Рабочая программа дисциплины математические методы в психологии опд. Ф. 00 для специальности 030301. 65 «Психология»
| Вид материала | Рабочая программа |
- Программа учебной дисциплины Математические методы в психологии федерального компонента, 278.34kb.
- Рабочая программа дисциплины психология управления для специальности 030301. 65 «Психология», 372.74kb.
- Программа дисциплины Юридическая психология для специальности 030301. 65 «Психология», 320.55kb.
- Программа дисциплины Юридическая психология для специальности 030301. 65 «Психология», 303.95kb.
- Рабочая программа дисциплины гсэ. В. 3 «Логика» для специальности 030301. 65 «Психология», 289.19kb.
- Рабочая программа дисциплины гсэ. В. 1- «Этика» для специальности 030301. 65 «Психология», 423.97kb.
- Курса «Математические методы в психологии». Данный курс реализуется в рамках подготовки, 107.45kb.
- Рабочая программа по дисциплине «экономико-математические методы и модели» для специальности, 540.98kb.
- Рабочая программа по дисциплине «Современные информационные технологии» для специальности, 143.05kb.
- Программа государственного экзамена по психологии (для специальности 030301 Психология), 1035.75kb.
Негосударственное образовательное учреждение
Высшего профессионального образования
Университет Российской академии образования
Челябинский филиал
ПСИХОЛОГИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ
Отделение психологии
КАФЕДРА КЛИНИЧЕСКОЙ ПСИХОЛОГИИ И ПСИХОФИЗИОЛОГИИ
СОГЛАСОВАНО УТВЕРЖДАЮ
Декан факультета Директор ЧФ УРАО
________________ Цеунов К.С. _______________Усов В.А.
"___" ____________2007г. "___" _____________ 2007г.
Р А Б О Ч А Я П Р О Г Р А М М А
дисциплины МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ____________ ОПД. Ф. 00____________
для специальности ______030301.65 «Психология»_______________________________________________
факультет ______ ПСИХОЛОГИЧЕСКИЙ________________________________________________________
кафедра- разработчик ____КЛИНИЧЕСКОЙ ПСИХОЛОГИИ И ПСИХОФИЗИОЛОГИИ_______________
Рабочая программа составлена в соответствии с Государственным образовательным стандартом высшего профессионального образования и примерной программой дисциплины по направлению подготовки специальности ________030301.65 «Психология»___________________________________________________
Рабочая программа рассмотрена и одобрена на заседании кафедры клинической психологии и психофизиологии
протокол № 1 от "27"сентября 2007 г.
Зав. кафедрой разработчика Горшенина Е.И.
Разработчик программы, преподаватель к. психол. наук Быструшкина Н.Г.
Челябинск
2007
Дисциплина «Математические методы в психологии»
I. Введение
- Требования к уровню освоения содержания дисциплины «Математические методы в психологии»
В результате изучения дисциплины «Математические методы в психологии» студенты должны ориентироваться в измерительных шкалах, лежащих в основе тех или иных методов психологического исследования; в области применения методов математической статистики в зависимости от цели и задач психологического исследования; в специфике интерпретации результатов, полученных с помощью изучаемых методов математической статистики. Кроме того, студенты должны уметь применять первичные и вторичные методы математической статистики для обработки результатов психологического исследования.
1.2. Требования к уровню подготовки для освоения дисциплины «Математические методы в психологии»
Для освоения данной дисциплины студенты должны иметь представление об основных методах психологического исследования и наиболее часто применяемых методиках сбора данных, уметь читать и понимать справочную литературу по математике, владеть математическими навыками и навыками работы на компьютере в пределах общеобразовательной школы.
- Цели и задачи преподавания и изучения дисциплины «Математические методы в психологии»
Целью изучения дисциплины «Математические методы в психологии» является освоение основных методов математической статистики, наиболее широко применяемых в психологических исследованиях.
Задачи данной дисциплины состоят в следующем:
- Сформировать устойчивые и систематизированные знания об основных методах математической статистики, применяемых в психологических исследованиях.
- Освоить основные методы математической статистики.
- Сформировать навыки применения основных методов математической статистики в ходе компьютерной обработки результатов психологических исследований.
III. Объём дисциплины и виды учебной работы
Таблица № 1
| Виды учебной работы | Всего часов | Распределение по семестрам и формам обучения | ||
| | | очная | очно-заочная | заочная |
| Общая трудоёмкость дисциплины | | 120 | | 120 |
| Аудиторные занятия, в т.ч. | | 40 | | 14 |
| -лекции | | 10 | | 6 |
| -практические занятия | | 30 | | 8 |
| -семинары | | | | |
| -другие виды | | | | |
| Самостоятельная работа, в т.ч. | | 80 | | 80 |
| -курсовая работа | | | | |
| -реферат | | | | |
| -другие виды самостоятельной работы:
| | | | |
| Вид итогового контроля (зачёт, экзамен) | | зачёт | | зачёт |
Указывается объём работы в соответствии с ГОС и учебным планом по формам обучения.
IV. Содержание дисциплины «Математические методы в психологии»
4.1. Разделы дисциплины и объём занятий по очной форме обучения
Таблица № 2
| № раздела | Наименование разделов дисциплины | Всего | в том числе по видам учебной работы | |||
| | | часов | лекции | практические занятия | семи-нары | самостоятельная работа |
| | Шкалы | 16 ч. | 2 ч | 4 ч | | 10 |
| | Первичные методы обработки результатов | 16 ч. | 2 ч. | 4 ч. | | 10 |
| | Распределение признака | 16 ч. | 2 ч. | 4 ч. | | 10 |
| | Выбор методов вторичной обработки результатов в зависимости от целей исследования | 4 | 2 ч. | 2 ч | | |
| | Корреляционные методы | 14 ч. | | 4 ч. | | 10 |
| | Определение различий в уровне исследуемого признака | 16 ч. | | 6 ч. | | 10 |
| | Методы дисперсионного анализа | 14 ч. | | 4 ч | | 10 |
| | Компьютерные методы обработки данных | 14 ч. | 2 ч. | 2 ч. | | 10 |
| | Методы математического моделирования | 10 ч. | | | | 10 |
| Итого:120 часов | ||||||
4.1.1. Содержание разделов и тем дисциплины.
Раздел 1. Шкалы.
Тема 1. Шкалы измерения.
Понятие измерения в науке. Признаки и их свойства. Генеральная совокупность и выборка. Измерительные шкалы: шкала наименований, шкала порядка, шкала интервалов, шкала отношений. Специфика измерения психологических данных с использованием различных типов шкал.
Тема 2. Определение типа шкалы и возможных математических методов анализа результатов исследования.
Определение типа шкалы, лежащей в основе психологической методики. Разработка техник измерения психологического признака на основе различных типов шкал. Подготовка данных для обработки. Кодирование данных.
Раздел 2. Первичные методы обработки результатов.
Тема 3. Первичные методы обработки результатов.
Статистические характеристики. Меры центральной тенденции: среднее арифметическое значение, мода, медиана, квантили. Меры изменчивости: лимит, размах вариации, среднее отклонение, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации.
Тема 4. Применение первичных методов обработки результатов психологических исследований.
Ранжирование. Вычисление мер центральной тенденции: медианы, моды, среднего арифметического значения, квартилей. Интерпретация моды, медианы, среднего арифметического значения, квартилей.
Тема 5. Вычисление мер изменчивости при обработке результатов психологических исследований.
Вычисление мер изменчивости: лимита, размаха вариации, среднего отклонения, дисперсии, стандартного отклонения, коэффициента вариации.
Тема 6. Способы представления результатов психологических исследований.
Наглядное представление данных. Виды группировки данных. Виды таблиц и их построение. Виды диаграмм и гистограмм и их построение. Построение графиков.
Раздел 3. Распределение признака.
Тема 7. Распределение признака.
Понятие распределения случайной величины. Понятие полигона распределения. Виды распределений. Параметры распределения: мода, медиана и среднее арифметическое значение. Нормальное распределение, его основные свойства и значение для психологических исследований. Способы определения вида распределения данных: расчет коэффициентов асимметрии и эксцесса; применение формулы Н.А.Плохинского.
Тема 8. Способы определения вида распределения экспериментальных данных.
Определение вида распределения данных с помощью вычисления моды, медианы и среднего арифметического значения. Расчет коэффициентов асимметрии и эксцесса с целью уточнения вида распределения результатов психологического исследования. Установление вида распределения данных с помощью применения формулы Н.А.Плохинского. Нормированное отклонение. Принципы стандартизации шкал. Перевод "сырых" баллов в стандартные.
Раздел 4. Выбор методов математической статистики в зависимости от задач исследования.
Тема 9. Выбор методов математической статистики в зависимости от задач исследования и распределения признака.
Задачи психологического исследования: измерение признаков и установление взаимосвязи между ними. Виды взаимосвязей. Функциональная и статистическая зависимости. Причинно-следственная связь. Представления о различиях. Виды статистических критериев: параметрические и непараметрические. Многомерный анализ данных с помощью методов факторного и кластерного анализа.
Раздел 5. Корреляционные методы.
Тема 10. Метод ранговой корреляции Спирмена.
Функциональная зависимость и корреляция. Корреляционные методы, применяемые при параметрическом и непараметрическом распределении данных. Понятие уровня значимости коэффициента корреляции. Область применения метода ранговой корреляции Спирмена. Требования к организации данных. Вычисление коэффициента ранговой корреляции с целью установления существования взаимосвязи между признаками.
Тема 11. Метод линейной корреляции Пирсона.
Коэффициент линейной корреляции Пирсона и область его применения. Расчет коэффициента линейной корреляции с целью установления существования взаимосвязи между признаками. Определение уровня значимости коэффициента корреляции.
Раздел 6. Определение различий в уровне исследуемого признака.
Тема 12. Метод Стьюдента.
Критерии определения значимости различий в уровне признака у разных выборочных групп при параметрическом и непараметрическом распределении данных. Метод Стьюдента и область его применения. Расчет критерия Стьюдента с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп. Определение уровня значимости различий в уровне признака у разных выборочных групп.
Тема 13. Критерий Манна-Уитни.
Критерий Манна-Уитни и область его применения. Расчет критерия Манна-Уитни с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп. Определение уровня значимости различий в уровне признака у разных выборочных групп. Применение критерия Манна-Уитни для оценки достоверности сдвига значений исследуемого признака.
Тема 14. Критерий Крускала-Уоллиса.
Критерий Крускала-Уоллиса и область его применения. Расчет критерия Крускала-Уоллиса с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп. Определение уровня значимости различий в уровне признака у разных выборочных групп.
Тема 15. Критерий Фишера.
Критерий Фишера и область его применения. Расчет критерия Фишера с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп. Определение уровня значимости различий в уровне признака у разных выборочных групп. Применение критерия Фишера для оценки достоверности сдвига значений исследуемого признака.
Раздел 7. Методы дисперсионного анализа.
Тема 16. Методы дисперсионного анализа.
Сфера применения и разрешающие возможности дисперсионного анализа. Подготовка данных для дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных и связанных выборок. Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных и связанных выборок.
Раздел 8. Компьютерные методы обработки данных.
Тема 17. Компьютерные методы обработки данных.
Анализ данных с помощью компьютерных технологий. Статистические пакеты. Приближенные вычисления. Возможности и ограничения конкретных компьютерных методов обработки данных. Стандарты обработки данных. Нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии.
Тема 18. Применение компьютерных технологий обработки результатов исследования.
Применение компьютерных технологий при вычислении среднего арифметического значения, среднего отклонения, дисперсии, стандартного отклонения, асимметрии и эксцесса, Z-показателей, коэффициента линейной корреляции, критерия Стьюдента. Осуществление факторного, кластерного и регрессионного анализа с помощью компьютерных технологий. Построение таблиц и графиков.
Раздел 9. Методы математического моделирования.
Тема 19. Методы математического моделирования, применяемые в психологических исследованиях.
Методы математического моделирования, применяемые в психологии. Понятие о многомерном шкалировании. Модели индивидуального и группового поведения. Моделирование когнитивных процессов и структур, проблема искусственного интеллекта.
4.1.2. Практические занятия.
Таблица № 3
| № | № раздела, темы | Кол-во часов | Тема и краткое содержание практического занятия | План практического занятия | Характер и цель практического занятия |
| | Раздел 1. Тема 2. | 4 ч | Определение типа шкалы и возможных математических методов анализа результатов исследования. Определение типа шкалы, лежащей в основе психологических методик. Разработка техник измерения психологического признака на основе различных типов шкал | Решение задач на определение типа измерительных шкал и соответствующих им методов математического анализа результатов исследования. Разработка техник измерения признака на базе разных типов шкал | Формирование умения различать типы измерительных шкал, лежащих в основе психологических методик, и выбирать соответствующие методы математического анализа результатов психологического исследования |
| | Раздел 2. Тема 4. | 8 ч. | Применение первичных методов обработки результатов психологических исследований. Ранжирование. Вычисление мер центральной тенденции: медианы, моды, среднего арифметического значения, квартилей. Интерпретация моды, медианы, среднего арифметического значения, квартилей | Решение задач № 6-12, 19-25 (из методического пособия по математическим методам в психологии, разработанного Н.Г.Быструшкиной) | Формирование навыков ранжирования и вычисления мер центральной тенденции |
| | Раздел 2. Тема 5. | 4 ч. | Вычисление мер изменчивости при обработке результатов психологических исследований. Вычисление мер изменчивости: лимита, размаха вариации, среднего отклонения, дисперсии, стандартного отклонения, коэффициента вариации. Определение асимметрии и эксцесса, нормированного отклонения. Перевод «сырых» баллов в стандартные | Решение задач №12-15 (там же) | Формирование навыков вычисления мер изменчивости |
| | Раздел 3. Тема 8. | 2 ч | Способы определения вида распределения экспериментальных данных. Определение вида распределения данных с помощью вычисления моды, медианы и среднего арифметического значения. Расчет коэффициентов асимметрии и эксцесса с целью уточнения вида распределения результатов психологического исследования. Установление вида распределения данных с помощью применения формулы Н.А.Плохинского | Решение задач №16-18 (там же) | Освоение основных способов определения вида распределения результатов исследования |
| | Раздел 5. Тема 10. | 6 ч. | Метод ранговой корреляции Спирмена. Вычисление коэффициента ранговой корреляции с целью установления существования взаимосвязи между признаками | Решение задач №26-29 (там же) | Освоение метода ранговой корреляции Спирмена |
| | Раздел 5. Тема 11. | 10 ч. | Метод линейной корреляции Пирсона. Расчет коэффициента линейной корреляции с целью установления существования взаимосвязи между признаками | Решение задач №30-33 (там же) | Освоение метода линейной корреляции Пирсона |
| | Раздел 6. Тема 12. | 4ч | Метод Стьюдента. Расчет критерия Стьюдента с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп | Решение задач №34-38 (там же) | Освоение метода Стьюдента |
| | Раздел 6. Тема 13. | 2 ч. | Критерий Манна-Уитни. Расчет критерия Манна-Уитни с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп | Решение задач №39-41, 48-50 (там же) | Освоение критерия Манна-Уитни |
| | Раздел 6. Тема 15. | 4 ч. | Критерий Фишера. Расчет критерия Фишера с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп | Решение задач №45-47, 50-52 (там же) | Освоение критерия Фишера |
| | Раздел 8. Тема 18. | 2 ч. | Применение компьютерных технологий обработки результатов исследования. Применение компьютерных технологий при вычислении среднего арифметического значения, среднего отклонения, дисперсии, стандартного отклонения, асимметрии и эксцесса, Z-показателей, коэффициента линейной корреляции, критерия Стьюдента. Осуществление факторного, кластерного и регрессионного анализа с помощью компьютерных технологий. Построение таблиц и графиков | Решение задач на вычисление мер центральной тенденции и изменчивости, критерия Стьюдента, коэффициента линейной корреляции; на осуществление факторного, кластерного и регрессионного анализа с помощью компьютерных технологий. Построение таблиц и графиков | Освоение компьютерных технологий математической обработки и наглядного представления результатов психологического исследования |
4.1.3. Самостоятельная работа студентов.
Студентам для самостоятельного изучения предлагаются темы № 6, 14, 19.
Кроме того, для закрепления изучаемого материала в конце каждого практического занятия предлагается самостоятельно решить задачи из методического пособия по математическим методам в психологии, разработанного Н.Г.Быструшкиной.
Определение степени освоенности изучаемого материала осуществляется с помощью контрольных работ, проводимых после завершения изучения разделов 2, 3, 4, 5, 7.
4.2. Разделы дисциплины и объём занятий по заочной форме обучения
Таблица № 4
| № раздела | Наименование разделов дисциплины | Всего | в том числе по видам учебной работы | |||
| | | часов | лекции | практические занятия | семи-нары | самостоятельная работа |
| | Шкалы | 14 ч. | 2 ч | | | 12 |
| | Первичные методы обработки результатов | 20 ч. | 2 ч. | 2 ч | | 16 |
| | Распределение признака | 16 ч. | | | | 16 |
| | Выбор методов вторичной обработки результатов в зависимости от целей исследования | 4 | 2 ч. | | | 2 ч. |
| | Корреляционные методы | 14 ч. | | 2 ч | | 12 |
| | Определение различий в уровне исследуемого признака | 14 ч. | | 2 ч | | 12 |
| | Методы дисперсионного анализа | 10 ч. | | | | 10 |
| | Компьютерные методы обработки данных | 14 ч. | | 2 ч | | 12 |
| | Методы математического моделирования | 10 ч. | | | | 10 |
| Итого:120 часов | ||||||
4.2.1. Содержание разделов и тем дисциплины.
Раздел 1. Шкалы.
Тема 1. Шкалы измерения.
Понятие измерения в науке. Признаки и их свойства. Генеральная совокупность и выборка. Измерительные шкалы: шкала наименований, шкала порядка, шкала интервалов, шкала отношений. Специфика измерения психологических данных с использованием различных типов шкал.
Тема 2. Определение типа шкалы и возможных математических методов анализа результатов исследования.
Определение типа шкалы, лежащей в основе психологической методики. Разработка техник измерения психологического признака на основе различных типов шкал. Подготовка данных для обработки. Кодирование данных.
Раздел 2. Первичные методы обработки результатов.
Тема 3. Первичные методы обработки результатов.
Статистические характеристики. Меры центральной тенденции: среднее арифметическое значение, мода, медиана, квантили. Меры изменчивости: лимит, размах вариации, среднее отклонение, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент вариации.
Тема 4. Применение первичных методов обработки результатов психологических исследований.
Ранжирование. Вычисление мер центральной тенденции: медианы, моды, среднего арифметического значения, квартилей. Интерпретация моды, медианы, среднего арифметического значения, квартилей.
Тема 5. Вычисление мер изменчивости при обработке результатов психологических исследований.
Вычисление мер изменчивости: лимита, размаха вариации, среднего отклонения, дисперсии, стандартного отклонения, коэффициента вариации.
Тема 6. Способы представления результатов психологических исследований.
Наглядное представление данных. Виды группировки данных. Виды таблиц и их построение. Виды диаграмм и гистограмм и их построение. Построение графиков.
Раздел 3. Распределение признака.
Тема 7. Распределение признака.
Понятие распределения случайной величины. Понятие полигона распределения. Виды распределений. Параметры распределения: мода, медиана и среднее арифметическое значение. Нормальное распределение, его основные свойства и значение для психологических исследований. Способы определения вида распределения данных: расчет коэффициентов асимметрии и эксцесса; применение формулы Н.А.Плохинского.
Тема 8. Способы определения вида распределения экспериментальных данных.
Определение вида распределения данных с помощью вычисления моды, медианы и среднего арифметического значения. Расчет коэффициентов асимметрии и эксцесса с целью уточнения вида распределения результатов психологического исследования. Установление вида распределения данных с помощью применения формулы Н.А.Плохинского. Нормированное отклонение. Принципы стандартизации шкал. Перевод "сырых" баллов в стандартные.
Раздел 4. Выбор методов математической статистики в зависимости от задач исследования.
Тема 9. Выбор методов математической статистики в зависимости от задач исследования и распределения признака.
Задачи психологического исследования: измерение признаков и установление взаимосвязи между ними. Виды взаимосвязей. Функциональная и статистическая зависимости. Причинно-следственная связь. Представления о различиях. Виды статистических критериев: параметрические и непараметрические. Многомерный анализ данных с помощью методов факторного и кластерного анализа.
Раздел 5. Корреляционные методы.
Тема 10. Метод ранговой корреляции Спирмена.
Функциональная зависимость и корреляция. Корреляционные методы, применяемые при параметрическом и непараметрическом распределении данных. Понятие уровня значимости коэффициента корреляции. Область применения метода ранговой корреляции Спирмена. Требования к организации данных. Вычисление коэффициента ранговой корреляции с целью установления существования взаимосвязи между признаками.
Тема 11. Метод линейной корреляции Пирсона.
Коэффициент линейной корреляции Пирсона и область его применения. Расчет коэффициента линейной корреляции с целью установления существования взаимосвязи между признаками. Определение уровня значимости коэффициента корреляции.
Раздел 6. Определение различий в уровне исследуемого признака.
Тема 12. Метод Стьюдента.
Критерии определения значимости различий в уровне признака у разных выборочных групп при параметрическом и непараметрическом распределении данных. Метод Стьюдента и область его применения. Расчет критерия Стьюдента с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп. Определение уровня значимости различий в уровне признака у разных выборочных групп.
Тема 13. Критерий Манна-Уитни.
Критерий Манна-Уитни и область его применения. Расчет критерия Манна-Уитни с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп. Определение уровня значимости различий в уровне признака у разных выборочных групп. Применение критерия Манна-Уитни для оценки достоверности сдвига значений исследуемого признака.
Тема 14. Критерий Крускала-Уоллиса.
Критерий Крускала-Уоллиса и область его применения. Расчет критерия Крускала-Уоллиса с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп. Определение уровня значимости различий в уровне признака у разных выборочных групп.
Тема 15. Критерий Фишера.
Критерий Фишера и область его применения. Расчет критерия Фишера с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп. Определение уровня значимости различий в уровне признака у разных выборочных групп. Применение критерия Фишера для оценки достоверности сдвига значений исследуемого признака.
Раздел 7. Методы дисперсионного анализа.
Тема 16. Методы дисперсионного анализа.
Сфера применения и разрешающие возможности дисперсионного анализа. Подготовка данных для дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных и связанных выборок. Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных и связанных выборок.
Раздел 8. Компьютерные методы обработки данных.
Тема 17. Компьютерные методы обработки данных.
Анализ данных с помощью компьютерных технологий. Статистические пакеты. Приближенные вычисления. Возможности и ограничения конкретных компьютерных методов обработки данных. Стандарты обработки данных. Нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии.
Тема 18. Применение компьютерных технологий обработки результатов исследования.
Применение компьютерных технологий при вычислении среднего арифметического значения, среднего отклонения, дисперсии, стандартного отклонения, асимметрии и эксцесса, Z-показателей, коэффициента линейной корреляции, критерия Стьюдента. Осуществление факторного, кластерного и регрессионного анализа с помощью компьютерных технологий. Построение таблиц и графиков.
Раздел 9. Методы математического моделирования.
Тема 19. Методы математического моделирования, применяемые в психологических исследованиях.
Методы математического моделирования, применяемые в психологии. Понятие о многомерном шкалировании. Модели индивидуального и группового поведения. Моделирование когнитивных процессов и структур, проблема искусственного интеллекта.
4.2.2. Практические занятия.
Таблица № 5
| № | № раздела, темы | Кол-во часов | Тема и краткое содержание практического занятия | План практического занятия | Характер и цель практического занятия |
| | Тема 3. | 2 ч. | Первичные методы обработки данных. Ранжирование. Вычисление и интерпретация мер центральной тенденции: медианы, моды, среднего арифметического значения, квартилей. Вычисление мер изменчивости: лимита, размаха вариации, среднего отклонения, дисперсии, стандартного отклонения, коэффициента вариации. Определение асимметрии и эксцесса, нормированного отклонения | Решение задач № 6-8, 15-16, 19-20 (из методического пособия по математическим методам в психологии, разработанного Н.Г.Быструшкиной) | Формирование навыков ранжирования, вычисления мер центральной тенденции и мер изменчивости |
| | Тема 10. | 2 ч. | Вторичные методы обработки данных. Вычисление коэффициента ранговой корреляции. Вычисление критерия Манна-Уитни и Фишера для определения значимости межгрупповых различий в уровне признака и для оценки достоверности сдвига значений исследуемого признака | Решение задач №26, 39, 48, 45, 46, 50, 51 (там же) | Освоение основных непараметрических методов, применяемых для определения взаимосвязи признаков и значимости межгрупповых различий в уровне признака |
| | Тема 13 | 2 ч. | Критерий Манна-Уитни. Расчет критерия Манна-Уитни с целью установления существования значимых различий в уровне признака у разных выборочных групп | Решение задач №39-41, 48-50 (там же) | Освоение критерия Манна-Уитни |
| | Тема 17. | 2 ч. | Применение компьютерных технологий обработки результатов исследования. Применение компьютерных технологий при вычислении среднего арифметического значения, среднего отклонения, дисперсии, стандартного отклонения, асимметрии и эксцесса, Z-показателей, коэффициента линейной корреляции, критерия Стьюдента. Осуществление факторного, кластерного и регрессионного анализа с помощью компьютерных технологий. Построение таблиц и графиков | Решение задач на вычисление мер центральной тенденции и изменчивости, критерия Стьюдента, коэффициента линейной корреляции; на осуществление факторного, кластерного и регрессионного анализа с помощью компьютерных технологий. Построение таблиц и графиков | Освоение компьютерных технологий математической обработки и наглядного представления результатов психологического исследования |
4.2.3. Самостоятельная работа студентов.
Студентам для самостоятельного изучения предлагаются темы №3, 4, 7, 8, 9, 10, 13. Кроме того, для закрепления изучаемого материала в межсессионный период им рекомендуется самостоятельно решить задачи из методического пособия по математическим методам в психологии, разработанного Н.Г.Быструшкиной.
V. Учебно-методическое обеспечение дисциплины.
5.1.Основная литература.
- Быструшкина Н.Г. Сборник задач, используемых при обучении студентов психологического факультета математическим методам, применяемым в психологии.
- Гусев А.Н., Измайлов Ч.А., Михалевская М.Б. Измерение в психологии. - М., 1998.*
- Кузьмин А.Н. Раздаточный материал к курсу «Математические методы в психологии».
- Лакин Г.Ф. Биометрия. - М., 1990.
- Немов Р.С. Психология. - М., 1995. - Т. 3. - С. 30—56. *
- Сидоренко Е.М. Математические методы обработки в психологии. - Спб., 1996.*
5.2. Дополнительная литература.
- Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. - М., 1978.
- Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. - М., 1998.
- Плохинский Н.А. Математические методы в биологии. - М., 1978.
- Кендэл М. Ранговые корреляции. - М., 1975.
- Статистика: Курс лекций/ Под ред. В.Г.Ионина.- Новосибирск, 1998.
- Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. - Л., 1972.
- Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. - М., 1995.
- Урбах В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях. - М., 1975.
- Шакурова З.А., Казанцева Э.Р. Основы математической статистики для психологов. Челябинск, 1993.
5.3. Аудио-видео кассеты, компьютерные программы.
- Редакторы Excel, Statistica, SPSS*.
- Задание «Компьютерная обработка результатов психологических исследований».*
(Значком * отметить имеющуюся литературу и методические материалы в библиотеке и методическом кабинете филиала).
VI. Вопросы для подготовки к зачёту.
- Генеральная и выборочная совокупность.
- Шкалы измерения.
- Ранжирование.
- Меры центральной тенденции: среднее арифметическое значение, мода, медиана, квантили.
- Меры изменчивости: среднее отклонение, дисперсия, стандартное отклонение. Коэффициент вариации.
- Способы представления результатов психологических исследований.
- Классификация математических методов в зависимости от задач исследования.
- Распределение признака. Способы определения типа распределения экспериментальных данных.
- Возможности и ограничения параметрических и непараметрических методов математической статистики.
- Выявление различий в уровне исследуемого признака.
- Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака.
- Критерий Стьюдента.
- Критерий Манна-Уитни.
- Критерий Фишера.
- Установление корреляционных зависимостей и их интерпретация.
- Коэффициент линейной корреляции.
- Коэффициент ранговой корреляции.
- Факторный анализ.
- Кластерный анализ.
- Регрессионный анализ.
- Однофакторный дисперсионный анализ.
- Двухфакторный дисперсионный анализ.
- Методы математического моделирования.