Программа дисциплины «Математические методы в психологии» образовательная профессиональная программа подготовки специалистов icon

Программа дисциплины «Математические методы в психологии» образовательная профессиональная программа подготовки специалистов


Смотрите также:
Программа дисциплины «Математические методы в социологии»...
Рабочая программа учебной дисциплины дисциплины «Финансы корпораций» для направления...
Рабочая программа учебной дисциплины дисциплины «Финансовый инжиниринг» для направления...
Программа дисциплины Оптимизация и математические методы принятия решений для направления 080700...
Рабочая программа учебной дисциплины дисциплины «Стратегический финансовый менеджмент» для...
Программа дисциплины Оптимизация и математические методы принятия решений для направления 080700...
Программа дисциплины Оптимизация и математические методы принятия решений для направления 080700...
Рабочая программа учебной дисциплины математические методы в психологии Направление подготовки...
Программа дисциплины «Психогенетика» образовательная профессиональная программа подготовки...
Рабочая программа дисциплины математические методы в психологии опд. Ф...
Рабочая программа учебной дисциплины «математические методы и модели исследования операций» для...
Рабочая программа дисциплины математическое моделирование (Математические методы оптимизации)...



Загрузка...
скачать
Министерство образования РФ

Омский государственный университет

Факультет психологии

Кафедра общей психологии


«Утверждаю»

Проректор по УР ОмГУ

__________В.В. Дубицкий

«___» ________200__г.


Программа дисциплины


«Математические методы в психологии»


образовательная профессиональная программа подготовки специалистов


Специальность (направление)

Код специальности

(направления)

Форма обучения (очная, заочная)

Психология

020400

заочная



Омск-2002

^ Пояснительная записка: Курс является логическим продолжением математической дисциплины “Теория вероятностей”, адаптированным к задачам психологического исследования. Программа тесно взаимосвязана и согласована с названным курсом и курсами “Экспериментальная психология” и “Психодиагностика”. Цель и задачи курса: дальнейшее повышение математической культуры студентов-психологов и приобретение знаний, умений и навыков статистической обработки данных психологических исследований.

Программа рассчитана на 12 час. .лекционных занятий и 8ч. - практических. Студентами выполняется аудиторная контрольная работа.

Курс расчитан на 2 семестра и заканчивается зачетом.

Автор и преподаватель: Мацакова О. Д


Рабочий план аудиторных занятий

№ темы


Тема


Лекции


Практика






Кол.час.


Кол.час.



1.


2.


3


4.

5.


6.


7.

8.


1 семестр

Введение. Предмет, структура дисциплины, связь с другими курсами.

Измерительные шкалы. Стандартизация шкал в психологии.

Способы первоначальной обработки

данных и их графическое представление.

Меры центральной тенденции.

Меры изменчивости.

2 семестр

Меры связи.

Регрессионный анализ (линейный).

Основные теоретические расп

ределения, используемые в теории статистического вывода.

Основные понятия теории статвывода.

Виды критериев.

Примеры параметрических критериев.

Непараметрические критерии.

Понятие о дисперсионном, кластерном, факторном и других видах анализа.

Анализ данных на компьютере (основные пакеты), понятие о методах математического моделирования. Проблема искусственного интеллекта.

Практические работы

1. Стандартизация шкал теста

2.Параметрические и непараметрические критерии. Типовые задачи.

3. Корреляционный анализ. Примеры задач.

4.Двухфакторный дисперсионный анализ. Типовая задача.


Всего

6


1


2


1


2

6


2

2


1


1

12



2


2


2


2


8


2





^ Тема 1. Введение (предмет, задачи дисциплины и ее связь с психологией и высшей математикой). Структура дисциплины “Математические методы”.

Тема 2. Измерительные шкалы (номинальная (наименований), порядковая, интервальная, отношений). Стандартизация шкал теста (z-оценки, процентили, получение стандартизированных шкал по формулам линейного преобразования). Понятие выборки и нормы. Виды выборок: зависимые и независимые (связанные и несвязанные измерения).

Тема 3. Описательная статистика (упорядочивание по величинам, ранжирование, распределение частот, группирование ). Графическое представление данных (частотный полигон, графики бимодального распределения, правосторонней и левосторонней асимметрий).

Тема 4. Меры центральной тенденции (мода и соглашения об ее использовании, медиана и ее связь с процентилями, среднее: арифметическое (выборочное), геометрическое, свойства среднего; выбор меры центральной тенденции.

^ Тема 5. Меры изменчивости (размах, D и Q, дисперсия, стандартное отклонение, асимметрия, эксцесс). Свойства дисперсии.

Тема 6. Меры связи (понятия ковариации, корреляции; диаграмма рассеивания, корреляционное поле; коэффициент корреляции Пирсона, коэффициент ранговой корреляции Спирмена).и другие (4-х клеточной сопряженности, точечно-бисериальный, рангово-бисериальный, нелинейной корреляции) Особенности объяснения корреляции в психологии.

Тема 7. Регрессионный анализ. Связь уравнения регрессии с коэффициентом линейной корреляции и z-оценками. Общая схема применения и ограничения корреляционно-регрессионного анализа. Понятие о множественной регрессии.

Тема 8. Вероятностные основы психологических исследований (неравенство Чебышева, законы больших чисел). Основные теоретические распределения, используемые в теории статистического вывода (Гаусса и ограничения его применения, хи-квадрат, Стьюдента, Фишера и др.). Основные понятия теории статистического вывода (подход Неймана-Пирсона к проверке статистических гипотез, понятие критерия, критической области, ошибок 1-го и 2-го рода, априорной модели ситуации, схема проверки статистических гипотез в психологии ).

Тема 10. Примеры параметрических критериев (Т, F и др.).

Тема 11. Непараметрические критерии (знаков, Вилкоксона, и др.).

Тема 12. Многомерное представление данных.. Факторный анализ (общая схема, идея центроидного метода).

Тема 14. Дисперсионный анализ. Понятие градации фактора или условия воздействия. Основные схемы: однофакторный, двухфакторный, многофакторный дисперсионый анализ.

Тема 15. Кластерный анализ. Классификация статистических данных и кластер –анализ. Принципы классификации. Монотетическая и политетическая классификации. Понятие «кластера» (эвристическая классификация). Параметры кластеров. Типы процедур кластер-анализа: структурные (неиерархичнские) и грфообразные (иерархические). Принцип работы иерархических типов. Дивизимные и агломеративные иерархические процедуры.Общая схема последовательной иерархической классификации.

^ Тема 16. Понятие о методах математического моделирования. Проблема искусственного интеллекта.

Тема 17. Анализ данных на компьютере. Основные компьютерные статистические пакеты.

^ Список литературы

Основная:

1. Сидоренко Е.Н. Методы математической обработки в психологии. Речь. С-Пб., 2000 - 0,5 экз. на чел.

2. Гласс Дж., Стэнли Дж.. Статистические методы в педагогике и психологии.—М.: Прогресс, 1976.

3. Артемьева Е. Ю., Мартынов Е. М.. Вероятностные методы в психологии. —М.: МГУ, 1975.

4. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. С-Пб., 2000 (и др. годы издания)

Для практических занятий использованы::

5. Практикум по экспериментальной и прикладной психологии /А. А. Крылова.—Л.: ЛГУ, 1990.

6. Шошин П.Б. Психологические измерения , ч.1, МГУ, 1989г..

7.Тарасов С.Г. Основы применения математических методов в психологии. С-Пб.: С-Пб.ун-т, 1999.

8. С.В.Репина, С.А.Шеина. Математические методы обработки статистической информации с помощью ЭВМ, Минск, Университетское, 1990.


Дополнительная литература:

1. . Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой. — М.: Финансы и статистика, 1982.

2. Тюрин Ю. П., Макаров А. А. Анализ данных на компьютере. — М.: Финансы и статистика, 1995.

3. Окунь Я. Факторный анализ. — М.: Статистика, 1974.

4. Харман Г. Современный факторный анализ. — М.: Статистика, 1972.

5. Дэйвисон М. Многомерное шкалирование. — М.: Финансы и статистика, 1988.

6. Лакин Г.Ф. Биометрия. М., 1973

7. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М., 1972


Вопросы к зачету:

1. Предмет дисциплины. Связь с психологическими дисциплинами и высшей математикой. Структура дисциплины “Математические методы”.

2. Измерительные шкалы.

3. Стандартизация шкал теста.

4. Понятие выборки и нормы. Виды выборок.

5. Способы первоначальной обработки материала

6. Графическое представление данных .

  1. Меры центральной тенденции

  2. Меры изменчивости

  3. Меры связи. Коэффициент корреляции Пирсона.

  4. Меры связи. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

  5. Коэффициент 4-х клеточной сопряженности Пирсона.

  6. Точечно-и-рангово-бисериальный коэффициенты корреляции.

12. Регрессионный анализ. Связь уравнения регрессии с коэффициентом линейной корреляции и z-оценками.

  1. Общая схема применения и ограничения корреляционно-регрессионного анализа. Понятие о множественной регрессии.

14. Основные теоретические распределения, используемые в теории статистического вывода., основные понятия теории статистического вывода (подход Неймана-Пирсона к проверке статистических гипотез, понятие критерия, критической области, ошибок 1-го и 2-го рода, априорной модели ситуации)

  1. Схема проверки статистических гипотез в психологии.

  2. Виды критериев.

  3. Параметрические критерии. Примеры.

  4. Непараметрические критерии. Примеры.

19. Многофункциональные критерии. Пример.

20. Многомерное представление данных.

21. Понятие и схема факторного анализа.

22. Однофакторный дисперсионный анализ.

23. Двухфакторный дисперсионный анализ.

24. Многофакторный дисперсионный анализ.

25. Кластерный анализ.

Промежуточный: «защита» каждого практического занятия (конспект, расчеты, результаты, выводы, ответы на контрольные вопросы по теме).

Итоговая аудиторная работа проводится по основным разделам курса.

Вопросы к зачету дополняются практическими заданиями по соответствующей теме.

Методические рекомендации студентам: самостоятельное решение задач, предлагаемых в указанных учебных пособиях (№1 и №2 из основного списка литературы).

Методические рекомендации преподавателя: Подготовлена ст..«Применение математических методов для обработки данных психологических исследований» в методических указаниях по выполнению курсовых и дипломных работ (в печати).




Скачать 101,77 Kb.
оставить комментарий
Дата30.09.2011
Размер101,77 Kb.
ТипПрограмма дисциплины, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

наверх