- •1. Предмет математической статистики с учётом специфики психологии. Задачи, критерии и принципы математической статистики.
- •2. Особенности метода математической статистики, используемого в психологии. Прикладное значение математической статистики в профессиональной деятельности психолога.
- •3. Источники статистической информации, необходимой для проведения психологических исследований. Требования, предъявляемые к собираемым психологическим данным и сведениям.
- •4. Понятие статистического наблюдения и статистического показателя. Виды статистических показателей.
- •5. Основные организационные формы статистического наблюдения. Унифицированная статистическая отчётность и её показатели
- •6. Правила разработки и элементы статистических таблиц и графиков.
- •7. Понятие о статистической сводке как второй стадии статистического исследования.
- •8. Методологические вопросы статистических группировок: задачи, виды группировок, порядок проведения
- •10. Вариационные ряды. Дискретные и интервальные ряды распределения. Варианта и частота (частость).
- •9. Статистические ряды распределения как форма представления результатов сводки и группировки материалов.
- •11. Количественный и качественный признаки. Понятие и виды измерений (три подхода).
- •12. Виды абсолютных и относительных величин, их единицы измерения.
- •13. Значение средних величин в психологическом исследовании. Виды и формы средних величин.
- •14. Структурные средние: мода и медиана; квартили, децили, перцинтили.
- •16. Графическое изображение вариационного ряда. Оценка вариационного ряда на ассиметрию с помощью коэффициента ассиметрии.
- •17. Кривые нормального распределения. Распределение Пуассона, биноминальное распределение.
- •18. Статистическая совокупность, единица совокупности.
- •19. Атрибутивный, альтернативный, количественный, основной, второстепенный признаки.
- •20. Понятие выборочного наблюдения. Задачи, решаемые на основе выборочного наблюдения.
- •21. Генеральная и выборочная совокупности. Способы отбора единиц в выборочную совокупность из генеральной совокупности. Повторный и бесповторный отбор.
- •23. Параметры (показатели) оценки генеральной совокупности: численность совокупности, предельная ошибка, границы среднего значения признака, доля альтернативного признака.
- •24. Способы распространения характеристик выборки на генеральную совокупность. Примеры использования выборочного наблюдения.
- •25. Роль и значение гипотез при проведении психологических исследований. Виды гипотез и порядок их разработки.
- •26. Статистическая гипотеза. Нулевая и альтернативная гипотезы.
- •27. Область принятия гипотезы. Общая схема проверки гипотез.
- •28. Ошибки при проверке гипотез. Проверка гипотез и доверительные интервалы.
- •29. Практическое применение гипотез.
- •30. Понятие корреляции и регрессии. Корреляционная зависимость как вид факторной зависимости.
- •31. Математические функции для описания зависимостей между изучаемыми показателями и их графическое отображение.
- •32. Порядок проведения корреляционно-регрессионного анализа.
- •33. Измерение связей неколичественных переменных с использованием коэффициентов корреляции рангов Спирмена и Кендэлла; коэффициента взаимной сопряженности Пирсона.
- •32. Непараметрические методы оценки корреляционной связи показателей.
- •33. Определение точечного и интервального прогноза с использованием уравнений регрессии.
13. Значение средних величин в психологическом исследовании. Виды и формы средних величин.
При проведении эксперимента психологам часто приходится говорить о количествах и величинах. Иногда переменную можно измерить физическими средствами — например, количество часов без сна или дозу лекарства. В других случаях их приходится шкалировать, размещая в определенном порядке; так, при оценке агрессивных ощущений пациента психотерапевт может использовать пятибалльную шкалу с отметками, начиная от «никогда», далее «редко», «иногда», «часто» и «всегда». С целью более точного сообщения результата переменным присваиваются числа; этот процесс называется измерением.
Измерения в экспериментах обычно проводятся не на одном испытуемом, а на выборке, состоящей из многих испытуемых. Результатом такого исследования, соответственно, будут данные в виде набора чисел, которые затем надо обобщить и интерпретировать. Для решения этой задачи нужно использовать статистику — дисциплину, имеющую дело с выборками данных, полученных от индивидов из той или иной группы населения, а затем на основе этой выборки сделать заключение, касающееся всей группы. Статистике принадлежит важная роль не только в экспериментальных исследованиях, но и в других методах. Наиболее распространенная статистическая мера — это среднее арифметическое, которое равно сумме всех показателей, поделенной на количество этих показателей. В исследованиях, где участвуют экспериментальная и контрольная группы, сравниваются два средних: среднее для испытуемых из экспериментальной группы и среднее для испытуемых контрольной группы. Исследователей интересует, конечно же, разница этих двух средних величин.
Если расхождение средних величин существенно, принимают его как есть. В случае, если оно небольшое, необходимо выяснить: не вкралась ли в измерения ошибка; не вызвано ли полученное расхождение всего лишь несколькими выпадающими из ряда случаями. С такими проблемами статистика справляется при помощи тестов на значимость различия. Если психолог говорит, что различие между экспериментальной и контрольной группами является «статистически значимым», то это означает, что полученные данные прошли статистический тест и наблюдаемое различие заслуживает доверия. Другими словами, статистический тест показывает, что наблюдаемое различие действительно возникло под влиянием независимой переменной, а не по случайному стечению обстоятельств или из-за нескольких резких отклонений.
Средняя величина представляет собой показатель, который позволяет получить обобщенную характеристику совокупности единиц по определенному признаку. В отличие от относительной величины, которая является мерой соотношения показателей, средняя величина является мерой признака на единицу совокупности.
Различия в величине признака у отдельных единиц совокупности обусловлены влиянием множества факторов, среди которых могут быть существенные и случайные. В средней величине обобщаются индивидуальные значения признака и отражается влияние общих условий, наиболее характерных для данной совокупности в конкретных условиях места и времени.
Средняя величина, рассчитанная по совокупности качественно однородных единиц, будет отражать типичный уровень признака для данной совокупности единиц. Для решения таких задач метод средних используется в сочетании с методом группировок.
Средние величины, характеризующие совокупность в целом, называются общими средними, а средние, характеризующие группы и подгруппы, называются групповыми. Сочетание общих и групповых средних позволяет проводить сравнения во времени и в пространстве, существенно расширяет границы статистического анализа. Например, средняя величина процентных ставок, рассчитанная отдельно по группе кредитов со сроком погашения менее одного года (краткосрочные кредиты) и по группе долгосрочных кредитов, позволяет установить различия в доступности кредитов для финансирования текущих операций и для финансирования инвестиционной деятельности заемщиков.
Каждая средняя характеризует изучаемую совокупность по какому- то одному признаку. Для принятия практических решений, как правило, необходима характеристика совокупности по нескольким признакам. В этом случае используется система средних величин. Средние величины делятся на две основные категории: степенные средние и структурные средние.
Формула средней определяется значением степени применяемой средней. С увеличением показателя степени К увеличивается соответственно средняя величина.
1. Средняя гармоническая: К = -1.
Простая:
Взвешенная:
2. Средняя геометрическая: К = 0.
Простая:
Взвешенная:
3. Средняя арифметическая: К = 1.
Простая:
4. Средняя квадратическая: К = 2.
Простая:
Взвешенная:
Правило мажорности средних величин:
Наиболее известный и распространенный вид средней — средняя арифметическая величина. Средняя гармоническая часто рассматривается как величина, обратная средней арифметической. Средняя квадратическая широко используется при расчете показателей вариации, средняя геометрическая — в анализе динамики.
