- •Математические методы
- •Содержание
- •Раздел I
- •Тема 1. Измерения в психологии
- •Тема 2. Представление данных
- •Тема 3. Меры центральной тенденции
- •Тема 4. Меры изменчивости
- •Тема 5. Распределение признака.
- •Тема 6. Понятие выборки
- •1.2 Шкалы измерения
- •Представление данных
- •2.1 Группировка данных
- •2.2 Табулирование данных
- •2.3 Ранговый порядок
- •2.4 Распределение частот
- •2.5 Статистические ряды
- •2.6 Понятие распределения
- •Меры центральной тенденции
- •3.1 Мода
- •Замечание
- •3.2 Медиана
- •3.3 Среднее
- •3.4 Мода, медиана и среднее значение объединенных групп
- •3.5 Интерпретация моды, медианы и среднего значения
- •3.6 Выбор мер центральной тенденции
- •Меры изменчивости
- •4.1 Размах
- •4.2 Дисперсия и стандартное отклонение
- •Задача 4.1
- •Свойства дисперсии
- •Распределение признака. Нормальное распределение
- •5.1 Параметры распределения
- •5.2 Нормальное распределение
- •5.3 Асимметрия
- •5.4 Эксцесс
- •5.4 Применение нормального распределения
- •Понятие выборки
- •6.1 Полное и выборочное исследования
- •6.2 Зависимые и независимые выборки
- •6.3 Требования к выборке
- •6.4 Репрезентативность выборки
- •6.5 Формирование выборки
- •6.6 Определение объема выборки
- •Раздел II
- •Тема 7. Статистические гипотезы и
- •Тема 8. Классификация психологических
- •7.2 Статистические критерии
- •7.3 Параметрические и непараметрические методы
- •7.4 Уровни статистической значимости
- •Замечание
- •7.5 Правило отклонения нулевой и принятия альтернативной гипотезы
- •Задача 7.1
- •7.6 Мощность критериев
- •Классификация психологических задач, решаемых с помощью статистических методов
- •8.1 Классификация задач
- •Показатели группы а п Эффективность воздействия признаковризнак 1
- •После изменения
- •Показатели группы а п Степень согласованности или взаимосвязь ризнак 1
- •Показатели группы а у Сопоставление индивидуальных значений при изменении условийсловие 1
- •8.2 Принятие решения о задаче и методе
- •Раздел III
- •Тема 9. Корреляционный анализ
- •Тема 10. Выявление различий в уровне исследуемого признака
- •Тема 11. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого
- •Тема 12. Критерии согласия
- •9.2 Коэффициент ранговой корреляции rS спирмена
- •9.3 Коэффициент линейной корреляции пирсона
- •9.4 Расчет уровней значимости коэффициентов корреляции
- •9.5 Коэффициент корреляции
- •Тема 10
- •Выявление различий в уровне исследуемого признака
- •10.1 Постановка задачи
- •10.2 Q – критерий розенбаума
- •10.3 S – критерий тенденций джонкира
- •Определим величину a: . Теперь определим величину b по формуле (10.11):
- •Тема 11
- •Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •11.1 Постановка задачи
- •11.2 T – критерий вилкоксона
- •Типичными сдвигами в этой задаче являются сдвиги в сторону увеличения – их больше. Нетипичными – в сторону уменьшения.
- •Гипотезы к задаче
- •Тема 12
- •Выявление различий в распределении признака
- •12.1 Постановка задачи
- •12.2 2 Критерий пирсона
- •Гипотезы к задаче
- •12.3 – Критерий колмогорова-смирнова
- •12.4 Критерий * - угловое преобразование фишера
- •Гипотезы к задаче
- •Значение функции (ординаты единичной нормальной кривой)
- •Критические значения выборочного коэффициента корреляции рангов
- •Критические значения выборочного коэффициента линейной корреляции rxy Пирсона
- •Критические значения t-критерия Стьюдента при различных уровнях значимости
- •Критические значения критерия q-Розенбаума для уровней статистической значимости 0,05 и 0,01
- •Критические значения критерия s-Джонкира для количества групп (с) от трех до шести и количества испытуемых в каждой группе от двух до десяти
- •Критические значения критерия t Вилкоксона для уровней статистической значимости
- •Критические значения критерия 2 для уровней статистической значимости α 0,05 и α 0,01 при разном числе степеней свободы V
- •Критические значения dmax соответствующие уровням статистической значимости ,05 и 0,01 при сопоставлении эмпирического распределения с теоретическим
- •Таблицы для углового преобразования Фишера
- •Уровни статистической значимости разных значений критерия * Фишера
- •Лабораторные работы по дисциплине «Математические методы в психологии»
- •Лабораторная работа №1 Представление данных
- •Лабораторная работа №2 Графическое представление данных
- •Лабораторная работа № 3 Описательная статистика
- •Лабораторная работа №4 Корреляционный анализ
- •Данные для вариантов 1-6 (х1 – усредненные эталонные оценки, х2 – индивидуальные показатели преподавателя н-ва):
- •Данные для вариантов 7-12 (х1 – количество аварийных ситуаций, х2 – стаж вождения автомобиля):
- •Лабораторная работа №5 Оценка достоверности различий между двумя выборками по уровню признака
- •Данные для вариантов 7-12 (х1 – данные по детям из неблагополучных семей, х2 – данные по детям из благополучных семей):
- •Лабораторная работа №6 Оценка достоверности различий между несколькими выборками по уровню признака
- •Лабораторная работа №7 Оценка достоверности сдвига
- •Лабораторная работа №8 Оценка достоверности расхождения или согласия распределений (критерий Пирсона)
- •Лабораторная работа №9 Оценка достоверности расхождения или согласия распределений (критерий - Колмогорова-Смирнова)
- •Лабораторная работа №10 Многофункциональный критерий Фишера
- •Описание статистических функций табличного процессора Microsoft Excel
- •Частота
- •______________________________ Ранг
- •______________________________ Мин
- •______________________________ Срзнач
- •______________________________ Медиана
- •______________________________ Мода
- •______________________________ Счёт
- •______________________________ Счётесли
- •______________________________ Дисп
- •______________________________ Стандотклон
- •______________________________ Скос
- •Эксцесс
- •______________________________ Хи2тест
- •______________________________ Хи2обр
- •Применение пакета анализа для решения статистических задач в табличном процессоре Microsoft Excel
- •Корреляция
- •Литература
- •Математические методы в психологии Учебно-методическое пособие
Раздел I
ОПИСАТЕЛЬНАЯ
СТАТИСТИКА
Нормальное
распределение
Тема 1. Измерения в психологии
Тема 2. Представление данных
Тема 3. Меры центральной тенденции
Тема 4. Меры изменчивости
Тема 5. Распределение признака.
Тема 6. Понятие выборки
ТЕМА 1
ИЗМЕРЕНИЯ В ПСИХОЛОГИИ
1.1 ПРИЗНАКИ И ПЕРЕМЕННЫЕ
Существует множество определений «измерения», несколько отличающихся друг от друга. Общим во всех определениях является следующее: измерение– это приписывание числовых форм объектам или событиям в соответствии с определенными правилами (например, вес, рост,IQ). Измерить рост человека – значит приписать число расстоянию между макушкой человека и подошвой его ног, найденному с помощью линейки. Измерение коэффициента интеллектуальности человека – это присвоение числа характеру ответной реакции, возникающей у него на группу типовых задач.
Измеряемые психологические явления называют признаками (переменными или наблюдениями). Такими явлениями могут быть решения задачи, показатель интеллектуальности, уровень тревожности, количество допущенных ошибок в тесте.
Переменные в психологии считаются случайными, т.к. нельзя определить заранее, какое значение они принимают.
Математическая обработка подразумевает оперирование с показателями переменных, полученных в психологических исследованиях.
Показатель (уровень или наблюдаемое значение)– это количественная характеристика измеряемого психологического явления. Значения признака определяются при помощи специальных шкал измерения.
1.2 Шкалы измерения
С. Стивенсом предложена классификация из 4 типов шкал измерения:
номинативная, или номинальная, или шкала наименований;
порядковая, или ординальная шкала;
интервальная, или шкала равных интервалов;
шкала равных отношений.
Номинативная шкала– это шкала, классифицирующая по названию:nomen(лат.) – имя, название. Название же не измеряется количественно, оно лишь позволяет один объект отличить от другого. Номинативная шкала – способ классификации объектов и субъектов, распределение их по ячейкам классификации.
Например, классификация объектов по следующим признакам:
пол (мужской, женский);
цвет глаз (голубой, зеленый и т.д.);
клинические диагнозы;
автомобильные номера;
номера на футболках.
Шкала, состоящая только из двух групп объектов, называется дихотомической, например: «иностранец – соотечественник»; «проголосовал «за» – проголосовал «против»»; «имеет братьев или сестер – единственный ребенок в семье» и т.п.
Единица измерения в номинативной шкале – количество наблюдений или частота, например, в группе 12 женщин и пять мужчин. Точнее, единица измерения – это одно наблюдение. В этой шкале используется лишь отличие классов, но ничего не утверждается относительно того, больше или меньше у объекта А измеряемого свойства в сравнении с объектом В.
Порядковая шкала– это шкала, классифицирующая по принципу «больше – меньше». Если в шкале наименований было безразлично, в каком порядке располагаются классы, то порядковая шкала подразумевает расположение объектов в каком-либо порядке или распределение на классы. К типичным примерам порядковой шкалы можно отнести военные ранги, школьные классы, шкалу человеческих ценностей.
В порядковой шкале должно быть не менее трех классов, например, «подходит для должности – подходит с оговорками – не подходит».
В порядковой шкале не известно истинное расстояние между классами. Чем больше в шкале классов, тем больше возможностей для математической обработки полученных данных и проверки статистических гипотез. Оптимальное количество классов – 12-15.
От классов легко перейти к числам, если условимся считать, что высший класс получает ранг 1, средний – ранг 2, низший – ранг 3, или наоборот. Присвоение каждому классу числового значения – ранга называется ранжированием.
Единица измерения в порядковой шкале – расстояние в 1 класс или 1 ранг, при этом расстояние между классами и рангами может быть разным. Из арифметических операций возможна проверка на соответствие и сравнение.
Интервальная шкала– это шкала, классифицирующая по принципу «больше на определенное количество единиц – меньше на определенное количество единиц». Каждое из возможных значений признака отстоит от другого на равном расстоянии. Например, шкала по Цельсию, шкала по Фаренгейту, исчисление лет по годам, шкалы в единицах стандартного отклонения, процентильные шкалы.
Числа, приписываемые в процессе интервального измерения, имеют свойства однозначности и упорядоченности. Число, присвоенное предмету, представляет собой количество единиц измерения, которое он имеет. Сегодня температура 16по Цельсию, вчера была 13. Сегодня на 3теплее, чем вчера. Если завтра температура будет 22, то вчера и сегодня имеют больше сходства с точки зрения температуры, чем вчера и завтра.
Основная особенность интервальных шкал, – что свойства предмета не пропадают, если результат измерения равен нулю; например, 0С не обозначает отсутствие температуры.
Из арифметических операций возможна проверка на соответствие, сравнение и сложение.
Шкала равных отношений– это шкала, классифицирующая объекты и субъекты пропорционально степени выраженности измеряемого свойства. В шкалах отношений классы обозначаются числами, которые пропорциональны друг другу. Главное отличие шкалы равных отношений – наличие абсолютной точки отсчета, т.е. если результат измерения равен нулю, то это говорит об отсутствии измеряемого свойства.
Примером переменных, измеряемых в шкале равных отношений, могут являться абсолютная температура по Кельвину, рост, время, вес.
К переменным в этой шкале применимы все арифметические операции.
? ВОПРОСЫ И УПРАЖНЕНИЯ
Дайте определения следующим понятиям:
измерение, признаки и показатели в психологии;
номинативная шкала;
дихотомическая шкала;
порядковая шкала;
шкала отношений;
интервальная шкала.
Приведите примеры переменных и показателей в психологии.
В исследовании фиксировалась скорость решения новой задачи учащимися 1-го класса. Результаты исследования:
Верещагина – 4 минуты;
Голодов – 2 минуты;
Андреева – 3,5 минуты.
Выделите в этой ситуации признак и показатели.
Отнесите каждое из следующих измерений к одному из типов шкал:
метрическая система измерений расстояний;
числа, кодирующие темпераменты;
телефонные номера;
результаты контрольной работы по чтению (количество прочитанных слов в минуту);
числовая ось;
умение водить машину;
школьные оценки.
Перечислите, какие математические операции можно производить с показателями вышеперечисленных шкал.
Может ли показатель в какой-нибудь шкале отнести одновременно к двум классам.
Группу испытуемых разделили на два класса:
стаж работы до 10 лет;
стаж работы более 10 лет.
Можно ли отнести это разбиение к порядковой шкале?
К какому типу шкал относиться часто используемый в психологии семантический дифференциал Ч. Осгуда для измерения социальных установок, ценностных ориентацией и т.п.:
-
-3
-2
-1
0
+1
+2
+3
абсолютно не согласен
не знаю
абсолютно согласен
ТЕМА 2