Характеристика уровней и шкал психологического измерения

1. Номинальный уровень (приписывание одинаковых наименований объектам)
2. Ординальный (ранжирование)
3. Интервальный (определение величины различий между объектами)
4. Измерение отношений (определение равенства отношений величин)

Непараметрические шкалы:
1. нечеткая классификация
2. строгая классификация
3. шкала порядковая, ранговая (строгая, нестрогая)

Параметрическая шкала:
1. интервальная (точка отчета выбрана условна)
2. шала отношений (есть абсолютная точка отчета)
3. шкала абсолютная (есть абсолютный ноль)

8.Виды статистических распределений эмпирических данных, наиболее часто использующиеся в практической психологии. Их особенности и характеристика.

Параметрическое – соотв кр Гаусса – Лапласа
непараметрическое – не соответствие

Для параметров (признаков), имеющих нормальное распределение или близкое к нормальному, можно использовать методы параметрической статистики, которые во многих случаях являются более мощными, чем методы непараметрической статистики. Достоинством последних является то, что они позволяют проверять статистические гипотезы независимо от формы распределения.

Одним из важнейших в математической статистике является понятие нормального распределения. Нормальное распределение - модель варьирования некоторой случайной величины, значения которой определяются множеством одновременно действующих независимых факторов.

Количество таких факторов велико, а эффект влияния каждого из них в отдельности очень мал. Такой характер взаимовлияний весьма характерен для психических явлений, поэтому исследователь в области психологии чаще всего выявляет нормальное распределение. Однако так бывает не всегда, поэтому в каждом случае форма распределения должна быть проверена.

Характер распределения выявляется главным образом для того, чтобы определиться в методах математико-статистической обработки данных.

Если характер распределения показателей психологического признака является нормальным или близким к нормальной форме распределения признака, описываемой кривой Гаусса, то можно использовать параметрические методы математической статистики как наиболее простые, надежные и достоверные: сравнительный анализ, расчет достоверности отличий признака между выборками (по критерию Стьюдента, F-критерию Фишера, коэффициенту корреляции Пирсона и др).

Если кривая распределения показателей психологического признака далека от нормальной, то используют методы непараметрической статистики: расчет достоверности отличий по критерию Q Розенбаума (для малых выборок), по критерию U Манна-Уитни, коэффициенту ранговой корреляции Спирмена, по факторному, многофакторному, кластерному и другим методам анализа.

Помимо этого, по характеру распределения можно составить общее представление об общей характеристике выборки испытуемых по данному признаку и тому, насколько данная методика соответствует (т. е. «работает», валидна) данной выборке.

Для нормального распределения используются точные количественные зависимости частот и значений, позволяющие прогнозировать появление новых вариант.

Таким образом, ориентируясь на характеристики нормального распределения, можно оценить степень близости к нему рассматриваемого распределения психологического признака.

9.Характеристика распределения Гаусса-Лапласа. Роль нормального распределения в психологическом измерении.

Нормальное распределение, также называемое гауссовским распределением или распределением Гаусса — распределение вероятностей, которое задается функцией плотности распределения.
Коэф Пирсона, Стьюдента

10.Особенности применения методов непараметрической статистики при анализе эмпирических данных.

Спирмен, Манна-уитни.

Популярность непараметрических методов объясняется широкой областью их применения, устойчивостью выводов, простотой математических средств. Непараметрические критерии значительно менее трудоемки, а при распределениях, далеких от нормального, более эффективны и точны, чем параметрические. Каковы же основные особенности непараметрических методов и как их можно использовать в психолого-педагогических исследованиях? Непараметрическая статистика, как мы уже упоминали, рассматривает только такие ситуации, в которых о функциональном виде распределений ничего не известно. Единственной априорной информацией считается информация о характере случайных величин (например, непрерывны они или дискретны) и о типе различий между их распределениями. Легко заметить, что многие психологические и педагогические исследования с чисто математической стороны сводимы именно к данному кругу вопросов.

Дата добавления: 2015-06-04