Рабочая программа по дисциплине «математические методы в психологии» Специальность
| Вид материала | Рабочая программа |
- Рабочая программа по дисциплине «Математические методы финансового анализа» специальности:, 139.06kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины «Аналитический маркетинг» (специальность «Математические, 151.09kb.
- Учебно-методический комплекс по дисциплине «Математические методы в психологии», 424.07kb.
- Курса «Математические методы в психологии». Данный курс реализуется в рамках подготовки, 107.45kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины «Теория вероятностей» Специальность «Математические, 91.14kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины «Математический анализ» Специальность «Математические, 187.35kb.
- Рабочая программа по дисциплине «Методы социально-экономического прогнозирования» специальности:, 156.06kb.
- Рабочая программа дисциплины «экономико-математические методы и модели», 129.59kb.
- Рабочая программа по дисциплине «экономико-математические методы и модели» для специальности, 540.98kb.
- Рабочая программа для специальностей: 061800 Математические методы в экономике Экономический, 165kb.
Федеральное агентство по образованию
ГОУ ВПО «Волгоградский Государственный Университет» (ВолГУ)
Факультет философии и социальных технологий
Кафедра психологии
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебной работе
_______________ С.Г.Сидоров
«____»_________ 200___ г.
Рабочая программа по дисциплине
«МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ»
Специальность «Психология»
Составитель рабочей программы: доцент кафедры психологии А.Ю.Чернов
Курс 3
Семестр 5
Всего аудиторных занятий, час 54
Лекций, час 18
Практические (семинарские) занятия, час -
Лабораторные занятия 36
СРС, всего часов по уч. плану 66
Оганизация СРС 16
Зачет 5
Волгоград – 2005 г.
Рабочая программа составлена на основании учебного плана по специальности «Психология» утвержденного приказом ректора Вол ГУ от ______ № _____.
ьСоставители рабочей программы:
Доцент кафедры социальной педагогики
и психологии _______________ А.Ю. Чернов
Рабочая программа утверждена на заседании кафедры социальной педагогики и психологии Вол ГУ “___”__________ 2005 г.
Зав. кафедрой А.Ю. Чернов
Одобрено комиссией факультета от “___”_________ 2005 г.
Председатель методической комиссии ________________
Декан юридического факультета Н.В.Омельченко
Раздел 1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ.
1.1. ЦЕЛЬ ПРЕПОДАВАНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ.
Сформировать у студентов знания о системе математико-статистических методов и умения применять их в зависимости от исследовательской ситуации.
1.2. ЗАДАЧИ ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ.
Сформировать систему знаний об основах измерения и количественного описания данных в психологии.
Сформировать умения пользоваться методами статистического вывода и многомерными методами и моделями.
Сформировать пользовательские умения в статистическом пакете SPSS.
1.3. ВЗАИМОСВЯЗЬ УЧЕБНЫХ ДИСЦИПЛИН:
Общий психологический практикум
Экспериментальная психология
Практикум по социально-психологическому исследованию
Курсовые и дипломные работы
РАЗДЕЛ 2. СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ.
2.1. Распределение часов курса по темам и видам работ.
| № | Тема | Количество часов | ||
Всего | Лекции | Лаб. занятия | ||
| 1. | Интеграция психологического и математического знания | 2 | - | |
| 2. | Генеральная совокупность и выборка | 2 | 2 | |
| 3. | Измерения и шкалы | 2 | 2 | |
| 4. | Представление и первичная обработка результатов исследования | 2 | 4 | |
| 5. | Проблема статистического вывода | 2 | 4 | |
| 6. | Корреляционный анализ | 2 | 6 | |
| 7. | Параметрические критерии сравнения выборок. | 2 | 4 | |
| 8. | Дисперсионный анализ (ANOVA | 2 | 6 | |
| 9. | Многомерные методы анализа данных. | 2 | 8 | |
| | Итого | 18 | 36 | |
2.2. Общее содержание курса
| № | Тематика занятий | Лекции | Лабораторные занятия |
| 1. | Интеграция психологического и математического знания 1. Возможность и необходимость применения математических методов в психологии. 2. Основные направления использования математики в психологии (обеспечение объективности получаемых знаний, измерение и обобщение результатов измерений, статистическая проверка гипотез) 3. Методы математической статистики в теоретической и практической психологической работе | 2 | - |
| 2. | Генеральная совокупность и выборка 1. Понятие генеральной совокупности и выборки. 2. Способы отбора репрезентативной выборки (рандомизированный и стратифицированный отбор). 3. Объем выборки и статистическая достоверность. 4. Зависимые и независимые выборки. | 2 | 2 |
| 3 | Измерения и шкалы 1. Общее понятие о процедуре измерения в психологическом исследовании. 2. Измерительные шкалы (номинативная, ранговая, интервальная, отношений) | 2 | 2 |
| 4 | Представление и первичная обработка результатов исследования 1. Таблицы и графики распределения частот. 2. Таблицы сопряженности номинативных признаков (сравнение теоретического и эмпирического распределений, анализ таблиц сопряженности с числом градаций больше двух, анализ таблиц сопряженности для повторных измерений, анализ последовательностей) 3. Первичные описательные статистики (меры центральной тенденции, квантили распределения, меры изменчивости). 4. Нормальный закон распределения и его применение. 5. Частотный анализ и описательные статистики в SPSS. | 2 | 4 |
| 5. | Проблема статистического вывода. 1. Научные и статистические гипотезы. 2. Математическая модель проверки статистической гипотезы. 3. Уровень статистической значимости; статистическое решение и вероятность ошибки. 4. Содержательная интерпретация статистического решения | 2 | 4 |
| 6. | Корреляционный анализ 1. Общее понятие о корреляционном анализе и коэффициенте корреляции. 2. Корреляция метрических переменных. 3. Частная корреляция. 4. Корреляция ранговых переменных. 5. Содержательный анализ корреляционных матриц. 6. Вычисление коэффициентов корреляции в SPSS | 2 | 6 |
| 7. | Параметрические критерии сравнения выборок. 1. Математическая модель сравнения дисперсий. 2. Критерий t-Стьюдента для одной выборки. 3. Критерий t-Стьюдента для независимых выборок. 4. Критерийt-Стьюдента для зависимых выборок. 5. Вычисление t-критерия в SPSS | 2 | 4 |
| 8 | Дисперсионный анализ (ANOVA) 1. Назначение и общие понятия дисперсионного анализа (градации номинативного признака, межгрупповой и внутригрупповой фактор) 2. Виды дисперсионного анализа (однофакторный, многофакторный, с повторными измерениями, многомерный) 3. Математическая идея и основные допущения ANOVA 4. ANOVA в SPSS | 2 | 6 |
| 9 | Многомерные методы анализа данных. 1.Общее понятие многомерных методов анализа статистических данных 2. Факторный анализ 3. Кластерный анализ 4. Многомерное шкалирование 5. Использование SPSS при многомерном анализе статистических данных | 2 | 8 |
Раздел 3. Учебно-методические материалы дисциплины.
3.1. Семинарские занятия не предусмотрены
3.2. Лабораторные занятия
| № | Тема и методическое обеспечение лабораторных занятий | Кол-во часов |
| 1. | Тема 1. Генеральная совокупность и выборка Материалы для самостоятельного расчета выборки в социально-психологическом исследовании | 2 |
| 2 | Тема 2. Измерения и шкалы Материалы для проверочной работы по теме лабораторного занятия | 2 |
| 3 | Тема 3. Представление и первичная обработка результатов исследования Учебные материалы по теме лабораторного занятия (электронный вариант) Материалы для проверочной работы по теме лабораторного занятия | 4 |
| 4 | Тема 4. Проблема статистического вывода. Учебные материалы по теме лабораторного занятия (электронный вариант) Материалы для проверочной работы по теме лабораторного занятия | 4 |
| 5 | Тема 5. Корреляционный анализ Учебные материалы по теме лабораторного занятия (электронный вариант) Материалы для проверочной работы по теме лабораторного занятия | 6 |
| 6. | Тема 6. Параметрические критерии сравнения выборок. Учебные материалы по теме лабораторного занятия (электронный вариант) Материалы для проверочной работы по теме лабораторного занятия | 4 |
| 7. | Тема 7. Дисперсионный анализ (ANOVA) Учебные материалы по теме лабораторного занятия (электронный вариант) Материалы для проверочной работы по теме лабораторного занятия | 6 |
| 8. | Тема 8. Многомерные методы анализа данных. Учебные материалы по теме лабораторного занятия (электронный вариант) Материалы для проверочной работы по теме лабораторного занятия | 8 |
| | Итого | 36 |
3.3. Организация СРС
| Форма организации самостоятельной работы | Семестр | Срок проведения | Время, затрачиваемое на выполнение СРС |
| 1. Статистическая обработка данных, полученных в самостоятельном исследовании (анкетирование) в рамках кура «Общий психологический практикум» | 5 | Ноябрь | 16 |
Раздел 4. Контроль изучения дисциплины
| Виды занятий | Формы контроля |
| Лабораторные занятия | 5 семестр; зачет |
Зачетная контрольная работа
1. Необходимость применения математических методов в психологии вызвана:
А) потребностью проверить прогнозы и интерпретации поведения людей, сформулированные на уровне здравого смысла и личного опыта.
Б) стремлением продуктивно объединить психологию как «искусство» и психологию как «науку».
В) соблюдением принципа, согласно которому научное познание начинается с нуждающегося в эмпирической проверке утверждения.
2. При проверке гипотезы о том, что женщины в среднем более тревожны, чем мужчины, генеральной совокупностью следует считать:
А) всех женщин и мужчин, имеющих в результате тестирования высокий уровень тревожности.
Б) всех женщин и мужчин.
В) всех женщин и мужчин, выбранных для проведения исследования.
3. Термин «выборочное исследование» означает:
А) изучение на выборке свойств генеральной совокупности.
Б) проверка гипотезы о выраженности одного из рядоположенных свойств (например, одного из свойств темперамента) у представителей какой-либо группы (например, у космонавтов).
В) исследование, результаты которого могут быть использованы для объяснения поведения в какой-либо конкретной ситуации (например, как проявляется тревожность в ситуации техногенной катастрофы).
4. Вывод о том, принадлежат ли объекты к одному или разным классам, тождественны ли они по измеренному свойству, можно сделать на основании:
А) порядковой шкалы.
Б) номинативной шкалы.
В) абсолютной (интервальной) шкалы.
5. Степень выраженности измеряемого свойства можно узнать в результате применения:
А) интервальной шкалы
Б) номинативной шкалы
В) ранговой шкалы
6. Сравнение объектов по выраженности измеряемых свойств можно проводить, используя:
А) метрической шкалы.
Б) шкалы порядка.
В) шкалы наименований.
7. Таблица относительных частот распределения содержит данные о:
А) доле наблюдений, приходящихся на то или иное значение признака.
Б) количестве встречающихся значений признака.
В) накоплении частот по мере возрастания значения признака.
8. Нормальное распределение на графике распределения частот означает, что:
А) одинаково часто встречаются крайние значения измеренного признака.
Б) частота встречаемости постепенно повышается от крайних к срединным значениям признака.
В) все значения признака встречаются одинаково или почти одинаково часто.
9. На графике частот распределения значений моде будет соответствовать:
А) наибольший подъем графика.
Б) точка на середине графика, делящая множество данных пополам.
В) такой точки на графике нет, т.к. Мода – это сумма всех значений измеренного признака.
10. Меры изменчивости в описательной статистике применяются для:
А) обозначения выраженности измеренного признака.
Б) для численного выражения величины межиндивидуальной вариации признака.
В) для упорядочивания результатов множества наблюдений путем представления их в виде равных по численности частей.
11. Какая доля генеральной совокупности имеет выраженность свойства от -1σ до + 1σ?
А) 95%
Б) 2%
В) 68%
12. Статистической гипотезой (h0) называется:
А) проверяемое утверждение об отсутствии связи между измеряемыми переменными в генеральной совокупности.
Б) проверяемое утверждение о наличии связи между измеряемыми переменными в генеральной совокупности.
В) проверяемое утверждение о согласованности результатов в генеральной совокупности и исследовательской выборке.
13. В каком случае принимается нулевая статистическая гипотеза (h0):
А) p> 0,1
Б) p< 0, 1
В) p< 0, 01
14. Какая из содержательных интерпретаций статистического вывода верна в отношении результатов связи между креативность и тревожностью при r=0,27 и p=0,11
А) статистически значимой связи между креативностью и тревожностью не обнаружено.
Б) обнаружена статистически достоверная связь между креативностью и тревожностью.
В) связь между креативностью и тревожностью обнаружена на уровне статистической тенденции.
15. Статистическое решение о принятии статистической гипотезы (h0) означает:
А) научная гипотеза подтверждена
Б) научная гипотеза опровергнута
В) требуется проведение дополнительных исследований, чтобы опровергнуть или подтвердить научную гипотезу.
16. С помощью какого статистического метода можно выяснить, связано ли предпочтение трех групп напитков (соки, лимонады, минеральные воды) с сезонностью (зима, весна, лето, осень):
А) вычисление коэффициента корреляции пирсона
Б) анализ таблиц относительного частотного распределения
В) анализ таблиц сопряженности
17. При анализе таблиц сопряженности целью применения критерия χ2 является:
а) установление степени соответствия между наблюдаемыми и ожидаемыми значениями ячеек таблицы кросстабуляции.
б) сравнение двух (или более) распределений между собой.
в) определение принадлежности объекта выборки к одной из градаций номинативной переменной.
18. В каком случае правильно определено сочетание основных показателей в корреляционном анализе:
А) взаимозависимость измеренных переменных и статистическая значимость взаимозависимости
Б) сила и направление связи между независимыми номинативными переменными
В) сила, направление и надежность связи между измеренными переменными
19. В каком случае можно говорить о том, что в результате корреляционного анализа отвергнута h0 :
а) r= 0,517 p<0,05
б) r = -0,134 p<0,05
в) r=0, 546 p>0,1
20. Каким образом при определении взаимосвязи между двумя переменными можно выяснить, не обусловлена ли эта связь действием третьей переменной:
А) вычислением частной корреляции
Б) вычислением общей статистической значимости корреляции всех трех переменных
В) проверкой гипотезы о различиях корреляций
21. В каком случае исследование проводится на независимых выборках:
А) изучаются показатели успеваемости студентов мужчин и женщин
Б) проводится измерение успеваемости всех студентов до и после праздника
В) изучается предпочтение, отдаваемое тому или иному виду спорта братьями-близнецами
22. С помощью какой статистической процедуры можно провести сравнение успеваемости студентов и студенток, если переменная «успеваемость» задана метрической шкалой:
А) построением таблиц сопряженности
Б) применением t-критерия стьюдента для независимых выборок
В) вычислением коэффициента корреляции
23. Для того, чтобы выявить различия в интеллекте студентов 1 и 5 курсов, следует применить:
А) критерий t-стьюдента для зависимых выборок
Б) критерий t-стьюдента для независимых выборок
В) критерий t-стьюдента для одной выборки
24. Дисперсионный анализ предназначен:
А) для сравнения двух независимых выборок
Б) для установления степени взаимосвязи переменных в независимых выборках
В) для сравнения нескольких выборок
25. Факторный анализ позволяет установить:
а) сравнительно узкий набор «свойств» для большого числа исходных признаков, характеризующих связь между группами этих признаков и называемых факторами
Б) уровень взаимосвязи между всеми переменными, измеренными в метрической шкале
В) характер изменения значений переменных, выраженных в метрической шкале, под влиянием переменных, выраженных в номинативной шкале.
Литература
Учебники и учебные пособия
1. Наследов Д.А. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования: анализ и интерпретация данных.- СПб., 2004.
2. Наследов Д.А. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. – СПб.:Питер, 2005.
Дополнительная литература
1. Головина Г.М..., Крылов В.Ю.., Савченко Е.Н. Математические методы в современной психологии: статус, разработка, применение. - М., 1995.
2. Гусев А.Н., Измайлов Ч.А., Михалевская М.Б. Измерения в психологии: общий психологический практикум. - М., 1997.
3. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии.- Спб., 1996.
4. Гусев А.Н. Дисперсионный анализ в экспериментальной психологии: Учебное пособие для студентов факультетов психологии. – М., 2000.
5. Суходольский Г.В. Основы математической обработки в психологии. – СПб., 1998.
6. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. – М., 1986.
7. Харман Г. Современный факторный анализ. – М., 1972.
Раздел 5. Протокол согласования рабочей программы.
| Наименование дисциплин, изучение которых опирается на данную дисциплину | Наименование кафедры, с которой производится согласование рабочей программы | Предложения об изменениях в рабочей программе; подпись зав. кафедрой, с которой производится согласование | Принятое решение ( протокол, дата ), кафедра разработчика |
| | | | |
Раздел 6. Лист дополнений и изменений, внесенных в рабочую программу.
| Дополнения и изменения | Номер протокола, дата пересмотра, подпись зав.кафедрой | Дата утверждения и подпись декана |
| | | |
| | | |