- •Компьютерный анализ и обработка данных психологических и педагогических исследований
- •Содержание
- •1. Методические указания для проведения занятий
- •«Компьютерный анализ и обработка данных психологических и педагогических исследований»
- •1.1. Методические указания по проведению лабораторных занятий
- •1.2. Методические указания по организации самостоятельной работы студента и изучению дисциплины.
- •Разделы и темы, выносимые для самостоятельного освоения
- •2. Комплекты практических заданий.
- •Раздел 1. Основы количественного описания и обработки данных.
- •Раздел 2. Методы статистического вывода.
- •Раздел 3. Многомерные методы и модели.
- •Исследовательский проект
- •3. Комплекты экзаменационных вопросов для каждого из предусмотренных экзаменов по дисциплине и контрольные вопросы к зачету. Вопросы к зачету
1.2. Методические указания по организации самостоятельной работы студента и изучению дисциплины.
В рамках курса «Компьютерный анализ и обработка данных психологических и педагогических исследований» предусмотрено выполнение студентами самостоятельной работы, целью которой является помочь студентам полнее и прочнее усвоить теоретические положения данного курса.
В рамках самостоятельной работы студенты выполняют типовые задачи по пройденной теме, а также выполняют работу по исследовательскому проекту. Часть часов отводится на подготовку к зачету.
Разделы и темы, выносимые для самостоятельного освоения
(очная форма)
№ раздела |
Вопросы, выносимые на самостоятельное изучение |
Трудоемкость, часов |
Формы отчетности |
1. |
Создание и редактирование файлов данных. Управление данными (в программах SPSS, PSPP) Структура файла данных. Ввод данных. Редактирование данных. Ранжирование данных. Упорядочивание наблюдений. Преобразование данных. Перекодировка в новую переменную. Перекодировка существующей переменной. Выбор объектов для анализа. |
5 |
Отчет по практическому заданию |
1. |
Первичные описательные статистики. Распределение частот. Таблицы сопряженности. Меры центральной тенденции (мода, медиана, выборочное среднее). Стандартное отклонение. Проверка нормальности распределения (критерии асимметрии и эксцесса, критерий нормальности Колмогорова-Смирнова). |
5 |
Отчет по практическому заданию |
2. |
Анализ номинативных данных. Анализ классификации: две градации (биноминальный критерий); более двух градаций (критерий согласия Хи-квадрат). Анализ последовательности: критерий серий. |
5 |
Отчет по практическому заданию |
2. |
Корреляционный анализ. Частная корреляция. Корреляция количественных данных (коэффициент корреляции Пирсона). Корреляция ранговых переменных (коэффициент корреляции Спирмена). Сравнение корреляций для зависимых и независимых выборок). |
5 |
Отчет по практическому заданию |
2. |
Параметрические методы сравнения выборок. Критерий t-Стьюдента для одной выборки. Критерий t-Стьюдента для независимых выборок. Критерий t-Стьюдента для зависимых выборок. Сравнение более 2-х выборок (дисперсионный анализ ANOVA. |
5 |
Отчет по практическому заданию |
2. |
Непараметрические методы сравнения выборок. Сравнение независимых выборок (критерий Манна-Уитни). Сравнение зависимых выборок (критерий Вилкоксона, критерий Мак-Нимара). Сравнение более 2-х независимых выборок (критерий Краскала-Уоллеса). Сравнение более 2-х зависимых выборок (критерий хи-квадрат Фридмана). |
5 |
Отчет по практическому заданию |
3. |
Факторный анализ. Методы факторного анализа: анализ главных компонент; метод главных осей. Извлечение факторов. Вращение факторов (метод варимакс-вращение). |
5 |
Отчет по практическому заданию |
3. |
Множественный регрессионный анализ. Коэффициенты регрессии. Коэффициент детерминации |
5 |
Отчет по практическому заданию |
3. |
Кластерный анализ. Методы кластерного анализа: метод одиночной связи, метод полной связи, метод средней связи. |
5 |
Отчет по практическому заданию |
|
Исследовательский проект |
27 |
Отчет по проекту |
|
Подготовка к зачету |
8 |
|
Итого: |
80 |
|
|
(заочная форма)
№ раздела |
Вопросы, выносимые на самостоятельное изучение |
Трудоемкость, часов |
Формы отчетности |
1. |
Создание и редактирование файлов данных. Управление данными (в программах SPSS, PSPP) Структура файла данных. Ввод данных. Редактирование данных. Ранжирование данных. Упорядочивание наблюдений. Преобразование данных. Перекодировка в новую переменную. Перекодировка существующей переменной. Выбор объектов для анализа. |
4 |
Отчет по практическому заданию |
1. |
Первичные описательные статистики. Распределение частот. Таблицы сопряженности. Меры центральной тенденции (мода, медиана, выборочное среднее). Стандартное отклонение. Проверка нормальности распределения (критерии асимметрии и эксцесса, критерий нормальности Колмогорова-Смирнова). |
4 |
Отчет по практическому заданию |
2. |
Анализ номинативных данных. Анализ классификации: две градации (биноминальный критерий); более двух градаций (критерий согласия Хи-квадрат). Анализ последовательности: критерий серий. |
4 |
Отчет по практическому заданию |
2. |
Корреляционный анализ. Частная корреляция. Корреляция количественных данных (коэффициент корреляции Пирсона). Корреляция ранговых переменных (коэффициент корреляции Спирмена). Сравнение корреляций для зависимых и независимых выборок). |
4 |
Отчет по практическому заданию |
2. |
Параметрические методы сравнения выборок. Критерий t-Стьюдента для одной выборки. Критерий t-Стьюдента для независимых выборок. Критерий t-Стьюдента для зависимых выборок. Сравнение более 2-х выборок (дисперсионный анализ ANOVA. |
6 |
Отчет по практическому заданию |
2. |
Непараметрические методы сравнения выборок. Сравнение независимых выборок (критерий Манна-Уитни). Сравнение зависимых выборок (критерий Вилкоксона, критерий Мак-Нимара). Сравнение более 2-х независимых выборок (критерий Краскала-Уоллеса). Сравнение более 2-х зависимых выборок (критерий хи-квадрат Фридмана). |
6 |
Отчет по практическому заданию |
|
Исследовательский проект |
36 |
Отчет по проекту |
|
Подготовка к зачету |
30 |
|
Итого: |
94 |
|
|