ДДС.Ф.9 Математические основы психологииx (новое окно)

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
ФИЛИАЛ ДВФУ В Г. УССУРИЙСКЕ
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ДИСЦИПЛИНЫ
Математические основы психологии
Специальность – 050102.65 Биология с дополнительной специальностью
050706.65 Педагогика и психология
Форма подготовки (очная)
Кафедра психологии образования
Курс 2 семестр 4
лекции 20 час.
практические занятия 0 час.
семинарские занятия 0 час.
лабораторные работы 26 час.
Консультации 0 час.
всего часов аудиторной нагрузки 46 час.
самостоятельная работа 46 час.
реферативные работы 0
контрольные работы 0
зачет 4 семестр
экзамен – семестр
Учебно-методический комплекс составлен в соответствии с требованиями
государственного
образовательного стандарта высшего профессионального образования (номер государственной регистрации
№ 698 пед/сп от 31.01.2005 г.)
Учебно-методический комплекс дисциплины обсужден на заседании кафедры психологии образования
протокол № 1__«_19_» ___сентября____2011 г.
Заведующая (ий) кафедрой: Гаврилова Т.А.
2011 г.
Составитель (ли): Ковалев П.А._______________________________________
Содержание
Аннотация…………………………………………………………………………3
Рабочая учебная программа дисциплины………..……………………………...5
Учебно-методическое обеспечение дисциплины:
Планы лекций…………………………………………………………………….19
Планы практических занятий………………………………………………….35
Материалы для самостоятельной работы студентов………………………..40
Контрольно-измерительные материалы………………………………………50
Список литературы……………………………………………………………..63
Дополнительные материалы:
Таблицы критических значений основных критериев математической
статистики, применяемых в психологических исследованиях…………….65
2
Аннотация учебно-методического комплекса дисциплины
«Математические основы психологии»
Учебно-методический комплекс дисциплины «Математические основы
психологии»
разработан
специальности
для
студентов
050102.65
2
курса,
Биология
обучающихся
с
по
дополнительной
специальностью050706.65 «Педагогика и психология».
Дисциплина «Математические основы психологии» входит в блок цикла
дисциплин
предметной
дисциплины
составляет
лекционные
занятия
подготовки.
92
(20
часа.
Общая
трудоемкость
Учебным
планом
часов),лабораторные
освоения
предусмотрены
занятия
(26
часов),
самостоятельная работа студента (46 часов). Дисциплина реализуется на
2курсе в 4 семестре.
Содержание дисциплины охватывает следующий круг вопросов:
основные
понятия
процесса
проведения
математико-
статистическойобработки данных, полученных в ходе психологического
исследования, основные процедуры современной математической статистики
в психологических исследованиях и способы их применения, основные
статистические критерии эмпирической обработки данных психологического
исследования, организация работы с программой SPSS.
Дисциплина «Математические основы психологии» логически и
содержательно связана с такими курсами, как «Общая и экспериментальная
психология»,
«Методология
и
методы
психолого-педагогического
исследования», «Логика», «Психодиагностика».
Дисциплина направлена на овладение студентами:
- знаний о применении математической статистики в психологических
исследованиях
и
психодиагностике;
о
назначении
описательной
и
индуктивной статистики; об основном круге задач, решаемых в ходе
психологического исследования и методах их решения;
- умений и навыков «ручной» и компьютерной обработки данных
эмпирического исследования.
3
Учебно-методический комплекс включает в себя: рабочую учебную
программу дисциплины; планы лекций; материалы для практических и
лабораторных занятий (темы и планы практических и лабораторных
занятий); материалы для организации самостоятельной работы студентов
(вопросы для
самостоятельного
изучения); контрольно-измерительные
материалы (образцы тестов для промежуточной аттестации, вопросы к
зачету);
список
литературы;
дополнительные
материалы
(таблицы
критических значений основных критериев математической статистики,
применяемых в психологических исследованиях).
4
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Дальневосточный федеральный университет»
(ДВФУ)
ФИЛИАЛ ДВФУ В Г. УССУРИЙСКЕ
РАБОЧАЯ УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ (РПУД)
Математические основы психологии
Специальность – 050102.65 Биология с дополнительной специальностью
050706.65 Педагогика и психология
Форма подготовки (очная)
Кафедра психологии образования
Курс 2 семестр 4
лекции 20 час.
практические занятия 0 час.
семинарские занятия 0 час.
лабораторные работы 26 час.
Консультации 0 час.
всего часов аудиторной нагрузки 46 час.
самостоятельная работа 46 час.
реферативные работы 0
контрольные работы 0
зачет 4 семестр
экзамен – семестр
Рабочая программа составлена в соответствии с требованиями федерального государственного
образовательного стандарта высшего профессионального образования (номер государственной регистрации
№ 698 пед/сп от 31.01.2005 г.)
Рабочая программа дисциплины обсуждена на заседании кафедры психологии образования
протокол № 1__«_19_» ___сентября____2011 г.
Заведующая (ий) кафедрой: Гаврилова Т.А.
2011 г.
Составитель (ли): Ковалев П.А._______________________________________
5
Оборотная сторона титульного листа РПУД
I. Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «_____» _________________ 200 г. № ______
Заведующий кафедрой _______________________ __________________
(подпись)
(И.О. Фамилия)
II. Рабочая программа пересмотрена на заседании кафедры:
Протокол от «_____» _________________ 200 г. № ______
Заведующий кафедрой _______________________ __________________
(подпись)
(И.О. Фамилия)
6
Содержание РПУД
Аннотация………..………………………………………………………………..8
Тематический план дисциплины………………………………………………..9
I. Структура и содержание теоретической части курса………………………10
II. Структура и содержание практической части курса………………………13
III. Контроль достижения целей курса……………………………………….14
IV. Учебно-методическое обеспечение дисциплины……………………….17
7
АННОТАЦИЯ
Данный курс представляет собой дисциплину цикла дополнительной
специальности для специальности 050102.65 Биология с дополнительной
специальностью 050706.65 «Педагогика и психология» и изучается в 4
семестре второго курса.
Целью курса является изучение основ математической статистики как
ветви
прикладной
математики,
основанной
на
теории
вероятности,особенностей организации психологического исследования и
особенностей математико-статистической обработки, полученных в ходе его
проведения эмпирических данных, и обучение использованию этих знания в
эмпирических и экспериментальных исследованиях, психодиагностике.
В задачи курса входит:
- Ознакомить с основными характеристиками методов и системой
ключевых понятий математической статистики.
- Сформировать комплекс знаний о шкалах измерения и способах
представления
результатов
исследования,
характеристиках
критериев
математико-статистической обработки эмпирических данных.
- Сформировать комплекс знаний о правилах и принципах выбора
адекватного способа математико-статистической обработки эмпирических
данных.
- Сформировать знания и развить основные практические умения,
необходимые
при
организации
и
проведения
психологического
исследования, а также обработки полученных результатов.
- Развить умения проведения расчета выбранного статистического
критерия.
- Развить умения использования данных правил и принципов при
реализации собственного психологического исследования.
8
ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН ДИСЦИПЛИНЫ
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
9
1
2
3
1
1
2
3
3
1
4
7
1
1
2
3
6
2
4
6
12
6
2
4
6
12
4
2
2
4
8
6
2
4
4
10
3
1
2
2
5
4
2
2
4
8
5
1
4
6
11
4
2
2
2
6
2
Практические
1
Лабораторные
Трудоемкость
(всего часов)
2.
Психология и математика: основные
понятия, используемые в математической
статистике.
Математические основы измерений в
психологи:
описательная
статистика.
Обобщение первичных данных.Типы
измерительных шкал, шкалирование и
измерение, построение многомерных
номинативных и ранговых шкал.
Математические основы измерений в
психологи:
распределение
признака.
Параметры распределения.
Математические
основы
обработки
данных в психологии: индуктивная
статистика.Основные
понятия
индуктивной статистики.
Математические
основы
обработки
данных в психологии: выявление различий
в уровне исследуемого признака.
Математические
основы
обработки
данных
в
психологии:
оценка
достоверности
сдвига
в
значениях
исследуемого признака.
Математические
основы
обработки
данных в психологии: выявление различий
в распределении признака.
Математические
основы
обработки
данных
в
психологии:
многофункциональные
статистические
критерии.
Математические
основы
обработки
данных в психологии: параметрические
критерии различий.
Корреляционный и факторный анализы,
оценка
значимости
корреляции
и
интерпретация факторов.
Математические
основы
обработки
данных в психологии: компьютерная
обработка эмпирических данных.
Математические
основы
обработки
данных в психологии: составление плана
Самостоятельная
работа студентов
1.
Наименование тем лекционных и
лабораторных занятий
Лекции
№
п/п
Всего
Аудиторные занятия
математической обработки эмпирических
данных.
Экспертное оценивание и тесты.
Случайные процессы и ансамбли.
Итого по дисциплине
13.
14.
1
1
46
1
1
20
1
1
46
26
2
2
92
I. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ТЕОРЕТИЧЕСКОЙ ЧАСТИ КУРСА
Тема
1.
Психология
и
математика:
основные
понятия,
используемые в математической статистике (1 час).
Психология
и
математика.
Основные
понятия
математической
статистики. Основные понятия описательной статистики. Вероятность
(математическая). Оценка (мера) вероятности. Событие. Признаки и
переменные. Данные и их разновидности. Генеральная совокупность и
выборка. Первичная обработка данных.
Тема
2.
описательная
измерительных
Математические
статистика.
шкал,
основы
Обобщение
измерений
первичных
шкалирование
и
в
психологи:
данных.
измерение,
Типы
построение
многомерных номинативных и ранговых шкал (1 час).
Основные
понятия
математической
статистики.
Измерительные
шкалы.Обобщение первичных данных.Расчет мер центральной тенденции и
мер разброса данных.
Тема
3.
Математические
основы
измерений
в
психологи:
распределение признака. Параметры распределения (1 час).
Основные
понятия
математической
статистики.
Первичные
описательные статистики. Меры центральной тенденции и меры разброса
данных. Кривые распределения. Нормальное распределение данных как
стандарт. Кривая нормального распределения. Асимметрия и эксцесс.
Проверка нормальности распределения.
Тема 4. Математические основы обработки данных в психологии:
индуктивная статистика. Основные понятия индуктивной статистики (1
час).
10
Основные понятия математической статистики. Основные понятия
индуктивной
статистики.
Теоретические
и
статистические
гипотезы.Проверка гипотез и статистические критерии: параметрические,
непараметрические.Уровни
статистической
значимости.Классификации
задач психологического исследования и методов их решения.
Тема 5. Математические основы обработки данных в психологии:
выявление различий в уровне исследуемого признака (2 часа).
Зависимая и независимая выборка. Обоснование задачи сопоставления и
сравнения с целью выявления различий в исследуемом признаке.Краткая
характеристика основных критериев математико-статистического анализа
при решении данной задачи.
Тема 6. Математические основы обработки данных в психологии:
оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака (2
часа).
Сдвиг и его виды. Обоснование задачи исследования изменений.Краткая
характеристика основных критериев математико-статистического анализа
при решении данной задачи.
Тема 7. Математические основы обработки данных в психологии:
выявление различий в распределении признака (2 часа).
Теоретическое и эмпирическое распределение. Обоснование задачи
сравнения
распределений
признака.Краткая
характеристика
основных
критериев математико-статистического анализа при решении данной задачи.
Тема 8. Математические основы обработки данных в психологии:
многофункциональные статистические критерии (2 час).
Понятие «многофункциональный статистический критерий». Типы
задач. Краткая характеристика основных многофункциональных критериев
математико-статистического анализа.
Тема 9. Математические основы обработки данных в психологии:
параметрические критерии различий (1 час).
11
Параметрические
и
непараметрические
математико-статистические
критерии. Сравнение дисперсий. Параметрические критерии сравнения двух
выборок. Выявление различий в уровне исследуемого признака с помощью tкритерия Стьюдента.Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого
признака
с
помощью
t-критерия
Стьюдента.Сравнение
величины
выборочных дисперсий 2-х рядов наблюдений с помощью F-критерия
Фишера.
Тема
10.
Корреляционный
и
факторный
анализы,
оценка
значимости корреляции и интерпретация факторов (2 часа).
Корреляционная
связь
и
корреляционная
зависимость.
Виды
корреляционных связей. Сила корреляционных связей. Обоснование задачи
исследования степени согласованности изменений признака. Краткая
характеристика основных критериев математико-статистического анализа
при решении данной задачи. Методы корреляционного анализа. Факторный
анализ
как
способ
анализа
изменений
признака
под
влиянием
контролируемых условий. Назначение факторного анализа. Основные
понятия факторного анализа. Определение числа факторов. Вращение
факторов. Интерпретация факторов.
Тема 11. Математические основы обработки данных в психологии:
компьютерная обработка эмпирических данных (1 часа).
Компьютерная
использования
обработка
компьютерных
эмпирических
технологий
данных.
в
Возможности
процессе
обработки
эмпирических данных. Ввод данных и возможности, предоставляемые
программой Excel. Программа SPSS: общее описание пакета, редактирование
и анализ данных.
Тема 12. Математические основы обработки данных в психологии:
составление плана математической обработки эмпирических данных (2
часа).
Классификации задач психологического исследования и методов их
решения. Разработка концепции и планирование исследования. Особенности
12
и принципы построения плана эмпирического исследования. Сбор и
обработка эмпирических данных.
Тема 13. Экспертное оценивание и тесты (1 час).
Экспертное оценивание: виды экспертных оценок, методы экспертных
оценок. Этапы экспертного оценивания. Анализ результатов (обработка
экспертных оценок). Психометрические основы тестирования: надежность,
валидность,
стандартизация.
Математико-статистические
критерии,
используемые в качестве доказательства психометрических характеристик
тестов.
Тема 14. Случайные процессы и ансамбли (1 час).
Случайные процессы и их характеристики. Дисперсия и корреляционная
функция случайного процесса.
II. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ПРАКТИЧЕСКОЙ ЧАСТИ КУРСА
Тема
3.
Лабораторные занятия
Математические основы измерений
в
психологи:
распределение признака. Параметры распределения (2 часа).
Определение нормальности распределения данных.
Тема 5. Математические основы обработки данных в психологии:
выявление различий в уровне исследуемого признака (4 часа).
Расчет критерия U-Манна-Уитни.Расчет критерия Н-Крускала-Уоллиса.
Тема 6. Математические основы обработки данных в психологии:
оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака (4
часа).
Расчет критерия G-знаков. Расчет критерия Т-Вилкоксона.Расчет
критерия М-Макнамара. Расчет критерия 𝑥𝑟2 -Фридмана.
Тема 7. Математические основы обработки данных в психологии:
выявление различий в распределении признака (2 часа).
Расчет критерия х2-Пирсона.
Тема 8. Математические основы обработки данных в психологии:
многофункциональные статистические критерии (4 часа).
13
Расчет критерия углового преобразования φ*-Фишера.
Тема 9. Математические основы обработки данных в психологии:
параметрические критерии различий (2 часа).
Расчет критерия t-Стьюдента.
Тема
10.
Корреляционный
и
факторный
анализы,
оценка
значимости корреляции и интерпретация факторов (2 часа).
Расчет критерия ранговой корреляции rs-Спирмена.
Тема 11. Математические основы обработки данных в психологии:
компьютерная обработка эмпирических данных (4 часов).
Обработка эмпирических данных с помощью программы математикостатистического анализа SPSS.
Тема 12. Математические основы обработки данных в психологии:
составление плана математической обработки эмпирических данных (2
часа).
Особенности
построения
плана
эмпирического
исследования.
Разработка плана собственного исследования на примере дипломной работы.
III. КОНТРОЛЬ ДОСТИЖЕНИЙ ЦЕЛЕЙ КУРСА
После изучения данной дисциплины студенты должны знать основных
вводных понятиях математической статистики, измерительных шкалах,
обобщении первичных данных, распределении признака и его основных
параметрах,
об
основных
непараметрических
и
понятиях
параметрических
индуктивной
методах,
статистики,
факторном
и
корреляционном анализе, компьютерной обработке эмпирических данных и
принципах
составления
эмпирического
приобрести
плана
математического
исследования.Изучение
умения:
составить
данной
план
сопровождения
дисциплины
позволяет
математической
обработки
эмпирических данных, самостоятельно выбрав методы решения задач
психологического
компьютерную
исследования;
обработку
провести
данных,
14
как
«ручную»,
интерпретировать
так
и
полученные
результаты, использовать навыки математической проверки эмпирических
данных в психодиагностике.
Данные знания и умения необходимы для практического применения в
эмпирических и экспериментальных исследованиях, психодиагностике.
Текущий контроль осуществляется в форме устного собеседования в
начале каждого занятия. Кроме того, текущий контроль предусматривает
выполнение
студентами
предоставление,
лабораторных
прохождение
заданий
промежуточной
и
их
письменное
аттестации
в
виде
тестирования.
ПРОМЕЖУТОЧНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ.
Тесты промежуточной аттестации предусматривают 4 варианта. В
каждом варианте представлено 12 теоретических вопросов с 4 вариантами
ответов и 5 практических заданий.
Итоговый контроль осуществляется в форме устного зачета в конце
семестра, допуск к которым предусмотрен при условии посещения 80%
занятий, прохождении промежуточной аттестации и в предоставлении в
обязательном порядке выполненных лабораторных работ.
ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ
1. Основные
понятия
математической
статистики:
признак
и
переменная, данные и их разновидности.
2. Измерительные шкалы и их виды: номинальная, порядковая,
интервальная, шкала равных отношений.
3. Распределение признака и его параметры. Виды распределений
признака. Нормальное распределение как стандарт.
4. Параметры распределения: меры центральной тенденции (мода,
медиана, среднее арифметическое) и меры разброса данных
(дисперсия, стандартное отклонение), асимметрия и эксцесс.
5. Основные
понятия
индуктивной
статистики:
научная
и
статистическая гипотезы, нулевая и альтернативная гипотезы,
направленная и ненаправленная гипотеза.
15
6. Основные
понятия
индуктивной
статистики:
статистический
критерий. Параметрические и непараметрические критерии. Уровень
статистической значимости. Правила отклонений Н0 и принятия Н1.
Ошибки
первого
и
второго
рода.
Мощность
критериев.
Классификации задач психологического исследования и методов их
решения.
7. Обоснование задачи и выбор критерия для оценки достоверности
различий в уровне исследуемого признака. Краткая характеристика
основных критериев математико-статистического анализа приоценки
достоверности различий в уровне исследуемого признака: Qкритерий Розенбаума, U-критерий Манна-Уитни.
8. Краткая
характеристика
основных
критериев
математико-
статистического анализа при оценке достоверности различий в
уровне исследуемого признака: Н-критерий Крускала-Уоллиса, Sкритерий тенденций Джонкира.
9. Обоснование задачи и выбор критерия для оценки достоверности
исследования
основных
изменений
критериев
признака.
Краткая
характеристика
математико-статистического
анализа
для
оценки достоверности исследования изменений признака: Gкритерий знаков, Т-критерий Вилкоксона, М-критерий Макнамара.
10. Краткая
характеристика
основных
критериев
математико-
статистического анализа для оценки достоверности исследования
изменений признака: критерий 𝑥𝑟2 -Фридмана, L-критерий тенденции
Пейджа.
11. Краткая
характеристика
основных
критериев
математико-
статистического анализа для сравнения распределений признака: х2критерий Пирсона, λ-критерий Колмогорова-Смирнова.
12. Обоснование
задачи
исследования
степени
согласованности
изменений признака. Краткая характеристика основных критериев
16
математико-статистического анализа для согласованности изменений
признака: коэффициент ранговой корреляции rs-Спирмена.
13. Понятие
«многофункциональный
статистический
критерий»:
использование для замены традиционных критериев математической
обработки. Краткая характеристика основных многофункциональных
критериев математико-статистического анализа: критерий углового
преобразования φ*-Фишера, m-биномиальный критерий.
14. Параметрические критерии сравнения двух выборок: определение
понятия «параметрический критерий», преимущества и недостатки.
Краткая характеристика параметрических критериев: t-критерий
Стьюдента и F-критерий сравнения дисперсий Фишера.
15. Факторный анализ как способ анализа изменений признака под
влиянием контролируемых условий.
16. Компьютерная обработка эмпирических данных: использование
программ Excel и SPSS для обработки эмпирических данных.
Список литературы
Основная литература
1. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
2. Орлов, А.И. Вероятность и прикладная статистика: основные факты:
справочник / А.И. Орлов. – М.: КноРус, 2010. – 190 c.
Дополнительная литература
1. Аллай, В.В.Творческая взаимосвязь математических наук с другими
науками / В.В.Аллай // Аспирант и соискатель. – 2005. – №5. – С.8687.
2. Бурлачук, Л.Ф. Словарь-справочник по психодиагностике / Л.Ф.
Бурлачук, С.М. Морозов. – СПб: Питер, 2000. – 528 с.
17
3. Гласс, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Дж.
Гласс, Дж. Стэнли. – М.: Прогресс, 1976. – 493 с.
4. Годфруа, Ж. Что такое психология? В 2 кн. / Ж. Годфруа. – М.: Мир,
2004. – 750 с.
5. Дружинин, В.Н., Экспериментальная психология / В.Н. Дружинин. –
СПб: Питер, 2000. – 320 с.
6. Дюк, В.А. Компьютерная психодиагностика / В.А. Дюк. – СПб:
Братство, 1994. – 364 с.
7. Ковалев, П.А. Компьютерная обработка эмпирических данных
психологического исследования / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2006. – 50 с.
8. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
9. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
10. Колемаев, В.А. Теория вероятностей и математическая статистика:
учебник для студ., магистров, аспирантов вузов / В.А. Колемаев, В.Н.
Калинина. – М.: КноРус, 2009. – 376 c.
11. Немов, Р.С. Психология. Кн. 3, Психодиагностика: Введение в
научное
психологическое
исследование
с
элементами
математической статистики / Р.С. Немов. – М.: Владос, 2007. – 632c.
12. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
13. Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
18
Электронные информационные образовательные ресурсы
1. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических и педагогических специальностей вузов. – Воронеж.:
ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое окно доступа
к
образовательным
ресурсам»
–
Режим
доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
2. Ткач, Л Комбинаторные методы в теории случайных процессов
[Электронный ресурс] / Л. Такач. – Уссурийск: УГПИ, 2009. – 1
электрон.опт. диск (CD-ROM).
3. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/684/72684
19
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
ПЛАНЫ ЛЕКЦИЙ
Целью предлагаемого учебного курса является
изучение основ
математической статистики как ветви прикладной математики, основанной
на
теории
вероятности,особенностей
исследования
и
особенностей
организации
психологического
математико-статистической
обработки,
полученных в ходе его проведения эмпирических данных, и обучение
использованию
этих
знания
в
эмпирических
исследованиях,
психодиагностике.Реализация
и
экспериментальных
данной
цели
позволяет
приобрести знания об основных характеристикахметодов и системе
ключевых понятий математической статистики; о шкалах измерения и
способах
представления
результатов
исследования,
характеристиках
критериев математико-статистической обработки эмпирических данных; о
правилах
и
принципах
выбора
адекватного
способа
математико-
статистической обработки эмпирических данных. Кроме того, в ходе курса
студенты должны развить основные практические умения, необходимые при
организации и проведения психологического исследования, а также
обработки полученных результатов; умения проведения расчета выбранного
статистического
критерия;
умения
использования
данных
правил и
принципов при реализации собственного психологического исследования.
Программа курса состоит из следующих разделов: введение в курс
«Математические
основы
психологии»,
описательная
статистика,
индуктивная статистика, компьютерная обработка и анализ эмпирических
данных.
Тема
1.
Психология
и
математика:
основные
понятия,
используемые в математической статистике (1 час).
План лекции:
1. Психология и математика. Назначение математической статистики и
ее двух главных разделов – описательной и индуктивной.
20
2. Основные
понятия
математической
статистики.
Вероятность
(математическая). Оценка (мера) вероятности. Событие. Генеральная
совокупность и выборка.
3. Основные
понятия
описательной
статистики.
Признаки
и
переменные. Данные и их разновидности.Первичная обработка
данных.
Литература:
1. Гласс, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Дж.
Гласс, Дж. Стэнли. – М.: Прогресс, 1976. – 493 с.
2. Годфруа, Ж. Что такое психология? В 2 кн. / Ж. Годфруа. – М.: Мир,
2004. – 750 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Куликов, Л.В. Психологическое исследование / Л.В. Куликов. – СПб:
Речь, 2001. – 184 с.
5. Немов, Р.С. Психология. Кн. 3, Психодиагностика: Введение в
научное
психологическое
исследование
с
элементами
математической статистики / Р.С. Немов. – М.: Владос, 2007. – 632 c.
6. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
7. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
8. Современная психология. Справочное руководство // под ред. В.Н.
Дружинина. – М: ИНФРА-М, 1999. – 688 с.
21
9. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема
2.
описательная
Математические
статистика.
измерительных
шкал,
основы
Обобщение
измерений
первичных
шкалирование
и
в
психологи:
данных.
измерение,
Типы
построение
многомерных номинативных и ранговых шкал (1 час).
План лекции:
1. Основные понятия математической статистики. Измерительные
шкалы.
2. Обобщение первичных данных.
3. Расчет мер центральной тенденции и мер разброса данных.
Литература:
1. Гласс, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Дж.
Гласс, Дж. Стэнли. – М.: Прогресс, 1976. – 493 с.
2. Годфруа, Ж. Что такое психология? В 2 кн. / Ж. Годфруа. – М.: Мир,
2004. – 750 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Куликов, Л.В. Психологическое исследование / Л.В. Куликов. – СПб:
Речь, 2001. – 184 с.
5. Немов, Р.С. Психология. Кн. 3, Психодиагностика: Введение в
научное
психологическое
исследование
с
элементами
математической статистики / Р.С. Немов. – М.: Владос, 2007. – 632 c.
6. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
22
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
7. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
8. Современная психология. Справочное руководство // под ред. В.Н.
Дружинина. – М: ИНФРА-М, 1999. – 688 с.
9. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема
3.
Математические
основы
измерений
в
психологи:
распределение признака. Параметры распределения (1 час).
План лекции:
1. Основные
понятия
математической
статистики.
Первичные
описательные статистики. Меры центральной тенденции и меры
разброса данных.
2. Кривые распределения. Нормальное распределение данных как
стандарт. Кривая нормального распределения. Асимметрия и
эксцесс. Проверка нормальности распределения.
Литература:
1. Гласс, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Дж.
Гласс, Дж. Стэнли. – М.: Прогресс, 1976. – 493 с.
2. Годфруа, Ж. Что такое психология? В 2 кн. / Ж. Годфруа. – М.: Мир,
2004. – 750 с.
3. Готтсданкер, Р. Основы психологического эксперимента / Р.
Готтсданкер. – М.: Академия, 2005. – 367 с.
23
4. Дружинин, В.Н., Экспериментальная психология / В.Н. Дружинин. –
СПб: Питер, 2000. – 320 с.
5. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
6. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
7. Кутейников, А.Н. Математические методы в психологии / А.Н.
Кутейников. – СПб: Речь, 2008. – 172 с.
8. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
9. Немов, Р.С. Психология. Кн. 3, Психодиагностика: Введение в
научное
психологическое
исследование
с
элементами
математической статистики / Р.С. Немов. – М.: Владос, 2007. – 632 c.
10. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
11. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
12. Современная психология. Справочное руководство // под ред. В.Н.
Дружинина. – М: ИНФРА-М, 1999. – 688 с.
13. Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
24
14. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 4. Математические основы обработки данных в психологии:
индуктивная статистика. Основные понятия индуктивной статистики (1
час).
План лекции:
1. Основные понятия математической статистики. Основные понятия
индуктивной статистики. Назначение индуктивной статистики.
2. Теоретические и статистические гипотезы.Проверка гипотез и
статистические критерии: параметрические, непараметрические.
3. Уровни
статистической
значимости.Классификации
задач
психологического исследования и методов их решения.
Литература:
1. Гласс, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Дж.
Гласс, Дж. Стэнли. – М.: Прогресс, 1976. – 493 с.
2. Готтсданкер, Р. Основы психологического эксперимента / Р.
Готтсданкер. – М.: Академия, 2005. – 367 с.
3. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
4. Кутейников, А.Н. Математические методы в психологии / А.Н.
Кутейников. – СПб: Речь, 2008. – 172 с.
5. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
25
6. Немов, Р.С. Психология. Кн. 3, Психодиагностика: Введение в
научное
психологическое
исследование
с
элементами
математической статистики / Р.С. Немов. – М.: Владос, 2007. – 632 c.
7. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
8. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
9. Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
10. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 5. Математические основы обработки данных в психологии:
выявление различий в уровне исследуемого признака (2 часа).
План лекции:
1. Зависимая
и
независимая
выборка.
Обоснование
задачи
сопоставления и сравнения с целью выявления различий в
исследуемом признаке.
2. Краткая
характеристика
основных
критериев
статистического анализа при решении данной задачи.
Литература:
26
математико-
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
3. Кутейников, А.Н. Математические методы в психологии / А.Н.
Кутейников. – СПб: Речь, 2008. – 172 с.
4. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
5. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
6. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
7. Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
8. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
27
Тема 6. Математические основы обработки данных в психологии:
оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака (2
часа).
План лекции:
1. Сдвиг и его виды. Обоснование задачи исследования изменений.
2. Краткая
характеристика
основных
критериев
математико-
статистического анализа при решении данной задачи.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
3. Кутейников, А.Н. Математические методы в психологии / А.Н.
Кутейников. – СПб: Речь, 2008. – 172 с.
4. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
5. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
6. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
28
7. Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
8. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 7. Математические основы обработки данных в психологии:
выявление различий в распределении признака (2 часа).
План лекции:
1. Теоретическое и эмпирическое распределение. Обоснование задачи
сравнения распределений признака.
2. Краткая
характеристика
основных
критериев
математико-
статистического анализа при решении данной задачи.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
3. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
29
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
6. Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
7. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа:
http://window.edu.ru/resource/684/72684Кутейников,
А.Н.
Математические методы в психологии / А.Н. Кутейников. – СПб:
Речь, 2008. – 172 с.
Тема 8. Математические основы обработки данных в психологии:
многофункциональные статистические критерии (2 часа).
План лекции:
1. Понятие «многофункциональный статистический критерий». Типы
задач.
2. Краткая характеристика основных многофункциональных критериев
математико-статистического анализа.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
3. Кутейников, А.Н. Математические методы в психологии / А.Н.
Кутейников. – СПб: Речь, 2008. – 172 с.
30
4. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
5. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
6. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
7. Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
8. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 9. Математические основы обработки данных в психологии:
параметрические критерии различий (1 час).
План лекции:
1. Параметрические и непараметрические математико-статистические
критерии.
Сравнение
дисперсий.
Параметрические
критерии
сравнения двух выборок.
2. Выявление различий в уровне исследуемого признака с помощью tкритерия Стьюдента.Оценка достоверности сдвига в значениях
исследуемого признака с помощью t-критерия Стьюдента.
31
3. Сравнение величины выборочных дисперсий 2-х рядов наблюдений
с помощью F-критерия Фишера.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
3. Кутейников, А.Н. Математические методы в психологии / А.Н.
Кутейников. – СПб: Речь, 2008. – 172 с.
4. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
5. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
6. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
7. Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
8. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
32
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема
10.
Корреляционный
и
факторный
анализы,
оценка
значимости корреляции и интерпретация факторов (2 часа).
План лекции:
1. Корреляционная
связь
и
корреляционная
зависимость.
Виды
корреляционных связей. Сила корреляционных связей.
2. Обоснование
задачи
исследования
степени
согласованности
изменений признака. Краткая характеристика основных критериев
математико-статистического анализа при решении данной задачи.
Методы корреляционного анализа.
3. Факторный анализ как способ анализа изменений признака под
влиянием контролируемых условий: назначение факторного анализа,
основные понятия факторного анализа, определение числа факторов,
вращение факторов, интерпретация факторов.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
3. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
33
4. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
5. Кутейников, А.Н. Математические методы в психологии / А.Н.
Кутейников. – СПб: Речь, 2008. – 172 с.
6. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
7. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
8. Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
Тема 11. Математические основы обработки данных в психологии:
компьютерная обработка эмпирических данных (1 час).
План лекции:
1. Компьютерная обработка эмпирических данных. Возможности
использования компьютерных технологий в процессе обработки
эмпирических данных.
2. Ввод данных и возможности, предоставляемые программой Excel.
3. Программа SPSS: общее описание пакета, редактирование и анализ
данных.
Литература:
1. Дюк, В.А. Компьютерная психодиагностика / В.А. Дюк. – СПб:
Братство, 1994. – 364 с.
2. Калинин, С.И. Компьютерная обработка данных для психологов /
С.И. Калинин. – СПб: Речь, 2002. – 134 с.
34
3. Ковалев, П.А. Компьютерная обработка эмпирических данных
психологического исследования / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2006. – 50 с.
4. Мидлтон, М.Р. Анализ статистических данных с использованием
MicrosoftExcel для Office XP / М.Р. Мидлтон. – М.: БИНОМ,
Лаборатория знаний, 2005. – 296 с.
5. Наследов, А.Д. SPSS: Компьютерный анализ данных в психологии и
социальных науках / А.Д. Наследов. – СПб: Питер, 2005. – 416 с.
6. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
7. Тюрин, Ю.Н. Анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А.
Макаров. – М.: Инфра-М, 2003. – 554 с.
Тема 12. Математические основы обработки данных в психологии:
составление плана математической обработки эмпирических данных (2
часа).
План лекции:
1. Классификации задач психологического исследования и методов их
решения.
2. Разработка концепции и планирование исследования. Особенности и
принципы построения плана эмпирического исследования. Сбор и
обработка эмпирических данных.
Литература:
1. Гласс, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Дж.
Гласс, Дж. Стэнли. – М.: Прогресс, 1976. – 493 с.
2. Годфруа, Ж. Что такое психология? В 2 кн. / Ж. Годфруа. – М.: Мир,
2004. – 750 с.
3. Готтсданкер, Р. Основы психологического эксперимента / Р.
Готтсданкер. – М.: Академия, 2005. – 367 с.
35
4. Дружинин, В.Н., Экспериментальная психология / В.Н. Дружинин. –
СПб: Питер, 2000. – 320 с.
5. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
6. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
7. Немов, Р.С. Психология. Кн. 3, Психодиагностика: Введение в
научное
психологическое
исследование
с
элементами
математической статистики / Р.С. Немов. – М.: Владос, 2007. – 632 c.
8. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
9. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
10. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 13. Экспертное оценивание и тесты (1 час).
План лекции:
1. Экспертное
экспертных
оценивание:
оценок.
виды
Этапы
экспертных
экспертного
результатов (обработка экспертных оценок).
36
оценок,
методы
оценивания.
Анализ
2. Психометрические основы тестирования: надежность, валидность,
стандартизация. Математико-статистические критерии, используемые
в качестве доказательства психометрических характеристик тестов.
Литература:
1. Бурлачук, Л.Ф. Словарь-справочник по психодиагностике / Л.Ф.
Бурлачук, С.М. Морозов. – СПб: Питер, 2000. – 528 с.
2. Годфруа, Ж. Что такое психология? В 2 кн. / Ж. Годфруа. – М.: Мир,
2004. – 750 с.
3. Готтсданкер, Р. Основы психологического эксперимента / Р.
Готтсданкер. – М.: Академия, 2005. – 367 с.
4. Дружинин, В.Н., Экспериментальная психология / В.Н. Дружинин. –
СПб: Питер, 2000. – 320 с.
5. Клайн, П. Справочное руководство по конструированию тестов:
Введение в психометрическое проектирование / П. Клайн; под ред.
Л.Ф. Бурлачука. – Киев: Изд-во ПАН Лтд, 1994. – 688с.
6. Кричевец, А.Н. Математическая статистика для психологов / А.Н.
Кричевец, А.А. Корнеев, Е.И. Рассказова. – М.: Академия, 2012. –
395 с.
7. Лактионов,
тестологии
А.Н.
/
Основы
А.Н.
психодиагностики,
Лактионов,
Е.Л.
психометрии
Луценко.
–
и
Харьков:
ХНУІМЕНІВ.Н. КАРАЗІНА, 2006. – 64 с.
8. Психологическая диагностика // под ред. М.К. Акимовой, К.М.
Гуревича. – СПб: Питер, 2005. – 652 с.
9. Современная психология. Справочное руководство // под ред. В.Н.
Дружинина. – М: ИНФРА-М, 1999. – 688 с.
Тема 14. Случайные процессы и ансамбли (1 час).
План лекции:
1. Случайные
процессы
и
их
характеристики.
корреляционная функция случайного процесса.
Литература:
37
Дисперсия
и
1. Готтсданкер, Р. Основы психологического эксперимента / Р.
Готтсданкер. – М.: Академия, 2005. – 367 с.
2. Дружинин, В.Н., Экспериментальная психология / В.Н. Дружинин. –
СПб: Питер, 2000. – 320 с.
3. Колемаев, В.А. Теория вероятностей и математическая статистика :
учебник для студ., магистров, аспирантов вузов / В.А. Колемаев, В.Н.
Калинина. – М.: КноРус, 2009. – 376 c.
4. Кричевец, А.Н. Математическая статистика для психологов / А.Н.
Кричевец, А.А. Корнеев, Е.И. Рассказова. – М.: Академия, 2012. –
395 с.
5. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
6. Орлов, А.И. Вероятность и прикладная статистика: основные факты:
справочник / А.И. Орлов. – М.: КноРус, 2010. – 190 c.
7. Ткач, Л Комбинаторные методы в теории случайных процессов
[Электронный ресурс] / Л. Такач. – Уссурийск: УГПИ, 2009. – 1
электрон.опт. диск (CD-ROM).
38
ПЛАНЫ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАНЯТИЙ
Тема
3.
Лабораторные занятия
Математические основы измерений
в
психологи:
распределение признака. Параметры распределения (2 часа).
1. Определение нормальности распределения данных.
Литература:
1. Гласс, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Дж.
Гласс, Дж. Стэнли. – М.: Прогресс, 1976. – 493 с.
2. Годфруа, Ж. Что такое психология? В 2 кн. / Ж. Годфруа. – М.: Мир,
2004. – 750 с.
3. Дружинин, В.Н., Экспериментальная психология / В.Н. Дружинин. –
СПб: Питер, 2000. – 320 с.
4. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
5. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
Тема 5. Математические основы обработки данных в психологии:
выявление различий в уровне исследуемого признака (4 часа).
1. Расчет критерия U-Манна-Уитни.
2. Расчет критерия Н-Крускала-Уоллиса.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
39
Тема 6. Математические основы обработки данных в психологии:
оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака (4
часа).
1. Расчет критерия G-знаков. Расчет критерия Т-Вилкоксона. Расчет
критерия М-Макнамара.
2. Расчет критерия 𝑥𝑟2 -Фридмана.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
Тема 7. Математические основы обработки данных в психологии:
выявление различий в распределении признака (2 часа).
1. Расчет критерия х2-Пирсона.
Литература:
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
Тема 8. Математические основы обработки данных в психологии:
многофункциональные статистические критерии (4 часа).
1. Расчет критерия углового преобразования φ*-Фишера.
Литература:
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
40
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
Тема 9. Математические основы обработки данных в психологии:
параметрические критерии различий (2 часа).
1. Расчет критерия t-Стьюдента.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
Тема
10.
Корреляционный
и
факторный
анализы,
оценка
значимости корреляции и интерпретация факторов (2 часа).
1. Расчет критерия ранговой корреляции rs-Спирмена.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
Тема 11. Математические основы обработки данных в психологии:
компьютерная обработка эмпирических данных (1 час).
1. Обработка эмпирических данных с помощью программы математикостатистического анализа SPSS.
Литература:
41
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
3. Ковалев, П.А. Компьютерная обработка эмпирических данных
психологического исследования / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2006. – 50 с.
Тема 12. Математические основы обработки данных в психологии:
составление плана математической обработки эмпирических данных (2
часа).
1. Особенности
построения
плана
эмпирического
исследования.
Разработка плана собственного исследования на примере дипломной
работы.
Литература:
1.
Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
2.
Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
3.
Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
4.
Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
42
МАТЕРИАЛЫ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
СТУДЕНТОВ
Тема 1. Психология и математика: основные понятия,
используемые в математической статистике (2 часа).
Генеральная и выборочная совокупность. Определение генеральной и
выборочной совокупности, на которых необходимо осуществить измерение
явления, их характеристика.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
43
6. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
Литература:
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
6. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
Тема
2.
описательная
Математические
статистика.
основы
Обобщение
44
измерений
первичных
в
психологи:
данных.
Типы
измерительных
шкал,
шкалирование
и
измерение,
построение
многомерных номинативных и ранговых шкал (2 часа).
Основные понятия математической статистики. Измерительные шкалы.
Определение типа шкалы, в которой проведено измерение явления.
Обобщение первичных данных: упорядочивание, распределение частот,
табулирование.Наглядное
распределений,
представление
графики,
гистограммы,
данных:
таблицы,
полигон
ряды
распределения
частот.Обобщение данных – ранжирование.
Расчет мер центральной тенденции и мер разброса данных.
Литература:
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
45
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
6. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
Тема
3.
Математические
основы
измерений
в
психологи:
распределение признака. Параметры распределения (4 часа).
1. Расчет мер центральной тенденции и мер разброса данных.
2. Определение нормальности распределения данных.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
6. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
46
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 4. Математические основы обработки данных в психологии:
индуктивная статистика. Основные понятия индуктивной статистики (2
часа).
Формулирование статистических гипотез: нулевых и альтернативных;
направленных и ненаправленных для разных типов задач.
Определение уровня статистической значимости. Построение оси
значимости.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
6. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
47
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 5. Математические основы обработки данных в психологии:
выявление различий в уровне исследуемого признака (6 часов).
Расчет критерия U-Манна-Уитни.
Расчет критерия Q-Розенбаума.
Расчет критерия Н-Крускала-Уоллиса.
Расчет критерия S-Джонкира.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
6. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
48
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 6. Математические основы обработки данных в психологии:
оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака (6
часов).
Расчет критерия G-знаков.
Расчет критерия Т-Вилкоксона.
Расчет критерия М-Макнамары.
Расчет критерия 𝑥𝑟2 -Фридмана.
Расчет критерия L-Пейджа.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
49
6. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 7. Математические основы обработки данных в психологии:
выявление различий в распределении признака (4 часов).
Расчет критерия х2-Пирсона.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
6. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
50
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 8. Математические основы обработки данных в психологии:
многофункциональные статистические критерии (4 часа).
Расчет критерия углового преобразования φ*-Фишера.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
6. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
51
Тема 9. Математические основы обработки данных в психологии:
параметрические критерии различий (2 часа).
Расчет критерия F-Фишера.
Расчет критерия t-Стьюдента.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
6. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема
10.
Корреляционный
и
факторный
анализы,
значимости корреляции и интерпретация факторов (4 часа).
52
оценка
Расчет критерия ранговой корреляции rs-Спирмена.
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
6. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 11. Математические основы обработки данных в психологии:
компьютерная обработка эмпирических данных (6 часов).
Особенности построения плана эмпирического исследования. Обработка
эмпирических данных с помощью программы математико-статистического
анализа SPSS.
53
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
4. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
5. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
6. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Тема 12. Математические основы обработки данных в психологии:
составление плана математической обработки эмпирических данных (2
часа).
Особенности построения плана эмпирического исследования. Обработка
эмпирических данных с помощью программы математико-статистического
анализа SPSS.
54
Литература:
1. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
2. Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
3. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
Тема 13. Экспертное оценивание и тесты (1 час).
Расчет процентилей.
Литература:
1. Бурлачук, Л.Ф. Словарь-справочник по психодиагностике / Л.Ф.
Бурлачук, С.М. Морозов. – СПб: Питер, 2000. – 528 с.
2. Гаврилова, Т.А. Практикум по психометрии / Т.А. Гаврилова, Е.В.
Глушак, Н.А. Скоморохова. – Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2008. – 36 с.
3. Дружинин, В.Н., Экспериментальная психология / В.Н. Дружинин. –
СПб: Питер, 2000. – 320 с.
4. Клайн, П. Справочное руководство по конструированию тестов:
Введение в психометрическое проектирование / П. Клайн; под ред.
Л.Ф. Бурлачука. – Киев: Изд-во ПАН Лтд, 1994. – 688с.
5. Психологическая диагностика // под ред. М.К. Акимовой, К.М.
Гуревича. – СПб: Питер, 2005. – 652 с.
Тема 14. Случайные процессы и ансамбли (1 час).
Случайные процессы и их характеристики. Дисперсия и корреляционная
функция случайного процесса.
Литература:
1. Готтсданкер, Р. Основы психологического эксперимента / Р.
Готтсданкер. – М.: Академия, 2005. – 367 с.
55
2. Дружинин, В.Н., Экспериментальная психология / В.Н. Дружинин. –
СПб: Питер, 2000. – 320 с.
3. Колемаев, В.А. Теория вероятностей и математическая статистика :
учебник для студ., магистров, аспирантов вузов / В.А. Колемаев, В.Н.
Калинина. – М.: КноРус, 2009. – 376 c.
4. Кричевец, А.Н. Математическая статистика для психологов / А.Н.
Кричевец, А.А. Корнеев, Е.И. Рассказова. – М.: Академия, 2012. –
395 с.
5. Наследов,
А.Д.
Математические
методы
психологического
исследования. Анализ и интерпретация данных / А.Д. Наследов. –
СПб: Речь, 2012. – 392 с.
6. Орлов, А.И. Вероятность и прикладная статистика: основные факты:
справочник / А.И. Орлов. – М.: КноРус, 2010. – 190 c.
7. Ткач, Л Комбинаторные методы в теории случайных процессов
[Электронный ресурс] / Л. Такач. – Уссурийск: УГПИ, 2009. – 1
электрон.опт. диск (CD-ROM).
56
КОНТРОЛЬНО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
ПРОМЕЖУТОЧНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ.
Тесты промежуточной аттестации предусматривают 4 варианта. В
каждом варианте представлено 12 теоретических вопросов с 4 вариантами
ответов и 5 практических заданий.
ВАРИАНТ 1
1. Кривая нормального распределения характеризуется тем, что:
а) более часто встречаются значения, которые выше или ниже среднего
значения;
б) преимущественно встречаются средние и близкие к средним
значения;
в) преобладают крайние значения, причем одновременно встречаются и
более низкие, и более высокие;
г) крайние значения признака встречаются достаточно редко, а значения
близкие к среднему часто.
2. Наиболее часто в математической статистике для описания
распределения данных используют:
а) моду; б) дисперсию; в) медиану; г) среднее арифметическое.
3. Гипотеза о значимости различий – это:
а) нулевая гипотеза; б) альтернативная гипотеза; в) направленная
гипотеза; г) ненаправленная гипотеза.
4. Для какого критерия соблюдается следующее правило: «Чтобы
принять Н1 и отклонить Н0, эмпирическое значение должно быть больше
критического»:
а) U-Манна-Уитни; б) φ*-Фишера; в) G-знаков; г) Т-Вилкоксона.
5. Для того, чтобы можно было применить параметрический критерий,
экспериментальные данные должны быть измерены по:
а) шкале наименований; б) порядковой шкале; в) шкале равных
интервалов; г) шкале равных отношений.
6. Независимая выборка состоит:
57
а) из одних и тех же испытуемых, принявших участие в тестировании
два и более раз; б) из одних и тех же испытуемых, показатели которых были
измерены в разных условиях; в) из разных испытуемых; г) из разных
испытуемых, показатели которых были проранжированы.
7. Критерий Н-Крускала-Уоллиса применим при сопоставлении:
а) двух выборок испытуемых; б) трех выборок испытуемых; в) трех и
более выборок испытуемых; г) от трех до шести выборок испытуемых.
8. Изменение показателей, полученных у одних и тех же испытуемых по
одним и тем же методикам, но в разных условиях, называется:
а) временной сдвиг; б) ситуационный сдвиг; в) умозрительный сдвиг; г)
структурный сдвиг.
9. В алгоритм расчета критерия T-Вилкоксона в обязательном порядке
включено проведение процедуры:
а)
нормализации;
б)
упорядочивания;
в)
ранжирования;
г)
стандартизации.
10. Положительный знак корреляционной связи говорит:
а) об обратной направленности связи; б) о тесной силе связи; в) о
высоком уровне значимости; г) о прямой направленности связи.
11. x2-критерий Пирсона незаменим при решении задачи:
а) доказательства неслучайности предпочтений в выборе из нескольких
альтернатив;
б) оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака;
в)
выявления
различий
между
двумя
выборками
по
уровню
исследуемого признака;
г) выявления степени согласованности изменений двух признаков.
12. Многофункциональные статистические критерии эту задачу не
решают:
а) сопоставление уровней исследуемого признака; б) сравнение
распределений; в) выявление степени согласованности изменений; г)
сопоставление сдвигов в значениях исследуемого признака.
58
Практические задания
Задание 1. Вычислите моду, медиану и среднее арифметическое для
следующих групп данных.
1.1. 26, 26, 30, 43, 54, 54, 60, 62, 65, 65, 69, 69, 72, 72, 73, 80, 81.
Вычислите дисперсию1 и стандартное отклонение2 для следующих
групп данных.
1.2. 129, 130, 130, 133, 136, 136, 137, 142.
Задание 2. Составьте для решения предложенной задачи и ответа на
поставленный в ней вопрос направленные гипотезы.
У участников эксперимента был измерен уровень невербального
интеллекта. Было обследовано 14 студентов физического факультета и 12
студентов психологического факультета. Можно ли утверждать, что одна из
групп превосходит другую по уровню невербального интеллекта?
Задание 3. Подберите нужный для решения предложенной задачи
статистический критерий и обоснуйте свой выбор.
У курсантов военного училища (n = 11) измерялась дважды способность
к удержанию физического волевого усилия на динамометре: вначале с
обычной инструкцией, а затем после заполнения опросника самооценки
волевых качеств. Исследователя интересует вопрос – можно ли утверждать,
что заполнение анкеты способствуют возрастанию волевого усилия.
Задание 4. Отталкиваясь от предложенных значений, постройте оси
значимости и сделайте вывод о том, какая статистическая гипотеза является
истинной. Обоснуйте свой ответ.
rsэмп = -0,58,
n = 37.
Задание 5. Выберите группу критериев, подходящих для проверки
возможных гипотез по теме: «Агрессивное поведение дошкольников,
воспитывающихся в полных и неполных (без отца) семьях»:
Формула расчета дисперсии: 𝜎 2 =
1
∑ 𝑓𝑖 ×(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )2
𝑛
∑ 𝑓𝑖 ×(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )2
Формула расчета стандартного отклонения: 𝜎 = √
2
𝑛−1
59
а) rs -Спирмена, Т или t, xr2 или L;
б) Q, U или t, *-угловое преобразование Фишера;
в) U или t, H или S, *-угловое преобразование Фишера;
г) x 2 -Пирсона, F-Фишера, rs -Спирмена.
ВАРИАНТ 2
1. Распределения, в которых очень часто встречаются значения ниже
среднего и редко значения выше среднего, называются:
а)
симметричные;
б)
умеренно
асимметричные;
в)
крайне
асимметричные; г) асимметричные.
2. Дисперсия является показателем:
а) степени изменчивости; б) меры центральной тенденции; в)
среднеструктурным; г) среднестепенным.
3. Статистический критерий – это метод, с помощью которого
рассчитывается:
а) уровень статистической значимости; б) эмпирическое значение
критерия; в) критическое значение критерия; г) стандартное отклонение.
4. Проверка гипотез, относительно их истинности или ложности,
осуществляется с помощью:
а) мер центральной тенденции; б) статистических критериев; в) мер
разброса данных; г) измерительных шкал.
5. В формулу расчета параметрического критерия включены:
а) ранги; б) частоты; в) дисперсии; г) баллы.
6. Наиболее мощным критерием для выявления различий между двумя
выборками по уровню исследуемого признака является:
а) x2-критерий Пирсона; б) T-критерий Вилкоксона; в) U-критерий
Манна-Уитни; г) Q-критерий Розенбаума.
7.
Если
эмпирическое
значение
критерия
Н-Крускала-Уоллиса
превышает или равно критическому значению на 5 % уровне, то:
60
а) принимается нулевая гипотеза; б) отвергается нулевая гипотеза; в)
отвергается
альтернативная
гипотеза;
г)
требуется
проведение
дополнительных расчетов с помощью иного критерия.
8. Сдвигом в значениях исследуемого признака являются:
а) изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность
проявления разных значений другого признака;
б) изменения в измеряемых показателях, которые произошли между
вторым и первым замером в одной группе испытуемых; в) измерения одного
признака, которым сопутствуют определенные изменения другого признака;
г) различие между двумя выборками по уровню исследуемого признака.
9. Если эмпирическое значение данного критерия меньше критического
на 5 % уровне, то принимается гипотеза Н1:
а) G-знаков; б) Q-Розенбуама; в) M-Макнамары; г) φ*-Фишера.
10. Многофункциональным статистическим критерием является:
а) φ*-критерий (угловое преобразование Фишера); б) U-критерий
Манна-Уитни; в) x2-критерий Пирсона; г) T-критерий Вилкоксона.
11.
rs-коэффициент
ранговой
корреляции
Спирмена
позволяет
определить:
а) тесноту и направление связи между двумя признаками или двумя
профилями признаков; б) зависимость двух признаков или двух профилей
между собой; в) неслучайность предпочтений в выборе из двух альтернатив;
г) различие между двумя выборками по уровню исследуемого признака
12. x2-критерий Пирсона незаменим при решении задачи:
а) доказательства неслучайности предпочтений в выборе из нескольких
альтернатив; б) оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого
признака; в) выявления различий между двумя выборками по уровню
исследуемого признака;
г) выявления степени согласованности изменений двух признаков.
Практические задания
61
Задание 1. Вычислите моду, медиану и среднее арифметическое для
следующих групп данных.
1.1. 115, 116, 119, 120, 120, 120, 123, 123, 126, 126, 127, 132.
Вычислите дисперсию3 и стандартное отклонение4 для следующих групп
данных.
1.2. 120, 121, 125, 127, 127, 128, 135, 136.
Задание 2. Составьте для решения предложенной задачи и ответа на
поставленный в ней вопрос ненаправленные гипотезы.
В группе учащихся, состоящей из 7 мальчиков и 13 девочек, было
проведено исследование такого компонента интеллектуального развития, как
осведомленность. Существуют ли гендерные особенности в степени
выраженности данного компонента?
Задание 3. Подберите нужный для решения предложенной задачи
статистический критерий и обоснуйте свой выбор.
В ходе изучения проблемы психологических барьеров при обращении в
службу знакомств были исследованы 17 мужчин и 23 женщины в возрасте от
18 до 45 лет. Испытуемые должны были на отрезке отметить точку,
соответствующую интенсивности внутреннего сопротивления, которое им
пришлось преодолеть, чтобы обратиться в службу знакомств. Длина отрезка,
отражающая максимально возможное сопротивление, составляла 100 мл.
Исследователя интересует вопрос – можно ли утверждать, что мужчинам
приходится преодолевать более мощное психологическое сопротивление?
Задание 4. Отталкиваясь от предложенных значений, постройте оси
значимости и сделайте вывод о том, какая статистическая гипотеза является
истинной. Обоснуйте свой ответ.
Tэмп = 10,5n1 = 11.
Формула расчета дисперсии: 𝜎 2 =
3
∑ 𝑓𝑖 ×(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )2
𝑛
∑ 𝑓𝑖 ×(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )2
Формула расчета стандартного отклонения: 𝜎 = √
4
𝑛−1
62
Задание 5. Выберите группу критериев, подходящих для проверки
возможных гипотез по теме: «Агрессивное поведение дошкольников,
воспитывающихся в полных и неполных (без отца) семьях»:
а) rs -Спирмена, U или t, H или S, *-угловое преобразование Фишера;
б) rs -Спирмена, Т или t, xr2 илиL;
в) U или H, Т или xr2 , *-угловое преобразование Фишера;
г) x2-Пирсона, F-Фишера, rs -Спирмена.
ВАРИАНТ 3
1. Распределения, в которых часто встречаются значения выше и ниже
среднего, называются:
а)
симметричные;
б)
умеренно
асимметричные;
в)
крайне
асимметричные; г) асимметричные.
2.
При
нормальном
распределении
большая
часть
результатов
располагается в пределах:
а) x̅ ± 1⁄2 σ; б) x̅ ± 1 σ; в) x̅ ± 2 σ; г) x̅ ± 3 σ.
3. Гипотеза, которая утверждает только факт неравенства параметра
нулю, и не указывает в каком направлении (выше или ниже) возможное
отклонение от нуля, называется:
а) нулевая гипотеза; б) альтернативная гипотеза; в) направленная
гипотеза; г) ненаправленная гипотеза.
4. Уровень статистической значимости – это:
а) вероятность принятия ложной и отклонения истинной гипотезы; б)
вероятность принятия истинной и отклонения ложной гипотезы; в)
вероятность попадания эмпирического значения в зону незначимости; г)
вероятность попадания эмпирического значения в зону значимости.
5. Классической мерой разброса, используемой в математической
статистике для описания распределения данных, является:
а) среднее квадратичное отклонение; б) варианса; в) среднее линейное
отклонение; г) дисперсия.
63
6. В тех случаях, когда при использовании U-критерия Манна-Уитни
количество наблюдений в каждой выборке более 20 и ранжирование
становится трудоемким, рекомендуется использовать критерий:
а)
S-Джонкира;
б)
в)
H-Крускала-Уолиса;
rs-Спирмена;
г)
λ-
Колмогорова-Смирнова.
7. Если эмпирическое значение критерия U-Манна-Уитни превышает
критическое значения на 5 % уровне статистической значимости, то:
а) принимается альтернативная гипотеза; б) принимается нулевая
гипотеза;
в)
обе
гипотезы
отвергаются;
г)
требуется
проведение
дополнительных расчетов с помощью иного критерия.
8. Сдвиг под влиянием воздействия – это:
а) изменение показателей, полученных у одних и тех же испытуемых по
одним и тем же методикам, но в разное время;
б) изменение между собой разных показателей, полученных у одних и
тех же испытуемых по одним и тем же методикам;
в) изменение показателей, полученных у одних и тех же испытуемых по
одним и тем же методикам в обычных и воображаемых условиях; г)
изменение показателей, полученных у одних и тех же испытуемых по одним
и тем же методика в обычных и специально созданных условиях.
9. Интенсивность сдвига между зависимыми рядами значений позволяет
установить:
а) G-критерий знаков; б) rs-критерий Спирмена; в) U-критерий МаннаУитни; г) T-критерий Вилкоксона.
10. Для доказательства неслучайности предпочтений в выборе из
нескольких альтернатив применяется:
а) G-критерий знаков; б) rs-коэффициент ранговой корреляции
Спирмена; в) U-критерий Манна-Уитни; г) x2-критерий Пирсона.
11. Этот критерий можно использовать по отношению к разнообразным
данным, выборкам и задачам:
64
а) x2-критерий Пирсона; б) U-критерий Манна-Уитни; в) φ*-критерий
(угловое преобразование Фишера); г) T-критерий Вилкоксона.
12.
rs-коэффициент
ранговой
корреляции
Спирмена
позволяет
определить:
а) тесноту и направление связи между двумя признаками или двумя
профилями признаков; б) зависимость двух признаков или двух профилей
между собой; в) неслучайность предпочтений в выборе из двух альтернатив;
г) различие между двумя выборками по уровню исследуемого признака.
Практические задания
Задание 1. Вычислите моду, медиану и среднее арифметическое для
следующих групп данных.
1.1. 26, 26, 30, 43, 54, 54, 60, 62, 65, 65, 69, 69, 72, 72, 73, 80, 81.
Вычислите дисперсию5 и стандартное отклонение6 для следующих
групп данных.
1.2. 129, 130, 130, 133, 136, 136, 137, 142.
Задание 2. Составьте для решения предложенной задачи и ответа на
поставленный в ней вопрос направленные гипотезы.
У участников эксперимента был измерен уровень невербального
интеллекта. Было обследовано 14 студентов физического факультета и 12
студентов психологического факультета. Можно ли утверждать, что одна из
групп превосходит другую по уровню невербального интеллекта?
Задание 3. Подберите нужный для решения предложенной задачи
статистический критерий и обоснуйте свой выбор.
В группе испытуемых (n = 34) измерили уровень тревожности и уровень
выраженности психологических защит. Исследователя интересует вопрос –
связаны ли собой эти показатели (тревожность и психологические защиты).
Формула расчета дисперсии: 𝜎 2 =
5
∑ 𝑓𝑖 ×(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )2
𝑛
∑ 𝑓𝑖 ×(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )2
Формула расчета стандартного отклонения: 𝜎 = √
6
𝑛−1
65
Задание 2. Отталкиваясь от предложенных значений, постройте оси
значимости и сделайте вывод о том, какая статистическая гипотеза является
истинной. Обоснуйте свой ответ.
Uэмп = 32,5n1 = 7, n2 = 13.
Задание 3. Выберите группу критериев, подходящих для проверки
возможных гипотез по теме: «Агрессивное поведение дошкольников,
воспитывающихся в полных и неполных (без отца) семьях»:
а) rs -Спирмена, Т или t, xr2 или L;
б) Q, U или t, *-угловое преобразование Фишера;
в) U или t, H или S, *-угловое преобразование Фишера;
г) x 2 -Пирсона, F-Фишера, rs -Спирмена.
ВАРИАНТ 4
1. Наиболее часто встречающееся значение в совокупности данных
называется:
а) медианой; б) модой; в) среднее арифметическое; г) дисперсия.
2. Простейшая мера разброса вариант представляет собой:
а) стандартное отклонение; б) дисперсию; в) вариационный размах; г)
среднее линейное отклонение.
3. Принять решение о том, какая из статистических гипотез является
истинной, а какая ложной мы можем:
а) по соотношению эмпирического и критического значений; б) по
абсолютной величине эмпирического значения; в) по соотношению
теоретического и критического значений; г) по соотношению эмпирического
и теоретического значений.
4. Для какого критерия соблюдается следующее правило: «Чтобы
принять Н1 и отклонить Н0, эмпирическое значение должно быть меньше
критического»:
а) rs-Спирмена; б) φ*-Фишера; в) x2-Пирсона; г) Т-Вилкоксона.
5. В гуманитарных науках принято считать, что Н0 уже можно
отвергнуть в пользу Н1, если:
66
а) р ≤ 0,10; б) р≤ 0,05; в) р ≤ 0,01; г) р ≤ 0,001.
6. При использовании, какого критерия трудно будет установить
различия, если признак варьирует в узком диапазоне значений:
а) Q-Розенбаума; б) U-Манна-Уитни; в) S-Джонкира; г) H-КрускалаУолиса.
7. Если количество наблюдений в каждой выборке испытуемых при
использовании критерия Н-Крускала-Уолиса превышает 5, то необходимо
для нахождения критического значения критерия использовать таблицы:
а) φ*-Фишера; б) λ-Колмогорова-Смирнова; в) х2-Пирсона; г) U-МаннаУитни.
8. Группа испытуемых, которые не испытывали влияния особых условий
и воздействия со стороны исследователя, носит название:
а) связанная; б) экспериментальная; в) контрольная; г) зависимая.
9. Преобладающее у большинства испытуемых направление изменения
показателей называется:
а) обычным сдвигом; б) нулевым сдвигом; в) нетипичным сдвигом; г)
типичным сдвигом.
10. Сопоставление эмпирического распределения с теоретическим
можно произвести при помощи:
а) rs-коэффициент ранговой корреляции Спирмена; б) x 2-Пирсона; в) UМанна-Уитни; г) T-Вилкоксона.
11. Этот критерий может быть использован по отношению, как к
независимым, так и зависимым выборкам:
а) φ*-критерий (угловое преобразование Фишера); б) U-критерий
Манна-Уитни; в) G-критерий знаков; г) T-критерий Вилкоксона.
12. Корреляция, имеющая отрицательный знак, называется:
а) слабой; б) обратной; в) тенденцией достоверной связи; г) незначимой.
Практические задания
Задание 1. Вычислите моду, медиану и среднее арифметическое для
следующих групп данных.
67
1.1. 115, 116, 119, 120, 120, 120, 123, 123, 126, 126, 127, 132.
Вычислите дисперсию7 и стандартное отклонение8 для следующих групп
данных.
1.2. 120, 121, 125, 127, 127, 128, 135, 136.
Задание 2. Составьте для решения предложенной задачи и ответа на
поставленный в ней вопрос ненаправленные гипотезы.
В группе учащихся, состоящей из 7 мальчиков и 13 девочек, было
проведено исследование такого компонента интеллектуального развития, как
осведомленность. Существуют ли гендерные особенности в степени
выраженности данного компонента?
Задание 3. Подберите нужный для решения предложенной задачи
статистический критерий и обоснуйте свой выбор.
Студент практикант решает задачу: будут ли мотивы учебной
деятельности у учеников трех 6-х классов распределены равномерно по
следующим мотивам:

учусь потому, что интересно;

учусь потому, что заставляют родители;

учусь потому, что в наше время нельзя быт неграмотным;

учусь потому, что хочу в будущем получить хорошую профессию.
Задание 4. Отталкиваясь от предложенных значений, постройте оси
значимости и сделайте вывод о том, какая статистическая гипотеза является
истинной. Обоснуйте свой ответ.
2
xэмп
= 12,456,
k = 10,
c = 2.
Задание 5. Выберите группу критериев, подходящих для проверки
возможных гипотез по теме: «Агрессивное поведение дошкольников,
воспитывающихся в полных и неполных (без отца) семьях»:
а) rs -Спирмена, U или t, H или S, *-угловое преобразование Фишера;
Формула расчета дисперсии: 𝜎 2 =
7
∑ 𝑓𝑖 ×(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )2
𝑛
∑ 𝑓𝑖 ×(𝑥𝑖 − 𝑥̅ )2
Формула расчета стандартного отклонения: 𝜎 = √
8
𝑛−1
68
б) rs -Спирмена, Т или t, xr2 илиL;
в) U или H, Т или xr2 , *-угловое преобразование Фишера;
г) x2-Пирсона, F-Фишера, rs -Спирмена.
69
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Основная литература
1. Ковалев, П.А. Практикум по методам математической обработки
данных в психологических исследованиях / П.А. Ковалев. –
Уссурийск: Изд-во УГПИ, 2009. – 76 с.
2. Орлов, А.И. Вероятность и прикладная статистика: основные факты:
справочник / А.И. Орлов. – М.: КноРус, 2010. – 190 c.
3. Остапенко, Р. И. Математические основы психологии [Электронный
ресурс]: учебно-методическое пособие для студентов и аспирантов
психологических
и
педагогических
специальностей
вузов.
–
Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с. // Информационная система «Единое
окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим доступа:
http://window.edu.ru/resource/140/76140/files/Остапенко%20Р.И.%20%20Математические%20основы%20психологии.pdf
4. Шелехова, Л.В. Математические методы в педагогике и психологии
[Электронный ресурс]: в схемах и таблицах: Учебное пособие. –
Майкоп: Изд-во АГУ, 2010. – 192 с. // Информационная система
«Единое окно доступа к образовательным ресурсам» – Режим
доступа: http://window.edu.ru/resource/684/72684
Дополнительная литература
1.
Аллай, В.В. Творческая взаимосвязь математических наук с другими
науками / В.В. Аллай // Аспирант и соискатель. – 2005. – № 5. – С.
86-87.
2.
Бурлачук, Л.Ф. Словарь-справочник по психодиагностике / Л.Ф.
Бурлачук, С.М. Морозов. – СПб: Питер, 2000. – 528 с.
3.
Гласс, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии / Дж.
Гласс, Дж. Стэнли. – М.: Прогресс, 1976. – 493 с.
4.
Годфруа, Ж. Что такое психология? В 2 кн. / Ж. Годфруа. – М.: Мир,
2004. – 750 с.
70
5.
Дружинин, В.Н., Экспериментальная психология / В.Н. Дружинин. –
СПб: Питер, 2000. – 320 с.
6.
Дюк, В.А. Компьютерная психодиагностика / В.А. Дюк. – СПб:
Братство, 1994. – 364 с.
7.
Ковалев, П.А. Компьютерная обработка эмпирических данных
психологического исследования / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2006. – 50 с.
8.
Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2004. – 176 с.
9.
Ковалев,
П.А.
Методы
математической
статистики
в
психологических исследованиях / П.А. Ковалев. – Уссурийск: Изд-во
УГПИ, 2007. – 220 с.
10. Колемаев, В.А. Теория вероятностей и математическая статистика:
учебник для студ., магистров, аспирантов вузов / В.А. Колемаев, В.Н.
Калинина. – М.: КноРус, 2009. – 376 c.
11. Немов, Р.С. Психология. Кн. 3, Психодиагностика: Введение в
научное
психологическое
исследование
с
элементами
математической статистики / Р.С. Немов. – М.: Владос, 2007. – 632 c.
12. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии /
Е.В. Сидоренко. – СПб: Речь, 2006. – 516 с.
13. Титкова, Л.С. Математические методы в психологии / Л.С. Титкова.
– Владивосток: Изд-во Дальневосточного университета, 2002. – 140
с.
14. Ткач, Л Комбинаторные методы в теории случайных процессов
[Электронный ресурс] / Л. Такач. – Уссурийск: УГПИ, 2009. – 1
электрон.опт. диск (CD-ROM).
71
ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
ТАБЛИЦЫ
КРИТЕРИЕВ
КРИТИЧЕСКИХ
ЗНАЧЕНИЙ
МАТЕМАТИЧЕСКОЙ
ОСНОВНЫХ
СТАТИСТИКИ,
ПРИМЕНЯЕМЫХ В ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Таблица 1. Критические значения критерия Q-Розенбаума для
уровней статистической значимости р 0,05 и р  0,01
72
Таблица 2. Критические значения критерияU-Манна-Уитни для
уровней статистической значимости р 0,05 и р  0,01
73
Продолжение таблицы 2.
74
Продолжение таблицы 2.
75
Продолжение таблицы 2.
76
Продолжение таблицы 2.
77
Окончание таблицы 2.
78
Таблица 3. Критические значения критерияН-КрускалаУоллисадля разных сочетаний n1, n2и n3
79
Таблица 4. Критические значения S-критерия тенденций Джонкира
для количества групп (с) от 3 до 6 (3  с  6) и количества испытуемых
(n) в каждой группе от 2 до 10 (2 n 10)
Таблица 5. Критические значения G-критерия знаков для уровней
статистической значимости р 0,05 и р  0,01
80
Таблица 6. Критические значения Т-критерия Вилкоксонадля
уровней статистической значимости р 0,05 и р  0,01
81
Таблица 7. Критические значения критерия𝒙𝟐𝒓 -Фридмана для
количества условий с = 3 и количества испытуемых от 2 до 9 (2 n9)
Таблица 8. Критические значения критерия𝒙𝟐𝒓 -Фридмана для
количества условий с = 4 и количества испытуемых от 2 до 9 (2 n4)
82
Таблица 9. Критические значения L-критерия тенденции Пейджа
для количества условий от 3 до 6 (3  с  6) и количества испытуемых от
2 до 12 (2 n 12)
83
Таблица 10. Критические значения х2-критерия Пирсонадля
уровней статистической значимости р 0,05 и р  0,01 при разном числе
степеней свободы v
84
Таблица 11. Критических значений λ-критерия КолмогороваСмирнова для сопоставления эмпирического распределения с
теоретическим (при n 50) или двух эмпирических распределений между
собой (при  50): уровни статистической значимости разных значений
λэмп
85
Таблица 12. Критические значения коэффициента ранговой
корреляции rs-Спирмена
86
Таблица 13. Величины угла φ (в радианах) для разных процентных
долей: φ = 2arcsin (√𝑷)
(критерий углового преобразования φ*-Фишера)
87
Продолжение таблицы 13.
88
Окончание таблицы 13.
Таблица 14. Уровни статистической значимости разных значений
критерия φ*-Фишера
89
Таблица 15. Критические значения m-биномиального критерия при
р = 0,50 и n 300
90
Таблица 16. Критические значения m-биномиального критерия при
р = 0,50 и n 50
91
Продолжение таблицы 16.
92
Продолжение таблицы 16.
93
Продолжение таблицы 16.
94
Продолжение таблицы 16.
95
Окончание таблицы 16.
96
Таблица 17. Критические значения t-критерия Стьюдента
97
Таблица 18. Критические значения F-критерия сравнения
дисперсий Фишера для уровней статистической значимости р 0,05 и р 
0,01: df1 – число степеней свободы в числителе, df1 – число степеней
свободы в знаменателе
98
Продолжение таблицы 18.
99
Продолжение таблицы 18.
100
Продолжение таблицы 18.
101
Продолжение таблицы 18.
102
Окончание таблицы 18.
103