405486970
Математические методы в психологии
Математические методы в психологии.
Данная дисциплина изучает математико-статистические методы, основы
применения этих методов, алгоритмы их выбора в зависимости от
исследовательской ситуации – от исходных данных и задач исследования,
границы применения методов, возможные альтернативы, особенности
интерпретации результатов.
Существуют две разновидности статистических методов или тестов,
позволяющих делать обобщение или вычислять степень корреляции. Первая
разновидность – это наиболее широко применяемые параметрические методы,
в которых используются такие параметры, как среднее значение или
дисперсия данных. Вторая разновидность – это непараметрические методы,
оказывающие неоценимую услугу в том случае, когда исследователь имеет
дело с очень малыми выборками или с качественными данными; эти методы
очень просты с точки зрения как расчетов, так и применения.
Одна из задач статистики состоит в том, чтобы анализировать данные,
полученные на части популяции, с целью сделать выводы относительно
популяции в целом.
Популяция в статистике не обязательно означает какую-либо группу людей
или естественное сообщество; этот термин относится ко всем существам или
предметам, образующим общую изучаемую совокупность, будь то атомы или
студенты, посещающие то или иное кафе.
Выборка – это небольшое количество элементов, отобранных с помощью
научных методов так, чтобы она была репрезентативной, т.е. отражала
популяцию в целом.
Данные в статистике – это основные элементы, подлежащие анализу. Данными
могут быть какие-то количественные результаты, свойства, присущие
определенным членам популяции, место в той или иной последовательности —
в общем любая информация, которая может быть классифицирована или
разбита на категории с целью обработки.
Не следует смешивать «данные» с теми «значениями», которые эти данные
могут принимать. Для того чтобы всегда различать их, Шатийон (Chatillon,
1977) рекомендует запомнить следующую фразу: «Данные часто принимают
одни и те же значения» (так, если мы возьмем, например, шесть данных –
8, 13, 10, 8, 10 и 5, то они принимают лишь четыре разных значения – 5,
8, 10 и 13).
Построение распределения – это разделение первичных данных, полученных
на выборке, на классы или категории с целью получить обобщенную
упорядоченную картину, позволяющую их анализировать.
Существуют три типа данных:
1. Количественные данные, получаемые при измерениях (например, данные о
весе, размерах, температуре, времени, результатах тестирования и т. п.).
Их можно распределить по шкале с равными интервалами.
2. Порядковые данные, соответствующие местам этих элементов в
последовательности, полученной при их расположении в возрастающем
порядке (1-й, ..., 7-й, ..., 100-й, ...; А, Б, В. ...).
3. Качественные данные, представляющие собой какие-то свойства элементов
выборки или популяции. Их нельзя измерить, и единственной их
количественной оценкой служит частота встречаемости (число лиц с
голубыми или с зелеными глазами, курильщиков и не курильщиков,
утомленных и отдохнувших, сильных и слабых и т.п.).
Из всех этих типов данных только количественные данные можно
анализировать с помощью методов, в основе которых лежат параметры
(такие, например, как средняя арифметическая). Но даже к количественным
данным такие методы можно применить лишь в том случае, если число этих
данных достаточно, чтобы проявилось нормальное распределение. Итак, для
использования параметрических методов в принципе необходимы три условия:
данные должны быть количественными, их число должно быть достаточным, а
их распределение – нормальным. Во всех остальных случаях всегда
рекомендуется использовать непараметрические методы.
Заказать реферат, курсовую, контрольную по математическим методам в психологии
