Использование методов математической статистики в психолого-педагогических исследованиях

«Чукотский многопрофильный колледж»
Сенченко Наталья Викторовна

В.В. Общая психодиагностика. – СПб.: Изд-во «Речь», 2003. – 440с.
Гласс

Д., Стэнли Д. статистические методы в педагогике и психологии. – М., 1976.
Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. – М.: «Флинта», 2002. – 336с.
Методы системного педагогического исследования. Учебное пособие. – М.: «Народное образование», 2002. – 208с.
Михеев В.И. Моделирование и методы теории измерений в педагогике. – М.: «Едиториал УРСС», 2004. – 200с.
Носс И.Н., Васина Н.В. Введение в практику психологического исследования. – М.: Изд-во Института психотерапии, 2004. – 348с.
Немов Р.С. Психология. Психодиагностика. – М.: «Владос», 1998. – 632с.
Плохинский Н.А. Алгоритмы биометрии. – М.: Изд-во МГУ, 1980. – 150с.
Сидоренко Е.В. Методы математической статистики в психологии. – СПб.: «РЕЧЬ», 2002. – 350с.
Сосновский Б.А. Лабораторный практикум по общей психологии. – М.: «Просвещение», 1979. – 156с.
Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. – Ленинград: Изд-во ЛГУ, 1972. – 429с.

количественных расчётов, с помощью которых показатели, получаемые в ходе эксперимента,

можно обобщать, приводить в систему, выявляя скрытые в них закономерности.

математические статистики, характеризующие выборочное распределение данных (выборочное среднее, выборочная дисперсия,

мода, медиана).
Иные методы математической статистики (дисперсионный анализ, регрессионный анализ) позволяют судить о динамике изменения отдельных статистик выборки.
С помощью третьей группы методов (корреляционный анализ, факторный анализ, методы сравнения выборочных данных) можно достоверно судить о статистических связях, существующих между переменными величинами в данном эксперименте.

помощью которых можно получать показатели, непосредственно отражающие результаты производимых в

эксперименте измерений.
Вторичные - методы статистической обработки, с помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности.

его значений (Н.А. Плохинский).

данные феномены различаются между собой на определённое количество условных единиц,

то здесь появляется новый уровень измерений, основанный на параметре.

вершины по горизонтали (вправо «+»; влево «-»).
Коэффициент эксцесса
определяет

«крутизну» практической кривой (т е. смещение по вертикали (вверх «+»; вниз «-»).

кривых:
симметричное распределение;
асимметричное («скошенное») распределение;
бимодальное распределение.

исследованиях, являются:
неадекватность выборки;
использование невалидных или ненадёжных средств измерения переменных;
условия, непосредственно

воздействующие на изучаемое качество.

данных «близко» (или нет) к нормальному теоретическому распределению, отсюда возможно

применение методов параметрической статистики (статистических критериев).