М1ДВ1.2 Мат_обработка_данных

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования «Мурманский государственный гуманитарный университет»

(МГГУ)

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ

М.1.ДВ.1. Математическая обработка данных психолого-педагогических исследований

(шифр дисциплины и ее название в строгом соответствии с федеральным государственным образовательным стандартом и

учебным планом)

Основная образовательная программа подготовки бакалавра (магистра) по направлению

подготовки бакалавриата (магистратуры)

050400.68 «Психолого-педагогическое образование», магистерская программа «Психология организационно-управленческой

деятельности»

(код и наименование направления подготовки бакалавриата (магистратуры) указанием профиля (названия магистерской программы)

Утверждено на заседании кафедры психологии

Психолого-педагогического института (протокол № 10 от 18 июня 2013 г.)

Зав. кафедрой

_______________И.А. Синкевич

2013

Структура учебно-методического комплекса дисциплины (модуля)

1.Программа учебной дисциплины М.1.ДВ.1. Математическая обработка данных психолого-педагогических исследований

2.Автор программы: канд.психол. наук, доцент Двоеглазова М.Ю.

3.Рецензенты:

И.А. Синкевич, кандидат педагогических наук, доцент, зав.кафедрой психологии МГГУ Тузова О.Н., кандидат психологических наук, доцент кафедры общей и

экспериментальной психологии НОУВПО «Международный институт бизнесобразования» (НОУВПО «МИБО»)

4. Цели освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины «Математическая обработка данных психолого-педагогических исследований» является формирование достаточных для самостоятельной работы знаний, умений и навыков по количественному анализу результатов эмпирических исследований, осуществленных в области психологии и педагогики, с применением статистических методов.

Реализация на практике данной цели предполагает решение следующих основных задач:

∙овладение магистрантами умением подбирать методы анализа данных в соответствии со спецификой исследовательской ситуации;

∙формирование навыков математико-статистической обработки данных;

∙овладение математико-психологической интерпретацией результатов исследования;

∙формирование навыков визуальной презентации полученных в исследовании данных.

5. Место дисциплины в структуре ООП ВПО.

∙Дисциплина «Математическая обработка данных психологопедагогических исследований» относится к дисциплинам, освоение

которых необходимо для качественного проведения научного исследования и написания магистерской диссертации, выполнения заданий, выносимых на научно-педагогическую практику.

∙Для освоения данной дисциплины магистранты используют знания, полученные в процессе обучения в вузе.

6. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины (модуля):

В соответствии с «ФЕДЕРАЛЬНЫМ ГОСУДАРСТВЕННЫМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫМ СТАНДАРТОМ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ПО НАПРАВЛЕНИЮ ПОДГОТОВКИ 050400 ПСИХОЛОГОПЕДАГОГИЧЕСКОЕ ОБРАЗОВАНИЕ (КВАЛИФИКАЦИЯ (СТЕПЕНЬ) «МАГИСТР»), утвержденным Приказом Министерства образования и науки Российской Федерации магистрант, обучающийся по курсу «Математическая обработка данных психолого-педагогических исследований» должен обладать следующими профессиональными компетенциями (ПК):

владеть практическими способами поиска научной и профессиональной информации с использованием современных компьютерных средств, сетевых технологий, баз данных и знаний (ОК-3);

способностью разработать и представить обоснованный перспективный план исследовательской деятельности (ПКНИ-5);

способностью представлять научному сообществу исследовательские достижения в виде научных статей, докладов, мультимедийных презентаций в соответствии с принятыми стандартами и форматами профессионального сообщества (ПКНИ-8);

способностью выделять исследовательскую проблему в контексте реальной профессиональной деятельности и проектировать программы ее изучения (ПКНИ-9).

Врезультате освоения дисциплины обучающийся должен знать:

Основные категории математической статистики для психологов;

Непараметрические методы математической обработки данных;

Параметрические методы математической обработки данных;

Многомерные методы математической обработки данных;

Правила формулировки статистических выводов и предсказаний.

Магистр в результате обучения должен уметь:

Адекватно воспринимать и понимать психологическую литературу, в которой используется статистическая обработка экспериментальных данных;

Применять математические методы и интерпретировать результаты в исследовательских целях;

Строить графики для наглядного отображения полученных результатов.

Магистр в результате обучения должен владеть:

русским литературным языком, навыками устной и письменной речи;

способностью выступать публично и работать с научными текстами;

способностью организовать совместную деятельность и межличностное взаимодействие субъектов исследования;

методами постижения научной истины.

7.Объем дисциплины (модуля) и виды учебной работы (для всех направлений подготовки, на которых обеспечивается данная дисциплина (модуль)).

Общая трудоемкость дисциплины (модуля) составляет __2__ зачетных единиц (из расчета 1 ЗЕТ= 36

часов); ______72_____ часов.

Виды учебной работы в часах

Вид

Ч

итогового

а

контроля

с

(форма

о

отчетности)

в

в

и

Часы

Шифр и

н

на СРС

наименование

С

т

.

В

е

направления с

е

Труд

(для

р

указанием

се

дисц-н

м

оемк

а

№

профиля

Ку

ость

го

с

е

к

ПР/

экзаме

п/п

(названием

рс

в

ау

т.

ЛК

ЛБ

магистерской

с

часа

д

ф

СМ

ном,

включа

т

о

программы),

х/ЗЕ

ит

я часы

р

формы

р

Т

.

на

м

обучения

е

экзаме

н)*

.

(

и

з

а

у

д

.)

050400.68

6

В

72/2

24

8

4

20

-

48

зачет

Психолого-

педагогическое

образование

(квалификация

(степень)

«магистр»)

8. Содержание дисциплины (модуля)

Разделы дисциплины (модуля) и виды занятий (в часах). Примерное

распределение

учебного времени:

№

Наименование раздела,

Количество часов

п/

темы

Вариант 1

Вариант 2

Всего

ЛК

ПР

ЛБ

Сам.

Всего

ЛК

ПР/

ЛБ

Сам.

п

ауд.ч./в

/С

раб.

ауд.ч./в

СМ

раб.

интерак

М

интера

т.ф.

кт.ф

Раздел

I.

Основы

измерения

и

количественного

описания данных

Тема 1.1. Генеральная

1

совокупность и

выборка

Тема

1.2.

Способы записи

1

значений

исследуемого

признака

Тема

1.3.

Способы

2

графического

представления

результатов

исследования

Раздел

II

Проверка

статистических гипотез

Тема

2.1.

Дескриптивная

1

2

(описательная) статистика

Тема

2.2.

Анализ

1

2

статистических гипотез

Тема

2.3.

Соответствие

2

эмпирических

данных

нормальному

закону

распределения

Тема

2.4.

Анализ

2

надежности измерений

в

психологии

Тема

2.5.

Стандартизация

2

данных

эмпирического

исследования

Тема

2.6.

2

2

Непараметрические

критерии

для

несвязанных

выборок

Тема

2.7.

2

2

Непараметрические

критерии

для

связанных

выборок

Тема

2.8.

Критерии

2

4

выявления

различий

в

распределении признака

Тема

2.

9.

2

4

Многофункциональные

критерии

Тема

2.10.

Критерии

2

4

согласованности изменений

Тема 2.11. Дисперсионный

2

4

анализ

	Раздел	III.	Многомерные
	статистические методы
	Тема	3.1.	Факторный			2		4
	анализ
	Тема	3.2.	Кластерный			2		4
	анализ
	Тема		3.3.			2		4
	Дискриминантный анализ
	Тема	3.4.	Регрессионный			2		4
	анализ
	Всего			72/8	4	20		48

9. Содержание разделов дисциплины (модуля)

Раздел I. Основы измерения и количественного описания данных Тема 1.1. Генеральная совокупность и выборка

Генеральная совокупность. Способы исследования генеральной совокупности. Выборка. Виды выборок: независимая (несвязанная), зависимая (связанная). Типы

выборки: собственно-случайная, механическая. типическая, серийная, комбинированная. Способы отбора единиц из генеральной совокупности в выборку: индивидуальный, групповой, комбинированный. Одноступенчатый и многоступенчатый способы отбора единиц в выборочную совокупность. Требования к выборке: однородность, случайность, объем, репрезентативность.

Приемы создания репрезентативной выборки: 1) рандомизация (простой случайный подбор), способы рандомизации (жеребьевка, таблицы случайных чисел, случайный подбор испытуемых); 2) стратифицированный случайный отбор (отбор по свойствам генеральной совокупности).

Ошибка выборки. Факторы определяющие возникновение ошибки выборки.

Основные понятия: генеральная совокупность, выборка, репрезентативность.

Литература:

1.Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в психологии и педагогике.- М., 1976 – 495 с.

2.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика.- М., 1997

3.Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования.- СПб., 2006

4.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов.-СПб., 1998

5.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

Тема 1.2. Математические основы измерений в психологии

Математическая обработка данных. Значение математической обработки данных. Понятие измерения. Значение перевода психологической информации в числа. Типы

измерительных шкал (Стивенс С., 1951): номинативная (наименований), порядковая (ранговая), интервальная, отношений. Особенности измерительных шкал.

Основные понятия: номинативная шкала, порядковая шкала, шкала интервалов, шкала отношений.

Литература:

1.Анастаз А., Урбина С. Психологическое тестирование.- СП.: Питер, 2001.-688с.

2.Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии-М.:

Прогресс, 1976.-495 с.

3.Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов.- М.: Флинта, 2002.-336 с.

4.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

5.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. -Л.: Изд-во ЛГУ, 1972.-429 с.

Тема 1.3. Случайные события и случайные величины

Понятие событие. Случайное событие. Виды случайных событий: совместимые и несовместимые, зависимые и независимые.

Понятие случайная величина. Виды случайных величин: дискретные и непрерывные.

Основные понятия: событие, случайное событие, случайная величина.

Литература:

1.Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов.- М.: Флинта, 2002.-336 с.

2.Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. -Л.: Изд-во ЛГУ, 1972.-429 с.

3.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

Тема 1.4. Способы записи значений исследуемого признака

Варианта. Ряд распределения.

Виды записи вариант. Вариационный ряд, его специфика. Ранговый ряд, правила ранжирования. Статистический ряд, статистический кумулятивный ряд, особенности его составления. Интервальный ряд, его специфика.

Основные понятия: варианта, ряд распределения, вариационный ряд, ранговый ряд, статистический ряд, интервальный ряд, табулирование выборки.

Литература:

1.Паповян С.С. Математические методы в социальной психологии.- М., 1983

2.Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике.- М., 1982

3.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

Тема 1.5. Способы графического представления результатов исследования

График. Виды графиков: гистограмма, полигон, кумулята, диаграмма. Виды диаграмм: состыкованные, столбчатые (простые и кластеризованные), линейные (простые и сложные), с областями (простые и состыкованные), круговые, максимальных и минимальных значений, коробчатые (простые, для разных переменных, кластеризованные) рассеяния.

Основные понятия: гистограмма, полигон, кумулята, диаграмма.

Литература:

1.Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: методы наглядного представления данных.- М., 1988

2.Кричевец А.Н. Математика для психологов.- М., 2003

3.Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е. В. Сидоренко. -

СПб. : Речь, 2010 ; 2004. - 350 с.

Раздел II Проверка статистических гипотез Тема 2.1. Дескриптивная (описательная) статистика

Мода правила определения моды. Медиана. Правила определения медианы. Среднее арифметическое. Размах значений выборки. Дисперсия. Среднеквадратическое отклонение. Коэффициент вариации. Структурные средние или квантили распределения: процентиль, квартиль, квинтель, дециль.