Ім'я файлу: Лекція 1.pptx Розширення: pptx Розмір: 1562кб. Дата: 22.02.2023 скачати Пов'язані файли: Тема 1. Вступ до філософії. Історичні типи світоглядів..docx ЕССЕ.docx geogr._transportu_kurs_lekciy (1).docx Реферат.docx Титульній лист та календарний план індивідуального завдання з п urfiz177.doc ПЗ+СР У (а) 21, У (н) 22, УФ 21 1 сем. 19-20 ст.rtf Індивідуальні завдання (4) (2).docx Практична робота 1 (приклад) (1).docx Тема_12_Ничипоренко_Юлія_9121_Ситуаційні_задачі (2).docx ми діти планети здоровя.docx Дидактична гра.docx ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ СТАТИСТИЧНОЇ ТА МАТЕМАТИЧНОЇ ОБРОБКИ ДАНИХ ПСИХОЛОГІЧНИХ ДОСЛІДЖЕНЬЛекція 1План
Проникнення математичних методів у будь-яку науку є прогресивним явищем, що зумовлено:
Статистика
від лат. від «status» –положення, стан явищМатематична статистика – це розділ математики, який вивчає математичні методи обробки й використання статистичних даних для наукових і практичних висновківСтатистика містить 3 розділи:Описовадозволяє описувати, впорядковувати, підсумовувати та представляти дані того чи іншого розподілу в більш наочному вигляді (таблиці, графіки), обчислювати середні значення, дисперсію та ін. представленого розподілуІндуктивнаперевірка того, чи можна розповсюдити результати, отримані в окремій вибірці, на всю популяцію, з якої взята ця вибіркаКореляційний аналізпокликаний дізнатися, наскільки пов’язані між собою дві змінні. Це дозволяє прогнозувати можливі значення однієї з них, якщо ми знаємо іншуОсновні завдання математичної статистики
це способи кількісних розрахунків, математичні формули і прийоми, які дозволяють узагальнювати емпіричні дані, виявляючи приховані в них закономірностіПервинні
Вторинні
Використання математико-статистичного аналізу емпіричних даних дозволяє:більш, чітко і лаконічно описувати досліджувані об'єкти, узагальнювати дані дослідження виявляти наявність істотних відмінностей між групами, кількісно порівнюючи досліджувані ознаки встановлювати приховані причини і суть психологічних явищ підвищувати доказовість висновків, супроводжуючи їх статистичними підтвердженням Виділяють три етапи процесу математизації психологічної науки:І
ІІ
ІІІ
Особливості застосування математичних методів обробки в психології :
Дослідник (психолог) предмет дослідження (психологічні властивості, процеси, функції тощо) досліджуваний (група досліджуваних) експеримент (вимірювання) дані експерименту (числові значення) статистична обробка даних експерименту результат статистичної обробки висновки (друкований текст, звіт, курсова (магістерська) робота, стаття тощо) отримувач наукової інформації Статистичний метод має складові:масове спостереження статистичне зведення групування обчислення середніх величин та індексів побудова графіків, діаграм Статистичне спостереження – це процес науково організованого планомірного збору данихЗа часом реєстрації фактів
За кількістю досліджуваних
За способами
Принципи математичного спостереженняФормулювання мети дослідження
Визначення об’єкта дослідження
Розробка програми дослідження
ЗміннаВ процесі проведення психологічного дослідження проводяться різні вимірювання. Як об'єкти вимірювання виступають психічні процеси, особливості властивості індивідів. Вимірювані психологічні явища позначаються поняттями «ознака» або «змінна». В якості змінної можуть виступати швидкість виконання тесту, соціометричний статус, кількість допущених помилок і т.д.Змінна – це будь-яка реальність, яка може бути піддана виміру.У психології розглядають такі види змінних:
Психологічні змінні є випадковими величинами, оскільки заздалегідь невідомо, які значення вони приймуть.Вимірювання1, 2, 3, …., n опитувальники, тести, експерименти тощо ПРАВИЛА приписування чисел ЯВИЩЯ (змінні) інтелект, мотивація, агресія, тривожність, тип темпераменту ЧИСЛА Види психологічного вимірюванняНормативне Критеріальне Іпсативне Психологічні завдання, які вирішуються за допомогою методів математичної статистики
Задача пошуку зв’язкуЗв'язок Прямий Обернений Задача аналізу впливуЯкщо між явищами існує зв’язок, то чи означає це, що одне з них впливає на інше?А якщо так, то що на що впливає?ЗмінніНезалежні
Залежні
Статистична значимість
Вимірювальні шкалиКласифікація вимірювальних школа С. Стівенса (в основу покладено точність градуювання шкал ) НОМІНАЛЬНА ШКАЛА РАНГОВА ШКАЛА ІНТЕРВАЛЬНА ШКАЛА ПРОПОРЦІЙНА ШКАЛА ЗРОСТАННЯ ТОЧНОСТІ ГРАДУЮВАННЯ Номінальна шкала
Рангова шкала
Інтервальна шкала
Пропорційна шкала
Наочне зображення статистичного розподілуСтатистичні таблиці – це спосіб раціонального, наочного і систематичного викладу та аналізу цифрових характеристик досліджуваного процесу чи явища.Статистичні таблиці – мають підмет і присудок. Статистичний підмет – це та сукупність, про яку йдеться в таблиці. Як правило, розміщують у лівій частині таблиці. Статистичний присудок – це ті ознаки або показники, які характеризують статистичний підмет. Присудок розміщують у заголовках стовпців. Статистичні таблиціПрості
Складні
Комбінаційні
Правила складання статистичних таблиць1. Таблиці мають бути наочними і виразними, їх не слід робити громіздкими та перевантажувати деталями. Іноді замість однієї загальної таблиці слід зробити декілька часткових.2. Назва таблиці має розкривати її зміст у стислій і виразній формі. Назви рядків і стовпчиків пишуться коротко і без скорочень.3. Якщо таблиця переноситься на наступний лист, її стовпчики слід або нумерувати, або переносити верхній заголовок на цей лист.4. Якщо по певній ознаці змінна не має значень, це позначають “–”, а якщо не має по ній відомостей, то “…”Графіки
Гістограма
Полігон
Кумулята Загальні правила побудови графіків
Ранжування данихНехай маємо деяку сукупність даних обсягом n. Впорядкуємо її за зростанням.Припустимо, одержано таку послідовність данихМожливі 2 випадки: коли всі значення в сукупності різні і коли деякі значення повторюютьсяІдеальний випадок і випадок з повтореннямІдеальний
Повторення
Усім елементам цієї групи призначимо однаковий ранг, який дорівнює середньому значенню їх попередніх рангів: Розглянемо деяку групу однакових значень (нехай решта даних у сукупності мають інші значення) з їх попередніми рангами.) РанжуванняПроцедура ранжування не складна, а скоріше механічна. Проте дослідники, виконуючи ранжування вручну, часто помиляються.Для контролю правильності ранжування прийнято перевіряти таку властивість: яякщо сукупність має обсяг n, то загальна сума рангів її елементів дорівнює:Приклад ранжування данихПсихолог за допомогою тесту оцінив рівень роздратованості у групі вчителів початкових класів за 7-бальною шкалою.Результати дослідження:
Проранжуємо цей список. Для цього запишемо послідовність рівнів роздратованості в порядку зростання 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 5, 5, 5, 7 Призначимо цим значенням попередні ранги Приклад ранжування даних
Призначимо цим значенням попередні ранги Після цього підправимо ранги в кожній підгрупі однакових значень. Для підгрупи елементів з рівнем 1 маємо попередні ранги 1, 2, 3. Тому ранг елементів підгрупи дорівнює Приклад ранжування даних
Попередні ранги підгрупи з рівнем роздратованості 2 дорівнюють 4, 5, 6 та 7. Крайнім позиціям відповідають ранги 4 і 7. Отже спільний ранг підгрупи дорівнює Приклад ранжування данихАналогічно знаходимо ранги для підгруп з рівнями 3 і 5
Приклад ранжування данихОскільки ранги 4 і 7 мають лише по одному індивідууму, їх ранг збігаються з попередніми рангами відповідно 10 і 14.Запишимо результати ранжування:
Приклад ранжування данихПеревіримо правильність ранжування, враховуючи кількість повторень рангів.Сума рангів = 4+8,5 2+10+10 3+14=6+22+17+10+36+14=105=7 Оскільки контрольна рівність Сума рангів = Приклад ранжування данихОстаточні результати ранжування зведено в таблицю
|