46 1 58
4
11 1 23 1 35 1 47 2 12 5 24 2 36 2 48 2
РАЗДЕЛ 1
РАЗДЕЛ 2
96
РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА:
Основная:
1. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и
интерпретация данных. Учебное пособие. 3-е изд., стереотип. – СПб.: Речь, 2008. – 392 с.
Дополнительная:
1. Митина О.В. Математические методы в психологии. Практикум. – М.: Аспект
Пресс, 2008. – 238 с.
2. Остапенко Р.И. Математические основы психологии. Учебно-методическое посо-
бие. – Воронеж: ВГПУ, 2010. – 76 с.
3. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. – СПб.: Речь,
2003. – 350 с.
Программное обеспечение:
1. Статистические пакеты SPSS-Statistica; Stadia и др.
2. Программа Ехsel.
Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы – Интернет ресурсы,
отвечающие тематике дисциплины:
http://www.koob.ru/; http://intik.lib.ru/; http://pedlib.ru/; http://psyfactor.org/;
http://www.twirpx.com/; http://portable4pro.ru/; http://www.exponenta.ru/;
http://www.protein.bio.msu.ru/; http://www.spss.ru/; http://www.stata.com/;
http://www.statasoft.com/; http://www.mediasphera.aha.ru/book/; http://www.minitab.com/;
http://www.statgraphics.com/.
97
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]