Тема 15. Дисперсионный анализ

Тема 14. Факторный анализ

Тема 13. Виды статистического анализа результатов психологического обследования

Модуль 4. Методы многомерного анализа

Тема 10. Основные статистические критерии оценивания и проверки гипотез

Тема 9. Основные понятия теории статистического вывода

Модуль 3. Теория статистического вывода

Генеральная совокупность и выборка. Проверка принадлежности выборки к генеральной совокупности.

Свойства оценок. Несмещенность. Состоятельность. Относительная эффективность. Доверительный интервал. Понятие значимости, уровень значимости и достоверности.

Понятие статистического критерия. Непараметрические и параметрические статистические критерии. Распределение хи-квадрат и критерий хи-квадрат Пирсона.

Критерий G - Кохрана. Другие непараметрические критерии. Критерий t - тъюдента. F - критерий Фишера. Критерий Бартлетта. Z - критерий. Соотношение между распределениями.

Тема 11. Статистический вывод: оценивание

Сущность интервального оценивания. Статистическая оценка средних значений совокупности. Выводы о среднем значении совокупности. Статистическая оценка разностей средних значений при независимых и зависимых выборках. Использование независимых выборок для выводов относительно μ₁—μ_2. Выводы относительно μ1—μ2 при использовании зависимых выборок. Построение доверительных интервалов по выборочным коэффициентам корреляции.

Тема 12. Статистический вывод: проверка гипотез

Научная и статистическая гипотезы. Сущность проверки статистической гипотезы. Критерии проверки статистических гипотез. Ошибка I рода, уровень значимости и критическая область. Ошибка II рода, β, и мощность. Направленные и ненаправленные альтернативы: «двусторонние и односторонние» критерии.

Проверка гипотез о параметрах распределения.

Причины, связанные с необходимости использовать сложные математические методы в изучении психологических явлений и процессов, в объяснении и интерпретации структур связи психологических переменных.

Модели с латентными переменными: регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ, кластерный анализ, дискриминантный анализ.

Сущность, условия и задачи факторного анализа. Основные модели и понятия факторного анализа. Определение и операции над матрицами и векторами. Графическая интерпретация факторной матицы. Методы и техники факторного анализа. Однофакторный и мультифакторный анализ.

Сущность, задачи и основные понятия дисперсионного анализа. Условия проведения дисперсионного анализа. Виды дисперсионного анализа. Мультифакторный дисперсионный анализ. Процедура однофакторного дисперсионного анализа. Процедура двухфакторного дисперсионного анализа.

Дата добавления: 2015-06-04