Document 848852

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
СТЕРЛИТАМАКСКИЙ ФИЛИАЛ
ФЕДЕРАЛЬНОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО БЮДЖЕТНОГО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО
УЧРЕЖДЕНИЯ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«Башкирский государственный университет»
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА
ФАУКУЛЬТАТИВНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ (ФД.А.06)
МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ В ПСИХОЛОГИИ______
наименование дисциплины по учебному плану подготовки аспиранта
модуль основной образовательной программы послевузовского профессионального
образования подготовки аспирантов (ООП ППО)
по специальности научных работников
19.00.02
Психофизиология
Шифр
наименование научной специальности
1
Оглавление
1. Общие положения............................................................................................. 3
2. Цели изучения дисциплины ............................................................................ 3
3. Результаты освоения дисциплины .................................................................. 3
4. Объем дисциплины и количество учебных часов ......................................... 4
4.1. Объем дисциплины и количество учебных часов……………………….….4
5. Содержание дисциплины ................................................................................. 4
5.1. Содержание лекционных занятий ................................................................. 4
5.2. Практические занятия ................................................................................... 5
5.3. Самостоятельная работа аспиранта ......................................................... 5
6. Перечень контрольных мероприятий и вопросы к зачету ........................... 5
7. Образовательные технологии .......................................................................... 8
8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины ........ 9
8.1. Основная литература..................................................................................... 9
8.2. Дополнительная литература……………………………………………………..9
8.3 Программное обеспечение и Интернет-ресурсы ...................................... 10
9. Материально-техническое обеспечение....................................................... 11
2
1. Общие положения
1.1. Настоящая Рабочая программа обязательной дисциплины Методы
математической обработки в психологии - модуль основной образовательной
программы послевузовского профессионального образования (ООП ППО)
разработана на основании законодательства Российской Федерации в системе
послевузовского профессионального образования, в том числе: Федерального
закона РФ от 22.08.1996 № 125-ФЗ «О высшем и послевузовском
профессиональном образовании», Положения о подготовке научнопедагогических
и
научных
кадров
в
системе
послевузовского
профессионального образования в Российской Федерации, утвержденного
приказом Министерства общего и профессионального образования РФ от
27.03.1998 № 814 (в действующей редакции); составлена в соответствии с
федеральными государственными требованиями к разработке, на основании
Приказа Минобрнауки России №1365 от 16.03.2011г. «Об утверждении
федеральных
государственных
требований
к
структуре
основной
профессиональной
образовательной
программы
послевузовского
профессионального образования (аспирантура)» и инструктивного письма
Минобрнауки России от 22.06.2011 г. № ИБ-733/12.
2.
Цели изучения дисциплины
Целью изучения дисциплины Методы математической обработки в
психологии является совершенствование знаний и навыков применения
методов математической обработки и интерпретации результатов исследований
в области психологических наук.
Задачи дисциплины :
 ознакомить с современными математическими способами анализа и
обработки результатов научных исследований;
 сформировать навыки проведения математической статистической
обработки психологических и физиологических экспериментальных данных;
 сформировать умение самостоятельно проводить выбор математической
методики, в соответствии с типом шкал измерения данных и видов
исследовательских задач.
3.
Результаты освоения дисциплины
Аспирант или соискатель должен:
- знать:
 основные методы математической обработки результатов научнопрактических исследований;
 принципы поиска и выбора методов математической статистики,
адекватных специфике исследовательских задач;
 правила использования методов статистической обработки данных,
их возможности, ограничения в использовании и существенные
проблемы.
- уметь:
3
 адекватно применять способы математической обработки результатов
экспериментальных и научно-практических исследований;
 содержательно интерпретировать результаты математической обработки;
 пользоваться стандартными компьютерными пакетами программного
обеспечения Exсel и SSPS.
- демонстрировать:
 приемы работы с научной и методическую литературу, информационной
поисковой работы и научной информации;
 владение понятийным аппаратом изучаемой дисциплины для анализа и
систематизации информации, поиска новой информации, критерия выбора и
доступной интерпретации результатов измерения.
4. Структура и содержание дисциплины (модуля) – Дифференциальной
психофизиологии
Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетные единицы 72 часа.
4.1.Объем дисциплины и количество учебных часов
Вид учебной работы
Кол-во зачетных
единиц*/уч.часов
Аудиторные занятия
1,0 (36 ч.)
Лекции (минимальный объем теоретических знаний)
0,5 (18 ч.)
Семинар
Практические занятия
0,5 (18 ч.)Другие виды учебной работы (курс:
Психофизиология)
Внеаудиторные занятия:
1 (36 ч.)
Самостоятельная работа аспиранта
1 (36 ч.)
ИТОГО
2 (72 ч.)
Вид итогового контроля
Зачет
5.1
5. Содержание дисциплины
Содержание лекционных занятий
№
Содержание
п/п
1 Психология и математика
Основные понятия и способы представления
2
экспериментальных данных
Общие принципы и методы проверки статистических
3
гипотез
4 Корреляционный и факторный анализы
5 Многомерные методы и модели
Всего
5.2 Практические занятия
№
Содержание
Кол-во
уч.часов
2
4
4
4
4
18
Кол-во
4
п/п
1
2
3
4
№
п/п
1
2
3
4
уч.часов
Основные понятия и способы представления
экспериментальных данных
Общие принципы и методы проверки статистических
гипотез
Корреляционный и факторный анализы
Многомерные методы и модели
Всего:
5.3 Самостоятельная работа аспиранта
Виды самостоятельной работы
Повторение лекционного материала
Подготовка докладов
Написание реферата, научных статей
Участие и выступление на семинарах
Всего:
4
6
4
4
18
Кол-во
уч.часов
10
6
10
10
36
1. Психология и математика
Предмет и задачи дисциплины. Место математической статистики в
структуре психологического исследования. Типы задач в профессиональной
работе психолога и психофизиолога, требующие математического обобщения
результатов.
Значение математических методов в обыденном и научном познании.
Классификация задач психологии и математических (статистических) методов
их решения. Математические модели.
Проблема измерения индивидуальных психологических особенностей.
Измерительные качества тестов и их оценка. Тестирование и теория измерений.
Измерения и шкалы. Понятие измерения в психологии. Измерительные
шкалы. Типы измерительных шкал и виды допустимых преобразований.
Номинативная шкала. Порядковая (ранговая, ординарная) шкала. Правила
ранжирования. Шкала интервалов. Шкала отношений.
Определение выбора измерительной шкалы. Построение многомерных
номинативных и ранговых шкал.
2. Основные понятия и способы представления экспериментальных
данных
Генеральная совокупность и выборка. Полное исследование. Выборочное
исследование. Зависимые и независимые выборки. Требования к выборке.
Репрезентативность выборки. Формирование и объем репрезентативной
выборки.
Таблицы и графики. Таблица исходных данных. Статистические ряды.
Понятие распределения и гистограммы. Таблицы и графики распределения
частот. Таблицы сопряженности номинативных признаков.
5
Первичные описательные статистики. Нормальное распределение. Меры
центральной тенденции: мода, медиана, среднее, среднее квадратическое
отклонение.
Нормальное распределение. Параметры распределения. Выбор меры
центральной тенденции. Квантили распределения.
Меры изменчивости: дисперсия, стандартное отклонение, асимметрия,
эксцесс. Нормальное распределение как стандарт. Проверка нормальности
распределения.
Экспертное оценивание и тесты. Основные статистические принципы
построения тестов. Разработка тестовых шкал. Выборка стандартизации.
Исходные тестовые оценки.
Тестовые
нормы.
Общая
последовательность
стандартизации.
Репрезентативность тестовых норм.
Процентильная нормализация шкалы. Стандартизация шкалы. Т-шкала
Маккола, шкала IQ, шкалы «стэнайнов» и «стенов».
3. Общие принципы и методы проверки статистических гипотез
Введение в проблему статистического вывода. Статистические гипотезы.
Проверка статистической гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотезы.
Понятие уровня статистической значимости. Статистический критерий и число
степеней свободы.
Проверка гипотез с помощью статистических критериев. Статистическое
решение и вероятность ошибки. Направленные и ненаправленные гипотезы.
Этапы
принятия
статистического
решения.
Классификация
психологических задач, решаемых с помощью статистических методов.
Статистические
критерии
различий.
Параметрические
и
непараметрические критерии. Рекомендации к выбору критерия различия.
Параметрические критерии различий. Сравнение дисперсий. Критерий
Стьюдента для одной выборки. Критерий Стьюдента для независимых
выборок. Критерий Стьюдента для зависимых выборок.
Непараметрические критерии для зависимых выборок. Критерий знаков.
Критерий Вилкоксона. Критерий Манна-Уитни.
Непараметрические критерии для независимых выборок
Решение задачи о выявлении различий в уровне исследуемого признака:
критерий Манна-Уитни, критерий Розенбаума (для двух независимых
выборок); критерий Крускала-Уоллиса, критерии для трех и более выборок
испытуемых.
Критерии согласия распределений. Сопоставление эмпирического
распределения с теоретическим. Критерий хи-квадрат, критерий Колмогорова
–Смирнова.
Сравнение
двух
экспериментальных
распределений.
Использование критерия хи-квадрат для сравнения показателей внутри одной
выборки. Критерий Фишера.
6
Введение в дисперсионный анализ (ANOVA). Назначение и общие понятия
ANOVA. Однофакторный ANOVA. Критерий Линка и Уоллеса.
Многофакторный ANOVA.
4. Корреляционный и факторный анализы
Корреляционный анализ. Понятие корреляционной связи. Виды
корреляционных связей. Положительная, отрицательная и другие виды
корреляций. Выбросы.
Задачи корреляционного анализа. Коэффициент линейной корреляции
Пирсона. Оценка значимости корреляции.
Непараметрические показатели связи. Ранговый коэффициент корреляции
Спирмена. Проверка уровня значимости полученных коэффициентов
корреляции. Коэффициент корреляции Кендалла. Множественная корреляция.
Множественный регрессионный анализ. Назначение и классификация
многомерных методов. Математико-статистические идеи метода. Исходные
данные, процедура и результаты
Факторный анализ. Назначение. Назначение факторного анализа.
Математико-статистические идеи и проблемы метода. Модель факторного
анализа. Его варианты.
Последовательность факторного анализа. Проблема вращения и
интерпретации. Проблема опенки значений факторов. Приемы для
определения числа факторов.
Веса и факторные нагрузки. Интерпретация факторов. Примеры применения
факторного анализа в психологическом исследовании.
5. Многомерные методы и модели
Множественный регрессионный анализ. Назначение и классификация
многомерных методов. Математико-статистические идеи метода.
Коэффициент множественной корреляции. Исходные данные, процедура и
результаты. Главные требования к исходным данным. Основные методы
множественного регрессионного анализа.
Дискриминантный анализ. Назначение. Математико-статистические идеи
метода. Исходные данные и основные результаты.
Многомерное шкалирование. Назначение. Меры различия. Условные и
совместные вероятности. Непосредственная оценка различий: количественных
и номинативных переменных.
Неметрическая модель. Модель индивидуальных различий. Модель
субъективных предпочтений.
Кластерный анализ. Назначение. Методы кластерного анализа. Кластерный
анализ объектов. Кластерный анализ корреляций. Кластерный анализ
результатов социометрии. Кластерный анализ различий.
7
6. Перечень контрольных мероприятий и вопросы к зачету
Итоговая аттестация аспиранта включает сдачу зачета.
Перечень вопросов к зачету:
1. Психология и математика. Предмет и задачи дисциплины.
2. Место математической статистики в структуре психологического
исследования. Типы задач в профессиональной работе психолога.
3. Значение математических методов в обыденном и научном познании.
Классификация задач психологии и математических (статистических) методов
их решения. Математические модели.
4. Проблема измерения индивидуальных психологических особенностей.
Измерительные качества тестов и их оценка. Тестирование и теория измерений.
5. Измерения и шкалы. Понятие измерения в психологии. Измерительные
шкалы. Типы измерительных шкал и виды допустимых преобразований.
6. Номинативная шкала. Порядковая (ранговая, ординарная) шкала.
Правила ранжирования. Шкала интервалов. Шкала отношений.
7. Определение выбора измерительной шкалы. Построение многомерных
номинативных и ранговых шкал.
8. Основные понятия, используемые в математической обработке данных,
способы представления данных. Генеральная совокупность и выборка. Полное
исследование. Выборочное исследование.
9. Зависимые и независимые выборки. Требования к выборке.
Репрезентативность выборки. Формирование и объем репрезентативной
выборки.
10.Таблицы и графики. Таблица исходных данных. Статистические ряды.
Понятие распределения и гистограммы.
11.Таблицы и графики распределения частот. Таблицы сопряженности
номинативных признаков.
12.Первичные описательные статистики. Нормальное распределение. Меры
центральной тенденции: мода, медиана, среднее, среднее квадратическое
отклонение.
13.Нормальное распределение. Параметры распределения. Выбор меры
центральной тенденции. Квантили распределения.
14.Меры изменчивости: дисперсия, стандартное отклонение, асимметрия,
эксцесс. Нормальное распределение как стандарт. Проверка нормальности
распределения.
15.Экспертное оценивание и тесты. Основные статистические принципы
построения тестов. Разработка тестовых шкал. Выборка стандартизации.
Исходные тестовые оценки.
16.Тестовые
нормы.
Общая
последовательность
стандартизации.
Репрезентативность тестовых норм.
8
17.Процентильная нормализация шкалы. Стандартизация шкалы. Т-шкала
Маккола, шкала IQ, шкалы «стэнайнов» и «стенов».
18.Введение в проблему статистического вывода. Статистические гипотезы.
Проверка статистической гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотезы.
Понятие уровня статистической значимости. Статистический критерий и число
степеней свободы.
19.Проверка
гипотез
с
помощью
статистических
критериев.
Статистическое решение и вероятность ошибки. Направленные и
ненаправленные гипотезы.
20.Этапы
принятия
статистического
решения.
Классификация
психологических задач, решаемых с помощью статистических методов.
21.Статистические
критерии
различий.
Параметрические
и
непараметрические критерии. Рекомендации к выбору критерия различия.
22.Параметрические критерии различий. Сравнение дисперсий. Критерий
Стьюдента для одной выборки. Критерий Стьюдента для независимых
выборок. Критерий Стьюдента для зависимых выборок.
23.Непараметрические критерии для зависимых выборок. Критерий знаков.
Критерий Вилкоксона. Критерий Манна-Уитни.
24.Непараметрические критерии для независимых выборок. Критерий
Манна-Уитни, критерий Розенбаума (для двух независимых выборок);
критерий Крускала-Уоллиса, критерии для трех и более выборок испытуемых.
25.Критерии согласия распределений. Сопоставление эмпирического
распределения с теоретическим. Критерий хи-квадрат, критерий Колмогорова
–Смирнова.
26.Сравнение двух экспериментальных распределений. Использование
критерия хи-квадрат для сравнения показателей внутри одной выборки.
Критерий Фишера.
27.Введение в дисперсионный анализ (ANOVA). Назначение и общие
понятия ANOVA. Однофакторный ANOVA. Критерий Линка и Уоллеса.
Многофакторный ANOVA.
28.Корреляционный анализ. Понятие корреляционной связи. Виды
корреляционных связей. Положительная, отрицательная и другие виды
корреляций. Выбросы.
29.Задачи корреляционного анализа. Коэффициент линейной корреляции
Пирсона. Оценка значимости корреляции.
30.Непараметрические показатели
связи. Ранговый коэффициент
корреляции Спирмена.
Проверка уровня значимости полученных
коэффициентов корреляции.
31.Коэффициент корреляции Кендалла. Множественная корреляция.
32.Множественный регрессионный анализ. Назначение и классификация
многомерных методов. Математико-статистические идеи метода. Исходные
данные, процедура и результаты.
9
33.Факторный анализ. Назначение. Назначение факторного анализа.
Математико-статистические идеи и проблемы метода. Модель факторного
анализа. Его варианты.
34.Последовательность факторного анализа. Проблема вращения и
интерпретации. Проблема опенки значений факторов. Приемы для
определения числа факторов.
35.Веса и факторные нагрузки. Интерпретация факторов. Примеры
применения факторного анализа в психологическом исследовании.
36.Многомерные методы и модели. Множественный регрессионный анализ.
Назначение и классификация многомерных методов. Математикостатистические идеи метода.
37. Коэффициент множественной корреляции. Исходные данные, процедура
и результаты. Главные требования к исходным данным. Основные методы
множественного регрессионного анализа.
38.Дискриминантный анализ. Назначение. Математико-статистические
идеи метода. Исходные данные и основные результаты.
39.Многомерное шкалирование. Назначение. Меры различия. Условные и
совместные вероятности. Непосредственная оценка различий: количественных
и номинативных переменных.
40.Неметрическая модель. Модель индивидуальных различий. Модель
субъективных предпочтений.
41.Кластерный анализ. Назначение. Методы кластерного анализа.
Кластерный анализ объектов. Кластерный анализ корреляций.
42.Кластерный анализ результатов социометрии. Кластерный анализ
различий.
7. Образовательные технологии
В процессе обучения применяются следующие образовательные технологии:
1. Лекционно-практические технологии (лекция: проблемная, консультация,
дискуссия, лекция-исследование)
2. Сопровождение лекционных и практических занятий показом визуального
материала, фильма.
3. Диалоговые, тренинговые, компьютерные, проблемные, рефлексивные,
технологии кооперативного обучения, развития критического мышления,
консультирования.
8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
Учебная, учебно-методическая и иные библиотечно – информационные
ресурсы обеспечивают учебный процесс и гарантирует возможность
качественного освоения аспирантом образовательной программы.
10
8.1. Основная литература:
№
п/п
Наименование учебной
литературы
Автор, место
издания,
издательство год
1
1.
2
Математические методы
психологического
исследования. Анализ и
интерпретация данных .
Учебное пособие
Психофизиологическое
шкалирование и объективные
физиологические реакции у
взрослых и детей.
3
Наследов А.Д. –
СПб.: Речь, 2007. –
392 с.
2.
3.
3Компьютерная обработка
данных для психолога.
5.
Дифференциальная
психология. Учебное
пособие.
Ратанов Т.А. – М.:
Московский
психологосоциальный
институт;
Воронеж: НПО
Модэк, 2002. – 320
с.
Калинин С.И. –
СПб.: Речь, 2002. –
133 с.Агрессия
Нартова-Бочавер
С.К. - М.: Флинта:
МПСИ, 2006. - 280
с.
Количество
экземпляров в
библиотеке
СГПА им.
Зайнаб
Биишевой
4
3
Число
обучающихся,
воспитанников,
одновременно
изучающих
дисциплину
5
1
1
1
1
1
1
1
Количество
экземпляров в
библиотеке
СГПА им.
Зайнаб
Биишевой
1
Число
обучающихся,
воспитанников,
одновременно
изучающих
дисциплину
1
7
1
8.2 Дополнительная литература
№
п/п
1.
2.
Наименование учебной
литературы
Психофизиология.
Психологическая
физиология с основами
физиологической
психологии
Психофизиология
Автор, место
издания,
издательство год
Николаева
Е.И.
Учебник. - М.: ПЕР
СЭ; Логос, 2003. –
544 с.
Данилова Н.Н.
Учебник для вузов.
М.: Аспект Пресс.
1998. - 372 с.
11
3.
Возрастная и
дифференциальная
психофизиология.
4.
Введение в
психофизиологию.
Чурилова Т.М.,
Леденева Ю.Е.,
Топчий М.В. - Издво - СевероКавказский
социальный
институт, 2004. –
219 с.
Марютина Т.М.,
Ермолаева О.Ю. –
М.; Московский
психологосоциальный
институт: Флинта,
204. - 399 с.
1
1
1
1
8.3. Программное обеспечение и Интернет-ресурсы
Применение электронных библиографических баз данных в области теории
и методики профессионального образования. Источники информации. Правила
лпоиска научной информации. Электронные базы данных.
1. Официальный сайт Министерства образования и науки Российской
Федерации. http://www.mon.gov.ru
2.
Федеральные
государственные
образовательные
стандарты.
standart.edu.ru
3. Федеральный центр информационно-образовательных ресурсов
(ФЦИОР). http://fcior.edu.ru/
4. Федеральный образовательный портал «Информационнокоммуникационные технологии в образовании». http://www.ict.edu.ru/
9. Материально-техническое обеспечение
Кафедра располагает материально-технической базой, соответствующей
действующим санитарно-техническим нормам и обеспечивающей проведение
всех видов теоретической и практической подготовки, предусмотренных
учебным
планом
аспиранта,
а
также
эффективное
выполнение
диссертационной работы. Для обеспечения данной дисциплины имеются:
оборудованные аудитории; технические средства обучения; аудио-,
видеоаппаратура; электронная база данных для создания тематических
разноуровневых тренировочных и проверочных материалов, для организации
фронтальной и индивидуальной работы с аспирантами; учебники, учебные
пособия и рекомендации.
12
N Название дисциплины
п/п
1
2
1
Методы
математической
обработки в
психологии
2
3
Наименование
оборудованных учебных
кабинетов, объектов для
проведения практических
занятий с перечнем
основного оборудования
3
Методический кабинет (ауд.
№7) факультета Педагогики и
психологии. Компьютеры (1),
ноутбук (1), принтер (1),
аппарат ЭКГ "Поли-Спектр"
(1), аппарат ЭЭГ "НейронСпектр 3" (1), аппарат
"Психотест" (1), аппарат
"Трансаир-01" (1).
Компьютерный
класс
с
выходом в Интернет (ауд.
№3) компьютеров 12
Каб.
№9
интерактивная
доска,
видеопроектор,
ноутбук (3)
Фактический адрес
учебных кабинетов
и объектов
4
ул.Комсомольская,
67
ул.Комсомольская.
67
ул.Комсомольская,
67
13