- •Статистические методы в психологии Учебно-методический комплекс
- •Содержание
- •Введение
- •Краткое содержание лекционных занятий
- •2. Проблемы измерения в психолого-педагогических исследованиях
- •3. Основные проблемы применения статистических методов в психологических исследованиях
- •Библиография
- •Лекция 2.
- •2. Вероятностный формализм описательной статистики. Случайность и вероятность. Событие. Вероятность событий.
- •Библиография
- •Лекция 3.
- •2. Понятие вероятности
- •3. Алгебра событий
- •4. Основная терминология в алгебре событий
- •Библиография
- •Лекция 4.
- •2. Закон распределения случайных величин
- •3. Биномиальное распределение (распределение Бернулли)
- •4. Распределение Пуассона
- •5. Нормальное (гауссовское) распределение
- •6. Равномерное распределение
- •7. Распределение Стьюдента
- •Библиография
- •Лекция 5.
- •2. Первичный взгляд на данные. Графическая визуализация данных выборки. Диаграмма рассеяния
- •3. Количественное описание выборочных данных
- •4. Выборочное среднее значение
- •Библиография
- •Лекция 6 Статистические таблицы
- •1. Понятие о статистической таблице. Элементы статистической таблицы
- •2. Виды таблиц по характеру подлежащего
- •3. Виды таблиц по разработке сказуемого
- •4. Основные правила построения таблиц
- •5. Чтение и анализ таблицы
- •6. Таблицы сопряженности
- •Библиография
- •Лекция 7 Шкалы измерения
- •1. Понятие измерения
- •2. Измерительные шкалы
- •Библиография
- •Лекция 8. Средние величины. Кривая нормального распределения
- •1. Распределения переменных величин
- •Проверка нормальности распределения
- •Библиография
- •Лекция 9 Понятие о генеральной и выборочной совокупности
- •1. Генеральная совокупность и выборка
- •2. Проблема репрезентативности выборки
- •Библиография
- •Лекция 10. Статистические гипотезы
- •Библиография
- •Лекция 11 Статистические критерии
- •Библиография
- •2. Определение надёжности тестов
- •3. Стандартизация психодиагностических тестов
- •Библиография
- •Лекция 13 Критерии различия в уровне исследуемого признака
- •Библиография
- •Лекция 14. Критерии оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •Алгоритм подсчета g – критерия знаков
- •Алгоритм вычисления т – критерия Вилкоксона
- •5. Применение непараметрических критериев: классификация сдвигов и критериев оценки их статистической достоверности
- •Библиография
- •Лекция 15. Критерии различия в распределении признака
- •1. C2 критерий Пирсона
- •Библиография
- •Лекция 16. Многофункциональные статистические критерии
- •1. Критерий j* - угловое преобразование Фишера
- •Алгоритм расчета критерия φ*
- •3. Биномиальный критерий m
- •Библиография
- •Лекция 17–18
- •2. Коэффициент корреляции Пирсона
- •3. Корреляция метрических переменных
- •4. Корреляция ранговых переменных
- •5. Корреляция дихотомических переменных
- •Библиография
- •Лекция 19.
- •2. Множественный регрессионный анализ
- •3. Нелинейная регрессия
- •Однофакторный линейный регрессионный анализ (простая регрессия). Метод наименьших квадратов
- •5. Многофакторный линейный регрессионный анализ
- •6. Нелинейный регрессионный анализ
- •7. Проблемы регрессионного анализа
- •Библиография
- •Лекция 20. Кластерный анализ
- •1. Понятие кластерного анализа
- •2. Выбор переменных
- •3. Выбор метода кластерного анализа
- •9. Метод к-средних
- •4. Последовательность кластерного анализа
- •Библиография
- •Лекция 21. Факторный анализ
- •1. Понятие факторного анализа
- •3. Методы факторного анализа
- •4. Вращение матрицы факторных нагрузок
- •Библиография
- •Лекция 22 Дисперсионный анализ
- •1. Понятие дисперсионного анализа.
- •2. Основные идеи дисперсионного анализа
- •3. Ограничения и предположения дисперсионного анализа
- •5. Многофакторый дисперсионный анализ
- •3 Уровня
- •2 Уровня
- •Библиография
- •Тематика практических занятий
- •Тема: Понятие о случайной величине
- •Тема: Понятие о событии. Система событий.
- •Тема: Вероятность
- •Тема: Распределение случайной величины
- •Практическое занятие 6 -7
- •Практическое занятие 8
- •Практическое занятие 9
- •Практическое занятие 10–11 Тема: Стандартизация данных психологических тестов (4 часа)
- •Практическое занятие 12 Тема: Выборка и генеральная совокупность (2 часа)
- •Практическое занятие 13 Тема: Точечное и интервальное оценивание (2 часа)
- •Практическое занятие 14 Тема: Статистические гипотезы и статистические критерии (2 часа)
- •Практическое занятие 15 Тема: Ошибки вывода (2 часа)
- •Практическое занятие 16 Тема: Меры центральной тенденции. Меры изменчивости (2 часа)
- •Практическое занятие 17–18 Тема: Понятие корреляции. Коэффициенты корреляции (4 часа)
- •Практическое занятие 19–20
- •Практическое занятие 21
- •Практическое занятие 22
- •Практическое занятие 23 Тема: Однофакторный дисперсионный анализ (2 часа)
- •Практическое занятие 24–25 Тема: Многофакторный дисперсионный анализ (4 часа)
- •Практическое занятие 26
- •Практическое занятие 27–28
- •Практическое занятие 29–30 Тема: Гистографический анализ (4 часа)
- •Практическое занятие 31
- •Практическое занятие 32–33
- •Практическое занятие 34–35
- •Практическое занятие 36
- •Практическое занятие 37
- •Практическое занятие 38–39
- •Практическое занятие 40
- •Практическое занятие 41–42 Тема: Применение метода моделирования в психологии (2 часа)
- •Тестовые задания
- •Тема 1. Понятие о событии и системе событий
- •Тема 2. Понятие о величине. Распределение случайной величины
- •Тема 3. Статистические таблицы
- •Тема 4. Выборка. Выборочная и генеральная совокупность
- •Тема 5. Меры центральной тенденции
- •Тема 6. Понятие измерения. Измерительные шкалы
- •Тема 7. Статистические критерии и гипотезы
- •Тема 8. Выявление различий в уровне исследуемого признака
- •Тема 9. Понятие корреляции
- •Тема 10. Многомерные методы
- •Тема 11. Факторный анализ
- •Тема 12. Многомерное шкалирование
- •Тема 13. Множественный регрессионный анализ
- •Тема 14. Кластерный анализ
- •Тема 15. Дискриминантный анализ
- •Тема 16. Дисперсионный анализ
- •Тема 17. Стандартизация данных психологических тестов
- •Тема 18. Общие понятия курса
- •Варианты контрольных работ
- •Вопросы к зачёту
- •Вопросы к экзамену
- •Основная литература
- •Дополнительная литература
- •Ключ к тестовым заданиям
- •Глоссарий
Тема 16. Дисперсионный анализ
Выберите наиболее полное определение.
Дисперсионный анализ – это
а) аналитико-статистический метод изучения влияния отдельных переменных, а также их сочетаний на изменчивость изучаемого признака
б) метод сравнения нескольких выборок по признаку, измеренному в метрической шкале
в) анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых переменных, факторов.
Выберите правильный вариант.
В зарубежной литературе дисперсионный анализ обозначается как ANOVA, что переводится как:
а) анализ вариативности
б) сравнение средних значений
в) сравнение выборок более чем по одному основанию
г) сравнение нескольких выборок.
Выберите правильный вариант.
Задача дисперсионного анализа состоит в том, чтобы из общей вариативности признака вычленить:
а) вариативность, обусловленную действием каждой из исследуемых независимых переменных
б) вариативность, обусловленную взаимодействием исследуемых независимых переменных
в) случайную вариативность, обусловленную всеми другими неизвестными переменными
г) все варианты верны.
Выберите правильный вариант.
Дисперсионный анализ позволяет:
а) констатировать изменения признака и направление этих изменений
б) констатировать только изменения признака
в) констатировать только направления изменений
г) все варианты не верны.
Выберите правильный вариант.
Самым близким по характеру и решаемым задачам к дисперсионному анализу является:
а) кластерный анализ
б) регрессионный анализ
в) факторный анализ
г) дискриминантный анализ.
Выберите правильный вариант.
В последовательности дисперсионного анализа получают выборочные дисперсии, которые называются:
а) общие по комплексу
б) факторные
в) остаточные
г) все ответы верны
Выберите правильный вариант.
Значение F критического определяется по статистическим таблицам с учётом:
а) принятого уровня значимости
б) числа степеней свободы
в) сумм квадратов отклонений
г) выборочной дисперсии
Выберите правильный вариант.
Дисперсионный анализ допускает статистическое исследование признаков, выраженных:
а) только в абсолютных количественных единицах
б) в относительных баллах
в) в условных индексах
г) все ответы верны
Выберите правильный вариант.
Специфика ANOVA проявляется в:
а) дисперсионный анализ использует терминологию планирования эксперимента
б) анализируется комплекс дисперсий изучаемых признаков
в) изучается влияние независимой переменной на зависимую
г) все ответы верны.
Выберите правильный вариант.
В зависимости от типа экспериментального плана выделяют четыре основных типа ANOVA. Исключите лишний.
а) одномерный
б) многомерный
в) с повторными измерениями
г) многофакторный.
Выберите правильный вариант.
Дополнительно выделяют модель ANOVA:
а) с постоянными эффектами
б) со случайными эффектами
в) с закономерными эффектами
г) с фиксированными эффектами
Выберите правильный вариант.
Параметрическим аналогом ANOVA являются многомерные методы:
а) множественный регрессионный анализ
б) дискриминантный анализ
в) факторный анализ
г) все ответы верны.
Выберите правильный вариант.
Непараметрическими аналогами ANOVA являются критерии:
а) критерий Краскала- Уоллиса
б)χ² Фридмана
в) критерий Колмогорова – Смирнова
г) все ответы верны.
Выберите правильный вариант.
Основными допущениями ANOVA являются:
а) распределение зависимых переменных для каждой градации фактора, соответствующее нормальному распределению
б) дисперсии выбора, соответствующие разным градациям фактора, должны быть равны между собой
в) выборки, соответствующие градации фактора должны быть независимы
г) все ответы верны.
Выберите правильный вариант.
Альтернативой однофакторного дисперсионного анализа является:
а) критерий Крускала – Уоллиса
б) χ² критерий Пирсона
в) критерий Колмогорова – Смирнова
г) биноминальный критерий m
Выберите правильный вариант.
Сумма квадратов в дисперсионной анализе обозначается как:
а) SS
б) df
в) MS
г) F.
Выберите правильный вариант.
Число степеней свободы в дисперсионном анализе обозначается как:
а) SS
б) df
в) MS
г) F.
Выберите правильный вариант.
Контраст в дисперсионном анализе - это линейная комбинация сравниваемых средних значений, которая задаётся в виде
а) полигона
б) гистограммы
в) дедрограммы
г) линейного уравнения.
Выберите правильный вариант.
Подготовка данных к дисперсионному анализу проходит в ряд этапов. Исключите лишний.
а) создание комплексов
б) уравновешивание комплексов
в) проверка нормальности распределения комплексов
г) преобразование данных с целью упрощения расчётов.
Выберите правильный вариант.
К основным величинам однофакторного дисперсионного анализа относится сумма индивидуальных значений по каждому из условий, обозначаемая как:
а) Тс
б) с
в) n
г) Σ (хi²).
Выберите правильный вариант.
К основным величинам однофакторного дисперсионного анализа относится SS фактическое, которое обозначает:
а) вариативности признака, обусловленную действием исследуемого фактора
б) общую вариативность признака
в) вариативно, обусловленную неучтёнными факторами
г) остаточную вариативность.