МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ

М.: МПСИ: Флинта, 2004.
Наследов А. Д. Математические методы психологического исследования:

анализ и интерпретация данных. – СПб.: Речь, 2008.
Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. – СПб.: Речь, 2010.

доступны обработке в соответствии с проблемами исследования;
правильно выбрать метод

обработки;
содержательно интерпретировать результаты обработки.

закономерностях изучаемого явления.
Нулевая гипотеза Но – это гипотеза об отсутствии

значимых различий между какими-либо показателями или о случайности связи между ними.
Альтернативная гипотеза Н1 – это гипотеза о наличии значимых различий между исследуемыми показателями или о достоверности связи между ними.

гипотезы:
Но: Х1 не отличается от Х2.
Н1: Х1 отличается от Х2.

формулируется исследовательская гипотеза.

Выборка – это ограниченная по численности группа

объектов (испытуемых, респондентов), специально отбираемая из генеральной совокупности для изучения ее свойств.

от 200 до 1000 – 2500 человек.
При сравнении 2-х выборок,

их общая численность должна быть не менее 50 человек.
При изучении взаимосвязи между какими-либо свойствами объем выборки должен быть не менее 30 – 35 человек.
Чем больше изменчивость изучаемого свойства, тем больше должен быть объем выборки.

испытуемого одной выборки не зависит от отбора любого из испытуемых

другой выборки.

Зависимые выборки (связанные) характеризуются тем, что каждому испытуемому одной выборки поставлен в соответствие по определенному критерию испытуемый из другой выборки.

это количественно выраженная вероятность того, что полученные результаты достоверны.

р≤0,05

– приемлемая граница статистической значимости.

и отклонение ложной гипотезы с высокой степенью надежности (вероятности).

Статистические

критерии обозначают и метод расчета определенного числа и само это число.

данной совокупности и представляют функции этих параметров. Они включают в

расчетную формулу параметры распределения признака (среднее, дисперсию и др.).

данной совокупности с их частотами. Они основаны на оперировании частотами

и рангами.

ШКАЛЫ:
Интервальная шкала;
Абсолютная шкала (шкала отношений).

данных (таблиц и графиков распределения частот, описательных статистик).
Определить характер распределения

признаков.
Выбрать статистические методы обработки данных. Провести статистический анализ.
Проинтерпретировать результаты, сформулировать выводы.

ПЕРВИЧНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

более номинативных признаков, измеренных на одной группе объектов

2 этап ПЕРВИЧНЫЙ

АНАЛИЗ ДАННЫХ

частота, по оси абсцисс – значение признака.
График (полигон) распределения показателей

экстраверсии

Гистограмма распределения показателей экстраверсии

Секторная диаграмма.
Наличие интереса к математ. статистике

2 этап ПЕРВИЧНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

(R)
Дисперсия (D)
Стандартное отклонение (σ)

2 этап ПЕРВИЧНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

наблюдений (объем выборки).

наблюдений (объем выборки).

таблицы:

(симметричное распределение).


3 этап. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ХАРАКТЕРА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИЗНАКА

Среднее арифметическое задает положение кривой на числовой оси, а стандартное

отклонение задает ширину этой кривой.
критерий проверки соответствия изучаемого распределения нормальному: если мода, медиана и среднее арифметическое равны, то ряд имеет нормальное распределение.

Форма и положение графика нормального распределения

показателей асимметрии и эксцесса.
Методы, основанные на критериях согласия распределений.

3 этап. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ХАРАКТЕРА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПРИЗНАКА

4, 12, 10, 9, 14, 10, 8, 7, 12, 7,13,

17, 12, 14, 15, 18, 17, 5, 7, 9, 9, 11, 19, 20, 6, 8, 13, 12, 14, 4, 13, 10, 12, 6, 5, 15
Показатели нейротизма: 10, 11, 19, 14, 9, 20, 7, 20, 20, 19, 9, 7, 12, 11, 4, 13, 13, 6, 12,  23, 11, 15, 16, 8, 21, 17, 18, 13, 15, 12, 14, 10, 16, 21, 14, 23
Для каждого из показателей (экстраверсии и нейротизма) следует вычислить выборочную среднюю, дисперсию, выборочное стандартное отклонение, медиану и моду.

Задача