Глоссарий

Вопросы к зачету

Практическое занятие №14.

Практическое занятие №13.

Практическое занятие №12.

Практическое занятие №11.

Практическое занятие №10.

Практическое занятие №9.

«Оценка достоверности различий»

План занятия.

1. Работа с результатами из таблицы данных Приложения.

2. Подсчет эмпирического значения t-критерия Стюдента для независимых выборок.

3. Подсчет эмпирического значения U-критерия Манна-Уитни.

«Оценка достоверности различий при повторных измерениях»

План занятия.

1. Работа с результатами из таблицы данных Приложения.

2. Подсчет эмпирического значения t-критерия Стюдента для зависимых выборок.

3. Подсчет эмпирического значения Т-критерия Вилкоксона.

«Использование математического аппарата при описании группового поведения»

План занятия.

1. Процедура проведения социометрического опроса.

2. Построение социоматрицы.

3. Выполнение упражнений по работе с таблицей Сальвоса.

4. Построение социограммы.

«Дисперсионный анализ»

План занятия.

1. Подготовка дисперсионных комплексов.

2. Проведение процедуры однофакторного дисперсионного анализа.

3. Проведение процедуры двухфакторного дисперсионного анализа.

«Методы многомерного статистического анализа»

План занятия.

1. Анализ матрицы интеркорреляций.

2. Определение уровня достоверности связей.

3. Построение корреляционных плеяд и графов.

4. Анализ результатов факторного анализа.

5. Анализ результатов кластерного анализа.

«Компьютерные пакеты прикладных статистических программ»

План занятия.

1. Обзор программ обработки данных в среде Windows: Excel, Statistica, Spss.

2. Наиболее общие принципы работы со статистическими программами.

3. Построение графиков.

4. Проведение процедуры сравнения средних.

5. Проведение факторного анализа.

6. Проведение кластерного анализа.

1. Этапы статистической обработки результатов психологических исследований. Достоинства и недостатки математико-статистического анализа.

2. Типы шкал.

3. Типы данных.

4. Принципы ранжирования.

5. Правило связанных рангов.

6. Нормальное распределение.

7. Уровень статистической значимости.

8. Виды гипотез.

9. Зависимые и независимые выборки.

10. Степени свободы.

11. Параметрические и непараметрические критерии.

12. Анализ взаимосвязи изучаемых признаков. Коэффициенты корреляции.

13. Линейная корреляция.

14. Ранговая корреляция.

15. Метод хи-квадрат.

16. Критерием Стьюдента.

17. U-критерия Манна-Уитни.

18. Т-критерий Вилкоксона.

19. Коэффициент детерминации.

20. Компьютерные программы для статистической обработки.

t-критерий – параметрический критерий статистического вывода, используемый: 1) для определения достоверности различий между выборками; 2) для определения достоверности сдвига значений в результате стимульного воздействия.

T-критерий Вилкоксона - непараметрический критерий статистического вывода, применяемый для оценки результативности сдвига значений в результате стимульного воздействия.

U-критерий Манна-Уитни - непараметрический критерий статистического вывода, применяемый для оценки различия между двумя выборками при использовании ранговых данных.

Абсцисса – горизонтальная ось графика, на которой чаще всего фиксируют степень выраженности независимой переменной.

Альтернативная гипотеза – статистическая гипотеза о наличии различий между показателями.

Бимодальное распределение – распределение частот, имеющее две моды (точки максимума по сравнению с соседними значениями).

Вариационыый ряд – упорядоченное отражение распределение значений признака. Представляет двойной ряд чисел, состоящий из обозначения классов и соответствующих частот.

Гистограмма – столбиковая диаграмма. Абсцисса (горизонтальная ось) служит для фиксации степени выраженности, а ордината (вертикальная ось) – для фиксации частоты.

Дисперсия – мера разброса распределения значений вокруг среднего арифметического.

Корреляция – связь между двумя переменными. Корреляция характеризуется направлением, силой связи и уровнем достоверности этой связи.

Коэффициент корреляции – число, отражающее силу и направление связи между двумя переменными. К. к. бывают достоверные и недостоверные (т. е. случайные).

Коэффициент сопряженности – показатель силы связи между двумя рядами чисел номинативной шкалы.

Криволинейная функция - функция, график которой отклоняется от прямой линии и содержит компоненты, которые могут быть описаны исключительно математическими формулами для кривых линий.

Критерий хи-квадрат - параметрический критерий статистического вывода, используемый для определения: 1) отличается ли статистически наблюдаемая частота от другой эмпирической частоты; 2) отличается ли наблюдаемая частота от равномерного распределения.

Кумулята (кумулятивная кривая) – изображение распределения в виде кривой, ординаты которой пропорциональны накопленным частотам вариационного ряда.

Линейная функция – функция, график которой образует прямую линию.

Математическое моделирование – процедура описания различных процессов (в том числе и социально-психологических) посредством математического аппарата. Указанная процедура включает в себя выделение всех факторов процесса, определение доли вклада каждого из факторов, выявление закономерностей их функционирования и вероятностное предсказание протекания всего процесса в дальнейшем.

Медиана – среднее значение в выборке. Для определения медианы необходима операция упорядочивания выборки.

Мода – значение выборки, встречающееся наиболее часто. Распределения бывают одномодальными (с одной модой), бимодальными (с двумя модами) и полимодальными (с большим количеством значений моды).

Нейронная сеть – вычислительная система, автоматически формирующая описание характеристик случайных процессов (прогноз поведения потребителя, предсказание ситуации на рынке, анализ товарных потоков и т. д.), имеющих сложные функции распределения.

Непараметрический критерий - критерий статистического вывода, не требующий допущения о нормальности распределения признака.

Нормальное распределение – распределение частот, характеризующееся колоколообразной формой графика, одномодальностью,

Нулевая гипотеза – статистическая гипотеза об отсутствии симметричностью, равенством среднего арифметического, медианы и моды. Большинство психологических свойств имеют нормальное распределение. различий между показателями.

Ордината – вертикальная ось графика, на которой чаще всего фиксируют частоту встречаемости конкретного уровня выраженности переменной.

Параметрический критерий - критерий статистического вывода, требующий допущения о нормальности распределения признака.

Размах – разница между наименьшим и наибольшим значением в выборке.

Репрезентативность – возможность распространить полученные на ограниченной выборке выводы на всю генеральную совокупность.

Стандартное отклонение – мера разброса распределения частот. Численно равна квадратному корню из дисперсии.

Статистическая значимость – количественный показатель вероятности, что полученные результаты неслучайны. Результаты считаются неслучайными и достоверными, если количественный показатель статистической значимости не превышает 0,05.

Шкала – отрезок, содержащий совокупность отметок (цифр) для фиксации последовательных значений измеряемой величины. Шкалы бывают номинативные, порядковые, метрические (интервальные и пропорциональные).

Литература

Дата добавления: 2014-01-04