- •Вопрос 1 Цели и задачи курса «Математические методы в психолого-педагогическом исследовании»
- •Вопрос 2 Понятие параметрических и непараметрических методов обработки данных
- •Вопрос 3 Измерительные статистические шкалы (31)
- •Номинативная, или номинальная, или шкала наименований;
- •Порядковая, или ординальная, шкала;
- •Интервальная, или шкала равных интервалов;
- •Шкала равных отношений.
- •Вопрос 4 Нормальное распределение. Кривая нормального распределения к.Гаусса. Её свойства (32)
- •Вопрос 6 Проверка результатов на статистическую значимость
- •Вопрос 7 Статистическая гипотеза (38)
- •Вопрос 5 Дисперсия. Стандартное отклонение
- •Вопрос 8 Ранжирование, основные процедуры ранжирования
- •Вопрос 9 u - критерий Манна-Уитни (37)
- •Вопрос 11 т - критерии Вилкоксона (43)
- •Вопрос 12 Параметры распределения
- •Вопрос 13 Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
- •Вопрос 14 Основные параметры распределения (среднее, ассиметрия, эксцесс, стандартное отклонение, дисперсия)
- •Вопрос 15 q - критерий Розенбаума (35)
- •Вопрос 16 Статистическая значимость и ее определение
- •Вопрос 17 н - критерий Крускала-Уоллиса
- •Вопрос 18 Мощность критерия (44)
- •Вопрос 19 Основные правила принятия или отклонения статистических гипотез (42)
- •Вопрос 20 Понятие признака и переменной в математической статистике
- •Вопрос 21 χ2 критерий Пирсона(45)
- •Вопрос 22 Классификация задач и методов их решения
- •Вопрос 23 s - критерий тенденций Джонкира
- •Вопрос 24 Распределение признака
- •Вопрос 25 Критерий знаков g(41)
- •Вопрос 26 Место и значение математических методов в деятельности педагога-психолога
- •Вопрос 28 Применение математики в психологии
- •Вопрос 29 Критерий Фишера
- •Вопрос 30 Значение математической обработки в экспериментальном исследовании
- •Вопрос 33 Критерии χ2г Фридмана
- •Вопрос 34 Среднее арифметическое, дисперсия
- •Вопрос 36 Среднее арифметическое и его значение в математической статистике
- •Вопрос 39 Параметрические критерии
- •Вопрос 40. Непараметрические критерии
- •Вопрос 46. Основные понятия математической статистики
- •Вопрос 47. L - критерии тенденции Пейджа
- •Вопрос 48 Критическая область статистической значимости (зона неопределенности)
- •Вопрос 50. Области статистической значимости критерия
- •Вопрос 51. Особенности применения коэффициентов корреляции в практике психологического исследования
- •Вопрос 53. Выявление различий в уровне исследуемого признака
- •54. Выявление достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
- •Вопрос 55. Статистические оценки параметров распределения
- •Вопрос 56. Генеральная совокупность и экспериментальная выборка
- •Вопрос 57. Ассиметрия и эксцесс
- •Вопрос 58. Оценка отклонения теоретического распределения от нормального
- •Вопрос 59. Нормальное распределение. Нормальная кривая
- •Вопрос 60. Современная практика математической обработки результатов психологического исследования. Использование компьютерных программ
- •Вопрос 66 Определите моду: 2,3,5,4,5,6,5,2
- •Вопрос 69 Для следующих рядов вычислить моду, медиану, среднее арифметическое
- •Вопрос 70 Сформулируйте гипотезы н0 и н1, если вы изучаете: Изменение состояния студентов при экзаменационном стрессе
- •Вопрос 72 Дайте определение понятиям «нулевая» и «альтернативная» гипотезы
- •Вопрос 76 Составить алгоритм подсчета критерия Розенбаума
Вопрос 22 Классификация задач и методов их решения
Задачи |
Условия |
Методы |
Выявление различий в уровне исследуемого признака |
а) 2 выборки испытуемых
|
Q - критерий Розенбаума; U - критерий Манна-Уитни; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера) |
б) 3 и более выборок испытуемых |
S - критерий тенденций Джонкира; Н - критерий Крускала-Уоллиса.
|
|
Оценка сдвига значений исследуемого признака |
а) 2 замера на одной и той же выборке испытуемых |
Т - критерий Вилкоксона; G - критерий знаков; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера) |
б) 3 и более замеров на одной и той же выборке испытуемых |
л2 - критерий Фридмана; L - критерий тенденций Пейджа. |
|
Выявление различий в распределении |
а) при сопоставлении эмпирического признака распределения с теоретическим |
χ2 - критерий Пирсона; λ - критерий Колмогорова-Смирнова; m - биномиальный критерий. |
б) при сопоставлении двух эмпирических распределений |
χ2 - критерий Пирсона; λ - критерий Колмогорова-Смирнова; φ* - критерий (угловое преобразование Фишера). |
|
Выявление степени согласованности изменений |
а) двух признаков |
rs - коэффициент ранговой корреляции Спирмена. |
б) двух иерархий или профилей |
rs - коэффициент ранговой корреляции Спирмена.
|
|
Анализ изменений признака под влиянием контролируемых условий |
а) под влиянием одного фактора |
S - критерий тенденций Джонкира; L - критерий тенденций Пейджа; однофакторный дисперсионный анализ Фишера. |
б) под влиянием двух факторов одновременн |
Двухфакторный дисперсионный анализ Фишера.
|
Вопрос 23 s - критерий тенденций Джонкира
Критерий S предназначен для выявления тенденций изменения признака при переходе от выборки к выборке при сопоставлении трех и более выборок. Критерий S позволяет нам упорядочить обследованные выборки по какому-либо признаку, например, по креативности, фрустрационной толерантности, гибкости и т.п. Мы сможем утверждать, что на первом месте по выраженности исследуемого признака стоит выборка, скажем, Б, на втором - А, на третьем - В и т.д. Интерпретация полученных результатов будет зависеть от того, по какому принципу были образованы исследуемые выборки. Здесь возможны два принципиально отличных варианта. 1) Если обследованы выборки, различающиеся по качественным признакам (профессии, национальности, месту работы и т. п.), то с помощью критерия S мы сможем упорядочить выборки по количественно измеряемому признаку (креативности, фрустрационной толерантности, гибкости и т.п.).2) Если обследованы выборки, различающиеся или специально сгруппированные по количественному признаку (возрасту, стажу работы, социометрическому статусу и др.), то, упорядочивая их теперь уже по другому количественному признаку, мы фактически устанавливаем меру связи между двумя количественными признаками. Например, мы можем показать с помощью критерия S, что при переходе от младшей возрастной группы к старшей фрустрационная толерантность возрастает, а гибкость, наоборот, снижается. В каждой из сопоставляемых выборок должно быть одинаковое число наблюдений. Если число наблюдений неодинаково, то придется искусственно уравнивать выборки, утрачивая при этом часть полученных наблюдений. Нижний порог: не менее 3 выборок и не менее 2 наблюдений в каждой выборке. Верхний порог в существующих таблицах: не более 6 выборок и не более 10 наблюдений в каждой выборке (см. Табл. III Приложения 1 для определения критических значений S).
