WWW.PDF.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Разные материалы
 

«1 I. Пояснительная записка Рабочая программа дисциплины разработана в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом (ФГОС) высшего профессионального образования по ...»

1

I. Пояснительная записка

Рабочая программа дисциплины разработана в соответствии с

Федеральным государственным образовательным стандартом (ФГОС)

высшего профессионального образования по направлению подготовки

(специальности) «Клиническая психология», с учтом рекомендаций

примерной основной образовательной программы высшего

профессионального образования по направлению подготовки

(специальности) «Клиническая психология» и примерной (типовой) учебной

программы дисциплины (2011 г.).

Цель и задачи дисциплины 1.

Цель освоения дисциплины (модуля) – формирование у студентов представлений о возможностях применения математики в изучении психологических явлений и овладение алгоритмами математической обработки данных в приложении ее для обработки и анализа результатов психологических исследований.

Задачи освоения дисциплины:

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 об анализе данных с использованием статистических критериев. Знать простейшие алгоритмы применения непараметрических критериев. Понимать результаты факторного и дисперсионного 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.

Место дисциплины в структуре основной образовательной 2.

программы Данная дисциплина относится к профессиональному циклу основной образовательной программы.

Учебный курс «Математические методы обработки в психологии»

требует знания студентами высшей математики с основами математической статистики, которые предшествуют в курсах «Математика», «Современные информационные технологии» и «Статистические методы и математическое моделирование в психологии». Дисциплина является предшествующей для изучения курсов "Экспериментальная психология" и "Психодиагностика".

3. Общая трудоемкость дисциплины составляет 4 зачетные единицы, 144 академических часов.

4. Результаты обучения Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины (модуля):

Общекультурные компетенции (ОК):

способность и готовность к применению основных математических и статистических методов, стандартных статистических пакетов для обработки данных, полученных при решении различных профессиональных задач (ОКспособность и готовность к профессионально профилированному использованию современных информационных технологий и сети Интернет (ОК-13);

Профессиональные компетенции (ПК):

владение приемами анализа, оценки и интерпретации результатов психологического исследования, проверки и оценки соотношения теории и эмпирических данных, подготовки отчетной документации и обобщения полученных данных в виде научных статей и докладов (ПК-4);

умение самостоятельно проводить психодиагностическое исследование в соответствии с исследовательскими задачами и этикодеонтологическими нормами, обработку и анализ полученных данных (в том числе, с применением информационных технологий.), интерпретировать результаты исследования (ПК-7);

умение описывать и анализировать процесс и результаты вмешательства, формулировать рекомендации по результатам проведенного обследования (ПК- 12);

владение навыками супервизии педагогической, научноисследовательской и практической работы обучающихся в процессе обучения (ПК-20);

готовность к выбору и применению психологических технологий, позволяющих осуществлять решения новых задач в различных областях профессиональной практики (ПК- 28);

способность к созданию психодиагностических, психотерапевтических, консультационных и коррекционных технологий, адекватных целям, ситуации и контингенту респондентов с последующей обработкой данных на основе общегуманитарных и математическостатистических методов (ПК- 29).

В результате освоения дисциплины (модуля) обучающийся 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.

стандарты обработки результатов психологического исследования и нормативах представления результатов анализа данных в научной психологии;

возможности более сложных программ современных видов математикостатистического анализа результатов 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.

Владеть:

В процессе изучения дисциплины с учетом подготовленности студентов предусмотрено использование современных пакетов математикостатистической обработки данных на компьютере: SРSS или STATISTICA.

Поэтому студент должен владеть основными навыками пользователя современного ПК.

Образовательные технологии 5.

Лекция-визуализация, тренинг, мозговой штурм, активизация творческой деятельности, регламентированная дискуссия, деловая и ролевая учебная игра, метод малых групп, учебно-исследовательская работа студента, подготовка и защита рефератов.

Помимо аудиторных групповых или индивидуальных форм работы со студентами предполагается индивидуальные формы обучения, имеющие характер самостоятельной внеаудиторной работы студентов в следующих вариантах:

домашние задания по отдельным разделам курса;

выполнение контрольных работ по основным разделам курса.

Формы промежуточной аттестации 6.

Текущий контроль знаний студентов на занятиях осуществляется с помощью тестового контроля и контрольных работ по каждому разделу дисциплины.

Итоговый контроль осуществляется в форме экзамена (4семестр).

II. Учебная программа дисциплины

1. Содержание дисциплины Модуль 1.

Тема 1. Математическая статистика и психология.

Измерения в психологии и виды шкал Предмет математической статистики, е исторические предшественницы. Структура и разделы математической статистики.

Значение знания математической статистики для психолога.

Понятие измерения. Исходная содержательная проблема. Значение измерения в психологии. Аддитивность функций при измерении и е следствия. Способы измерения и основные операции, с помощью которых производится измерение: регистрация, упорядочивание, сопоставление.

Основные требования каждого способа измерения. Виды шкал: номинальная (шкала наименований), ординальная (шкала порядка или ранговая), интервальная (шкала равных интервалов), пропорциональная (шкала равных отношений). Сравнительная характеристика и примеры видов измерительных шкал.

Основные этапы статистической обработки результатов психологических исследований. Достоинства и недостатки математикостатистического анализа экспериментальных данных. Понятие репрезентативности экспериментальных данных.

Тема 2. Описательная статистика Репрезентация экспериментальных данных.

Упорядочивание.

Табулирование. Сгруппированные данные. Наглядное представление данных измерения. Достоинства и недостатки различных способов графического представления данных. Общие советы при построении графиков.

Основные понятия математической статистики: случайное событие, вариация, частота, вероятность, распределение вероятности, выборка, генеральная совокупность, вариационный ряд, полигон частот, гистограмма, кривая распределения. Характеристики статистических совокупностей: меры положения, меры изменчивости, меры связи. Меры возможной ошибки.





Виды распределений, важные для психологии. Нормальное распределение случайной величины. Меры достоверности. Степени свободы.

Основные этапы статистической обработки результатов психологических исследований. Достоинства и недостатки математикостатистического анализа экспериментальных данных. Понятие репрезентативности экспериментальных данных.

Тема 3. Параметры статистических совокупностей, представленных результатами регистрирующего и упорядочивающего измерений Эмпирические операции в номинальной шкале.

Допустимые преобразования. Характеристики распределений: частоты (абсолютная, относительная и процентная), мода как мера центральной тенденции.

Альтернативная совокупность.

Эмпирические операции в порядковой шкале. Допустимые преобразования. Характеристики распределений: медиана, квантили, ранги, связанные ранги. Интегральная функция распределения. Размах распределения. Междуквартильный интервал. Наиболее часто употребляющиеся в психологии квантили: квартили, процентили.

Тема 4. Параметры статистических совокупностей, представленных результатами количественного измерения Эмпирические операции в интервальной шкале.

Допустимые преобразования. Характеристики распределений: среднее арифметическое и другие виды средних (среднее геометрическое, среднее гармоническое), дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент асимметрии, коэффициент эксцесса, коэффициент вариации. Проверка нормальности распределения. Нормализация распределения (общее представление).

Стандартизованные данные. Основные шкалы, встречающиеся в психологических тестах, их взаимосвязь на основе нормальной кривой распределения.

Модуль 2.

Тема 5. Характеристики взаимосвязи признаков Понятие зависимости вероятностных событий.

Общий обзор мер связи и их соответствие типам измерений и шкал.

Оценка связи между качественными признаками, измеренными методом регистрации. Коэффициент "четырехклеточной корреляции". Коэффициент взаимной сопряженности Пирсона.

Оценка связи между качественными признаками, измеренными методом упорядочивания. Коэффициенты ранговой корреляции –Спирмена и – Кендэлла. Метод экспертных оценок и оценка согласованности мнений экспертов: коэффициент согласованности Спирмена и коэффициент конкордации Кендэлла и Бэбингтона Смита.

Оценка связи между количественными признаками. Коэффициент корреляции r Пирсона.

Тема 6. Анализ структуры взаимосвязей Графический метод анализа корреляционной матрицы.

Метод корреляционных плеяд. Понятие графов. Ориентированный граф. Мощность плеяды. Крепость плеяды. Типы структур: цепь, кольцо, звезда, решетка.

Максимальный корреляционный путь как аналог однофакторного решения Спирмена (центроидный метод). Анализ корреляционной матрицы методом построения максимального корреляционного пути. Алгоритм построения максимального корреляционного пути.

Тема 7. Решение задачи сравнения выборок.

Понятие статистических критериев и их виды Сравнение распределений: проверка гипотез. Понятие статистической гипотезы. Нулевая и альтернативная гипотезы. Направленная и ненаправленная гипотезы. Статистические критерии. Таблицы критических значений. Число степеней свободы. Параметрические и непараметрические критерии. Возможности и ограничения параметрических и непараметрических критериев. Уровни статистической значимости. Правило отклонения нулевой гипотезы и принятия альтернативной гипотезы: зона незначимости, зона неопределенности и зона значимости. Мощность критериев. Зависимые и независимые выборки.

Модуль 3 Тема 8. Выявление различий в уровне исследуемого признака Параметрический критерий t Стьюдента для сравнения результатов количественного измерения: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения для независимых выборок.

Использование t– критерия Стьюдента для сравнения результатов регистрирующего измерения.

Непараметрические критерии. Критерий Розенбаума: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения.

Критерий Манна–Уитни: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения. Критерий тенденций Крускала-Уоллиса назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения. Критерий тенденций Джонкира: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения.

Тема 9. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака.

Параметрический критерий t Стьюдента для сравнения результатов количественного измерения: алгоритм применения для зависимых выборок.

Непараметрические критерии. Критерий знаков: назначение критерия его описание, область применения, алгоритм применения. Критерий Вилкоксона: для сравнения результатов количественного измерения.

Критерий Фридмана: для сравнения результатов количественного измерения.

Критерий тенденций Пейджа: для сравнения результатов количественного измерения.

Тема 10. Выявление различий в распределении признака Критерий Пирсона: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения.

Критерий Колмогорова–Смирнова для сравнения результатов количественного измерения: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения. Биномиальный критерий: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения.

Тема 11. Многофункциональные статистические критерии Понятие многофункциональных статистических критериев.

Критерий * — угловое преобразование Фишера: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения.

Биномиальный критерий m:

назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения. Многофункциональные критерии как эффективные заменители традиционных критериев. Алгоритм выбора многофункциональных критериев.

Тема 12. Дисперсионный анализ Понятие дисперсионного анализа.

Подготовка данных к дисперсионному анализу: создание комплексов, уравновешивание комплексов, проверка нормальности распределения результативного распределения признака, преобразование эмпирических данных с целью упрощения результатов.

Однофакторный дисперсионный анализ для независимых выборок:

назначение метода, его описание, область применения, алгоритм применения. Дисперсионный анализ для зависимых выборок: назначение метода, его описание, область применения, алгоритм применения.

Дисперсионный двухфакторный анализ: обоснование задачи взаимодействия двух факторов. Дисперсионный двухфакторный анализ для случая независимых и для случая зависимых выборок: назначение метода, его описание, область применения.

Тема 13. Многомерные методы обработки данных Многомерные методы обработки данных как дальнейшее развитие эмпирической математической модели в отношении многостороннего описания изучаемых явлений.

Проблема искусственного интеллекта и программная реализация многомерных методов. Классификация многомерных методов обработки данных: по назначению, по способу сопоставления данных, по виду исходных данных.

Общее знакомство с методами многомерной обработки данных (назначение каждого метода и сфера его применения; математикостатистические идеи метода; исходные данные и требования к ним;

процедура и результаты): множественный регрессионный анализ (МРА) как метод экстраполяции; множественный дискриминантный анализ как распознавание образов ("классификация с обучением"); кластерный анализ как метод классификации автоматическая классификация, таксономический анализ, анализ образов без обучения); факторный анализ как метод структурирования эмпирической информации; многомерное шкалирование как метод выявления структуры множества объектов. Различные метрики в методах классификации и шкалирования.

Примеры использования многомерной обработки данных.

Модуль 4 Тема 14. Компьютерные пакеты прикладных статистических программ и математическое моделирование Математико-статистическая обработка результатов психологического исследования с использованием компьютерного пакета Statistica, SPSS, Statgrafic. Возможности и ограничения конкретных компьютерных методов обработки данных.

Приближенные вычисления.

Стандарты обработки данных. Нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии.

Математическое моделирование и средства построения моделей:

классификации, латентных структур, семантических пространств и т.п.

Модели индивидуального и группового поведения. Моделирование когнитивных процессов и структур. Проблема искусственного интеллекта.

Нетрадиционные методы моделирования.

Перечень практических навыков (умений), которые необходимо освоить студенту 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.

Проводить математико-статистический анализ результатов психологического исследования.

III Рабочая учебная программа дисциплины (учебно-тематический план) Учебно-тематический план дисциплины (в академических часах) и матрица компетенций*

–  –  –

ИТОГО: 18 36 54 54 36 144 Список сокращений: _______________________________________________________________________________________________________________________

* - Примечание. Трудомкость в учебно-тематическом плане указывается в академических часах. Примеры образовательных технологий, способов и методов обучения (с сокращениями): традиционная лекция (Л), лекция-визуализация (ЛВ), проблемная лекция (ПЛ), лекция – пресс-конференция (ЛПК), занятие – конференция (ЗК), тренинг (Т), дебаты (Д), мозговой штурм (МШ), мастер-класс (МК), «круглый стол» (КС), активизация творческой деятельности (АТД), регламентированная дискуссия (РД), дискуссия типа форум (Ф), деловая и ролевая учебная игра (ДИ, РИ), метод малых групп (МГ), занятия с использованием тренажров, имитаторов (Тр), компьютерная симуляция (КС), разбор клинических случаев (КС), подготовка и защита истории болезни (ИБ), использование компьютерных обучающих программ (КОП), интерактивных атласов (ИА), посещение врачебных конференции, консилиумов (ВК), участие в научно-практических конференциях (НПК), съездах, симпозиумах (Сим), учебно-исследовательская работа студента (УИРС), проведение предметных олимпиад (О), подготовка письменных аналитических работ (АР), подготовка и защита рефератов (Р), проектная технология (ПТ), экскурсии (Э), подготовка и защита курсовых работ (Курс), дистанционные образовательные технологии (ДОТ). Примерные формы текущего и рубежного контроля успеваемости (с сокращениями): Т – тестирование, Пр – оценка освоения практических навыков (умений), ЗС – решение ситуационных задач, КР – контрольная работа, КЗ – контрольное задание, ИБ – написание и защита истории болезни, КЛ – написание и защита кураторского листа, Р – написание и защита реферата, С – собеседование по контрольным вопросам, Д – подготовка доклада и др.

IV. Оценочные средства для контроля уровня сформированности компетенций (текущий контроль успеваемости, промежуточная аттестация по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов)

1. Оценочные средства для текущего и рубежного контроля успеваемости По данной дисциплине для контроля усвоения материала предусмотрено выполнение контрольных работ: студенты выполняют 2 контрольные работы в соответствии с содержанием трех основных разделов курса.

Промежуточная аттестация проводится в форме письменной контрольной работы. К итоговой аттестации студент должен выполнить две контрольные работы.

Контрольная работа № 1 Задание № 1.

Определите, к какому типу измерений и к какой шкале относятся следующие данные:

Числа, кодирующие тип темперамента человека.

Академический ранг (ассистент, доцент, профессор) как мера продвижения по службе.

Числа, показывающие выраженность экстра-интраверсии, нейротизма, психотизма, полученные по методике PEN Г. и С. Айзенк.

Метрическая система измерения расстояний.

Номера историй болезни.

Латентный период решения перцептивной задачи.

Задание № 2.

В результате исследования понимания прочитанного у учащихся 7-х, 8-х и 9-х классов были получены следующие распределения тестовых оценок:

–  –  –

Задание 3.

Следующие данные представляют собой оценки 75 взрослых людей в тесте на определение коэффициента интеллекта Стенфорда-Бине:

141, 104, 101, 130, 148, 92, 87, 115, 91, 96, 100, 133, 124, 92, 123, 132, 118, 98, 101, 107, 97, 124, 118, 146, 107, 110, 111, 138, 121, 129, 106, 135, 97, 108, 108, 107, 110, 101, 129, 105, 105, 110, 116, 113, 123, 83, 127, 112, 114, 105, 127, 114, 113, 106, 139, 95, 105, 95, 105, 106, 109, 102, 102, 102, 89, 108, 92, 131, 86, 134, 104, 94, 121, 107, 103.

Вам необходимо:

Построить сгруппированное распределение частот для 75 оценок.

Найти параметры распределения.

Определить 50-й процентиль.

Построить полигон частот дифференциального распределения.

Задание 4.

Изобразите на одном графике 2 полигона относительных частот дифференциального распределения по следующим групповым распределениям оценок речевых способностей для 903 мужчин и 547 женщин — студентов первого курса университета:

–  –  –

Постройте на другом графике 2 полигона относительных частот интегрального распределения эмпирического распределения.

Контрольная работа № 2 Задание № 1 Ниже приводится ряд характеристик людей, измеренных различными способами.

Пол.

Возраст, измеренный в годах и месяцах.

Рост, измеренный в см.

Политическая принадлежность (градации: консерватор, демократ, трудно сказать).

Тревожность (измерена с помощью опросника Тейлора, выражена в баллах).

Интеллект (измерен с помощью шкалы Векслера, выражен в IQ — стандартизованные оценки).

Необходимо указать одну или более количественных мер, пригодных для установления связи между двумя указанными ниже переменными:

А и С — между полом и ростом;

Е и F — между тревожностью и интеллектом;

А и Е — между полом и тревожностью;

В и С — между возрастом и ростом;

А и D — между полом и политической принадлежностью;

D и F — между политической принадлежностью и интеллектом.

–  –  –

Примечание: Каждый эксперт распределял участников конкурса по мастерству. Цифра 1 означает 1-е место, цифра 7 — последнее.

Определите степень согласованности мнений членов жюри.

Задание № 4 Выборка объемом 30 человек, разбитая на две равные группы по признаку пола, прошла функциональную диагностику мозговой активности, в результате которой у 13 женщин и 4 мужчин было выявлено доминирование правого полушария, а у 2 женщин и 11 мужчин — доминирование левого полушария. Проверьте гипотезу о связи функциональной асимметрии головного мозга с полом.

Задание № 5 Установите степень совпадения оценок интеллектуального потенциала, полученных разными методиками у одних и тех же испытуемых. В исследовании были использованы следующие методики: краткий отборочный тест (КОТ) — интегральный показатель, измеренный в баллах;

тест Равенна — стандартизованная оценка невербального интеллекта, IQ.

Первичные данные приведены в таблице.

–  –  –

2. Оценочные средства для промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины Итоговая аттестация (экзамен) проводится в виде письменных ответов на тестовые вопросы по всему курсу.

ПЕРЕЧЕНЬ ВОПРОСОВ К ЭКЗАМЕНУ

1. Предмет математической статистики и е разделы. Значение знания математической статистики для психолога.

2. Понятие измерения. Способы измерения.

3. Сравнительная характеристика и примеры типов измерительных шкал.

4. Основные понятия математической статистики.

5. Репрезентация экспериментальных данных.

6. Достоинства и недостатки различных способов графического представления данных.

7. Характеристики статистических совокупностей. Меры достоверности.

Виды распределений. Нормальное распределение случайной 8.

величины.

9. Основные этапы статистической обработки результатов психологических исследований.

10. Понятие репрезентативности экспериментальных данных.

11. Номинальная шкала. Характеристики распределений признаков, измеренных по номинальной шкале.

12. Шкала порядка. Характеристики распределений признаков, измеренных по порядковой шкале.

13. Шкала равных интервалов. Характеристики распределений признаков, измеренных в интервальной шкале.

14. Статистический анализ не сгруппированных данных.

15. Статистический анализ сгруппированных данных.

16. Стандартизованные данные. Основные шкалы, встречающиеся в психологических тестах.

17. Зависимость вероятностных событий. Общий обзор мер связи и их соответствие типам измерений и шкал.

18. Оценка связи между качественными признаками, измеренными методом регистрации.

19. Оценка связи между качественными признаками, измеренными методом упорядочивания.

20. Оценка связи между количественными признаками.

21. Метод корреляционных плеяд.

22. Максимальный корреляционный путь как аналог однофакторного решения Спирмена (центроидный метод).

23. Статистический вывод и оценивание. Меры возможной ошибки параметров.

24. Сравнение распределений: проверка гипотез.

25. Понятие статистических критериев, их виды, возможности и ограничения.

26. t– критерий Стъюдента для зависимых и независимых выборок.

Поправка Снедекора.

27. Критерий F–Фишера.

критерия Стъюдента для сравнения результатов

28. t– регистрирующего измерения.

29. Q – критерия Розенбаума. U – критерий Манна–Уитни.

30. H – критерий Крускала–Уоллиса. S –критерий Джонкира.

31. G – критерий знаков. T – критерий Вилкоксона. r – критерий

Фридмана. 32. – критерий Пирсона.

33. – критерий Колмогорова-Смирнова. Проверка нормальности распределения.

34. Многофункциональные статистические критерии: * – критерий (угловое преобразование Фишера); m – биномиальный критерий.

35. Дисперсионный анализ: общее понятие, подготовка данных, однофакторный и двух факторный дисперсионный анализ для независимых и зависимых выборок.

36. Регрессионный анализ: возможности, ограничения.

37. Таксономический анализ: возможности, ограничения.

38. Кластерный анализ: возможности, ограничения.

39. Дискриминантный анализ: возможности, ограничения.

40. Факторный анализ и его разновидности: возможности, ограничения.

Простая латентная структура и ротация. Проблема определения числа факторов.

41. Методы математического моделирования в психологии: общий обзор.

Методические указания для самостоятельной работы 2.

студента Самостоятельная работа может быть представлена как средство организации самообразования и воспитания самостоятельности как личностного качества. Как явление самовоспитания и самообразования самостоятельная работа студентов обеспечивается комплексом профессиональных умений студентов, в частности умением осуществлять планирование деятельности, искать ответ на непонятное, неясное, рационально организовывать свое рабочее место и время.

Самостоятельная работа приводит студента к получению нового знания, упорядочению и углублению имеющихся знаний, формированию у него профессиональных навыков и умений.

Самостоятельная работа выполняет ряд функций:

- развивающую;

- информационно-обучающую (аудиторные занятия, не подкрепленные самостоятельной работой, становятся малорезультативными);

- ориентирующую и стимулирующую;

- воспитывающую;

- исследовательскую.

Виды самостоятельной работы:

1. конспектирование первоисточников и другой учебной литературы;

2. проработка учебного материала (по конспектам учебной и научной литературе);

3. выполнение контрольных работ;

4. решение задач, упражнений;

5. работа с вопросами для самопроверки;

6. обработка статистических данных и др.

В рамках курса используются такие виды самостоятельной работы как a. работа с примерами для самопроверки;

b. решение задач, упражнений;

c. конспектирование первоисточников и другой учебной литературы;

d. проработка учебного материала (по конспектам учебной и научной литературе).

Рекомендуется с самого начала освоения данного курса работать с литературой и предлагаемыми заданиями в форме подготовки к очередному аудиторному занятию. При этом актуализируются имеющиеся знания, а также создается база для усвоения нового материала, возникают вопросы, ответы на которые студент получает в аудитории.

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 в полной мере содержания процесса и анализа результатов экспериментальных исследований в психологии.

При освоении данного курса студент может пользоваться библиотекой вуза, которая обеспечена соответствующей литературой. 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.

ТЕМЫ РЕФЕРАТОВ:

1. Измерительные шкалы.

2. Меры изменчивости.

3. Нормальный закон распределения.

4. Формулы основных стандартизованных шкал в психодиагностических методиках.

5. Оценка зависимостей между признаками, измеренными по шкале наименований?

6. Оценка зависимостей между признаками, измеренными по шкале наименований и шкале порядка?

7. Оценка зависимостей между признаками, измеренными по шкале наименований и какой-либо количественной шкале (интервальной или пропорциональной)?

8. Оценка зависимостей между признаками, измеренными по шкале порядка?

9. Оценка зависимостей между признаками, измеренными по шкале порядка и какой-либо количественной шкале (интервальной или пропорциональной)?

10. Оценка зависимостей между признаками, измеренными по шкале какой-либо количественной шкале (интервальной или пропорциональной)?

11. Классификация критериев различий.

12. Сущность дисперсионного анализа?

13. Классификация многомерных методов исследования.

14. Множественный регрессионный анализ.

15. Основная задача и условия применения кластерного анализа.

16. Основная задача и условия применения дискриминантного анализа.

17. Основная задача и условия применения факторного анализа.

18. Основная задача и условия применения многомерного шкалирования.

19. Классификация современных математических моделей в психологии.

20. Модели искусственного интеллекта.

21. Синергетические модели.

V. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля) а).

Основная литература:

1. Ермолаев О. Ю. Математическая статистика для психологов. — М., 2003.

2. Кутейников А.Н. Математические методы в психологии. – СПб, 2008.

3. Наследов А. Д. Математические методы психологического исследования: Анализ и интерпретация данных. — СПб., 2004.

4. Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии.

— СПб.,2004.

5. Суходольский Г. В. Основы математической статистики для психологов. — Л., 1999.

6. Кричевец А. Н. Математика для психологов : учебник /РАО НОУ ВПО Моск. психол.-соц. ин-т. - 4-е изд.. - М. : Флинта:МПСИ, 2010. - 372 с.: ил.

б) дополнительная литература:

1. Айвазян С.А., Степанов В.С. Инструменты статистического анализа данных.— М., 2000.

2. Бешелев С.Д., Гурвич Ф. Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. — М., 1980.

3. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. — М., 1976.

4. Годфруа Ж. Что такое психология? /В 2-х т. Т. 2. — М., 1992.

5. Ивантер Э В., Коросов А. В. Основы биометрии: Введение в статистический анализ биологических процессов и явлений. — Петрозаводск, 1992.

6. Кендэл М. Ранговые корреляции. — М., 1975.

7. Классификация и кластер./Ред. Дж. Вэн Райзин. — М., 1980.

8. Крылов В. Ю. Геометрическое представление данных в психологических исследованиях. — М., 1980.

9. Лисенков А.Н. Математические методы планирования многофакторных медико-биологических экспериментов. М., 1979.

10. Математическая психология: Методология, теории, модели. — М., 1985.

11. Математические методы в исследованиях индивидуальной и групповой деятельности / Под ред. В.Ю. Крылова. — М., 1989.

12. Математические методы в социальных науках / Ред. Лазерсфельд П., Генри Н. — М.. 1973.

13. Пахомов А. П. Проблема осмысленности психологических измерений./ Психологический журнал, №5, 2006.

14. Процесс социального исследования. — М., 1975.

15. Раскин В.Н. Математика и психология: очевидное и невероятное. / Вестник Санкт-Петербургского Государственного института психологии и социальной работы, статья. – СПб: ГИПСР, 2003

16. Резник А. Д. Книга для тех, кто не любит статистику, но вынужден ею пользоваться. — СПб., 2008.

17. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике:

Современный подход. — М., 1982.

18. Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. — М., 1979.

19. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. — М., 1989.

20. Харари Ф. Теория графов. — М. 1973.

21. Харман Г. Современный факторный анализ. — М., 1982.

22. Холлендер М., Вульф Д.А. Непараметрические методы статистики.

— М., 1983.

в). Программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

1. http://www.exponenta.ru — Образовательный математический сайт. В основном сайт ориентирован на математику и соответствующее ПО:

Maple, MathCad, MatLab, Mathematica, встречаются учебно-методические разработки и для Statistica, и для SPSS.

2. http://www.statanalyse.org — статья «Планирование и проведение эмпирического исследования, инновационной работы в области практической психологии».

3. http://statpsy.narod.ru - статья «Роль и место математической статистики в гуманитарных науках».

4. http://www.statsoft.ru — Сайт российского представительства компании StatSoft Inc. - производителя системы STATISTICA. На веб-сайте можно найти прекрасные электронные учебники по математической статистике и «советники» по целому ряду прикладных задач. Очень полезны для начинающих специалистов. Учебники бесплатные, некоторые из них можно загрузить себе на компьютер единым архивом.

5. http://www.spss.ru — Сайт российского офиса SPSS (г. Москва).

Описание продукции SPSS, цены, условия поставки.

6. http://www.statsoft.ru/home/textbook - электронный учебник Statsoft. Для облегчения работы с Электронным учебником по статистике, его полную версию можно загрузить на диск вашего компьютера.

Электронный учебник по статистике помогает начинающим пользователям понять основные понятия статистики и более полно представить диапазон применения статистических методов. При использовании материалов данного учебника обязательна ссылка на него следующего вида: StatSoft, Inc.

(2001). Электронный учебник по статистике. Москва, StatSoft. WEB:

http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.

7. http://community.livejournal.com/ru_spss — SPSS в психологии и социальных науках. Сообщество «…создано для обсуждения вопросов применения статистического пакета SPSS и компьютерного анализа данных в психологии и социальных науках» и развивается в форме «живого журнала».

8. http://www.learnspss.ru — Учись работать с SPSS. Он-лайн учебник по мотивам книги Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей (SPSS Version 10. Einfuhrung in die moderne Datenanalyse unter Windows). Издательство: ДиаСофт, 2005 г.

9. http://www.biometrica.tomsk.ru — Он-лайн журнал для медиков и биологов, сторонников доказательной медицины. Статьи по медицинской статистике, учебник SPSS. Есть обучающие видеофильмы по работе в пакете STATISTICA. Для просмотра видеороликов можно использовать Swiff Player for Windows.

10. http://www.statanalyse.org/home — Услуги по планированию исследований, статистическому анализу данных в SPSS и Statistica:

статистическое исследование баз данных, обработка данных для диссертационных исследований и разработок, статистический анализ результатов социологических опросов. Специалисты консультируют по вопросам планирования исследования, выполнят статистический анализ данных Вашего исследования, произведут интерпретацию полученных результатов профессионально, качественно и в кратчайшие сроки.

11. http://www.nickart.spb.ru — Центр Статистических Технологий.

Питерская компания. Занимается профессиональным статистическим анализом данных и оказывает весь комплекс услуг, связанных со статистическими методами анализа и их автоматизацией. Информативный веб-сайт. Краткая характеристика большого количества используемых методов анализа данных.

12. http://www.spss.com — Официальный портал для разработчиков программных решений на базе SPSS. Статьи и презентации по программированию и визуализации данных в SPSS, коллекция программных модулей, форумы (англ. яз.).

VI. Материально-техническое обеспечение дисциплины (модуля) Мультимедийный комплекс (ноутбук – 1 шт., проектор – 2 шт., экран – 2 шт.), телевизор – 1 шт., видеокамера – 1 шт. Аудитория, оснащенная посадочными местами, компьютерами, множительной техникой, столами, доской.

VII. Научно-исследовательская работа студента VIII. Протоколы согласования рабочей программы дисциплины (модуля) с другими кафедрами Приложение 3 V. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины (модуля) а).

Основная литература:

1. Кричевец А. Н. Математика для психологов : учебник /РАО НОУ ВПО Моск. психол.-соц. ин-т. - 4-е изд.. - М. : Флинта:МПСИ, 2010. - 372 с.: ил.

2. Леонов С.А. Статистические методы анализа в здравоохранении:

краткий курс лекций / Леонов С.А., Вайсман Д. Ш., Моравская С. В. и др. М. : Менеджер здравоохранения, 2011. - 172 с.

б) дополнительная литература:

1. Годфруа Ж. Что такое психология : в 2 т. ; пер. с.фр. / Годфруа Ж., Аракелов Г. Г. ; под ред. Г. Г. Аракелова. Т. 2. - М. : Мир, 1992. - 370 с.

2. Янкова З. А. Математические методы планирования многофакторных медико-биологических экспериментов [Текст] / Янкова З. А. ; АМН СССР.

- М. : Медицина, 1979. - 343 с.

3. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике :

современной подход [Текст] / Рунион Р. ; пер. с англ. Е. З. Демиденко. - М. :

Финансы и статистика, 1982. - 198 с.

4. Филимонова З.А. Применение математических методов в медицине // Вводные лекции учных ВолГМУ. - Волгоград : ВолгГМУ, 2010. - С.183Паповян С. С. Математические методы в социальной психологии [Текст] / Паповян С. С. ; АН СССР, Ин-т психологии. - М. : Наука, 1983. с.

6. Пономарев В. Д. Математические методы в фармации [Текст] / Пономарев В. Д., Беликов В. Г., Коковкин-Щербак Н. И.. - М. : Медицина, 1983. - 232 с.

7. Леонов С.А. Статистические методы анализа в здравоохранении [Электронный ресурс] : краткий курс лекций / Леонов С.А., Вайсман Д. Ш., Моравская С. В. и др.. - М. : Менеджер здравоохранения, 2011. - 172 с.. Режим доступа: http://www.studmedlib.ru в). Программное обеспечение и Интернет-ресурсы:

13. http://www.exponenta.ru — Образовательный математический сайт. В основном сайт ориентирован на математику и соответствующее ПО:

Maple, MathCad, MatLab, Mathematica, встречаются учебно-методические разработки и для Statistica, и для SPSS.

14. http://www.statanalyse.org — статья «Планирование и проведение эмпирического исследования, инновационной работы в области практической психологии».

15. http://statpsy.narod.ru - статья «Роль и место математической статистики в гуманитарных науках».

16. http://www.statsoft.ru — Сайт российского представительства компании StatSoft Inc. - производителя системы STATISTICA. На веб-сайте можно найти прекрасные электронные учебники по математической статистике и «советники» по целому ряду прикладных задач. Очень полезны для начинающих специалистов. Учебники бесплатные, некоторые из них можно загрузить себе на компьютер единым архивом.

17. http://www.spss.ru — Сайт российского офиса SPSS (г. Москва).

Описание продукции SPSS, цены, условия поставки.

18. http://www.statsoft.ru/home/textbook - электронный учебник Statsoft. Для облегчения работы с Электронным учебником по статистике, его полную версию можно загрузить на диск вашего компьютера.

Электронный учебник по статистике помогает начинающим пользователям понять основные понятия статистики и более полно представить диапазон применения статистических методов. При использовании материалов данного учебника обязательна ссылка на него следующего вида: StatSoft, Inc.

(2001). Электронный учебник по статистике. Москва, StatSoft. WEB:

http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm.

19. http://community.livejournal.com/ru_spss — SPSS в психологии и социальных науках. Сообщество «…создано для обсуждения вопросов применения статистического пакета SPSS и компьютерного анализа данных в психологии и социальных науках» и развивается в форме «живого журнала».

20. http://www.learnspss.ru — Учись работать с SPSS. Он-лайн учебник по мотивам книги Ахим Бююль, Петер Цефель. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей (SPSS Version 10. Einfuhrung in die moderne Datenanalyse unter Windows). Издательство: ДиаСофт, 2005 г.

21. http://www.biometrica.tomsk.ru — Он-лайн журнал для медиков и биологов, сторонников доказательной медицины. Статьи по медицинской статистике, учебник SPSS. Есть обучающие видеофильмы по работе в пакете STATISTICA. Для просмотра видеороликов можно использовать Swiff Player for Windows.

22. http://www.statanalyse.org/home — Услуги по планированию исследований, статистическому анализу данных в SPSS и Statistica:

статистическое исследование баз данных, обработка данных для диссертационных исследований и разработок, статистический анализ результатов социологических опросов. Специалисты консультируют по вопросам планирования исследования, выполнят статистический анализ данных Вашего исследования, произведут интерпретацию полученных результатов профессионально, качественно и в кратчайшие сроки.

23. http://www.nickart.spb.ru — Центр Статистических Технологий.

Питерская компания. Занимается профессиональным статистическим анализом данных и оказывает весь комплекс услуг, связанных со статистическими методами анализа и их автоматизацией. Информативный веб-сайт. Краткая характеристика большого количества используемых методов анализа данных.

24. http://www.spss.com — Официальный портал для разработчиков программных решений на базе SPSS. Статьи и презентации по программированию и визуализации данных в SPSS, коллекция программных модулей, форумы (англ. яз.).





Похожие работы:

«ПАРФЕНТЬЕВ Сергей Александрович АНАЛИЗ СНОВИДЕНИЙ КАК МЕТОД ПСИХОДИАГНОСТИКИ И ПСИХОКОРРЕКЦИИ ЛИЧНОСТИ В СОЦИАЛЬНОЙ ПСИХОЛОГИИ Специальность 19.00.05 – социальная психология АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата психологических наук Ярославль – 200...»

«Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г.Чернышевского» Балашовский институт (филиал) Кафедра психологии ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ПРИНЯТИЯ ЛИ...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ Учебно-методическое объединение по образованию в области информатики и радиоэлектроники УТВЕРЖДАЮ Первый заместитель Министра образования Республики Беларусь А.И. Жук 02.05.2014 Регистрационный № ТД-I.1128/тип. ИНЖЕНЕРНАЯ ПСИХОФИЗИОЛОГИЯ Типовая учебная программа по учебно...»

«рецензии Слюнькова И.Н. Проекты оформления коронационных торжеств в России XIX века М.: БуксМАрт, 2013 Михаил Соколов Перманентный кризис отечественной науки об искусстве, где отсутствуют школа, системность, стандарт качества и масса других приятных и полезных вещей, заставляет воспри...»

«95 Сизюхина Клавдия Валерьевна специалист 1-й категории Web-лаборатории филологического факультета, Петрозаводский государственный университет (Петрозаводск, Российская Федерация) klasizz@yandex.ru DOI: 10.15393/j10.art.2014.8 МЫСЛЬ СЕМЕЙНАЯ И РОДОВАЯ В ДНЕВНИКАХ А.М. ДОСТОЕВСКОГО Аннотация: Cтатья целеполагает знакомство с наиболее интересным...»

«Вестник Томского государственного университета. Филология. 2013. №5 (25) DOI 10.17223/19986645/25/9 УДК 821.161.1 (09) Е.Г. Новикова ЖИВОПИСНЫЙ ЭКФРАСИС В РОМАНЕ Ф.М. ДОСТОЕВСКОГО «ИДИОТ». СТАТЬЯ 1. ВИЗУАЛЬНОЕ И СЛОВЕСНОЕ В РОМАНЕ Ф.М. ДОСТОЕВСКОГО «ИДИОТ» В статье исследуется проблематика со...»

«ОСОБЕННОСТИ ОБЩЕНИЯ РЕБЕНКА В МЛАДЕНЧЕСТВЕ СО ВЗРОСЛЫМИ Свиренко А.А. Филиал ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» в г. Новошахтинске Новошахтинск, Россия FEATURES CHILD INTERACTION IN INFANCY WITH OLDER...»

«ВЛИЯНИЕ ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО КЛИМАТА В КЛАССЕ НА УЧЕБНУЮ МОТИВАЦИЮ ПОДРОСТКОВ Чернышова Н.В., Лизунова Г.Ю. Горно-Алтайский государственный университет, г. Горно-Алтайск, Россия THE INFLUENCE OF PSYCHOLOGICAL CLIMATE IN THE CLASS ON THE ACADEMIC MOTIVATION...»

«УДК: 801: 159.9 ВЕРОЯТНОСТНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ И ЭФФЕКТ ОБМАНУТОГО ОЖИДАНИЯ А.В. Умеренкова аспирант кафедры теории языка e-mail: anna-umerenkova@yandex.ru Курский государственный университет В статье эффект «обманутого ожидания» рассматривается в русле психологии речевосприятия, а именно современного представлен...»








 
2017 www.pdf.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - разные матриалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.