Перечень практических и семинарских занятий

Темы дисциплины и виды занятий

Структура и содержание дисциплины « Математические методы в психологии».

Общая трудоемкость дисциплины составляет __ 3_ __ зачетные единицы__ 108 ___ часов.

(очная форма обучения – 5 лет)

№ п/п	Наименование раздела Темы дисциплины	Количество учебных часов
Всего	В том числе по видам аудиторных занятий	СРС
Лекции	Практ. зан.	Лаб. зан.	Семин. зан.
4 семестр
	Краткая история математических методов в психологии. Измерение в психологии.				-
	Генеральная совокупность, выборка, первичные описательные статистики.				-
	Нормальное распределение.			-	-
	Статистические гипотезы.			-	-
	Классификация методов статистического вывода о связи двух явлений в зависимости от типа шкал, в которых они измерены				-
	Классификация методов статистического вывода о различии выборок по уровню выраженности количественного признака				-
	Виды многомерных методов			-	-
	Множественный регрессионный анализ				-	-
	Факторный анализ				-	-
	Многомерное шкалирование и кластерный анализ				-	-
	Дисперсионный анализ. Обзор материала, перспективы развития математических методов в психологии. Заключение.				-	-
	Экзамен
ИТОГО:				-

№ п/п	№ раздела и темы дисциплины	Наименование практических, семинарских занятий	Методы проведения	Коды компе-тенций	Трудоем-кость (часы/з.е.)
	Краткая история математических методов в психологии. Измерение в психологии.	Измерение и шкалы. Определение типа исходных данных.	Решение задач	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ПК-2 ПК-10	4/0,108
	Генеральная совокупность, выборка, первичные описательные статистики.	Определение вида представления исходных данных: анализ таблиц и графиков исходных данных. Определение мер центральной тенденции, мер изменчивости, критериев для оценки характера распределения.	Решение задач	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ОК-11 ПК-2 ПК-10 ПК-9	4/0,108
	Нормальное распределение.	Анализ нормальности распределения. Стандартизация тестовой шкалы.	Защита докладов	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ПК-2 ПК-10 ПК-9	2/0,054
	Статистические гипотезы.	Формулировка научных гипотез, выделение нулевой и альтернативной гипотезы. Работа с определением уровня значимости, определение ошибок 1 и 2 рода и формулировка односторонних и двусторонних альтернатив.	Защита докладов	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ОК-11 ПК-2 ПК-10 ПК-9	2/0,054
	Классификация методов статистического вывода о связи двух явлений в зависимости от типа шкал, в которых они измерены	Решение задачи о выявлении связи двух явлений, представленных в номинативных данных: классификаций, таблиц сопряженности, последовательностей (серий). Критерий χ2- Пирсона (для классификаций и таблиц сопряженности), критерий Мак-Нимара (для таблиц 2х2 с повторными измерениями), критерий серий (для последовательностей). Критерии r-Пирсона (для метрических X и Y), частная корреляция и сравнение корреляций r-Спирмена и τ-Кендалла (для ранговых X и Y). Проблема множественной статистической проверки. Стандартная ошибка, число степеней свободы, теоретическое и эмпирическое распределение. Условия применимости статистик и возможности их проверки.	Решение задач	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ОК-11 ПК-2 ПК-7 ПК-9 ПК-10	4/0,108
	Классификация методов статистического вывода о различии выборок по уровню выраженности количественного признака	Параметрические и непараметрические методы сравнения для двух зависимых и независимых выборок: критерии T-Стъюдента для зависимых и независимых выборок, критерий U-Манна-Уитни, критерий T-Вилкоксона. Параметрические и непараметрические методы сравнения для более чем двух зависимых и независимых выборок: критерий H-Краскала-Уоллеса, критерий χ2-Фридмана, метод Anova и Anova с повторными измерениями	Решение задач	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ОК-11 ПК-2 ПК-7 ПК-9 ПК-10	4/0,108
	Виды многомерных методов	Классификации многомерных методов: по назначению, по исходному виду данных, по исходным предположениям о структуре данных. Психологическая и математическая сущность многомерных методов. Дисперсионный анализ и его непараметрические аналоги. Виды дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ, пост-хок критерии. Непараметрические аналоги дисперсионного анализа. Двухфакторный дисперсионный анализ. Различные формы взаимодействия факторов. Графическое представление результатов.	Защита докладов	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ОК-11 ПК-2 ПК-7 ПК-9 ПК-10	4/0,108
	Множественный регрессионный анализ	Математическая идея и назначение множественного регрессионного анализа, требования к исходным данным и ограничения применения, коэффициент множественной корреляции, коэффициент множественной детерминации, алгоритм проведения множественного регрессионного анализа с помощью программы SPSS, особенности интерпретации результатов.	Решение задач	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ОК-11 ПК-2 ПК-7 ПК-9 ПК-10	2/0,054
	Факторный анализ	Математическая идея и назначение факторного анализа, требования к исходным данным и ограничения применения, математико-статистические проблемы метода (проблема числа факторов, проблема общности, проблема выбора метода, проблема вращения и интерпретации, проблема оценки значений факторов), критерий Кайзера, критерий отсеивания Р.Кеттелла, этапы проведения факторного анализа и алгоритм проведения факторного анализа с помощью программы SPSS, особенности представления и интерпретации результатов.	Решение задач	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ОК-11 ПК-2 ПК-7 ПК-9 ПК-10	2/0,054
	Многомерное шкалирование и кластерный анализ	История многомерного шкалирования, математическая идея и назначение метода, требования к исходным данным и ограничения применения,геометрические свойства модели многомерного шкалирования и вопросы интерпретируемости решения, алгоритм проведения многомерного шкалирования с помощью программы SPSS, особенности представления и интерпретации результатов.Математическая идея и назначение кластерного анализа, виды и типы кластеров, требования к исходным данным и ограничения применения, графическое представление результатов кластерного анализа и вопрос интерпретации кластерной структуры, алгоритм проведения кластерного анализа с помощью программы SPSS, особенности представления и интерпретации результатов.	Решение задач	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ОК-11 ПК-2 ПК-7 ПК-9 ПК-10	2/0,054
	Дисперсионный анализ. Обзор материала, перспективы развития математических методов в психологии. Заключение.	Математическая идея и назначение дисперсионного анализа, требования к исходным данным и ограничения применения, представление результатов дисперсионного анализа, преимущества и недостатки метода, алгоритм проведения дисперсионного анализа с помощью программы SPSS и особенности интерпретации результатов. Сравнение математических методов. Заключение.	Решение задач	ОК-3 ОК-4 ОК-5 ОК-11 ПК-2 ПК-7 ПК-9 ПК-10	2/0,054

7. Примерная тематика курсовых проектов (работ)

Не предусмотрены учебным планом.

8. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины:

а) основная литература   1. Кричевец А.Н., Дьячков А.Г., Шикин Е.В. Математика для психологов. М.: Флинта, 2006. 2. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования: анализ и интерпретация данных. СПб, 2004. 3. Наследов А.Д. SPSS15: профессиональный статистический анализ данных. СПб, 2008. 4. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб, 2000.    

б) дополнительная литература   1. Бююль А., Цефель П. SPSS. М., СПб., Киев: Диасофт, 2002. 2. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии./ Пер.с англ. Под общ.ред. Ю.П.Адлера. М., 1976. 3. Гусев А.Н. Дисперсионный анализ в экспериментальной психологии. М., 2000. 4. Закс Л. Статистическое оценивание. М., 1976. 5. Суходольский Г.В. математические методы психологии. СПб., 2003.  

в) программное обеспечение

- Статистический пакет SPSS

- Презентации Microsoft Power Point. Видеоматериалы.

- СДО «Гиперметод». - http://hypermethod.spbame.ru/

г) базы данных, информационно-справочные и поисковые системы

1. Информационно-образовательный портал СПБУУЭ. - http://e.spbame.ru/

2. Электронная библиотека СПБУУЭ. - http://library.ime.ru

3. Электронные информационные ресурсы:

9. Материально-техническое обеспечение дисциплины:

Для обеспечения данной дисциплины необходимо:

стандартно оборудованные лекционные аудитории;

специально оборудованные кабинеты и аудитории для проведения интерактивных лекций (видеопроектор, экран настенный и др. оборудование);

компьютерные кабинеты в соответствующей комплектации, с выходом в Интернет и корпоративную сеть университета.

Требования к специализированному оборудованию

Наименование ТСО	Требования	Количество
Сервер
Компьютеры:
Мультимедиапроектор
Сканер
Экран
Колонки
Пульт для компьютера и проектора

Компьютерные классы с необходимым количеством мест, мультимедийные средства, компьютеры, специально разработанные слайды. Массивы данных для анализа при выполнении самостоятельных и лабораторных работ.

Данная рабочая программа содержит следующие сокращения:

ВПО – высшее профессиональное образование

ДИ – деловая игра

ОК – общекультурная компетенция

ОКВ - общекультурная компетенция вузовская

ООП – основная образовательная программа

СРС – самостоятельная работа студентов

РФ – Российская Федерация

ФГОС – федеральный государственный образовательный стандарт

ЭУП – электронное учебное пособие

Разработчики: Кафедра психологии СПб.УУиЭ		профессор		Лебедев А.А.
		(занимаемая должность)		(инициалы, фамилия)
(место работы)		(занимаемая должность)		(инициалы, фамилия)

Эксперты:
(место работы)		(занимаемая должность)		(инициалы, фамилия)
(место работы)		(занимаемая должность)		(инициалы, фамилия)

Дата добавления: 2015-04-25