- •Экспериментальная психология и сад
- •1. Отличие научного знания от других форм знания. Критерии оценки истинности научных теорий.
- •2. Предмет и задачи экспериментальной психологии.
- •3. История развития экспериментальной психологии.
- •4. Методология экспериментальной психологии.
- •5. Программа научного исследования.
- •6. Научная проблема.
- •7. Предмет и объект исследования.
- •8. Измерение в психологических исследованиях. Типы измерительных шкал.
- •9. Виды психологических измерений. Измерение субъективной реальности испытуемого.
- •10. Возможности применения методов математической статистики в психологии.
- •28. Особенности экспериментов в различных областях психологии.
- •29. Валидность и надежность эксперимента (конструирования и оценки экспериментальных процедур).
- •30. Идеальный и реальный эксперименты. Экспериментальная и контрольная группы. Нулевой результат и его причины.
- •31. Экспериментальные планы (схемы).
- •32. Межгрупповая экспериментальная схема. Техники распределения испытуемых по группам.
- •33. Внутригрупповая экспериментальная схема. Возможные причины нарушения валидности при её использовании.
- •38. Лонгитюдные исследования. Схемы лонгитюдных исследований.
- •39. Особенности работы с переменными, характеризующими испытуемых.
- •51. Логика дискриминантного анализа, его ограничения, интерпретация результатов.
- •52. Понятие о многомерном шкалировании. Ограничения процедуры, интерпретация результатов.
39. Особенности работы с переменными, характеризующими испытуемых.
40. Ошибки экспериментатора. Предубеждения экспериментатора. Сознательная и неосознанная предвзятость. Способы устранения возможных ошибок экспериментатора.
41. Графическое представление результатов и его преимущества. Графическое представление взаимодействия.
42. Результаты исследования, их интерпретация и обобщение.
43. Плагиат в научных работах.
44. Этические проблемы при обработке и анализе экспериментальных данных, составлении отчёта об экспериментальном исследовании.
45. Структура экспериментального отчёта. Стандарты изложения данных.
46. Современные методы обработки данных.
47. Возможности современного программного обеспечения при обработке и анализе данных психологических исследований (Microsoft Excel, Stadia, Statistica).
48. Понятие о множественном регрессионном анализе. Ограничения множественного регрессионного анализа.
49. Понятие о факторном анализе. Содержательная интерпретация результатов факторного анализа, ограничения метода.
50. Понятие о кластерном анализе. Интерпретация результатов кластерного анализа.
Кластерный анализ – один из новейших математико-статистических методов, получивших распространение благодаря развитию компьютерных технологий и формализованных программ расчетов. Его цель — классификация, другими словами – типологическая группировка совокупностей массовых явлений на основе множества признаков.
Для интерпретации результатов кластерного анализа методом К- средних были рассчитаны средние величины по каждому показателю для каждого кластера. Это позволяет оценить, насколько кластеры различаются между собой, а также провести экономический анализ финансовой состоятельности субъектов кластеров осуществлять технологическое воспроизводство за собственные средства.