Программа курса
по матстатистике для студентов факультета психологии
Д.психол.н. Меджидова Светлана Меджид кызы
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Одним из принципов психологии является получение новых знаний о психологических процессах и более глубокое проникновение в их суть. Эффективный инструментарий для решения этой задачи предоставляет математика. Математика систематизирует мышление и позволяет выявить закономерности, на первый взгляд не всегда очевидные.
Конечно, не все статистические методы представлены в данном курсе. Принцип отбора методов – простота в понимании и использовании и их эффективность.
Все представленные экспериментальные результаты являются реальными научными данными, полученными в ходе различных психологических исследований как отечественных, так и зарубежных психологов. Поэтому они могут быть использованы для научных сопоставлений. Применение реальных данных позволяет избежать тех несообразностей, которые часто возникают при рассмотрении искусственно придуманных задач. Принцип реальности позволяет по-настоящему почувствовать подводные камни и тонкости в использовании статистических методов и интерпретации данных. Предлагаемый анализ задач поможет увидеть новые грани в использовании знакомого метода.
Учитывая то, что в настоящее время существуют компьютерные программы математического анализа психологических данных, больший упор в данной программе делается на изучение идеологии того или иного статистического метода и на осваивание компьютерных программ, таких как SPSS.
Программа курса построена таким образом, чтобы даже типичные гуманитарии, каковыми себя считает большинство психологов, не испугались непонятного им языка формул, прониклись логикой математического анализа и с большой любовью и легкостью могли использовать методы математической статистики в своих исследованиях, придавая, таким образом, некоторую «объективность» своим размышлениям и открывая новые закономерности.
Программа курса рассчитана на 84 часа ( 42 ч – лекций; 42 – семинары и практикумы)
ВВЕДЕНИЕ - 10 ч.
Цели и задачи курса. Области применения статистических методов в психологии. Основные разделы статистики: описательная, индуктивная, корреляционная. Основные разновидности статистических методов: параметрические и непараметрические. Некоторые основные понятия, используемые в математической обработке психологических данных:
Классификация задач и методов решения
Популяция и выборка
Признаки и переменные (количественные, порядковые, качественные)
Шкалы измерения: номинальная, порядковая, интервальная.
Распределение признака. Параметры распределения.
Статистические гипотезы ( нулевая гипотеза, альтернативная гипотеза)
Статистические критерии (параметрические, непараметрические)
Уровни статистической значимости
Мощность критериев
РАЗДЕЛ I: ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА – 14 ч.
Описательная статистика позволяет обобщать первичные результаты, полученные при наблюдении или в эксперименте. Процедуры здесь сводятся к группировке данных по их значениям, построению распределения их частот, выявлению центральных тенденций распределения (например, средней арифметической) и, наконец, к оценке разброса данных по отношению к найденной центральной тенденции.
Группировка данных. Распределение частот . Гистограмма. Полигоны распределения частот. Кривая нормального распределения. Оценка центральной тенденции. Мода. Бимодальное распределение. Медиана. Средняя арифметическая. Оценка разброса. Среднее отклонение. Варианса. Стандартное отклонение.
РАЗДЕЛ II: ИНДУКТИВНАЯ СТАТИСТИКА – 14 ч.
Задачи индуктивной статистики заключаются в том, чтобы определять, насколько вероятно, что две выборки принадлежат к одной популяции.
Проверка гипотез. Нулевая гипотеза (Н0). Альтернативная гипотеза (Hx). Уровни достоверности (значимости). Порог вероятности. Параметрические методы: Метод Стьюдента (f-тест); Степени свободы; Число степеней свободы; Метод Стьюдента для зависимых выборок; Дисперсионный анализ (тест F Снедекора). Непараметрические методы: Метод χ2 («хи-квадрат»); Теоретические частоты (Т); Критерий знаков (биномиальный критерий). Другие непараметрические критерии: критерий рангов; тест U (Манна-Уитни); тест Т Вилкоксона.
РАЗДЕЛ III: КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ – 16 ч.
При изучении корреляций стараются установить, существует ли какая-то связь между двумя показателями в одной выборке (например, между ростом и весом детей или между уровнем IQ и школьной успеваемостью) либо между двумя различными выборками (на-пример, при сравнении пар близнецов), и если эта связь существует, то сопровождается ли увеличение одного показателя возрастанием (положительная корреляция) или уменьшением (отрицательная корреляция) другого. Иными словами, корреляционный анализ помогает установить, можно ли предсказывать возможные значения одного показателя, зная величину другого.
Коэффициент корреляции: коэффициент корреляции Браве-Пирсона; коэффициент корреляции рангов Спирмена. Факторный и кластерный анализы.
РАЗДЕЛ IV: КОМПЬЮТЕРНЫЕ ПРОГРАММЫ ПО СТАТИСТИЧЕСКИМ МЕТО-ДАМ АНАЛИЗА – 30 ч.
Программа SPSS является самой распространенной программой для обработки статистической информации. С каждым годом эта программа усовершенствуется. В нее привносятся новые методы анализа, поэтому желательно использовать новые версии. В этом разделе основной упор будет делаться на подготовку данных (кодирование) и ввод данных.
История программы SPSS. Подготовка данных. Частотный анализ. Отбор данных. Модификация данных. Статистические характеристики. Исследование данных. Таблицы сопряженности. Анализ множественных ответов. Сравнение средних. Непараметрические тесты. Корреляции. Регрессионный анализ. Дисперсионный анализ. Дискриминантный анализ. Факторный анализ. Кластерный анализ. Стандартные графики.
Распределение часов курса по темам и видам работ
| №№ |
Наименование тем и разделов |
Всего часов |
Лекции |
Семи
нары, практи
ческие занятия |
Само
стоя
тель
ная работа |
| |
ВВЕДЕНИЕ В КУРС |
10 |
8 |
2 |
|
| 1 |
Классификация задач и методов решения |
2 |
2 |
|
|
| 2 |
Популяция и выборка; признаки и переменные |
2 |
2 |
|
|
| 3 |
Шкалы измерения, распределение признака |
2 |
2 |
|
|
| 4 |
Статистические гипотезы, статистические критерии, уровни значимости и мощность критериев |
4 |
2 |
2 |
|
| |
РАЗДЕЛ I: ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА |
14 |
8 |
6 |
|
| 5 |
Группировка данных и распределение частот; гистограмма, полигоны распределения частот2 |
2 |
2 |
|
|
| 6 |
Кривая нормального распределения. Оценка центральной тенденции |
4 |
2 |
2 |
|
| 7 |
Мода, медиана, среднее арифметическое, бимодальное распределение, оценка разброса |
4 |
2 |
2 |
|
| 8 |
Среднее отклонение, варианса, стандартное отклонение |
4 |
2 |
2 |
|
| |
РАЗДЕЛ II: ИНДУКТИВНАЯ СТАТИСТИКА |
14 |
8 |
6 |
|
| 9 |
Проверка гипотез; уровни достоверности; порог вероятности; степени свободы |
|
2 |
|
|
| 10 |
Параметрические методы; метод Стьюдента (f-тест) для зависимых и независимых выборок |
|
2 |
2 |
4 |
| 11 |
Дисперсионный анализ (однофакторный, двухфакторный) |
|
2 |
2 |
4 |
| 12 |
Непараметрические методы: метод Хи-квадрат, критерий знаков, критерий рангов, тест Манна-Уитни, тест Т Вилкоксона |
|
2 |
2 |
4 |
| |
РАЗДЕЛ III: КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ И ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗЫ |
16 |
8 |
8 |
|
| 13 |
Коэффициент корреляции Браве-Пирсона |
|
2 |
2 |
|
| 14 |
Коэффициент корреляции рангов Спирмена |
|
2 |
2 |
|
| 15 |
Факторный анализ R-техника |
|
2 |
2 |
|
| 16 |
Факторный анализ Q-техника |
|
2 |
2 |
|
| |
РАЗДЕЛ IV: КОМПЬЮТЕРНЫЕ ПРОГРАММЫ ПО СТАТИСТИЧЕСКИМ МЕТОДАМ АНАЛИЗА |
30 |
8 |
22 |
|
| 17 |
Программа SPSS |
4 |
2 |
2 |
|
| 18 |
Подготовка данных |
6 |
2 |
4 |
|
| 19 |
Частотный анализ |
2 |
|
2 |
|
| 20 |
Отбор данных, модификация данных, исследование данных, статистические характеристики |
4 |
2 |
2 |
|
| 21 |
Таблицы сопряженности. Анализ множественных ответов. Сравнение средних |
4 |
2 |
2 |
4 |
| 22 |
Непараметрические тесты |
2 |
2 |
|
4 |
| 23 |
Регрессионный, корреляционный и анализы |
2 |
|
2 |
|
| 24 |
Дисперсионный анализ |
2 |
|
2 |
4 |
| 25 |
Факторный и кластерный анализы |
2 |
|
2 |
4 |
| 26 |
Графический анализ; оформление работ |
2 |
|
2 |
4 |
| |
ИТОГО |
84 |
40 |
44 |
|
Литература:
1. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. С-П, 2004,350 с.
2. Глас Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.:Прогресс, 1976
3. Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях. Л: ЛГУ, 1985
4. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.:ЛГУ, 1972, 420 с.
5. Рабочая книга социолога. М.:Наука, 1976
6. Иберла К. Факторный анализ. М.:СтатистикаЮ 1980, 398 с.
7. Программа SPSS
|
