- •Методы классической психофизики. Метод минимальных изменений, метод средней ошибки, постоянных раздражителей.
- •Методы современной психофизики: метод «да-нет», метод вынужденного выбора, метод оценки.
- •Методы «субъективной» психофизики: мультиплицирования, фракционирования, прямой числовой оценки.
- •Методы изучения восприятия
- •Изучение полезависимости-поленезависимости (методика акт-70)
- •Методики изучения памяти и представлений: методики изучения объема кратковременной памяти.
- •Методики изучения памяти и представлений: методики изучения вербальной долговременной памяти.
- •Методики изучения памяти и представлений: методики изучения образной долговременной памяти.
- •Методики изучения мышления: экспериментально психологические методики изучения процесса мышления.
- •Метод рассуждения вслух
- •Занятие 7.8 определение особенностей понятийного мышления с помощью методики «исключение лишнего»
- •11. Методики изучения мышления: методики изучения результата образного и наглядно-действенного мышления.
- •Занятие 7.6 исследование наглядно-образного мышления с помощью методики «пиктограмма»
- •Расположение экспериментальных данных по методике Пиктограмма
- •Занятие 7.4 изучение особенностей наглядно-действенного мышления при решении задач сложения фигур из спичек
- •12. Методы эмпирического исследования (по б.Г.Ананьеву)
- •1) Методы организации
- •2) Методы эмпирические (сбора данных)
- •3) Способы обработки данных (количественного и качественного анализа)
- •4) Методы интерпретационные
- •5) «Методы» представления результатов
- •13. Общая характеристика структуры эмпирического исследования.
- •15. Эксперимент
- •16. Метод измерения. Шкалы.
- •17. Методы обработки данных. Основные количественные показатели используемые в обработке психологических данных.
- •18. Отличие экспериментального исследования от других видов эмпирического исследования (описательного, корреляционного)
- •22. Методы изучения внимания.
- •1. На основе свойств внимания: концентрации, объема, селективности, переключаемости, распределения, устойчивости.
- •23. Методика изучения свойств внимания и работоспособности (кольца Ландольта).
- •25. Методы изучения тонкой моторики руки и пальцев.
- •Занятие 5.2 измерение объема кратковременной памяти
- •Занятие 5.7 сравнение процессов воспроизведения и узнавания
- •Занятие 7.1 исследование влияния прошлого опыта на способ решения задач (методика лачинса)
- •Занятие 7.2 определение лабильности-ригидности мыслительных процессов с помощью методики «словесный лабиринт»
- •Занятие 7.4 изучение особенностей наглядно-действенного мышления при решении задач сложения фигур из спичек
- •Занятие 7.6 исследование наглядно-образного мышления с помощью методики «пиктограмма»
- •Занятие 7.7 понятийное мышление. Оценка понятийного мышления с помощью методики «сравнение понятий»
- •Занятие 7.8 определение особенностей понятийного мышления с помощью методики «исключение лишнего»
- •Занятие 7.9 исследование понятийного мышления с помощью методики «логика связей»
- •Занятие 7.20 оценка свойств говорящего с помощью метода «карта контроля состояния речи»
- •Занятие 7.23 оценка скорости чтения
- •Занятие 7.25 психографологические характеристики письменной речи
- •Занятие 7.26 психографологические особенности письменной речи
- •Занятие 9.10 измерение показателей рабочих движений рук
- •Нормативные показатели успешности тонкой координации движений
- •Нормативные значения успешности выполнения
- •Описание теста
- •Инструкция к тесту
- •Обработка результатов теста
- •Методика Горбова «Красно-черная таблица»
- •Описание теста
- •Обработка результатов теста
- •Методика "Компасы"
- •Обработка результатов
17. Методы обработки данных. Основные количественные показатели используемые в обработке психологических данных.
Методы количественного анализа /Лорь: это можно считать дополнениями к таблице ниже. Таблица взята с ящика опять-таки -_-/
Описательная статистика:
Предварительный подсчет, обобщение данных
- мера центральной тенденции - среднее арифм. и медиана (половина случаев <неё, половина > неё). Среди множества мер центральной тенденции для обработки результатов психологических исследований чаще всего используют среднюю арифметическую величину (М) и медиану (Me). В случае небольшого числа первичных результатов и отсутствия предварительной их группировки значение средней арифметической получают путем последовательного суммирования исходных величин (X) с последующим делением этой суммы на общее количество исходных данных (N):
Если массив первичных данных был подвергнут предварительной группировке, то для вычисления средней арифметической величины проделывают следующие операции. Для каждого класса группировки определяют произведение частоты класса (f) на центр группировки класса (X), а затем суммируют эти произведения и полученную величину делят на общее количество исходных данных N:
Медиана - это точка на измерительной шкале, выше которой находится точно половина наблюдений и ниже которой - также точно половина наблюдений.
Vера вариативности - σ - размах между max и min - В качестве мер изменчивости результатов, характеризующих степень рассеивания отдельных величин вокруг средней арифметической, используются разные меры в зависимости от примененных шкал измерения. Для характеристики рассеивания величин интервальных шкал и шкал отношений пользуются значением среднеквадратичного отклонения (). Для величин порядковых шкал используют значения полуквартильных отклонений (Q1, и Q3).
Для каких целей служат меры центральной тенденции (М или Me) и меры изменчивости (D, S, , )? “ти меры используются для интерпретации первичных результатов. На основе полученных значений мер центральной тенденции можно, например, предвидеть наиболее вероятные результаты аналогичного исследования другой выборки. На основе же мер изменчивости можно оценить точность проведенных измерений, т. е. выявить случайные ошибки измерения. B та или иная из вышеназванных мер необходима для проверки статистической значимости различий между результатами исследования двух разных выборок, а также для вычисления так называемых коэффициентов корреляции.
-мера связи (корреляция) - Коэффициентами корреляции пользуются для того, чтобы выяснить, существует ли взаимосвязь между двумя переменными, и определить ее степень, т. е. тесноту взаимосвязи. Значение коэффициента корреляции изменяется от -1 до +1. Величины, лежащие в этих пределах, отражают максимально возможную взаимосвязь сравниваемых переменных. Когда коэффициент корреляции равен нулю, то это означает, что взаимосвязь отсутствует. Положительная корреляционная связь указывает на прямо пропорциональное отношение между двумя переменными, а отрицательная - на обратно пропорциональную взаимосвязь. Чем больше абсолютное значение коэффициента корреляции, тем теснее связь между изучаемыми переменными. При значениях коэффициентов ± 1 можно говорить об отношении тождественности между переменными.
При сравнении порядковых величин пользуются коэффициентом ранговой корреляции по Ч. Спирмену (), при сравнении интервальных величин - коэффициентом корреляции произведений по К. Пирсону (r).
методы количественного анализа |
||
описательная статистика |
методы проверки статист. гипотез |
метод анализа многомерных данных |
предварительный подсчет, обобщение данных -мера центральной тенденции – среднее арифм. и медиана (половина случаев <неё, половина > неё) -мера вариативности, σ - размах между max и min -мера связи (корреляция) -закон распределения -результаты представляются наглядно в виде таблиц, диаграмм |
суждения проверяются строго математически (если есть корреляция, нужно проверить. не является ли она нулевой; проверка различия σ) все гипотезы вероятностны, но вероятность ошибки 5:…1% |
большое количество количественных показателей у многих людей – выявление зависимостей между ними -Чарльз Спирмен факторный анализ (дискреминантный, кластерный анализ) Сложные закономерности и связи между большим числом переменных - Data Mining (пример с программой диагнозов, которой пользуются врачи) |
методы качественного анализа:
- классификация
- систематизация
- типизация
- выделение типичных случаев