Вопросы к зачету
Практическое занятие №14.
Практическое занятие №13.
Практическое занятие №12.
Практическое занятие №11.
Практическое занятие №10.
Практическое занятие №9.
«Оценка достоверности различий»
План занятия.
1. Работа с результатами из таблицы данных Приложения.
2. Подсчет эмпирического значения t-критерия Стюдента для независимых выборок.
3. Подсчет эмпирического значения U-критерия Манна-Уитни.
«Оценка достоверности различий при повторных измерениях»
План занятия.
1. Работа с результатами из таблицы данных Приложения.
2. Подсчет эмпирического значения t-критерия Стюдента для зависимых выборок.
3. Подсчет эмпирического значения Т-критерия Вилкоксона.
«Использование математического аппарата при описании группового поведения»
План занятия.
1. Процедура проведения социометрического опроса.
2. Построение социоматрицы.
3. Выполнение упражнений по работе с таблицей Сальвоса.
4. Построение социограммы.
«Дисперсионный анализ»
План занятия.
1. Подготовка дисперсионных комплексов.
|
|
2. Проведение процедуры однофакторного дисперсионного анализа.
3. Проведение процедуры двухфакторного дисперсионного анализа.
«Методы многомерного статистического анализа»
План занятия.
1. Анализ матрицы интеркорреляций.
2. Определение уровня достоверности связей.
3. Построение корреляционных плеяд и графов.
4. Анализ результатов факторного анализа.
5. Анализ результатов кластерного анализа.
«Компьютерные пакеты прикладных статистических программ»
План занятия.
1. Обзор программ обработки данных в среде Windows: Excel, Statistica, Spss.
2. Наиболее общие принципы работы со статистическими программами.
3. Построение графиков.
4. Проведение процедуры сравнения средних.
5. Проведение факторного анализа.
6. Проведение кластерного анализа.
- Этапы статистической обработки результатов психологических исследований. Достоинства и недостатки математико-статистического анализа.
- Типы шкал.
- Типы данных.
- Принципы ранжирования.
- Правило связанных рангов.
- Нормальное распределение.
- Уровень статистической значимости.
- Виды гипотез.
- Зависимые и независимые выборки.
- Степени свободы.
- Параметрические и непараметрические критерии.
- Анализ взаимосвязи изучаемых признаков. Коэффициенты корреляции.
- Линейная корреляция.
- Ранговая корреляция.
- Метод хи-квадрат.
- Критерием Стьюдента.
- U-критерия Манна-Уитни.
- Т-критерий Вилкоксона.
- Коэффициент детерминации.
- Компьютерные программы для статистической обработки.
t-критерий – параметрический критерий статистического вывода, используемый: 1) для определения достоверности различий между выборками; 2) для определения достоверности сдвига значений в результате стимульного воздействия.
|
|
T-критерий Вилкоксона - непараметрический критерий статистического вывода, применяемый для оценки результативности сдвига значений в результате стимульного воздействия.
U-критерий Манна-Уитни - непараметрический критерий статистического вывода, применяемый для оценки различия между двумя выборками при использовании ранговых данных.
Абсцисса – горизонтальная ось графика, на которой чаще всего фиксируют степень выраженности независимой переменной.
Альтернативная гипотеза – статистическая гипотеза о наличии различий между показателями.
Бимодальное распределение – распределение частот, имеющее две моды (точки максимума по сравнению с соседними значениями).
Вариационыый ряд – упорядоченное отражение распределение значений признака. Представляет двойной ряд чисел, состоящий из обозначения классов и соответствующих частот.
Гистограмма – столбиковая диаграмма. Абсцисса (горизонтальная ось) служит для фиксации степени выраженности, а ордината (вертикальная ось) – для фиксации частоты.
Дисперсия – мера разброса распределения значений вокруг среднего арифметического.
Корреляция – связь между двумя переменными. Корреляция характеризуется направлением, силой связи и уровнем достоверности этой связи.
Коэффициент корреляции – число, отражающее силу и направление связи между двумя переменными. К. к. бывают достоверные и недостоверные (т. е. случайные).
Коэффициент сопряженности – показатель силы связи между двумя рядами чисел номинативной шкалы.
Криволинейная функция - функция, график которой отклоняется от прямой линии и содержит компоненты, которые могут быть описаны исключительно математическими формулами для кривых линий.
Критерий хи-квадрат - параметрический критерий статистического вывода, используемый для определения: 1) отличается ли статистически наблюдаемая частота от другой эмпирической частоты; 2) отличается ли наблюдаемая частота от равномерного распределения.
Кумулята (кумулятивная кривая) – изображение распределения в виде кривой, ординаты которой пропорциональны накопленным частотам вариационного ряда.
Линейная функция – функция, график которой образует прямую линию.
Математическое моделирование – процедура описания различных процессов (в том числе и социально-психологических) посредством математического аппарата. Указанная процедура включает в себя выделение всех факторов процесса, определение доли вклада каждого из факторов, выявление закономерностей их функционирования и вероятностное предсказание протекания всего процесса в дальнейшем.
Медиана – среднее значение в выборке. Для определения медианы необходима операция упорядочивания выборки.
Мода – значение выборки, встречающееся наиболее часто. Распределения бывают одномодальными (с одной модой), бимодальными (с двумя модами) и полимодальными (с большим количеством значений моды).
Нейронная сеть – вычислительная система, автоматически формирующая описание характеристик случайных процессов (прогноз поведения потребителя, предсказание ситуации на рынке, анализ товарных потоков и т. д.), имеющих сложные функции распределения.
Непараметрический критерий - критерий статистического вывода, не требующий допущения о нормальности распределения признака.
Нормальное распределение – распределение частот, характеризующееся колоколообразной формой графика, одномодальностью,
Нулевая гипотеза – статистическая гипотеза об отсутствии симметричностью, равенством среднего арифметического, медианы и моды. Большинство психологических свойств имеют нормальное распределение. различий между показателями.
|
|
Ордината – вертикальная ось графика, на которой чаще всего фиксируют частоту встречаемости конкретного уровня выраженности переменной.
Параметрический критерий - критерий статистического вывода, требующий допущения о нормальности распределения признака.
Размах – разница между наименьшим и наибольшим значением в выборке.
Репрезентативность – возможность распространить полученные на ограниченной выборке выводы на всю генеральную совокупность.
Стандартное отклонение – мера разброса распределения частот. Численно равна квадратному корню из дисперсии.
Статистическая значимость – количественный показатель вероятности, что полученные результаты неслучайны. Результаты считаются неслучайными и достоверными, если количественный показатель статистической значимости не превышает 0,05.
Шкала – отрезок, содержащий совокупность отметок (цифр) для фиксации последовательных значений измеряемой величины. Шкалы бывают номинативные, порядковые, метрические (интервальные и пропорциональные).