МатМетоды - Психология - Мордовский государственный

advertisement
Министерство образования и науки Российской Федерации
ГОУВПО «Мордовский государственный университет им. Н.П.Огарёва»
математический факультет
кафедра математики и теоретической механики
«УТВЕРЖДАЮ»
_____________________
_____________________
«______»__________201_ г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
Математические методы в психологии
Направление подготовки
030300 Психология
Квалификация (степень) выпускника
Бакалавр
Форма обучения
очная
г. Саранск
2011 г.
1. Цели и задачи учебной дисциплины:
1. Цели и задачи дисциплины:
Цели:
1. Приобретение знаний об основных методах, используемых в научной и практической работе психолога.
2. Приобретение умений адекватного использования методов математической обработки результатов экспериментальных и научно-практических исследований.
3. Формирование навыков обработки и анализа экспериментальных данных
Задачи:
1. Изучение правил использования основных методов, их возможностей, ограничений и проблем.
2. Выполнение учебных заданий, направленных на формирование навыков обработки и анализа экспериментальных данных.
3. Выполнение учебных заданий с целью интерпретации полученных результатов.
4. Выполнение учебных заданий различными методами с последующей их статистической обработкой, анализом и выбором наиболее приемлемого метода.
2. Место учебной дисциплины в структуре ООП:
Дисциплина «Математические методы в психологии» принадлежит профессиональному циклу. Дисциплина читается на втором курсе, когда студенты знакомы с основами
общей психологии и статистикой. Излагаемый учебный материал может опираться на уже
полученные первичные сведения. Данная дисциплина предшествует дисциплинам «Общепсихологический практикум», «Экспериментальная психология», «Измерение в психологии», «Психодиагностика» и «Дифференциальная психология».
3. Требования к результатам освоения дисциплины
Процесс изучения дисциплины направлен на формирование следующих компетенций:
 пониманию
современных
концепций
картины
мира
на
основе
сформированного мировоззрения, овладения достижениями естественных и
общественных наук, культурологии (ОК-2);
 владению культурой научного мышления, обобщением, анализом и синтезом фактов
и теоретических положений (ОК-3);
 использованию системы методов, необходимых для решения типовых задач в различных областях профессиональной практики (ОК-4);
 профессионально профилированному использованию современных информационных
технологий и системы «Интернет» (ОК-10);
 обоснованию гипотез и постановке задач исследования в определенной области психологии (ПК-1);
 отбору и применению психодиагностических методик, адекватных целям, ситуации и
контингенту респондентов с последующей математико-статистической обработкой
данных и их интерпретаций (ПК-2);
 выявлению специфики психического функционирования человека с учётом
особенностей возрастных этапов, кризисов развития и факторов риска, его принадлежности к тендерной, этнической, профессиональной и другим социальным группам
 (ПК-5);
 пониманию и постановке профессиональных задач в области научноисследовательской и практической деятельности (ПК-10);
 участию
в
проведении
психологических
исследований
на
основе
применения общепрофессиональных знаний и умений в различных научных и
научно-практических областях психологии (ПК-11);
 постановке прикладных задач в определенной области применения психологии
(ПК-16);
 самообразованию на протяжении всей профессиональной жизни (ПК-19).
В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать:
– принципы поиска и выбора методов математической статистики,
– основные методы математической обработки результатов исследований.
Уметь:
– различать и применять основные методы, используемые в психологических исследованиях,
– рецензировать экспериментальные (и эмпирические) психологические исследования;
– самостоятельно производить расчеты наиболее простых методов математической
обработки,
– пользоваться стандартными пакетами программного обеспечения.
Владеть:
– приемами работы со специальной литературой, информационной поисковой работы и
приемами критического анализа научной информации,
– понятийным аппаратом изучаемой дисциплины для анализа и систематизации информации, поиска новой информации, критерия выбора методик.
5. Образовательные технологии
5.1. Содержание учебной дисциплины (модуля). Объем дисциплины и виды учебных
занятий
Вид учебной работы
Аудиторные занятия (всего)
Всего часов
Семестр
36
3
В том числе:
Лекции
18
Практические занятия (ПЗ)
18
Консультация
Самостоятельная работа (всего)
36
В том числе:
Вид промежуточной аттестации
Общая трудоемкость
зачет
час
зач. ед.
72
2
5.2. Содержание разделов учебной дисциплины
Наименование
№
раздела
Содержание раздела
п/п
дисциплины
1.
Основы измерения и количественного
описания данных
Введение в дисциплину .
Предмет и задачи дисциплины. Проблема измерения индивидуальных психологических
особенностей. Место математической статистики в структуре психологического исследования. Типы задач в профессиональной работе психолога, требующие математического
обобщения результатов.
Генеральная совокупность и выборка.
Полное исследование. Выборочное исследование. Зависимые и независимые выборки.
Требования к выборке. Репрезентативность
выборки. Формирование и объем репрезентативной выборки.
Измерения и шкалы.
Понятие измерения в психологии.
Измерительные шкалы. Номинативная шкала. Порядковая (ранговая, ординарная) шкала. Правила ранжирования. Проверка правильности ранжирования. Случай одинаковых рангов. Шкала интервалов. Шкала отношений. Определение выбора измерительной шкалы.
Таблицы и графики.
Таблица исходных данных. Статистические
ряды. Понятие распределения и гистограммы.
Таблицы и графики распределения частот, их
применение. Таблицы сопряженности номинативных признаков.
Первичные описательные статистики.
Нормальное распределение.
Меры центральной тенденции: мода, медиана, среднее, разброс выборки. Выбор меры
центральной тенденции. Квантили распределения. Меры изменчивости: дисперсия,
стандартное отклонение, асимметрия, эксцесс. Нормальное распределение как стандарт. Проверка нормальности распределения.
Формы текущего
контроля успеваемости (по неделям семестра)
ИЗ-1
2.
Общие принципы проверки
статистических
гипотез.
Введение в проблему статистического вывода
Статистические гипотезы. Проверка статистической гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотезы. Понятие уровня статистической значимости. Ось 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.
Корреляционный анализ.
Понятие корреляционной связи. Виды корреляционных связей. Положительная, отрицательная и другие виды корреляций. Выбросы. Задача корреляционного анализа: установление направления (положительное, отрицательное) и формы (линейная, нелинейная) связи между варьирующими признаками.
Коэффициент линейной корреляции rxy
Пирсона. Ранговый коэффициент корреляции rs Спирмена. Случай одинаковых рангов. Проверка уровня значимости полученных коэффициентов корреляции. Коэффициент корреляции  Кендалла. Бисериальный
коэффициент корреляции R . Множественная
корреляция.
Статистические критерии различий.
Параметрические и непараметрические критерии. Рекомендации к выбору критерия
различия. Непараметрические критерии для
зависимых выборок. Критерий знаков G .
Критерий T Вилкоксона. Критерий тенденций L Пейджа.
Непараметрические критерии для независимых выборок
Общие замечания. Решение задачи о выявлении различий в уровне исследуемого признака: критерий U Манна-Уитни, критерий 
Розенбаума (для двух независимых выборок);
критерий H Крускала-Уоллиса, критерий S
Джонкира (для трех и более выборок испытуемых).
Критерии согласия распределений.
Сопоставление эмпирического распределения с теоретическим. Критерий  2 (хиквадрат), критерий  Колмогорова–
Смирнова. Сравнение двух экспериментальных распределений. Использование критерия  2 для сравнения показателей внутри
одной выборки. Критерий  Фишера.
ИЗ-2
ИЗ-3
ИЗ-4
ИЗ-5
3.
Многомерные
методы и модели
Параметрические критерии различий.
Сравнение дисперсий. Критерий t Стьюдента для одной выборки. Критерий t Стьюдента для независимых выборок. Критерий
t Стьюдента для зависимых выборок.
Введение в дисперсионный анализ (ANOVA).
Назначение и общие понятия ANOVA. Однофакторный ANOVA. Критерий Линка и
Уоллеса. Критерий Немени. Многофакторный ANOVA.
Множественный регрессионный анализ.
Назначение и классификация многомерных
методов. Математико-статистические идеи
метода.
Исходные данные, процедура и результаты.
Факторный анализ.
Назначение. Математико-статистические
идеи и проблемы метода. Анализ главных
компонент и факторный анализ. Приемы для
определения числа факторов. Проблема
вращения и интерпретации. Проблема опенки значений факторов.
Последовательность факторного анализа.
Дискриминантный анализ.
Назначение. Математико-статистические
идеи метода. Исходные данные и основные
результаты.
Многомерное шкалирование.
Назначение. Меры различия. Неметрическая
модель. Модель индивидуальных различий.
Кластерный анализ
Назначение. Методы кластерного анализа.
Кластерный анализ объектов. Кластерный
анализ корреляций. Кластерный анализ результатов социометрии. Кластерный анализ
различий.
ИЗ-6
ИЗ-7
ИЗ-8
ИЗ-9
5.3 Разделы учебной дисциплины и междисциплинарные связи с обеспечиваемыми
(последующими) дисциплинами
№
Наименование обеспе- № № разделов данной дисциплины, необходимых
для изучения обеспечиваемых (последующих) дисп/п чиваемых (последуюциплин
щих) дисциплин
1
2
3
1.
Психология личности
2.
Психология развития и
возрастная психология
Экспериментальная
психология
Психология социальной работы
Психология семьи
3.
4.
5.
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
+
5.4 Разделы дисциплин и виды занятий
№
п/п
1.
2.
3.
Наименование раздела
дисциплины
Основы измерения и количественного описания данных
Общие принципы проверки статистических гипотез.
Многомерные методы и модели
Лекции
Практические
занятия
СРС
6
6
8
Всего
час.
20
8
8
16
32
4
4
12
20
6. Лабораторный практикум
Учебная дисциплина не предполагает проведение лабораторных практикумов.
7. Практические занятия (семинары)
№
п/п
1.
№ раздела
дисциплины
1
2.
2
3.
3
Тематика практических занятий (семинаров)
Трудоемкость
(час.)
Введение в дисциплину. Генеральная совокупность и
выборка. Измерения и шкалы. Таблицы и графики.
Первичные описательные статистики. Нормальное
распределение.
Статистические гипотезы. Корреляционный анализ.
Статистические критерии различий. Непараметрические критерии для независимых выборок Критерии
согласия распределений Параметрические критерии
различий. Введение в дисперсионный анализ.
Факторный анализ. Дискриминантный анализ.
Кластерный анализ.
6
8
4
8.
Оценочные
средства
для
текущего
контроля
успеваемости,
промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебнометодическое
обеспечение
самостоятельной
работы
студентов
Вопросы для подготовки к отчету по индивидуальным заданиям
1. Первичные описательные статистики
2. Меры центральной тенденции.
3. Меры изменчивости.
4. Генеральная совокупность. Свойства и параметры совокупности, виды.
5. Выборка. Классификация выборки. Репрезентативность выборки.
6. Измерения в психологии. Шкалы:
 Номинальная шкала (дихотомическая шкала).
 Порядковая (ранговая) шкала.
 Интервальная шкала.
 Шкала равных отношений. Примеры.
7. Распределение признака. Нормальное распределение, его особенности. График нормального распределения. Закон трех сигм.
8. Асимметрия и эксцесс.
9. Статистические гипотезы. Виды статистических гипотез.
10. Статистические критерии.
11. Уровни статистической значимости. Ось значимости.
12. Ошибка первого рода, вероятность ошибки. Ошибка второго рода, вероятность
ошибки.
13. Мощность статистического критерия. Графическая интерпретация критерия.
14. Выявление различий в уровне исследуемого признака. Методы:
 Критерий U Манна-Уитни.
 Критерий  Розенбаума.
 Критерий H Крускала-Уоллиса.
 Критерий S Джонкира .
15. Оценка сдвига значений исследуемого признака. Методы:
 Критерий T Вилкоксона.
 Критерий G знаков.
 Критерий  r2 Фридмана.
 Критерий L Пейджа.
16. Выявление различий в распределении признака. Методы, графическая интерпретация
методов:
 Критерий  2 Пирсона.
 Критерий  Колмогорова–Смирнова.
 Критерий t Стьюдента.
 Критерий  Фишера.
17. Выявление степени согласованности измерений. Методы, графическая интерпретация
методов:
 Коэффициент линейной корреляции rxy Пирсона.
 Ранговый коэффициент корреляции rs Спирмена.
 Коэффициент корреляции  Кендалла.
 Бисериальный коэффициент корреляции R .
 Линейная регрессия,
 Множественная корреляция
 Факторный анализ
 Кластерный анализ
18. Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий. Методы:
 Критерий S Джонкира .
 Критерий тенденций L Пейджа.
 Критерий Линка и Уоллеса.
 Критерий Немени.
 Однофакторный ANOVA.
 Многофакторный ANOVA.
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение учебной дисциплины:
а) основная литература
1.
2.
3.
4.
Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. М.: Флинта, 2006.
Митина О.Ю. Математические методы в психологии. М., 2007.
Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб.: Речь, 2006.
Тюменева Ю.А. Психологические измерения. М., 2007.
б) дополнительная литература
1. Наследов А.Д. Методы обработки многомерных данных в психологии. Спб., 1999.
2. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Спб., 2006.
3. Романко В.К. Кус теории вероятностей и математической статистики для психологов.
М.: МГППИ, 2000.
4. Суходольский Г.В. Математические методы в психологии. Харьков.: Гуманитарный
центр, 2004.
5. Тарасов С.Г. Основы применения математических методов в психологии. Спб., 1998.
6. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М., 2000.
в) программное обеспечение и Интернет- ресурсы
Операционная система WINDOWS XP и пакет EXCEL 7.0
Программное обеспечение для статистической обработки данных (SPSS).
10. Материально-техническое обеспечение дисциплины:
Практические занятия проводятся в лаборатории, оснащенной 20 компьютерами.
Авторы (разработчики):
МГУ им. Н.П.Огарева
Ст. преподаватель
Н.Ф.Попелышева
____________________
_______________
_________________
Рецензенты(эксперты)
(место работы)
(занимаемая должность)
____________________
_______________
(место работы)
(занимаемая должность)
(инициалы, фамилия)
_________________
(инициалы, фамилия)
Программа одобрена на заседании___________________________________________
(Наименование уполномоченного органа вуза (УМК, НМС, Ученый совет)
от ________________ года, протокол № ________ .
Download