ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 11.01.2024
Просмотров: 259
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Тема: Введение в прикладную математическую статистику
Главное отличие отраслей психологического знания, использующих математические методы – их предмет может быть не только описан, но и измерен. Возможность измерения открывает доступ для применения количественного анализа.Измерение – это приписывание чисел объектам или их свойствам по определенным правилам. Правила устанавливают соответствия между некоторыми свойствами рассматриваемых объектов и рядом чисел.Любой вид измерения предполагает наличие единиц измерения.Психологические переменные не имеют собственных измерительных единиц.Значение психологического признака определяется при помощи специальных измерительных шкал (номинативная, порядковая, интервальная, шкала отношений).В психологии большинство измерений относится к номинальному, порядковому и интервальному уровням. В реальной ситуации трудом можно найти шкалы, удовлетворяющие условиям интервальной шкалы. Психологические и педагогические измерения, а особенно клинические не поддаются какой-либо простой классификации, вроде порядковой или интервальной.
- гистограмм- полигонов распределения- кривых распределения Вторичная обработка заключается главным образом в статистическом анализе итогов первичной обработки.Качественные методыКачественные методы позволяют выявить наиболее существенные стороны изучаемых объектов, что дает возможность обобщать и систематизировать знания о них, а также постигать их сущность. Очень часто качественные методы опираются на количественную информацию. Наиболее распространены такие приемы:- классификация (это распределение множества объектов по группам (классам) в зависимости от их общих признаков); - типологизация (это группировка объектов по наиболее существенным для них системам признаков);- систематизация (это упорядочивание объектов внутри классов, классов между собой и множества классов с другими множествами классов); - периодизация (это хронологическое упорядочивание существования изучаемого объекта (явления);- казуистика (это описание и анализ как наиболее типичных, так и исключительных для исследуемой реальности случаев).
Распределение признака – это распределение частот по вариантам. Среднее арифметическое – это разновидность среднего значения. Определяется как число, равное сумме всех чисел множества, делённой на их количество.Мода – это такое числовое значение которая встречается в выборке наиболее часто. Медиана – это значение, которое делит упорядоченное множество данных пополам. Дисперсия – это среднее арифметическое квадратов отклонений значений переменной от ее среднего значения. Разброс выборки – это разность между максимальной и минимальной величины данного конкретного вариационного ряда. Степень свободы – это число свободно варьирующих единиц в составе выборки. Корреляция – это связи между двумя и более переменными в статистике. Понятие нормального распределения. Особенностью ее является то, что чем больше величина признака отклоняется от среднего значения, тем меньше будет частота встречаемости этого признака в распределении. В психологии нормальное распределение используется при разработке и применении тестов интеллекта и способностей. Статистическая значимость (уровень)результата представляет собой оцененную меру уверенности в его правильности. Уровень значимости показывает, насколько значим для психолога полученный результат.Статистический показатель – это количественная величина свойства изучаемого явления. Статистические показатели можно разделить на два основных вида: учетно-оценочные показатели (раз меры, объемы, уровни изучаемого явления) и аналитические показатели (относительные и средние величины, показатели вариации и т. д.).Статистические гипотезы – это формальное предположение о том, что сходство (или различие) некоторых параметрических или функциональных характеристик случайно или, наоборот, неслучайно. Сущность проверки статистической гипотезы заключается в том, чтобы установить, согласуются ли экспериментальные данные и выдвинутая гипотеза, допустимо ли отнести расхождение между гипотезой и результатом статистического анализа экспериментальных данных за счет случайных причин? Статистические гипотезы
Альтернативные (Н1_) – свидетельствует о наличии различий
Нулевые (Н0_) –
свидетельствует об отсутствии различий
Статистический критерий – математическое правило, в соответствии с которым принимается или отвергается та или иная статистическая гипотеза с заданным уровнем значимости. Построение критерия представляет собой выбор подходящей функции от результатов наблюдений (ряда эмпирически полученных значений признака), которая служит для выявления меры расхождения между эмпирическими значениями и гипотетическими. Статистические критерии
Непараметрические,
представляющие собой функции, зависящие непосредственно от вариант данной совокупности с их частотами
Параметрические,
построенные на основании параметров данной совокупности (например,
и s2x) и представляющие функции этих параметров
-
Назначение и особенности применения математических методов для анализа результатов психолого-педагогических исследований.
-
сбор, описание и упорядочение статистического материала (собрать данные и представить в удобном для обозрения и анализа виде); -
выбор и определение вида распределения для полученных в эксперименте наборов случайных величин; -
оценка, хотя бы приблизительная, параметров распределения (дать оценку неизвестной вероятности события, оценку неизвестной функции распределения и т. п.); -
проверка правдоподобия выдвигаемой гипотезы о соответствии статистического материала теоретическим выводам (например, выдвигается гипотеза, что случайная величина подчиняется нормальному закону или математическое ожидание, наблюдаемой случайной величины равно нулю, случайное событие обладает данной вероятностью и т. п.).
Главное отличие отраслей психологического знания, использующих математические методы – их предмет может быть не только описан, но и измерен. Возможность измерения открывает доступ для применения количественного анализа.Измерение – это приписывание чисел объектам или их свойствам по определенным правилам. Правила устанавливают соответствия между некоторыми свойствами рассматриваемых объектов и рядом чисел.Любой вид измерения предполагает наличие единиц измерения.Психологические переменные не имеют собственных измерительных единиц.Значение психологического признака определяется при помощи специальных измерительных шкал (номинативная, порядковая, интервальная, шкала отношений).В психологии большинство измерений относится к номинальному, порядковому и интервальному уровням. В реальной ситуации трудом можно найти шкалы, удовлетворяющие условиям интервальной шкалы. Психологические и педагогические измерения, а особенно клинические не поддаются какой-либо простой классификации, вроде порядковой или интервальной.
-
Методы количественного и качественного анализа результатов психолого-педагогических исследований. Первичная и вторичная обработка данных.
- гистограмм- полигонов распределения- кривых распределения Вторичная обработка заключается главным образом в статистическом анализе итогов первичной обработки.Качественные методыКачественные методы позволяют выявить наиболее существенные стороны изучаемых объектов, что дает возможность обобщать и систематизировать знания о них, а также постигать их сущность. Очень часто качественные методы опираются на количественную информацию. Наиболее распространены такие приемы:- классификация (это распределение множества объектов по группам (классам) в зависимости от их общих признаков); - типологизация (это группировка объектов по наиболее существенным для них системам признаков);- систематизация (это упорядочивание объектов внутри классов, классов между собой и множества классов с другими множествами классов); - периодизация (это хронологическое упорядочивание существования изучаемого объекта (явления);- казуистика (это описание и анализ как наиболее типичных, так и исключительных для исследуемой реальности случаев).
-
Основные понятия, используемые при математической обработке: признаки и переменные, генеральная совокупность и выборка, выборочный метод в психологии и педагогике, распределение признака, параметры распределения (среднее, мода, медиана, дисперсия и пр.), понятие уровня и показателя, статистические гипотезы и их виды, статистические критерии и их классификация и др.
Распределение признака – это распределение частот по вариантам. Среднее арифметическое – это разновидность среднего значения. Определяется как число, равное сумме всех чисел множества, делённой на их количество.Мода – это такое числовое значение которая встречается в выборке наиболее часто. Медиана – это значение, которое делит упорядоченное множество данных пополам. Дисперсия – это среднее арифметическое квадратов отклонений значений переменной от ее среднего значения. Разброс выборки – это разность между максимальной и минимальной величины данного конкретного вариационного ряда. Степень свободы – это число свободно варьирующих единиц в составе выборки. Корреляция – это связи между двумя и более переменными в статистике. Понятие нормального распределения. Особенностью ее является то, что чем больше величина признака отклоняется от среднего значения, тем меньше будет частота встречаемости этого признака в распределении. В психологии нормальное распределение используется при разработке и применении тестов интеллекта и способностей. Статистическая значимость (уровень)результата представляет собой оцененную меру уверенности в его правильности. Уровень значимости показывает, насколько значим для психолога полученный результат.Статистический показатель – это количественная величина свойства изучаемого явления. Статистические показатели можно разделить на два основных вида: учетно-оценочные показатели (раз меры, объемы, уровни изучаемого явления) и аналитические показатели (относительные и средние величины, показатели вариации и т. д.).Статистические гипотезы – это формальное предположение о том, что сходство (или различие) некоторых параметрических или функциональных характеристик случайно или, наоборот, неслучайно. Сущность проверки статистической гипотезы заключается в том, чтобы установить, согласуются ли экспериментальные данные и выдвинутая гипотеза, допустимо ли отнести расхождение между гипотезой и результатом статистического анализа экспериментальных данных за счет случайных причин? Статистические гипотезы
Альтернативные (Н1_) – свидетельствует о наличии различий
Нулевые (Н0_) –
свидетельствует об отсутствии различий
Статистический критерий – математическое правило, в соответствии с которым принимается или отвергается та или иная статистическая гипотеза с заданным уровнем значимости. Построение критерия представляет собой выбор подходящей функции от результатов наблюдений (ряда эмпирически полученных значений признака), которая служит для выявления меры расхождения между эмпирическими значениями и гипотетическими. Статистические критерии
Непараметрические,
представляющие собой функции, зависящие непосредственно от вариант данной совокупности с их частотами
Параметрические,
построенные на основании параметров данной совокупности (например,
-
Классификация задач, возникающих в психолого-педагогических исследованиях и методы их математико-статистического решения.