Учебно-методический комплекс по дисциплине «социальная экология»

Вид материала

Учебно-методический комплекс

Содержание Суходольский Г.В. Математическая психология. СПб., 1997. 7.2 методические рекомендации по осуществлению текущего, самостоятельного и итогового контроля 8. дополнительные материалы 8.2 Тестовые материалы по курсу

Подобный материал:

• Учебно-методический комплекс умк учебно-методический комплекс социальная педагогика, 1268.06kb.
• Учебно-методический комплекс по дисциплине «Социальная реабилитация детей с ограниченными, 288.61kb.
• Учебно-методический комплекс Челябинск 2006 Содержание: Требование к обязательному, 272.98kb.
• Л. Л. Гришан Учебно-методический комплекс по дисциплине «Аудит» Ростов-на-Дону, 2010, 483.53kb.
• И. Л. Литвиненко учебно-методический комплекс по дисциплине международный туризм ростов-на-Дону, 398.8kb.
• Учебно-методический комплекс по дисциплине «Юридическая психология специальность «Юриспруденция», 970.99kb.
• Е. М. Левченко учебно-методический комплекс по дисциплине «управленческие решения», 181.01kb.
• О. А. Миронова учебно-методический комплекс по дисциплине «основы таможенного дела», 679.3kb.
• Б. В. Мартынов учебно-методический комплекс по дисциплине «логистика» для студентов, 1097.34kb.
• О. А. Миронова учебно-методический комплекс по дисциплине «Международные валютно-кредитные, 747.07kb.

^

Суходольский Г.В. Математическая психология. СПб., 1997.

Суходольский Г.В. Математические методы в психологии. СПб., 2003.


Тема № 15. Регрессионные модели и их применение в кадровом отборе


Вопросы для подготовки к лабораторной работе:

1. Проблемы моделирования в кадровом отборе.
   
2. Математическая модель регрессии.
   
3. Процедура построения регрессионной модели.
   
4. Оценка качества регрессионной модели.
   

Ключевые слова: зависимая переменная, независимая переменная, линейная модель, метод наименьших квадратов, коэффициент детерминации R-квадрат, остаточная дисперсия.


Рекомендуемая литература:

1. Анастази А. Урбина С. Психологическое тестирование. М., 2001.
   
2. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Учебное пособие. СПб., 2004.
   
3. Тюрин Ю.Н, Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М., 1995.
   

Тема № 16. Дискриминантный анализ как метод предсказания успешности


Вопросы для подготовки к лабораторной работе:

1. Геометрическая интерпретация дискриминантного анализа.
   
2. Основные этапы дискриминантного анализа
   
3. Оценка качества дискриминантной модели.
   

Ключевые слова: группирующая переменная, независимые переменные, каноническая дискриминантная функция, структурные коэффициенты, стандартизованные коэффициенты бета, толерантность, классифицирующая функция, ариорная классификация, апостериорная классификация, расстояние Махаланобниса, матрица классификации.

Рекомендуемая литература:

1. Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде WINDOWS. М., 1997.
   
2. Марков В.Н. Математические методы в психологии. Учебное пособие. М., 2003.
   
3. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Учебное пособие. СПб., 2004.
   
4. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М., 1989.
   

Тема № 17. Стандарты представления результатов анализа в психологии


Вопросы для подготовки к лабораторной работе:

1. Наука как социальный институт и научные стандарты.
   
2. Отличие научного отчета от аналитической справки.
   
3. Логическая схема представления результатов.
   

Ключевые слова: стандарты научных публикаций, стандарты представления таблиц и графиков, импорт таблиц и графиков, научный отчет, аналитическая справка.


Рекомендуемая литература:

Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде WINDOWS. М., 1997.


^ 7.2 МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ОСУЩЕСТВЛЕНИЮ ТЕКУЩЕГО, САМОСТОЯТЕЛЬНОГО И ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ

№ п./п.	Форма контроля	Метод контроля	Вид занятий, по которым осуществляется контроль	Критерий
1.	Текущий	Устный ответ	Лекции и лабораторные работы	Знание об основных математических понятиях статистики
2.	Самостоятельный	Тест	Самостоятельная работа	Знание об основных математических понятиях статистики
3.	Итоговый	Экзамен	Аудиторные занятия и самостоятельная работа	Знание об основных математических понятиях статистики и их применении для представления и анализа результатов психологического исследования

7.3 МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО организации самостоятельной РАБОТЫ СТУДЕНТОВ


Для успешного овладения знаниями по математическим методам в психологии предусмотренными учебной программой, следует изучить разделы настоящего пособия (характеристика курса, целевая установка и учебная программа курса).

Перед изучением курса необходимо подобрать учебную и учебно-научную литературу, список которой содержится в настоящем пособии.

Основными формами обучения по курсу являются лекции, практические занятия и консультации, а также самостоятельная работа.

На лекциях раскрываются основные математические методы, применяемые в психологии, приводятся примеры реализации на практике, освещается достигнутый уровень формализации психологической деятельности.

Специфической чертой изучения данного курса является то, что приобретение умений и навыков работы невозможно без систематической тренировки. Однако это не означает, что не надо изучать теорию, необходимо уяснить основные математические понятия статистики. Затем можно приступать к последовательному изучению математических методов. Прочитав несколько раз материал и, мысленно проделав все рекомендуемые операции, следует приступать к их практическому выполнению.

Консультации проводятся с целью оказания помощи студентам в изучении учебного материала, подготовки их к практическим занятиям.

В начале каждого практического занятия кратко приводится теоретический материал, необходимый для решения задач по данной теме. После него предлагается решение этих задач и список заданий для самостоятельного выполнения.

Выполнение операций и команд при самостоятельном решении задач следует производить по шагам, сверяя полученный результат с учебником или методическим пособием. В случае расхождения требуемого результата с фактически полученным необходимо вернуться на один шаг назад и повторить свои действия. Если вы не можете определить причину неудачи, следует обратиться к системной помощи или заново прочитать рекомендованную литературу и повторить все сначала, обращая особое внимание на точность и правильность выполнения действий.

Выполнив, таким образом, задание, попытайтесь повторить его самостоятельно по памяти несколько раз, пока полученные навыки не будут твердыми. После этого можно приступать к изучению следующей темы.

Практическая работа включает в себя самоконтроль по предложенным вопросам, выполнение творческих и проверочных заданий, тестирование по теме.

По окончании курса студентами сдается экзамен, в ходе которого они должны показать свои теоретические знания и практические навыки реализации математических методы в психологии с применением ПЭВМ.


^ 8. ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


8.1 МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО организации

ИЗУЧЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ


Реализация программы дисциплины «Математические методы в психологии» предусматривает использование разнообразных форм и методов, обеспечивающих сбалансированную интеграцию содержательно-психологических требований к процедурам анализа, знаний из области прикладной статистики и применения достаточно сложного программного обеспечения.

На лекционных занятиях, основанных на систематизированном изложении сведений по прикладной статистике в гармоничном сочетании с яркими примерами, демонстрирующими возможности применения математических идей в психологических исследованиях, раскрываются основные теоретические положения курса. При этом имеет смысл не углубляться в математическую специфику обсуждаемых методов анализа, требующую хорошего знания теории вероятности и математической статистики, логики, линейной алгебры, аналитической геометрии и других дисциплин математического цикла. Представляется, что основное внимание следует сосредоточить на ключевых идеях, позволяющих разобраться, в каких случаях оправдано применение того или иного метода и как содержательно-психологически интерпретировать полученные результаты.

На семинарских и практических занятиях акцент делается на самостоятельной работе слушателей по освоению разделов курса, имеющих особую значимость для практической и научной деятельности будущих психологов-исследователей.


^ 8.2 ТЕСТОВЫЕ МАТЕРИАЛЫ ПО КУРСУ


1) Какие эффекты сбора информации для анализа не влияют на ее качество:

1. генерализации
   
2. реактивности
   
3. лабильности*
   

2) Операционализация понятия приводит к:

1. его расширению
   
2. его сужению и упрощению
   
3. расчленению на составные части
   
4. соотнесению с другими понятиями*
   

3) Для обеспечения адекватной генерализации полученных выводов обычно используют:

1. стандартные психологические тесты
   
2. организацию репрезентативной выборки*
   
3. экспертизу программы исследования
   
4. валидизацию методик исследования
   

4) Способность выборки адекватно моделировать генеральную совокупность называется:

1. репрезентативность*
   
2. надежность
   
3. достоверность
   
4. валидность
   

5) Последовательность этапов анализа:

1. объяснительная
   
2. описательная
   
3. прогнозная
   

(описательная, объяснительная, прогнозная)


6) Установите соответствие

Уровень измерения	Отличительное свойство
ординальный	единица измерения
номинальный	упорядочивание
интервальный и отношений	классификация
	надежность

правильный ответ:

Уровень измерения	Отличительное свойство
ординальный	упорядочивание
номинальный	классификация
интервальный и отношений	единица измерения
	надежность

7) Установите соответствие:

Задача	Тип шкалы
измерения пола (мужской, женский) респондента	ординальная
Традиционная школьная оценка уровня знаний (от отлично и ниже)	отношений
Шкала общительности - А теста Кеттела (стены)	интервальная
	номинальная

правильный ответ:

Задача	Тип шкалы
измерения пола (мужской, женский) респондента	номинальная
Традиционная школьная оценка уровня знаний (от отлично и ниже)	ординальная
Шкала общительности - А теста Кеттела (стены)	интервальная
	отношений

8) Следующий показатель не предназначен для оценки среднего значения:

1. математическое ожидание
   
2. мода
   
3. медиана
   
4. дисперсия*
   

9) Для оценки среднего значения используется показатель:

1. среднего квадратичного отклонения
   
2. моды*
   
3. коэффициента вариации
   
4. дисперсии
   

10) Медиана предназначена для оценки:

1. общего качества измерения
   
2. среднего значения измеряемого показателя*
   
3. разброса значений показателя вокруг среднего значения
   
4. объема выборки
   

11) Для оценки среднего возраста участников исследования используют:

1. математическое ожидание*
   
2. дисперсию
   
3. моду
   
4. медиану
   

12) Оценка среднего значения интереса к работе (от очень сильного до отсутствия такового) производится с помощью показателя:

1. математического ожидания
   
2. моды
   
3. медианы*
   
4. квинтильного ранга
   

13) Разброс доходов участников исследования требует применения показателя

1. математическое ожидание
   
2. дисперсию*
   
3. моду
   
4. медиану
   

14) Для оценки разброса показателей темперамента вокруг наиболее часто встречающегося значения используется:

1. коэффициент вариации
   
2. квинтильный ранг*
   
3. стандартное отклонение
   
4. дисперсия
   

15) Для анализа взаимосвязи пола (мужской, женский) и употребление алкоголя (да, нет) используется:

1. коэффициент корреляции Пирсона – Браве
   
2. коэффициент корреляции Спирмена
   
3. критерий "Хи-квадрат"*
   
4. критерий Стьюдента
   

16) Коэффициент корреляции Кендела используется для анализа взаимосвязей:

1. двух показателей, измеренных на ранговом уровне*
   
2. показателей, измеренных на номинальном уровне
   
3. показателей, измеренных на интервальном уровне
   
4. показателей, измеренных на уровне отношений
   

17) Для изучения взаимосвязи возраста (число полных лет) и нейротизма (шкала теста Айзенка, в баллах) используют:

1. .коэффициент корреляции Пирсона – Браве*
   
2. коэффициент корреляции Спирмена
   
3. критерий "Хи-квадрат"
   
4. критерий Стьюдента
   

18) Выявление статистически-значимых различий двух распределений признаков производится с помощью критерия

1. Стьюдента
   
2. Фишера
   
3. Манна – Уитни
   
4. Хи-квадрат*
   

20) Статистический критерий Стьюдента предназначен для сопоставления:

1. дисперсий
   
2. распределений
   
3. корреляций
   
4. средних значений*
   

21) К параметрическим статистическим критериям не относятся:

1. Стьюдента
   
2. Хи-квадрат*
   
3. Фишера
   
4. Манна – Уитни*
   

22) Факторный анализ предназначен для:

1. прогноза интегрального показателя по его составным частям
   
2. объединения исходных признаков в группы на основании их близости*
   
3. объединения объектов выборки в группы по степени близости
   
4. прогноза принадлежности объекта к заранее выделенному классу объектов
   

23) Расставьте в правильном порядке этапы факторного анализа: интерпретация, определение числа факторов, вращение

(определение числа факторов, вращение, интерпретация)


24) Формальным критерием качества проведения процедуры факторного анализа является:

1. число выделенных факторов
   
2. критерий Кайзера
   
3. процент объясненной дисперсии исходных признаков*
   
4. объем исследовательской выборки
   

25) Вращение в ходе факторного анализа используют для:

1. определения необходимого числа факторов
   
2. визуализации результатов факторного анализа
   
3. упрощения интерпретации результатов*
   

26) Исходные данные для факторного анализа должны быть:

1. любыми
   
2. номинальными*
   
3. метрическими*
   
4. нормальными
   
5. визуальными
   

27) Кластерный анализ используется для:

1. объединения исходных признаков в группы на основании их близости
   
2. объединения объектов выборки в группы по степени близости*
   
3. прогноза интегрального показателя по его составным частям
   
4. прогноза принадлежности объекта к заранее выделенному классу объектов
   

28) Исходные данные для кластерного анализа могут быть:

1. нормальными
   
2. любыми*
   
3. аномальными
   
4. визуальными
   

29) Завершающим этапом кластерного анализа является:

1. доклад на конференции
   
2. интерпретация*
   
3. публикация в журнале
   
4. выбор метрики
   

30) Для решения задачи профессионального отбора на основе интегрального показателя обычно применяют:

1. кластерный анализ
   
2. факторный анализ
   
3. дискриминантный анализ*
   
4. регрессионные модели
   

* – правильный ответ.


9. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ УЧЕБНОЙ ПРОГРАММЫ


Для реализации учебной программ необходим компьютерный класс с периферийным оборудованием, оснащенный следующим программным обеспечением:

1. Windows XP,
   
2. MS Word,
   
3. MS Excel,
   
4. Microsoft Internet Explorer,
   
5. SPSS,
   
6. STATISTIKA,
   
7. STADIA,
   
8. LISREL.