Рабочая программа дисциплины составлена в соответствии с федеральными государственными требованиями (приказ Минобрнауки РФ № 1365 от 16.03.2011, в ред. от 29.08.2011) по специальности 19.00.07 – Педагогическая психология.
Рабочая программа дисциплины разработана Касимовой С.Г., кандидатом психологических наук, доцентом кафедрой практической психологии.
Рецензент – Е. В. Сараева, кандидат психологических наук, доцент, зав. кафедрой практической психологии.
Рабочая программа дисциплины утверждена на заседании кафедры практической психологии 27.09.2011 г., протокол № 2
Вятский государственный гуманитарный университет (ВятГГУ), 2011 г. Касимова С.Г., 2011 г.
2
1.
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
Цель: познакомить аспирантов с математической статистикой и математическими методами анализа данных, применением их в психологических исследованиях. Научить аспирантов грамотно организовывать, проводить, представлять, описывать результаты исследования, использовать адекватные задачам исследования способы обработки данных, наиболее полно и правильно интерпретировать, полученные после обработки результаты. Задачи: – дать знания об основных математических понятиях статистики и их применения для представления и анализа результатов психологического исследования; – изучить содержание и возможности использования компьютерных статистических программ в обработке и представлении результатов психологического исследования; – развить способности аспирантов грамотно планировать, проводить, обрабатывать и интерпретировать результаты психологического исследования. – развить способности аспирантов к организации самостоятельной исследовательской и практической деятельности; – сформировать у аспирантов положительную мотивацию на использование современных математических и компьютерных методов в фундаментальных прикладных психологических исследованиях; – сформировать познавательную и профессиональную мотивации аспирантов, их активность и самостоятельность, выработать собственную позицию и профессиональное самоопределение. 2. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ «Математические методы обработки данных психологических исследований» 2.1. Объем дисциплины и виды учебной работы
Общий объем (по РУП)
Виды учебной работы
Общая трудоемкость (в ч./ в З.Е.) Аудиторные занятия Лекции Лабораторные Практические, семинарские занятия Самостоятельная работа аспирантов Виды контроля
3
очная
заочная
72/2 36 20 – 16 36 Зачет
72/2 12 8 – 4 60 Зачет
2.2. Тематический план
Практические занятия, семинары
Самостоятельная работа аспирантов
Лекции
Практические занятия, семинары
Самостоятельная работа аспирантов
№ п/п
Лекции
Часы на изучение дисциплины Очная форма Заочная форма
4
2
6
2
–
8
2 –
2 –
2 2
1 1
– –
4 4
2
–
2
–
–
–
12
10
24
3
3
28
2
1
4
1
1
4
2
1
4
–
–
4
2
1
4
–
–
4
2
1
4
–
–
4
2
2
4
1
1
8
Тема 2.6. Дисперсионный однофакторный и двухфакторный анализ. Факторный и регрессионный анализ Раздел 3. Компьютерная обработка данных психологического исследования Тема 3.1.Компьютерные программы Excel, Стадия, SPSS и др. Раздел 4. Метод математического моделирования Тема 4.1. Понятие и виды математического моделирования Раздел 5. Стандартизация тестов
2
4
4
1
1
4
2
2
2
1
1
8
2
2
2
1
1
8
-
2
2
1
–
8
-
2
2
1
–
8
2
–
2
1
–
8
Тема 5.1. Понятие и виды надежности и валидности теста. Статистические нормы и нормирование ИТОГО:
2
–
2
1
–
8
20
16
36
8
4
60
Разделы, основные темы дисциплины
Раздел 1. Понятие математической обработки психологических данных 2. Тема 1.1. Измерение в психологии 3. Тема 1.2. Общие принципы проверки статистических гипотез 4. Тема 1.3.Классификация статистических задач и методов их решения 5. Раздел 2.Методы одномерной и многомерной прикладной статистики 6. Тема 2.1. Выявление различий в уровне исследуемого признака 7. Тема 2.2. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака 8. Тема 2.3. Выявление различий в распределении признака 9. Тема 2.4. Многофункциональные статистические критерии. 10. Тема 2.5. Критерии корреляции 1.
11.
12.
13. 14. 15. 16. 17.
4
2.3. Содержание разделов, основных тем дисциплины «Математические методы обработки данных психологических исследований» Раздел I. Понятие математической обработки психологических даных Тема 1.1. Измерение в психологии Понятие, виды и задачи математической статистики. Различные определения измерения. Материальные концептуальные шкалы. Различные типологии шкал, определяемые природой измеряемой величины. Классификация К. Стивенса. Общая концепция измерения (Д. Скотт и П. Суппес), дальнейшее ее развитие (П. Скппес, Дж. Зиннес, Д. Люс и Е. Галантер). Понятие реляционной системы (А. Тарский). Концепция измерений, основанная на подходе «нечетких» (размытых) множеств Заде. Понятие «лингвистической переменной». Измерение в психологии, признаки и переменные, типы шкал (номинальная, порядковая, интервальная, равных отношений). Правила ранжирования. Проверка правильности ранжирования. Случаи одинаковых рангов. Понятие генеральной совокупности и выборки. Полные и выборочные исследования. Требования к выборке. Формирование и объем репрезентативной выборки. Формы учета результатов наблюдений: таблицы, статистические ряды, распределения. Графическое представление полученных результатов (гистограммы, круговые диаграммы, полигон частот, кумулята). Числовые характеристики распределений, меры связи и рассеивания, метрика. Понятие нормального распределения. Тема 1.2.Общие принципы проверки статистических гипотез Определение гипотезы, направленная и ненаправленная гипотезы, нулевая и альтернативная гипотезы. Понятие статистического критерия, виды статистических критериев: параметрические и непараметрические. Возможности и ограничения статистических критериев. Уровни статистической значимости. Мощность критериев. Этапы принятия статистического решения. Тема 1.3. Классификация математических задач и способы их решения Задачи на выявление различий в уровне исследуемого признака. Оценка сдвига значений исследуемого признака. Выявление различий в распределении признака. Выявление степени согласованности изменений. Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий. Раздел II. Методы одномерной и многомерной прикладной статистики Тема 2.1. Выявление различий в уровне исследуемого признака Обоснование задачи сопоставления и сравнения. Критерии для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака: критерий Розенбаума, критерий Манна-Уитни. Критерии для оценки различий по уровню какого-либо признака между тремя, четырьмя и более группами: критерий 5
Крускала-Уоллиса, критерий тенденций Джонкира. Критерий Стьюдента. Критерий Фишера (F) Тема 2.2.Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака Классификации сдвигов и критериев оценки их статистической достоверности. Критерий знаков для установления общего направления сдвига исследуемого признака (критерий знаков). Критерий измерения направленности изменений и их выраженности (критерий Вилкоксона). Критерий установления изменения величины показателей, полученных в разных условиях (Фридмана). Критерий установления тенденций изменений показателей (критерий тенденций Пейджа). Тема 2.3. Выявление различий в распределении признака Обоснование задачи сравнения распределений признака. Критерии сопоставления эмпирических и теоретических распределений: 2 критерий Пирсона, λ - Колмогорова-Смирнова. Тема 2.4. Многофункциональные статистические критерии Понятие многофункциональных критериев Критерии для сопоставления двух выборок по частоте встречаемости интересующего исследователя эффекта. Угловое преобразование Фишера. Биноминальный критерий m. Тема 2.5. Критерии корреляции Обоснование задачи исследования согласованных действий. Понятие корреляционной связи. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Коэффициент линейной корреляции Пирсона. Бисериальный и ранговобисериальный коэффициенты корреляции. Коэффициент корреляции Кендалла. Множественная и частная корреляция. Тема 2.6. Дисперсионный однофакторный и двухфакторный анализ. Факторный и регрессионный анализ Понятие дисперсионного анализа. Подготовка данных к дисперсионному анализу. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок. Дисперсионный анализ для связанных выборок. Обоснование задачи по оценке взаимодействия двух факторов. Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок. Двухфакторный дисперсионный анализ для связанных выборок. Критерий Линка и Уоллеса, критерий Немени. Виды регрессий: линейная и нелинейная регрессии. Множественная линейная регрессия. Оценка значимости коэффициентов регрессионного уравнения. Основные понятия факторного анализа. Условия применения факторного анализа. Приемы для определения числа факторов. Вращение факторов. Использование факторного анализа в психологии.
6
Раздел III. Компьютерная обработка данных психологического исследования Тема3.1. Компьютерные программы Excel, «Стадия – 06», SPSS, Статистика Характеристика компьютерных статистических программ: Excel, Стадия, SPSS, Статистика и др. Подготовка результатов психологического исследования к процедуре компьютерной обработке данных. Возможности и недостатки компьютерной статистической обработки. Графическое оформление результатов исследования с помощью статистических программ (таблицы, графики). Этапы компьютерной обработки данных. Характеристика компьютерного анализа отдельных статистических критериев. Раздел IV. Метод математического моделирования Тема 4.1. Понятие и виды метода математического моделирования Понятие модели. Роль моделирования в психологии, математическая психология. Модели с латентными переменными как важный класс вероятностных моделей. Понятие латентной и наблюдаемой переменных. Описание моделей с латентными переменными: регрессионный анализ, однофакторный дисперсионный анализ, факторный анализ, многомерное шкалирование, кластерный анализ, латентно-структурный анализ. Раздел V. Стандартизация тестов Тема 5.1. Понятие и виды надежности и валидности теста. Статистические нормы и нормирование Понятие теста. Различные модели тестов. Стандартизация тестов и норма. Дискримитивность (вычисление). Валидность: понятие валидности теста, типы валидности и их определение. Проверка тестов на валидность. Надежность: понятие и основные типы надежности. Вычисление надежности тестов. Проблемы и методы конструирования тестов. Применение многомерного анализа данных при адаптации и конструировании тестов. Различные стратегии совместного использования методов многомерного шкалирования.
7
3. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ дисциплины «Математические методы обработки данных психологических исследований» 3.1. Методические рекомендации для преподавателя Ведущими видами занятий в преподавании учебной дисциплины «Математические методы в психологии» являются лекции, семинарские и практические занятия, а также самостоятельная работа аспирантов. Основу теоретического обучения составляет лекционная работа, ориентированная на систематизированное изложение знаний по математическим методам обработки данных диссертационных исследований. Особое внимание уделяется раскрытию наиболее значимых и проблемных вопросов, стимулированию познавательной активности аспирантов, их мотивации к качественному и своевременному проведению диссертационного исследования. По наиболее сложным и узловым проблемам дисциплины проводятся семинарские и практические занятия. В ходе проведения практических и семинарских занятий приветствуются развернутые беседы по раздаточному материалу, решение конкретных проблемных психологических задач, устные доклады аспирантов с их последующим обсуждением, семинары-диспуты, конференции на основе материалов письменных рефератов, анализ и обсуждение результатов обработки данных эмпирического исследования. Содержание заданий для самостоятельной работы преподаватель может варьировать в зависимости от тематики диссертационной работы аспирантов и их индивидуальных запросов. 3.2. Методические указания для аспирантов Изучение дисциплины «Математические методы в психологии» предполагает проведение семинарских, практических занятий, на которых аспиранты самостоятельно осмысливают предложенные вопросы из области педагогической психологии, углубляют и расширяют полученные в ходе лекционных занятий знания, а также формируют некоторые практические навыки в области практической и исследовательской деятельности. Лекционные занятия (20 часов) Лекция 1.Измерение в психологии (2 ч.) Контрольные вопросы: 1. Понятие, виды и задачи математической статистики. 2. Измерение в психологии, признаки и переменные, типы шкал (номинальная, порядковая, интервальная, равных отношений). 3. Правила ранжирования. Проверка правильности ранжирования. Случаи одинаковых рангов. 4. Понятие генеральной совокупности и выборки. Полные и выборочные исследования. Требования к выборке. Формирование и объем репрезентативной 8
выборки. 5. Формы учета результатов наблюдений: таблицы, статистические ряды, распределения. Графическое представление полученных результатов (гистограммы, круговые диаграммы, полигон частот, кумулята). 6. Числовые характеристики распределений, меры связи и рассеивания, метрика. 7. Понятие нормального распределения. Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 2. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – СПб.: Речь,2004. – 392 с. 3. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. - 349 с. 4. Гусев, A.M. Измерение в психологии. [Текст]/ А.М. Гусев, Ч.А. Измайлов, М.Б. Михалевская,– М.: Смысл,– 1997. – 287 с. Лекция 2. Классификация математических задач, способы их решения (2 ч.) Контрольные вопросы: 1. Задачи на выявление различий в уровне исследуемого признака. 2. Оценка сдвига значений исследуемого признака. 3. Выявление различий в распределении признака. 4. Выявление степени согласованности изменений. 5. Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий. Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 2. Наследов, А.Д. Математические мнтоды психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – СПб.: Речь,2004. – 392 с. 3. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. – 349 с. Лекция 3. Выявление различий в уровне исследуемого признака (2ч.) Контрольные вопросы: 1. Обоснование задачи сопоставления и сравнения. 2. Критерии для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака: критерий Розенбаума, критерий Манна-Уитни. 3. Критерии для оценки различий по уровню какого-либо признака между тремя, четырьмя и более группами: критерий Крускала - Уоллиса, критерий тенденций Джонкира. 9
Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 2. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. – 349 с. Лекция 4. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака(2 ч.) Контрольные вопросы: 1. Классификации сдвигов и критериев оценки их статистической достоверности. 2. Критерий знаков для установления общего направления сдвига исследуемого признака (критерий знаков). 3. Критерий измерения направленности изменений и их выраженности (критерий Вилкоксона). 4. Критерий установления изменения величины показателей, полученных в разных условиях (Фридмана). 5. Критерий установления тенденций изменений показателей (критерий тенденций Пейджа). Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст] / О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 2.Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. – 349 с. Лекция 5. Выявление различий в распределении признака (2 ч.) Контрольные вопросы: 1. Обоснование задачи сравнения распределений признака. 2. Сравнение теоретического распределения с эмпирическим. 3. Сравнение двух эмпирических распределений. 4. Сравнение показателей внутри одной выборки. 5. Сравнение теоретического распределения с эмпирическим. 6. Сравнение двух эмпирических распределений. Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 2. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. – 349 с. Лекция 6. Многофункциональные статистические критерии (2 ч.) Контрольные вопросы:
10
1. Понятие многофункциональных критериев Критерии для сопоставления двух выборок по частоте встречаемости интересующего исследователя эффекта. 2. Угловое преобразование Фишера. 3. Биноминальный критерий m. Литература: 1.Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 2. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. – 349 с. Лекция 7. Критерии корреляции (2 ч) Контрольные вопросы: 1. Обоснование задачи исследования согласованных действий. Понятие корреляционной связи. 2. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. 3. Коэффициент линейной корреляции Пирсона. 4. Бисериальный и рангово-бисериальный коэффициенты корреляции. 5. Коэффициент корреляции Кендалла. 6. Множественная и частная корреляция. Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 2. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. – 349 с. Лекция 8. Дисперсионный однофакторный и двухфакторный анализ. Факторный и регрессионный анализ (2 ч.) Контрольные вопросы: 1. Понятие дисперсионного анализа. Подготовка данных к дисперсионному анализу. 2. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок. Дисперсионный анализ для связанных выборок. 1. Обоснование задачи по оценке взаимодействия двух факторов. Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок. Двухфакторный дисперсионный анализ для связанных выборок. 2. Критерий Линка и Уоллеса, критерий Немени. 3. Виды регрессий: линейная и нелинейная регрессии. Множественная линейная регрессия. Оценка значимости коэффициентов регрессионного уравнения. 4. Основные понятия факторного анализа. Условия применения факторного анализа. Приемы для определения числа факторов. Вращение факторов. Использование факторного анализа в психологии. 11
Литература: 1. Благуш, П. Факторный анализ с обобщениями [Текст]/ П. Благуш.– М.: Финансы и статистика, 1989. 2. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 3. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. – 349 с. 4. Суходольский, Г.В. Основы математической статистики для психологов [Текст]/ Г.В. Суходольский. – Л.: Изд-во СПбГУ, – 1988. Лекция 9. Компьютерные программы Excel, Стадия, SPSS(2 ч.) Контрольные вопросы: 1. Общие сведения о программе STADIA. 2. Графические возможности программы STADIA. 3. Статистические возможности программы STADIA. 4. Общие сведения о программе SPSS. 5. Графические возможности программы SPSS. 6. Статистические возможности программы SPSS. 7. Многомерные методы и их применение в программах STADIA , SPSS. Литература: 1. Бююль, А. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер.с нем. [Текст] / АхимБююль, Петр Цехель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2001. 2. Кулаичева, А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows. STADIA 6.0 [Текст]/А.П. Кулаичев. – М.: Информатика и компьютеры,1996. Лекция 10. Понятие и виды надежности и валидности теста. Статистические нормы и нормирование (2 ч.) Контрольные вопросы: 1. Принципы конструирования психодиагностических тестов. 2. Надежность психодиагностических тестов. 3. Валидность психодиагностических тестов, виды валидности. 4. Стандартизация психодиагностических трестов. 5. Методика конструирования психодиагностических тестов. Литература: 1. Артемьева, Е.Ю. Вероятностные методы в психологии [Текст]/ Е.Ю. Артемьева, Е.М. Мартынов. – М.: МГУ, – 1975. 2. Берка, К. Измерения: понятия, теории, проблемы [Текст]/ К. Берка. – М.: Прогресс, 1987. 3. Бурлачук, Л.Ф. Словарь-справочник по психологической диагностике [Текст]/ Л.Ф. Бурлачук, С.М. Морозов. – Киев, 1998, Спб.: Речь, – 2000. – 528 с. 4. Глас, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии [Текст]/ Дж. Гласс, Дж.Стенли. Под ред. Ю.П.Адлера. – М., 1976. 12
5. Головина, Г.М. Математические методы в современной психологии: статус, разработка, применение. [Текст]/ Г.М. Головина, В.Ю. Крылова, Т.Н. Савченко. – М.: Изд-во Институт психологии РАН, 1995.
13
Семинарские и практические занятия (8 часов семинаров и 8 часов практических занятий) Тема 1.1.Измерение в психологии (2ч. - семинарское занятие) Основные вопросы: 1. Назовите и раскройтеособенности описательной и аналитической математической статистики. 2. Раскройте характеристики положения, рассеивания, асимметрии и эксцесса закона распределения случайных величин (мода, медиана, среднее арифметическое, квартили, размах, дисперсия, стандартное отклонение, коэффициент асимметрии и эксцесса). 3. Раскройте классификацию методов математической статистики, направленных на решение математических задач разного типа. 4. Раскройте особенности измерений в психологии. Дайте характеристику видов измерительных шкал (номинальной, ранговой, интервальной, отношений). 5. Особенности проверки статистических гипотез. Схема проверки статистических гипотез. Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 2. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. –349 с. 3. Суходольский, Г.В. Математические методы в психологии [Текст]/ Г.В. Суходольский. – Харьков: Изд-во Гуманитарный Центр, 2004, – 284 с. Задание для самостоятельной работы: Провести первичную обработку данных психологического исследования (результаты диссертационного исследования). На основании проведенной первичной обработки сделать вывод. Представить полученные данные графически. Составить таблицы. Тема 2.1. Выявление различий в уровне исследуемого признака (1 ч. – практическое занятие) Основные вопросы: 1. Обоснование задачи сопоставления и сравнения. 2. Решение задач с помощью критериев оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака: критерий Розенбаума, критерий Манна-Уитни. 3. Решение задач с помощью критериев оценки различий по уровню какого-либо признака между тремя, четырьмя и более группами: критерий Крускала - Уоллеса, критерий тенденций Джокера. Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 14
2. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. –349 с. 3. Суходольский, Г.В. Математические методы в психологии [Текст]/ Г.В. Суходольский. – Харьков: Изд-во Гуманитарный Центр, 2004, –284 с. Задание для самостоятельной работы: 1. Решение задач с использованием критерия Стьюдента 2. Решение задач с использованием критерия Фишера (F) Тема 2.2. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака (1 ч. – практическое занятие) Основные вопросы: 1. Классификации сдвигов и критериев оценки их статистической достоверности. 2. Решение задач по установлению общего направления сдвига исследуемого признака – критерий знаков. 3. Решение задач измерения направленности изменений и их выраженности – критерий Вилкоксона. 4. Решение задач по установлению изменения величины показателей, полученных в разных условиях – критерий Фридмана. 5. Решение задач с применением критерия установления тенденций изменений показателей – критерий тенденций Пейджа. Литература: 1. Благуш, П. Факторный анализ с обобщениями [Текст]/ П. Благуш. – М.: Финансы и статистика, 1989. 2. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 3. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. –349 с. 4. Суходольский, Г.В. Математические методы в психологии [Текст]/ Г.В. Суходольский. – Харьков: Изд-во Гуманитарный Центр, 2004, – 284 с. Задание для самостоятельной работы: Провести анализ курсовых, дипломных и диссертационных работ, содержащих в обработке результатов Gкритерий сдвигов, критерий Вилкоксона, критерий Пейджа и критерий Фридмана. Тема 2.3. Выявление различий в распределении признака (1 ч.– практическое занятие) Основные вопросы: 1. Обоснование задачи сравнения распределений признака. 2. Решение задач с использованием критерия сопоставления эмпирических и теоретических распределений: 2 критерий Пирсона, λ - КолмогороваСмирнова.
15
3. Решение задач с использованием критерия сопоставления двух эмпирических распределений: 2 критерий Пирсона, λ - Колмогорова-Смирнова. Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 2. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – СПб.: Речь,2004.– 392 с. 3. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. – 349 с. Задание для самостоятельной работы: Провести анализ курсовых, дипломных и диссертационных работ, содержащих в обработке результатов 2 критерий Пирсона, λ - КолмогороваСмирнова. Тема 2.4. Многофункциональные статистические критерии (1 ч.– практическое занятие) Основные вопросы: 1. Понятие многофункциональных критериев. Критерии для сопоставления двух выборок по частоте встречаемости интересующего исследователя эффекта. 2. Решение задач с использованием углового преобразования Фишера. 3. Решение задач с применением биноминального критерий m. биноминальный критерий и критерий Фишера. Литература: 1. Гусев, A.M. Измерение в психологии [Текст]/ А.М. Гусев, Ч.А. Измайлов, М.Б. Михалевская, – М.: Смысл,– 1997.– 287 с. 2. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 3. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие [Текст]/ А. Д. Наследов. – СПб.: Речь,2004. – 392 с. 4. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000.–349 с. 5. Суходольский, Г.В. Математические методы в психологии [Текст] / Г.В. Суходольский. – Харьков: Изд-во Гуманитарный Центр, 2004,– 284 с. Задание для самостоятельной работы: Провести анализ курсовых, дипломных и диссертационных работ, содержащих в обработке результатов
Тема 2.5. Критерии корреляции (2ч. – практическое занятие) 16
Основные вопросы: 1. Обоснование задачи исследования согласованных действий. Понятие корреляционной связи. 2. Решение задач с применением коэффициент ранговой корреляции Спирмена. 3. Решение задач с применением коэффициента линейной корреляции Пирсона. 4. Решение задач с использованием бисериального и ранговобисериального коэффициентов корреляции. 5. Решение задач с применением коэффициента корреляции Кендалла. Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 3. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. – 349 с. Задание для самостоятельной работы: Провести анализ курсовых и дипломных работ, содержащих в обработке результатов критерии корреляции Спирмена, Пирсона, Кендалла, бисериальный и рангово-бисериальный коэффициенты корреляции. Тема 2.5. Дисперсионный однофакторный и двухфакторный анализ. Факторный и регрессионный анализ(4ч. - семинарское занятие) Основные вопросы: 1. Кластерный анализ (КА) в задачах классификации, его виды. Понятие сходства между объектами, меры сходства: прямые оценки, условные и совместные вероятности, меры различия профилей. Иерархические методы кластеризации: одиночной связи, полной связи и средней связи. Примеры применения КА в исследованиях социальных структур групп. 2. Факторный анализ. Факторный анализ в задачах измерения латентных (скрытых) переменных и задачах уменьшения размерности исследуемого пространства признаков. Основные проблемы факторного анализа и способы их решения: общности, числа факторов, вращения, интерпретации факторного решения и оценки факторов. Матрица факторных нагрузок и соотношения основных показателей. Примеры применения факторного анализа в практических исследованиях. Литература: 1. Благуш, П. Факторный анализ с обобщениями [Текст]/ П. Благуш. - М.: Финансы и статистика, 1989. 2. Бурлачук, Л.Ф. Словарь-справочник по психологической диагностике [Текст]/ Л.Ф. Бурлачук, С.М. Морозов. - Киев, 1998, Спб.: Речь, - 2000. -528 с. 3. Бююль, А. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер.с нем. [Текст] / АхимБююль, Петр Цехель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2001.
17
4. Глас, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии [Текст]/ Дж. Гласс, Дж.Стенли. Под ред. Ю.П.Адлера.- М., 1976. Задание для самостоятельной работы: 1. Применить однофакторный дисперсионный анализ с предварительной проверкой гомогенности дисперсии, с последующим множественным сравнением средних PostHoc и методом контрастов. 2. Применить двухфакторный дисперсионный анализ и проинтерпретировать его результаты. 3. Применить многомерный дисперсионный анализ и проинтерпретировать его результаты. 4. Применить дисперсионный анализ с повторными измерениями и проинтерпретировать его результаты. 5. Интерпретация результатов множественного регрессионного анализа. 6. Интерпретация результатов дискриминантного анализа. 7. Интерпретация результатов кластерного анализа в различных модификациях. 8. Определение последовательности и интерпретация результатов факторного анализа. Тема 3.1. Компьютерные программы Excel, Стадия, SPSS (2 ч.– практическое занятие) Основные вопросы: Провести анализ результатов психологического исследования с применением статистической программы SPSS, версия 12.0. Определить показатели первичной статистики, произвести необходимые расчеты по критериям (в соответствии с темой исследования), графически представить полученный результат. Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 1. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. –349 с. 2. Головина, Г.М. Математические методы в современной психологии: статус, разработка, применение. [Текст]/ Г.М. Головина, В.Ю. Крылова, Т.Н. Савченко. – М.: Изд-во Институт психологии РАН, 1995. Задание для самостоятельной работы: Провести обработку данных диссертационного исследования с помощью компьютерных программ Excel, Стадия, SPSS. Провести анализ курсовых, дипломных или диссертационных работ, содержащих в содержании данные компьютерной обработки.
18
Тема 4.1. Понятие и виды метода математического моделирования (2 ч. - семинарское занятие) Основные вопросы: 1. Понятие модели. Роль моделирования в психологии. 2. Методы индивидуального и группового моделирования. 3. Моделирование когнитивных процессов и структур. Искусственный интеллект. Литература: 1. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 2. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – СПб.: Речь,2004. - 392 с. 3.Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000. - 349 с. Задание для самостоятельной работы: Провести сравнительный анализ видов (методов) моделирования: регрессионный анализ, однофакторный дисперсионный анализ, факторный анализ, многомерноешкалирование, кластерный анализ, латентно-структурный анализ.
19
3.3. Перечень основной и дополнительной литературы Основная литература 1. Митина, О. В. Введение в психометрику. М., 2010. 2. Митина, О. В. Разработка и адаптация психологических опросников. М.: Смысл, 2011. –235 с. 3. Митина, О. В. Математические методы в психологии. М.: АспектПресс, 2008. 238 с. 4. Наследов А.Д. SPSS15: профессиональный статистический анализ данных. СПб, 2008. Дополнительная литература 1. Артемьева, Е.Ю. Вероятностные методы в психологии [Текст]/ Е.Ю. Артемьева, Е.М. Мартынов. – М.: МГУ, –1975. 2. Берка, К. Измерения: понятия, теории, проблемы [Текст]/ К. Берка. – М.: Прогресс, 1987. 3. Благуш, П. Факторный анализ с обобщениями [Текст]/ П. Благуш. – М.: Финансы и статистика, 1989. 4. Бурлачук, Л.Ф. Словарь-справочник по психологической диагностике [Текст]/ Л.Ф. Бурлачук, С.М. Морозов. –Киев, 1998, Спб.: Речь, – 2000.–528 с. 5. Бююль, А. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер.с нем. [Текст] / АхимБююль, Петр Цехель – СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2001. 6. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов: Учебник [Текст]/ О.Ю. Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2002. – 336с. 7. Крамер, Д. Математическая обработка данных в социальных науках: Современные методы. М., 2007. 8. Глас, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии [Текст]/ Дж. Гласс, Дж.Стенли. Под ред. Ю.П.Адлера.– М., 1976. 9. Головина, Г.М. Математические методы в современной психологии: статус, разработка, применение. [Текст]/ Г.М. Головина, В.Ю. Крылова, Т.Н. Савченко. - М.: Изд-во Институт психологии РАН, 1995. 10. Гусев, A.M. Измерение в психологии. [Текст]/ А.М. Гусев, Ч.А.Измайлов, М.Б. Михалевская, – М.: Смысл,–1997.–287 с. 11. Кулаичев, А. П. Методы и средства комплексного анализа данных. М. 2006. 12. Кулаичев, А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows. STADIA 6.0 [Текст]/А.П. Кулаичев. – М.: Информатика и компьютеры,1996, – 326 с. 13. Митина, О. В., Михайловская И. Б. Факторный анализ для психологов. М. 2001.
20
14. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие [Текст]/ А.Д. Наследов. – СПб.: Речь,2004.–392 с. 15. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии [Текст]/ Е.В. Сидоренко. – СПб.: Изд-во «Социально-психологический центр», 2000.– 349 с. 16. Наследов, А. Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. СПб.: Речь, 2004. 17. Никандров, В. В. Экспериментальная психология: Учеб.пособие. СПб.: Речь, 2008. –477 с. 18. Наследов, А.Д. SPSS: компьютерный анализ данных в психологии и социальных науках. СПб, 2005. 19.Суходольский, Г.В. Математические методы в психологии [Текст]/ Г.В. Суходольский. – Харьков: Изд-во Гуманитарный Центр, 2004,–284 с. 20.Суходольский, Г.В. Основы математической статистики для психологов [Текст]/ Г.В. Суходольский. – Л.: Изд-во СПбГУ, 1988. 21. Тюрин, Ю. Н., Макаров А. А. Анализ данных на компьютере. М., 2003. 22. Романко В. К. Статистический анализ данных в психологии. М., 2007.
21
4. ТРЕБОВАНИЯ К УРОВНЮ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ И ФОРМЫ ТЕКУЩЕГО, ПРОМЕЖУТОЧНОГО И ИТОГОВОГО КОНТРОЛЯ по дисциплине «Математические методы обработки данных психологических исследований» 4.1. Основные требования к уровню освоения аспирантами содержания дисциплины «Математические методы обработки данных психологических исследований» Программа дисциплины «Математические методы обработки данных психологических исследований» определяет совокупность необходимых для профессиональной подготовки знаний, навыков и умений, которыми должен обладать аспирант в соответствии с требованиями ФГТ. По завершению обучения по данной дисциплине аспирант должен: знать: - особенности организации и проведения психологического исследования; - основные статистические понятия, способы и виды измерений в психологии; - элементы описательной статистики, особенности одномерного и многомерного шкалирования; - классификацию статистических задач и методов их решения; - алгоритмы применения конкретных статистических методов; - возможности компьютерных статистических программ Стадия, SPSS и др; - иметь представления о методах математического моделирования. уметь: - организовывать и проводить экспериментальное исследование; - правильно выбирать методы обработки полученных результатов; - проводить необходимые статистические расчеты; - грамотно подготавливать данные для работы со статистическими программами и правильно понимать результаты обработки; - содержательно интерпретировать результаты статистического анализа; - проводить анализ модели индивидуального и группового поведения, моделирование когнитивных процессов и структур. владеть: - навыками первичной и вторичной обработки данных психологического исследования; - навыком графического представления полученных данных; - владеть методами многомерного анализа данных (факторным, кластерным, дисперсионным анализом); - правилами статистических выводов; 22
- владеть навыками профессионального применения методов математической обработки в психологическом исследовании. Примерный перечень вопросов к зачету 1. Понятие и виды математической статистики. Использование математической статистики в психологических исследованиях. 2. Понятие измерения. Измерительные шкалы. 3. Правила ранжирования. Проверка правильности ранжирования. Случаи одинаковых рангов. 4. Генеральная совокупность и выборка. Репрезентативная выборка. Формирование и объем репрезентативной выборки. 5. Формы учета результатов измерений: таблицы статистические ряды, распределения, гистограммы. 6. Числовые характеристики распределений: мода, медиана, среднее арифметическое, разброс выборки, дисперсия, стандартное отклонение, асимметрия, эксцесс. 7. Понятие нормального и равномерного распределения. 8. Статистические гипотезы. Виды статистических гипотез. 9. Понятие уровня статистической значимости. Этапы принятия статистического решения. 10. Классификация статистических задач и методов их решения. 11. Возможности и ограничения параметрических и непараметрических критериев. 12. Критерий Q Розенбаума. 13. Критерий U Манна-Уитни. 14. Критерий Н Крускала-Уоллиса. 15.S критерий тенденцийДжонкира. 16. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. Виды сдвигов. 17.G критерий знаков. 18.Т критерий Вилкоксона. 19. Критерий Фридмана. 20. Критерий тенденций Пейджа. 21. Критерий Колмогорова-Смирнова. Выявление различий между эмпирическим и теоретическим распределениями. 22. Критерий Колмогорова-Смирнова. Выявление различий между двумя эмпирическими распределениями. 23. χ2 - критерий Пирсона. Выявление различий между эмпирическим и теоретическим распределениями. 24. χ2 - критерий Пирсона. Выявление различий между двумя эмпирическими распределениями. 25. χ2 - критерий Пирсона. Использование критерия для сравнения показателей внутри одной выборки.
23
26. φ - критерий Фишера. Сравнение двух выборок по качественно определенному признаку. 27. φ - критерий Фишера. Сравнение двух выборок по количественно определенному признаку. 28.F- критерий Фишера. 29.t-критерий Стьюдента. Случай для несвязных выборок. 30.t-критерий Стьюдента. Случай для связных выборок. 31. Коэффициент линейной корреляции Пирсона. 32. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. 33. Коэффициент корреляции Кендалла. 34.Бисериальный коэффициент корреляции. 35.Рангово-бисериальный коэффициент корреляции. 36.Корреляционное отношение Пирсона η. 37. Критерий контингенции и ассоциации. 38. Графическое представление данных: полигон частот, кумулята, гистограмма, круговая диаграмма. 39. Методы первичной и вторичной обработки полученных экспериментальных данных. 40. Нормирование и нормы. 41. Одномерное шкалирование. 42. Стандартные оценочные шкалы: стены, стенайны, Т-баллы, проценты, процентили, IQ шкала, шкальная оценка. 43. Факторный анализ. 44. Регрессионный анализ. 45. Особенности математического моделирования. 46. Характеристика статистических компьютерных программ SPSS, Стадия. 4.2. Формы текущего промежуточного и итогового контроля Итоговый контроль проводится в форме зачета.
24