Цели и задачи изучения дисциплины «Математические методы в психологии» и сфера профессионального использования

Психологу в своей научной и практической работе постоянно приходится отбирать, классифицировать и упорядочивать те конкретные результаты, которые он получает в практическом исследовании своего объекта, связывать их с другими данными так, чтобы можно было принять верное решение. Именно обоснованные достоверные заключения и может сделать психолог на основе аппарата математической статистики.

Одно из достижений отечественной науки последних десятилетий — широкое проникновение не только в психологическое исследование, но и в психологическую практику персональных компьютеров, которые значительно расширяют возможности психолога, как при исследовании психики, так и при математическом анализе собранного материала.

Главная цель изучения учебной дисциплины "Математические методы в психологии" — сформировать у студентов представления о возможностях применения математики в изучении психологических явлений и овладение аппаратом математической статистики в приложении ее для обработки и анализа результатов психологических исследований.

Содержание дисциплины «Математические методы в психологии» отвечает новым требованиям (федерального компонента) к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки бакалавра и дипломированного специалиста по циклу «Общепрофессиональных дисциплин» государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования второго поколения, утверждёнными Министерством образования РФ 03.03.2000 г.

Содержание данного курса «Математические методы в психологии» профессионально ориентированно с учётом профиля подготовки выпускников Санкт-Петербургского государственного института психологии и социальной работы и содействует реализации задач в профессиональной деятельности.

К основным задачам курса «Математические методы в психологии» можно отнести следующие:

- Сформировать целостное представление о необходимости и возможностях математико-статистического анализа результатов психологического исследования.

- Сформировать и закрепить навыки описания результатов и проверки гипотез, которые не требуют использования электронно-вычислительных машин.

- Сформировать представления о дисперсионном и факторном анализе. Знать простейшие алгоритмы построения дисперсионного анализа. Понимать результаты факторного анализа.

- Дать общие сведения о возможностях более сложных программ современных видов математико-статистического анализа результатов исследования.

- Ознакомиться с различными направлениями и основными результатами математического моделирования психологических явлений.

В результате изучения дисциплины будущий специалист должен:

знать:

- основные этапы и назначение математико-статистического анализа результатов исследования;

- основные понятия и математико-статистические процедуры, необходимые и достаточные для проведения математико-статистического анализа психодиагностических результатов;

- назначение многомерных методов математической обработки результатов психологического исследования;

уметь:

- определять принадлежность результатов, получаемых конкретной психодиагностической методикой, к тому или иному типу шкалы измерений;

- формулировать задачи математико-статистического анализа результатов исследования в соответствии с гипотезой и правильно отбирать соответствующий математический аппарат, который позволяет сделать обоснованные выводы;

- провести математико-статистический анализ результатов психологического исследования;

иметь навыки расчета:

- различных параметров распределений;

- мер взаимосвязи случайных величин;

- критериев различий;

иметь представление:

- о стандарте обработки результатов психологического исследования и нормативах представления результатов анализа данных в научной психологии;

- о возможностях более сложных программ современных видов математико-статистического анализа результатов исследования;

- о различных направлениях и основных результатах математического моделирования психологических явлений.

Методические указания для студентов

Учитывая специфику учебной дисциплины «Математические методы в психологии», следует обратить внимание на следующие методические рекомендации.

· Важно учитывать, что данная дисциплина является базовой для профессионала-психолога. Полученные в ходе её изучения знания необходимы для анализа результатов психологических исследований, а также применимы в ходе написания экспериментальных курсовых работ и выпускной квалификационной работы.

· Студенту предлагается внимательно прочитать лекционные материалы, каждая тема снабжена специальными указаниями, в которых отмечено на что следует обращать особое внимание. Изучение материала следует начинать с этих указаний. В конце каждой темы в разделе «практические задания» студентам предлагается либо ответить на вопросы, либо решить практические примеры, либо самостоятельно написать алгоритм анализа данных. Все задания необходимо выполнять письменно и результат представлять преподавателю.

· Внимание: после изучения учебного материала вам необходимо выполнить контрольные работы. При выполнении контрольных работ необходимо пользоваться соответствующими каждому конкретному случаю таблицами с критическими значениями, которые находятся в приложении 1. Контрольная работа считается выполненной успешно, если даны правильные ответы на все задания.

· Важно своевременно спланировать учебное время, для поэтапного и системного изучения данной учебной дисциплины в соответствии со сроками академического календаря, который содержится в программе курса. Преподаватель курса всегда может проследить активность студента при работе с теоретическим материалом.

· Составить подборку литературы, достаточную для изучения предлагаемых тем. В учебно-методическом комплексе представлены списки основной и дополнительной литературы. Они носят рекомендательный характер, это означает, что всегда есть литература, которая может не входить в данный список, но является необходимой для освоения темы.

· Какой бы хорошей у студента ни была память, она не в состоянии удержать обширную информацию — многостороннюю и трудную для восприятия. Поэтому в той или иной форме рекомендуется делать записи о своей работе. Они могут иметь разную форму: краткий план источника, тезисы, выписки, аннотация, конспект. Ваши записи будут дополнительным доказательством в изучении программного материала при проведении итоговой аттестации. Предоставление личных записей студента, по темам курса, преподавателю ОБЯЗАТЕЛЬНО.

· Вы можете обращаться к преподавателю курса по всем возникающим у Вас в ходе обучения вопросам. Это можно сделать в часы консультаций.

• Можно отметить, что некоторые задания для самостоятельной работы по данному курсу имеют определенную специфику. Она заключается в том, что при их выполнении студент должен опереться на свой собственный субъективный опыт обработки результатов, получаемых в исследованиях (на занятиях по предмету «Общий психологический практикум», при выполнении экспериментальной курсовой работы, примеры результатов исследований в различных учебных общепрофессиональных дисциплинах). Именно такое внимательное отношение к выполнению предложенных заданий, установление взаимосвязей с материалом, изученным в других дисциплинах (описание результатов научных исследований в теоретических дисциплинах, в практико-ориентированных курсах) может обеспечить понимание им в полной мере содержания процесса и анализа результатов экспериментальных исследований в психологии.

• При работе с литературой целесообразно делать конспект, составляя алгоритмы расчетов по тем или иным процедурам математико-статистической обработки данных. В алгоритме должны быть представлены следующие части: назначение данной процедуры или смысл данного параметра; условия применения (ограничения); собственно пошаговый алгоритм с примерами удобных в работе таблиц; правило принятия решений или правило вывода (там, где это требуется).

• Очень важной является и самостоятельная работа с компьютерными пакетами статистической обработки данных. Рекомендуемые программы STATISTICA и SPSS написаны, как правило, на английском языке. Даже русифированные версии имеют лишь первый слой в меню на русском языке; при углублении в подменю программ — английский язык. Для облегчения работы с компьютерными программами можно воспользоваться кратким словарем англо-русских статистических терминов, встречающихся в программах, приведенным в книге Наследова А. Д. (см. приложение 4).

• Ниже приводятся вопросы для самоподготовки. Ответы на эти вопросы помогут студенту обратить внимание на самые важные (с точки зрения осмысления материала и будущего его использования в самостоятельном психологическом исследовании) моменты изучаемого материала.

Контрольные вопросы для самостоятельной подготовки

1. Приведите определение случайного события.

2. Почему результаты психологических исследований считаются случайными событиями?

3. Придумайте примеры для каждой измерительной шкалы. Обоснуйте свое мнение.

4. В каких случаях предпочтительнее пользоваться относительными частотами?

5. В каких случаях чаще всего пользуются процентными частотами?

6. Что такое вариационный ряд?

7. В каких случаях результаты целесообразно представлять в виде сгруппированного распределения?

8. Что отражают меры положения?

9. О чем свидетельствует такой параметр как мода?

10. О чем свидетельствует такой параметр как медиана?

11. О чем свидетельствуют такие параметры как процентили?

12. О чем свидетельствует такой параметр как среднее арифметическое значение?

13. О чем свидетельствует такой параметр как среднее геометрическое значение?

14. О чем свидетельствует такой параметр как среднее гармоническое значение?

15. Что отражают меры изменчивости?

16. О чем свидетельствует такой параметр как дисперсия?

17. О чем свидетельствует такой параметр как стандартное отклонение?

18. О чем свидетельствуют такие параметры как коэффициент асимметрии?

19. О чем свидетельствует такой параметр как коэффициент эксцесса?

20. О чем свидетельствует такой параметр как коэффициент вариации?

21. Проанализируйте какой-либо график дифференциального распределения.

22. Что такое нормальный закон распределения?

23. Чему равна статистическая норма в психодиагностических методиках?

24. Что такое Z-показатели?

25. Каковы основные параметры Z-распределения?

26. Почему необходимо преобразовывать Z-распределение и нормировать Z-показатели?

27. Приведите формулы основных стандартизованных шкал в психодиагностических методиках.

28. В каких случаях необходимо проверять исходные данные на наличие в них выскакивающих значений?

29. Что такое стохастическая зависимость?

30. Какими свойствами обладают связи между признаками?

31. Приведите общее правило вывода при оценке взаимозависимостей между признаками.

32. Какая мера связи пригодна для оценки зависимостей между признаками, измеренными по шкале наименований?

33. Какая мера связи пригодна для оценки зависимостей между признаками, измеренными по шкале наименований и шкале порядка?

34. Какая мера связи пригодна для оценки зависимостей между признаками, измеренными по шкале наименований и какой-либо количественной шкале (интервальной или пропорциональной)?

35. Какая мера связи пригодна для оценки зависимостей между признаками, измеренными по шкале порядка?

36. Какая мера связи пригодна для оценки зависимостей между признаками, измеренными по шкале порядка и какой-либо количественной шкале (интервальной или пропорциональной)?

37. Какая мера связи пригодна для оценки зависимостей между признаками, измеренными по шкале какой-либо количественной шкале (интервальной или пропорциональной)?

38. В каком случае более адекватной мерой является корреляционное отношение и для каких шкал оно применяется?

39. Что такое корреляционная плеяда?

40. Что такое критерий различий?

41. Приведите классификацию критериев различий.

42. В чем различие между односторонними и двусторонними критериями?

43. Какова сущность дисперсионного анализа?

44. Приведите классификации многомерных методов исследования.

45. Какова основная задача и условия применения множественного регрессионного анализа?

46. Какова основная задача и условия применения кластерного анализа?

47. Какова основная задача и условия применения дискриминантного анализа?

48. Какова основная задача и условия применения факторного анализа?

49. Какова основная задача и условия применения многомерного шкалирования?

50. Какие метрики используются в основных методах кластерного анализа и многомерного шкалирования?

Дата добавления: 2014-12-26