Вопросы к экзамену по дисциплине
1. Генеральная совокупность и выборка. Репрезентативность выборки. Виды выборок.
2. Признаки и переменные. Определение измерения. Шкалы измерения.
3. Распределение признака. Типы распределений. Графическое представление распределения признака.
4. Параметры распределения признака. Меры центральной тенденции. Меры вариации данных.
5. Понятие статистического критерия. Виды статистических критериев.
6. Проверка данных на наличие аномальных значений.
7. Формы распределения признака. Общая характеристика нормального распределения.
8. Проверка эмпирического распределения на соответствие нормальному распределению.
9. Принятие решения о выборе метода математической обработки психологических данных.
10. Понятие статистической гипотезы. Виды гипотез.
11. Эмпирическое и критическое значение статистического критерия. Выводы по результатам применения статистического критерия. Уровни статистической достоверности.
12. F - критерий Фишера: цель использования, структура исходных данных, проверяемые статистические гипотезы, алгоритм решения задач с помощью данного критерия.
13. t - критерий Стьюдента для сравнения выборочного среднего с нормативным показателем: цель использования, структура исходных данных, проверяемые статистические гипотезы, алгоритм решения задач с помощью данного критерия.
14. t - критерий Стьюдента для выявления различий в уровне исследуемого признака в двух независимых выборках: цель использования, структура исходных данных, ограничения в применении критерия, проверяемые статистические гипотезы.
|
|
|
15. Алгоритм решения задач с помощью t - критерия Стьюдента для выявления различий в уровне исследуемого признака в двух независимых выборках.
16. t - критерий Стьюдента для оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака в двух зависимых выборках: цель использования, структура исходных данных, ограничении в применении критерия, проверяемые статистические гипотезы.
17. Алгоритм решения задач с помощью t - критерия Стьюдента для оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака в двух зависимых выборках.
18. U - критерий Манна - Уитни: цель использования, структура исходных данных, ограничения в применении критерия, проверяемые статистические гипотезы.
19. Алгоритм решения задач с помощью U - критерия Манна – Уитни.
20. Т - критерий Вилкоксона: цель использования, структура исходных данных, ограничения в применении критерия, проверяемые статистические гипотезы.
21. Алгоритм решения задач с помощью Т - критерия Вилкоксона.
22. L - критерий Пейджа: цель использования, структура исходных данных, ограничения в применении критерия, проверяемые статистические гипотезы.
|
|
|
23. Алгоритм решения задач с помощью L - критерия Пейджа.
24. H – критерий Крускала-Уоллиса: цель использования, структура исходных данных, ограничения в применении критерия, проверяемые статистические гипотезы.
25. Алгоритм решения задач с помощью H – критерия Крускала-Уоллиса.
26. c2-критерий Пирсона: цель использования, структура исходных данных, проверяемые статистические гипотезы.
27. Алгоритм решения задач с помощью c2-критерия Пирсона для сравнения эмпирического распределения с теоретическим равномерным распределением.
28. Алгоритм решения задач с помощью c2-критерия Пирсона для сравнения двух и более эмпирических распределений.
29. Корреляция. Задачи корреляционных исследований. Корреляция и причинно-следственная связь. Направление и теснота взаимосвязи. Диаграмма рассеяния. Линейная корреляция. Коэффициент корреляции.
30. Корреляционный анализ. Корреляционная матрица, корреляционные плеяды.
31. Коэффициент ранговой корреляции rs Спирмена: цель использования, структура исходных данных, ограничения в применении критерия, проверяемые статистические гипотезы.
32. Алгоритм решения задач с помощью коэффициента ранговой корреляции rs Спирмена.
|
|
|
33. Коэффициент линейной корреляции Пирсона rxy: цель использования, структура исходных данных, ограничения в применение критерия, проверяемые статистические гипотезы.
34. Алгоритм решения задач с помощью коэффициента линейной корреляции Пирсона rxy.
Список литературы.
Основная литература:
1. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных. Учебное пособие. - СПб.: Речь, 2010. – 392 с.
Дополнительная литература:
1. Анастази А., Урбина С. Психологическое тестирование. – 7-е изд. - СПб.: Питер, 2009.
2. Благинин А.А. Математические методы в психологии и педагогике: учеб пособие / А.А. Благинин, В.В. Торчило. – СПб.: ЛГУ им. А.С. Пушкина, 2006.
3. Грес П.В. Математика для гуманитариев. Учебное пособие.- М.: Логос, 2003.
4. Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях. – Л., 1985.
5. Калинин А.А., Кедич С.И. Простейшие методы обработки данных в психологии. – СПб.: ЛГУ им. А.С. Пушкина, 2003.
6. Куликов Л.В. Психологическое исследование: методические рекомендации по проведению. – СПб.: Речь, 2001.
7. Машков В.Н. Основы дифференциальной психологии. – СПб.: СПбГУ, 1998.
|
|
|
8. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. – СПб.: Речь, 2010.
9. Суходольский Г.В. Математическая психология. СПб., 1997.
10. Тарасов С.Г. Математические методы в психологии. Учебно-методические указания. – СПб.,1998.
Приложение 1.
Таблицы критических значений
Таблица 18.1
Таблица критических значений параметра “а”
для исключения выскакивающих значений
| N | а | а |
| Уровень достоверности 95% | Уровень достоверности 99% | |
| 3 | 0.941 | 0.988 |
| 4 | 0.765 | 0.889 |
| 5 | 0.642 | 0.780 |
| 6 | 0.560 | 0.698 |
| 7 | 0.507 | 0.637 |
| 8 | 0.468 | 0.590 |
| 9 | 0.437 | 0.555 |
| 10 | 0.412 | 0.527 |
| 11 | 0.392 | 0.502 |
| 12 | 0.376 | 0.482 |
| 15 | 0.338 | 0.438 |
| 20 | 0.300 | 0.391 |
| 24 | 0.281 | 0.367 |
| 30 | 0.260 | 0.341 |
Таблица 18.2
Дата добавления: 2018-05-12; просмотров: 323; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!