- •1.Психология и математика.
- •2. Генеральная совокупность и выборка.
- •3. Измерение. Шкалы измерения.
- •4. Таблицы и графики.
- •Статистические ряды
- •5. Первичные описательные статистики.
- •6. Нормальный закон распределения и его применение.
- •7. Статистические гипотезы и критерии.
- •8. Статистическое решение и вероятность ошибки.
- •Билет 10 Классификация задач и методов их решения
- •Билет 11 Параметрический критерий различий и сдвигов: т - Критерий Стьюдента
- •Билет 12 Непараметрические методы. Поиск критерия, адекватного задаче исследования.
- •Билет 14 оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •Билет 15 Выявление различий в распределении признака.
- •Билет 16 Многофункциональные статистические критерии
- •18Вопрос: Регрессионный анализ.
- •19Вопрос:Дисперсионный анализ.
- •20. Назначеные и классификация многомерных методов.
- •22.Дискриминантный анализ.
- •24. Кластерный анализ.
- •25. Моделирование психических процессов и поведения.
- •Детерминированные модели. Модели рефлексии.
- •«Формула человека» в.Лефевра.
- •Модели теории графов и геометрическое моделирование.
- •Кластерный анализ (ка).
- •Многомерное шкалирование (мш).
- •Стохастические модели. Вероятностные модели. Модели с латентными переменными.
- •Модели факторного анализа (фа).
- •Метод главных компонент.
- •Конфирматорный факторный анализ.
- •Модель латентных классов.
- •Модели научения.
- •Модели принятия решения.
- •Теория принятия решений.
- •Теория полезности.
- •Теория игр.
- •Динамическое программирование. Модели целенаправленного поведения.
- •Модели научения.
- •Модели интеллекта.
- •Перцептронные модели.
- •Моделирование естественного языка.
- •Нетрадиционные методы моделирования. Моделирование на «размытых» множествах.
- •Синергетика в психологии.
- •26. Теории искусственного интеллекта
Билет 10 Классификация задач и методов их решения
Множество задач психологического исследования предполагает те или иные
сопоставления. Мы сопоставляем группы испытуемых по какому-либо признаку, чтобы
выявить различия между ними по этому признаку. Мы сопоставляем то, что было "до" с
тем, что стало "после" наших экспериментальных или любых иных воздействий, чтобы
определить эффективность этих воздействий. Мы сопоставляем эмпирическое
распределение значений признака с каким-либо теоретическим законом распределения
или два эмпирических распределения между собой, с тем, чтобы доказать неслучайность выбора альтернатив или различия в форме распределений.
Мы, далее, можем сопоставлять два признака, измеренные на одной и той же
выборке испытуемых, для того, чтобы установить степень согласованности их изменений,
их сопряженность, корреляцию между ними.
Наконец, мы можем сопоставлять индивидуальные значения, полученные при
разных комбинациях каких-либо существенных условий, с тем чтобы выявить характер
взаимодействия этих условий в их влиянии на индивидуальные значения признака.
Именно эти задачи позволяет решить тот набор методов, который предлагается
настоящим руководством. Все эти методы могут быть использованы при так называемой
"ручной" обработке данных.
Краткая классификация задач и методов дана в Таблице 1.2.
Таблица 1.2
Классификация задач и методов их решения
Задачи |
Условия |
Методы | ||
1. Анализ различий |
а) 2 выборки испытуемых |
Q - критерий Розенбаума; U - критерий Манна-Уитни; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера) | ||
б) 3 и более выборок испытуемых |
S- критерий тенденций Джонкира Н - критерий Крускала-Уоллиса. | |||
2. Оценка сдвига зна- чений исследуемого признака |
а) 2 замера на одной и той же выборке испытуемых |
Т - критерий Вилкоксона; G - критерий знаков; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера). | ||
б) 3 и более замеров на одной и той же выборке испытуемых |
Χл2 - критерий Фридмана; L- критерий тенденций Пейджа. | |||
3. Выявление различий в распределении признака |
а) при сопоставлении эмпирического признака распределения с теоретическим |
χ2 - критерий Пирсона; λ - критерий Колмогорова-Смирнова; m - биномиальный критерий. | ||
б) при сопоставлении двух эмпирических распределений |
χ2- критерий Пирсона; λ- критерий Колмогорова-Смирнова; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера). | |||
4.Выявление степени согласованности изменений |
а) двух признаков |
rs - коэффициент ранговой корреляции Спирмена. | ||
б) двух иерархий или профилей |
rs- коэффициент ранговой корреляции Спирмена. | |||
5. Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий |
а) под влиянием одного фактора |
S - критерий тенденций Джонкира; L - критерий тенденций Пейджа; однофакторный дисперсионный анализ Фишера. | ||
б) под влиянием двух факторов одновременно |
Двухфакторный дисперсионный анализ Фишера. | |||
6. Обобщение эмпирич.данных (редукция данных) |
Большое количество измерений, большая выборка (не менее 100 испытуемых) |
Факторный анализ и его разновидности | ||
7. Построение классификаций |
Большое количество измерений, большая выборка |
Кластерный анализ и его разновидности |
Сидоренко е.в.