Голєв С.В. Математичні методи в психології. Програма курсу
Подождите немного. Документ загружается.
17. У чому сутність регресійного аналізу?
18. Як перевірити значимість коефіцієнтів регресії за
допомогою Т - критерію Стьюдента?
19. Назвіть основні задачі факторного аналізу.
20. У чому сутність методу головних компонентів?
21. Як використовувати обчислювальну техніку для обробки
результатів
психологічних досліджень?
22. Назвіть основні принципи моделювання соціально-
психологічних процесів за допомогою ЕОМ
23. Для чого необхідна математико-статистична обробка
експериментальних даних?
24. Класифікація методів математичної статистики і їхнє
призначення.
25. Як обчислюються середнє значення і дисперсія?
26. Яким образом визначаються мода і медіана, якій цілі вони
служать?
27. Для чого необхідно знати емпіричний розподіл
експериментальних даних?
28. Що таке інтервал і з якою ціллю сукупність вибіркових
даних розділяють на інтервали?
29. Методи вторинної статистичної обробки
експериментальних даних.
30. Що таке критерій Стьюдента й у яких випадках він
застосовується?
31. Що таке критерій Фишера?
32. Поняття про кореляції.
33. Коефіцієнт лінійної кореляції.
34. Коефіцієнт рангової кореляції.
зо
35. Поняття про факторний аналіз і його призначення.
36. Загальне уявлення про регресійне вирахування.
37. Способи графічного представлення експериментальних
даних.
38. Способи табличного представлення експериментальних
даних.
11. Студенти виконують в домашніх умовах наведені
нижче завдання для самостійної роботи у формі рішення
психологічних задач з використанням вторинних методів
математичної обробки даних, які вивчаються по основному
тематичному плану курсу. (Завдання додаються).
У11. Тематика контрольних робіт з дисципліни
"МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ В ПСИХОЛОГІЇ"
1. Чи змінюється імовірність деякої події в ході виконання
деякого експерименту, якщо певне число подій уже реалізувалося?
2. У чому складається різниця між безперервною і
дискретною випадковою величиною?
3. Які властивості випадкової величини описує математичне
чекання?
4. Що таке мода розподілу випадкової величини?
5. Визначити вірогідність розходжень за допомогою критерію
Стьюдента.
6. Чим відрізняються параметричні і непараметричні Критерії
розходження?
7. Якими критеріями можна оцінити істотність розрізни між
частотами появи ознаки в окремих серіях дослідження?
8. У чому сутність критерію знаків?
9. Який із критеріїв має більшу потужність — критерій
зі
Вилкоксона або критерій знаків?
10. Що таке лінії регресії?
11. Які відмінні риси лінійної кореляції?
12. Що таке коефіцієнт кореляції, яка область його можливих
значень?
13. Які основні способи визначення коефіцієнта кореляції?
14. Якими показниками характеризується множинна лінійна
кореляція?
15. У яких випадках використовуються методи рангової
кореляції?
16. Чи свідчить значення коефіцієнта кореляції, рівне 0,50,
про наявність вірогідності кореляційного зв'язку, якщо число
парних спостережень менше 10?
17. У чому сутність регресійного аналізу?
18. Як перевірити значимість коефіцієнтів регресії за
допомогою Т - критерію Стьюдента?
19. Назвіть основні задачі факторного аналізу.
20. У чому сутність методу головних компонентів?
21. Як використовувати обчислювальну техніку для обробки
результатів психологічних досліджень?
22. Назвіть основні принципи моделювання соціально-
психологічних процесів за допомогою ЕОМ
23. Для чого необхідна математико-статистична обробка
експериментальних даних?
24. Класифікація методів математичної статистики і їхнє
призначення.
25. Як обчислюються середнє значення і дисперсія?
26. Яким образом визначаються мода і медіана, якій цілі вони
служать?
27. Для чого необхідно знати емпіричний розподіл
32
експериментальних даних?
28. Що таке інтервал і з якою ціллю сукупність вибіркових
даних розділяють на інтервали?
29. Методи вторинної статистичної обробки
експериментальних даних.
30. Що таке критерій Стьюдента й у яких випадках він
застосовується?
31. Що таке критерій Фишера?
32. Поняття про кореляції.
33. Коефіцієнт лінійної кореляції.
34. Коефіцієнт рангової кореляції.
35. Поняття про факторний аналіз і його призначення.
36. Загальне уявлення про регресійне вирахування.
37. Способи графічного представлення експериментальних
даних.
38. Способи табличного представлення експериментальних
даних.
У111. Екзаменаційні питання
1. Предмет і задачі курсу.
2. Основні поняття математичних методів у психології.
Умовні позначки в математичній статистиці.
3. Характеристика методів первинної статистичної обробки
результатів експерименту.
4. Міри центральної тенденції. Середня арифметична.
Вибіркове середнє і приклади їх використання.
5. Дисперсія: сутність і приклади використання. Вибіркове
відхилення.
33
6. Стандартне відхилення. Середнє квадратичне відхилення.
Розмах. Показник ексцесу.
7. Медіана: сутність і приклади використання.
8. Мода: сутність і приклади використання.
9. Інтервал: характеристика і приклади.
10. Ознаки і перемінні.
11. Номінативна (номінальна) або шкала найменувань
(практичний приклад її використання).
12. Порядкова, або ординальна шкала (приклади
використання).
13. Інтервальна шкала, або шкала рівних інтервалів
(приклади використання).
14. Шкала рівних відносин (приклади використання).
15. Характеристика методів вторинної статистичної обробки
результатів експерименту.
16. Статистичні гіпотези. Статистичні критерії.
17. Можливості й обмеження параметричних і
непараметричних критеріїв.
18. Рівні статистичної значимості, їхня характеристика.
19. Потужність критеріїв.
20. Загальна класифікація задач і методів цього рішення.
21. Ухвалення рішення про вибір методів математичної
обробки.
22. Q-критерій Розенбаума. Призначення критерію. Опис
критерію. Графічне представлення.
23. Q-критерій Розенбаума. Обмеження критерію Q. Приклад
використання. Алгоритм підрахунку критерію Q-Розенбаума.
24. U-критерій Манна-Уітні. Призначення критерію. Опис
критерію. Графічне представлення.
25. U-критерій Манна-Уітні: обмеження, приклади
використання.
34
26. Правила ранжирування при виявленні розходжень у рівні
дослідженої ознаки.
27. Алгоритм підрахунку U-Манна-Уітні.
28. Критерій Стьюдента, його характеристика і приклади
використання.
29. Критерій Фишера, його характеристика і приклади
використання.
30. Факторний аналіз.
31. Методи рангової кореляції.
32. Оцінка вірогідності зрушення в значеннях досліджуваної
ознаки. Т-критерій Вилкоксона.
33. Виявлення розходжень у розподілі ознаки: X
2
- критерій
Пирсона; -критерій Колмогорова-Смирнова.
34. Загальна характеристика багатофункціональних
статистичних критеріїв.
35. Дисперсійний аналіз.
36. Дисперсійний двохфакторний аналіз.
37. Способи табличного і графічного представлення
результатів експерименту.
38. L - критерій тенденцій Пейджа.
39. Можливості використання ЕОМ в статистичній обробці
даних психологічного дослідження.
40. Комп"ютерізація математичної обробки психологічних
задач.
35
IX. словник
к курсу «МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ В ПСИХОЛОГІЇ»
ВЫБОРКА — группа людей, на которой проводится
исследование. В противоположность в. генеральной совокупностью
называют множество людей, на которых распространяются
результаты исследования. В. является частью генеральной
совокупности.
ВЫБОРКА ПРЕДСТАВИТЕЛЬНАЯ - такая выборка (см.),
которая произведена по правилам, т. е. отражает специфику
генеральной совокупности как по составу, так и по
индивидуальным характеристикам включенных в нее людей.
ВЫБОРОЧНАЯ ДИСПЕРСИЯ — дисперсия (см.) или
разброс данных, характеризующих выборку (см.).
ВЫБОРОЧНОЕ ОТКЛОНЕНИЕ — корень квадратный из
величины дисперсии (см.). Определяется по формуле:
ВЫБОРОЧНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ (в математической
статистике) — упорядоченное расположение измеренных в
эксперименте или в результате проведенной психодиагностики
величин от наименьшей к наибольшей, сопровождаемое данными о
каждой величине и частоте ее встречаемости в выборке (см.). В. р.
нередко представляется в виде соответствующего графика.
ВЫБОРОЧНОЕ СРЕДНЕЕ — среднее значение некоторой
величины, определенное по имеющейся выборке ее частных
значений. Устанавливается по формуле:
х частные значения данной переменной величины,
п количество частных значений переменной величины в
выборке.
36
КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ - математико-
статистический показатель связи или зависимости, существующей
между переменными величинами. Изменяется в пределах от —1
(абсолютная обратно пропорциональная зависимость) через О
(отсутствие какой-либо зависимости) до +1 (абсолютная прямо
пропорциональная зависимость).
КРИТЕРИЙ ФИШЕРА — математико-статистический
критерий, пользуясь которым можно судить о сходстве и различиях
в дисперсиях (см.) случайных величин.
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА - область
современной математики, основанная на теории вероятностей (см.)
и занятая поиском законов изменения и способов измерения
случайных величин, обоснованием методов расчетов,
производимых с такими величинами.
МЕДИАНА — величина, разделяющая ряд упорядоченных
значении на две равные по количеству входящих в них значений
половины, так что справа и слева от м. оказываются одинаковые
количества значений.
МЕТОДЫ СРАВНЕНИЯ ВЫБОРОЧНЫХ ДАННЫХ -
методы математической статистики (см.), предполагающие анализ,
обобщение и сравнение между собой данных, полученных на
некоторой выборке испытуемых или на нескольких разных
выборках.
МОДА (в математической статистике) — числовое значение
изучаемого признака, наиболее часто встречающееся в изученной
выборке (см.).
ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ — тот объект, на котором
проводится научное исследование. Объектом психологического
исследования, например, является человек или группа людей.
ОБЪЕМ ПОНЯТИЯ — класс или классы объектов, явлений
и т. п., к которым относится или которые включает в себя данное
понятие.
ОПЕРАЦИОНАЛИЗАЦИЯ — требование, предъявляемое к
научным понятиям. О. понятия предполагает указание на
38
конкретные операции или действия, выполнив которые человек
может убедиться в том, что данное понятие не является пустым, т. е. в
том, что включенные в него явления действительно существуют.
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ — метод математической
статистики, позволяющий свести множество частных зависимостей
между отдельными значениями переменных к их непрерывной
линейной зависимости. В результате р. а. получают прямую линию,
которая наилучшим образом иллюстрирует (аппроксимирует —
говоря математическим языком) общий характер зависимости между
изучаемыми переменными величинами.
СТАТИСТИКА — термин, имеющий два основных значения:
а) область математических или практических знаний, в которой
представлены способы статистического анализа или обобщенные
количественные данные о чем-либо; б) частный показатель, с
помощью которого эти данные представляются.
ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ — раздел современной
математики, рассматривающий случайные величины, а также законы,
характеризующие множества и отношения случайных величин.
ТОЧНОСТЬ ПСИХОДИАГНОСТИЧЕСКОЙ МЕТОДИКИ
- способность данной методики достаточно точно оценивать степень
развития у человека тех психологических качеств, для диагностики
которых она предназначена. Чем больше различных градаций уровня
развития данных качеств позволяет получать методика, тем она
точнее.
s
ФАКТОР — математико-статистическое понятие, означающее
общую причину многих случайных изменений совокупности
переменных величин, событий и т. п. Ф. выявляется при помощи
специальной математической процедуры, называемой факторным
анализом (см.).
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ — процедура или метод
математической статистики, основанный на анализе корреляций