3.Основные группы математических методов психологического исследования

ТАНЯ, ПЕРВЫЕ 2 СТРАНИЦЫ – ДЛЯ ОЗНАКОМЛЕНИЯ… ВОПРОСЫ МОГУТ ЗАДАВАТЬ ПО ЭТИМ МАТЕРИАЛАМ…

http://ole-olesko.livejournal.com/13236.htmlПРИМЕРЫ НА МЕТОДЫ!!! КАКАЯ ШКАЛА КАКИЕ ВЫБОРКИ И СКОЛЬКО

Математические методы относятся к количественным методам обработки данных в психологии.

Исследование обычно начинается с некоторого предположения, требующего проверки с привлечением фактов. Гипотеза (предположение) формируется в отношении связи явлений или свойств в некоторой совокупности объектов. Для проверки предположений на фактах необходима выборка (не вся генеральная совокупность – множество объектов, в отношении которого формулируется исследовательская гипотеза, а ограниченная по численности группа испытуемых, специально отбираемая из генеральной совокупности для изучения ее свойств).

После определения гипотезы и генеральной совокупности – отбор выборки.

Выводы по проведенному исследованию будут обоснованными, если выборка репрезентативна (способность выборки представлять изучаемые явления достаточно полно – с точки зрения их изменчивости в генеральной совокупности, рандомизированный отбор, стратифицированный случайный отбор) и присутствует статистическая достоверность эмпирических результатов (определяется методами статистического вывода).

Выборки: зависимые (каждому испытуемому из одной выборки соответствует испытуемый из другой) и независимые (вероятность отбора любого испытуемого одной выборки не зависит от отбора любого из испытуемых другой выборки).

При любом анализе данных самое важное – понять, к какой шкале принадлежат измеряемые признаки. Признаки, получаемые в ходе эмпир исследования, отражаются в числовых измерительных шкалах. Они устанавливают определенные соотношения между свойствами чисел и измеряемым свойством объектов.

Шкалы: неметрические (единицы измерения не м б установлены). Номинативная (наименований, качественная) – шкала, в которой каждому классу признаков дается наименование и далее обозначение (пол: 1 – м, 2 – ж, опред, подходит или нет к тому или иному классу объектов). Ранговая (порядковая): приписывание объектам чисел в зависимости от степени выраженности изучаемого свойства (больше или меньше выражено свойство, НО не НА сколько…, во сколько…)

Метрические (есть единица измерения): интервальные – измерение, при котором числа отражают не только различия между объектами в уровне выраженности свойства, но и НАСКОЛЬКО больше или МЕНЬШЕ выражено свойство. ПРОИЗВОЛЬНОСТЬ выбора нулевой точки (0 не значит отсутствие температуры). Абсолютная шкала (отношений): есть нулевая точка, соответствующая полному отсутствию выраженности измеряемого свойства. НАСКОЛЬКО, ВО СКОЛЬКО!!!

Каждое психологическое свойство д. соотв-ть нормальному распределению свойств в генеральной совокупности (для статистич проверки гипотезы, для принятия о том, в какой шкале измерен признак, для разработки тестовых шкал, для репрезентативности признаков).

Параметры: среднее (М = 0, пок-ль кривой на числовой оси; стандартное отклонение = 1, задает ширину кривой), площадь = 1, концы не касаются оси, 90, 95, 99 случаев располагаются на М +/_ 1, 64, 1,96 и 2, 58 станд отклон.

Нормальное – симметричное распределение, когда крайние значения встречаются редко и частота постепенно повышается от крайним к серединным значениям признака.

Асимметричные: левосторонние (преобладание меньших значений), правостороннее (больших).

Равномерное распределение – когда все значения встречаются одинаково

Симметричное распределение – одинаково часто встречаются крайние распределения

Первичные описательные статистики. К ним относят числовые характеристики распределения измеренного на выборке признака. Они заменяют множество значений признака, измеренного на выборке, одним числом. Это компактное описание группы позволяет по ним сравнивать группы.

1. Одномерная описательная статистика (для одной переменной): в характеристиках отражается в одном числовом значении свойство распределения множества результатов измерения: с точки зрения их расположения на числовой оси и с точки зрения изменчивости

Мера центральной тенденции: число, характеризующее выборку по уровню выраженности измеренного признака: