Статистические методы в психологии презентация

«Статистические методы в психологии Основы количественного описания данных

Цель и Задачи дисциплины формирование у магистрантов по совокупности модулей дисциплины компетенции в области математико-статистической (в том числе и компьютерной) обработки эмпирических данных и математического моделирования в психологии. Задачи дисциплины включают овладение основными модулями дисциплины, направленными на получение знаний, формирование умений и навыков, приобретение опыта.

Задачи Модуль 1. Методы статистической проверки гипотез: - сформировать умение применять параметрические и непараметрические методы выявления различий в уровне исследуемого признака; - сформировать умение применять параметрические и непараметрические методы выявления взаимосвязи между исследуемыми признаками; - сформировать умение применять непараметрические методы выявления «сдвига» в уровне исследуемого признака; Модуль 2. Многомерные методы и модели: - систематизировать основы применения статистических моделей в психологии; - раскрыть понятие модели с латентными переменными; - усвоить основные понятия факторного анализа, дисперсионного анализа, кластерного анализа; - приобрести опыт применения математического моделирования в психологии; - развить навыки компьютерного анализа данных в психологии.   Модуль 3. Компьютерная обработка эмпирических данных: - научить магистрантов использовать специальные компьютерные пакеты статистической обработки экспериментальных данных; - научить магистрантов способам перехода от статистических данных к их содержательному анализу.  

формирование компетенций: способностью и готовностью к выбору адекватного математического обеспечения научно-исследовательской работы (ОК-9); способностью и готовностью к оформлению, представлению в устной и письменной форме результатов выполненной работы (ОК-11); способностью и готовностью в научно-исследовательской деятельности к подготовке научных отчетов, обзоров, публикаций (ПК-14); к планированию, организации психологического сопровождения внедрения результатов научных исследований (ПК-15); способностью и готовностью в проектно-инновационной деятельности квыбору и применению психологических технологий, позволяющих осуществлять решения новых задач в различных областях профессиональной практики (ПК-24).

В результате изучения дисциплины студент должен: Знать: основные методы математической статистики, понимать смысл выдвигаемых статистических гипотез, статистические процедуры, направленные на их проверку; основы математического моделирования; технологии разработки математических моделей для психологического прогнозирования. Уметь: правильно планировать исследования; адекватно применять методы математического моделирования к практическим задачам исследования в психологии, и правильно интерпретировать результаты математического анализа данных, прогнозировать динамику изменений в умственном и личностном развитии субъекта исследования и сопровождения. Владеть: применением статистических методов и разработкой математических моделей в психологии

Входные знания и умения основные понятия математической статистики, смысл выдвигаемых статистических гипотез и процедур, направленных на их проверку), умения (использовать математико-статистические методы для анализа данных эмпирических исследований, использовать специальные компьютерные пакеты статистической обработки экспериментальных данных, анализировать статистические данные и переходить к их содержательному анализу); владение (применением в учебной и научно-исследовательской деятельности компьютерной обработкой эмпирических данных и их содержательным анализом и интерпретацией); компетенции бакалавра в области математико-статистической (в том числе и компьютерной) обработки эмпирических данных ( ОК-5, ПК-2 ,ПК-6, ПК-7, ПК-11, ПК-12).

Описательная статистика Повторение (бакалавриат )Раздел 1. Основы измерения и количественного описания данных 1.1. Основные понятия, используемые в математической обработке психологических данных. Математическая статистика как наука о случайных явлениях. Случайные и неслучайные события. Частота, частость и вероятность. Система случайных событий. Уровни количественного определения событий. Случайная величина и закон ее распределения. Генеральная совокупность и выборка. Таблица исходных данных.Таблицы и графики распределения частот. Признаки и переменные. Показатели, уровни. Шкалы измерения. 1.2. Описательная статистика. Распределение признака. Параметры распределения. Нормальное распределение. Меры центральной тенденции. Среднее математическое. Оценка дисперсии. Стандартное отклонение. Асимметрия. Эксцесс.

Шкала стенов – «стандартная десятка»

Процентильная шкала является равноинтервальной только относительно накопленной частоты

Сводная таблица данных

Пример: Гистограмма накопленных частот

Пример: Полигон распределения частот

Пример: Гистограмма и кривая распределения

Вычисление среднего арифметического

Оценка дисперсии

Стандартное отклонение (среднеквадратичное отклонение)

Асимметрия (А)

Асимметрия распределения

Эксцесс (Е)

Эксцесс

Расчетная таблица

Стандартные тестовые шкалы

Задание по описательной статистике Распределение признака. Параметры распределения. Собрать эмпирические данные на репрезентативной выборке ( гр.студентов,50-70 чел.) для дальнейшей обработки. Составить таблицу частотного распределения признаков. Построить гистограмму и полигон распределения по данным переменным. Произвести расчет параметров распределения полученных случайных величин. Определить достоверность отличия эмпирических распределений признаков от нормального ( приближение к нормальному распределению). Выбрать для последующей обработки параметрические или непараметрические критерии.

Статистика «проверяющая» Модуль1. Методы статистической проверки гипотез 1.1.Выявление различий в уровне исследуемого признака Понятие эмпирической математической модели психологического явления. Параметрические статистические методы. Непараметрические статистические методы. Эксплораторные статистические методы. Конфирматорные статистические методы. Одно- и двумерные статистические методы. Многомерные статистические методы. t - критерий Стьюдента. U-критерий Манна-Уитни. Q- критерий Розенбаума. S- критерий тенденций Джонкира. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. G-критерий знаков. Т - критерий Вилкоксона. L- критерий тенденций Пейджа.

Статистические гипотезы

Статистические гипотезы

Отклонение и принятие гипотез

Возможные ошибки при проверке гипотезы

Статистические критерии

Статистические критерии

Статистические критерии (продолжение)

Классификация задач и методы их решения

Классификация задач и методы их решения (продолжение)

Спасибо за внимание! Успехов в освоении математических методов обработки данных.