Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Статистические методы в психологии

Содержание

Цель и Задачи дисциплины формирование у магистрантов по совокупности модулей дисциплины компетенции в области математико-статистической (в том числе и компьютерной) обработки эмпирических данных и математического моделирования в психологии. Задачи дисциплины включают
«Статистические методы в психологии Основы количественного описания данных Цель и Задачи дисциплины формирование у магистрантов по совокупности модулей дисциплины компетенции ЗадачиМодуль 1. Методы статистической проверки гипотез:- сформировать умение применять параметрические и непараметрические формирование компетенций: способностью и готовностью к выбору адекватного математического обеспечения научно-исследовательской В результате изучения дисциплины студент должен: Знать: основные методы математической статистики, понимать Входные знания и уменияосновные понятия математической статистики, смысл выдвигаемых статистических гипотез и Описательная статистикаПовторение (бакалавриат )Раздел 1. Основы измерения и количественного описания данных 1.1. Шкала стенов – «стандартная десятка»Рис.1 Схема вычисления стандартных оценок (стенов) по фактору Процентильная шкала является равноинтервальной только относительно накопленной частотыРис.2 Процентильная шкала; сверху для Сводная таблица данных Пример: Гистограмма накопленных частотРис.3 Гистограмма накопленных относительных частот самооценки Пример: Полигон распределения частотРис.4 Полигон распределения частот самооценки Пример: Гистограмма и кривая распределенияРис.5 Гистограмма и плавная кривая распределения показателя мышечного волевого усилия (N=102) Вычисление среднего арифметического Оценка дисперсии Стандартное отклонение (среднеквадратичное отклонение) Асимметрия (А)Для симметричных распределений А=0. Асимметрия распределенияРис.6 Асимметрия распределений А)левая положительная; Б) правая, отрицательная Эксцесс (Е) ЭксцессРис.7 Эксцесс: а) положительный; б) отрицательный Расчетная таблица Стандартные тестовые шкалыРис.8 Нормальна кривая и тестовые шкалы Задание по описательной статистикеРаспределение признака. Параметры распределения.Собрать эмпирические данные на репрезентативной выборке Статистика «проверяющая»Модуль1. Методы статистической проверки гипотез1.1.Выявление различий в уровне исследуемого признакаПонятие эмпирической Статистические гипотезы Статистические гипотезы Отклонение и принятие гипотез Возможные ошибки при проверке гипотезы Статистические критерии Статистические критерии Статистические критерии (продолжение) Классификация задач и методы их решения Классификация задач и методы их решения (продолжение) Спасибо за внимание!Успехов в освоении математических методов обработки данных.
Слайды презентации

Слайд 2 Цель и Задачи дисциплины
формирование у магистрантов по

Цель и Задачи дисциплины формирование у магистрантов по совокупности модулей дисциплины

совокупности модулей дисциплины компетенции в области математико-статистической (в том

числе и компьютерной) обработки эмпирических данных и математического моделирования в психологии.
Задачи дисциплины включают овладение основными модулями дисциплины, направленными на получение знаний, формирование умений и навыков, приобретение опыта.


Слайд 3 Задачи
Модуль 1. Методы статистической проверки гипотез:
- сформировать умение

ЗадачиМодуль 1. Методы статистической проверки гипотез:- сформировать умение применять параметрические и

применять параметрические и непараметрические методы выявления различий в уровне

исследуемого признака;
- сформировать умение применять параметрические и непараметрические методы выявления взаимосвязи между исследуемыми признаками;
- сформировать умение применять непараметрические методы выявления «сдвига» в уровне исследуемого признака;
Модуль 2. Многомерные методы и модели:
- систематизировать основы применения статистических моделей в психологии;
- раскрыть понятие модели с латентными переменными;
- усвоить основные понятия факторного анализа, дисперсионного анализа, кластерного анализа;
- приобрести опыт применения математического моделирования в психологии;
- развить навыки компьютерного анализа данных в психологии.
 
Модуль 3. Компьютерная обработка эмпирических данных:
- научить магистрантов использовать специальные компьютерные пакеты статистической обработки экспериментальных данных;
- научить магистрантов способам перехода от статистических данных к их содержательному анализу.
 


Слайд 4 формирование компетенций:
способностью и готовностью к

формирование компетенций: способностью и готовностью к выбору адекватного математического обеспечения

выбору адекватного математического обеспечения научно-исследовательской работы (ОК-9); способностью и

готовностью к оформлению, представлению в устной и письменной форме результатов выполненной работы (ОК-11); способностью и готовностью в научно-исследовательской деятельности к подготовке научных отчетов, обзоров, публикаций (ПК-14); к планированию, организации психологического сопровождения внедрения результатов научных исследований (ПК-15); способностью и готовностью в проектно-инновационной деятельности квыбору и применению психологических технологий, позволяющих осуществлять решения новых задач в различных областях профессиональной практики (ПК-24).


Слайд 5 В результате изучения дисциплины студент должен:
Знать: основные

В результате изучения дисциплины студент должен: Знать: основные методы математической статистики,

методы математической статистики, понимать смысл выдвигаемых статистических гипотез, статистические

процедуры, направленные на их проверку; основы математического моделирования; технологии разработки математических моделей для психологического прогнозирования.
Уметь: правильно планировать исследования; адекватно применять методы математического моделирования к практическим задачам исследования в психологии, и правильно интерпретировать результаты математического анализа данных, прогнозировать динамику изменений в умственном и личностном развитии субъекта исследования и сопровождения.
Владеть: применением статистических методов и разработкой математических моделей в психологии



Слайд 6 Входные знания и умения
основные понятия математической статистики, смысл

Входные знания и уменияосновные понятия математической статистики, смысл выдвигаемых статистических гипотез

выдвигаемых статистических гипотез и процедур, направленных на их проверку),

умения (использовать математико-статистические методы для анализа данных эмпирических исследований, использовать специальные компьютерные пакеты статистической обработки экспериментальных данных, анализировать статистические данные и переходить к их содержательному анализу);
владение (применением в учебной и научно-исследовательской деятельности компьютерной обработкой эмпирических данных и их содержательным анализом и интерпретацией); компетенции бакалавра в области математико-статистической (в том числе и компьютерной) обработки эмпирических данных ( ОК-5, ПК-2 ,ПК-6, ПК-7, ПК-11, ПК-12).


Слайд 7 Описательная статистика
Повторение (бакалавриат )Раздел 1. Основы измерения и

Описательная статистикаПовторение (бакалавриат )Раздел 1. Основы измерения и количественного описания данных

количественного описания данных
1.1. Основные понятия, используемые в математической

обработке психологических данных.
Математическая статистика как наука о случайных явлениях. Случайные и неслучайные события. Частота, частость и вероятность. Система случайных событий. Уровни количественного определения событий. Случайная величина и закон ее распределения. Генеральная совокупность и выборка. Таблица исходных данных.Таблицы и графики распределения частот. Признаки и переменные. Показатели, уровни. Шкалы измерения.
1.2. Описательная статистика. Распределение признака. Параметры распределения.
Нормальное распределение. Меры центральной тенденции. Среднее математическое. Оценка дисперсии. Стандартное отклонение.
Асимметрия. Эксцесс.


Слайд 8 Шкала стенов – «стандартная десятка»
Рис.1 Схема вычисления стандартных

Шкала стенов – «стандартная десятка»Рис.1 Схема вычисления стандартных оценок (стенов) по

оценок (стенов) по фактору N 16-факторного личностного опросника Р.Б.

Кеттелла; снизу указаны интервалы в единицах ½ стандартного отклонения

Слайд 9 Процентильная шкала является равноинтервальной только относительно накопленной частоты
Рис.2

Процентильная шкала является равноинтервальной только относительно накопленной частотыРис.2 Процентильная шкала; сверху

Процентильная шкала; сверху для сравнения указаны интервалы в единицах

стандартного отклонения

Слайд 10 Сводная таблица данных

Сводная таблица данных

Слайд 11 Пример: Гистограмма накопленных частот
Рис.3 Гистограмма накопленных относительных частот

Пример: Гистограмма накопленных частотРис.3 Гистограмма накопленных относительных частот самооценки

самооценки


Слайд 12 Пример: Полигон распределения частот
Рис.4 Полигон распределения частот самооценки

Пример: Полигон распределения частотРис.4 Полигон распределения частот самооценки

Слайд 13 Пример: Гистограмма и кривая распределения
Рис.5 Гистограмма и плавная

Пример: Гистограмма и кривая распределенияРис.5 Гистограмма и плавная кривая распределения показателя мышечного волевого усилия (N=102)

кривая распределения показателя мышечного волевого усилия (N=102)


Слайд 14 Вычисление среднего арифметического

Вычисление среднего арифметического

Слайд 15 Оценка дисперсии

Оценка дисперсии

Слайд 16 Стандартное отклонение (среднеквадратичное отклонение)

Стандартное отклонение (среднеквадратичное отклонение)

Слайд 17 Асимметрия (А)
Для симметричных распределений А=0.

Асимметрия (А)Для симметричных распределений А=0.

Слайд 18 Асимметрия распределения
Рис.6 Асимметрия распределений
А)левая положительная; Б) правая,

Асимметрия распределенияРис.6 Асимметрия распределений А)левая положительная; Б) правая, отрицательная

отрицательная


Слайд 19 Эксцесс (Е)

Эксцесс (Е)

Слайд 20 Эксцесс
Рис.7 Эксцесс: а) положительный; б) отрицательный

ЭксцессРис.7 Эксцесс: а) положительный; б) отрицательный

Слайд 21 Расчетная таблица

Расчетная таблица

Слайд 22 Стандартные тестовые шкалы
Рис.8 Нормальна кривая и тестовые шкалы

Стандартные тестовые шкалыРис.8 Нормальна кривая и тестовые шкалы

Слайд 23 Задание по описательной статистике
Распределение признака. Параметры распределения.
Собрать эмпирические

Задание по описательной статистикеРаспределение признака. Параметры распределения.Собрать эмпирические данные на репрезентативной

данные на репрезентативной выборке ( гр.студентов,50-70 чел.) для дальнейшей обработки.
Составить

таблицу частотного распределения признаков.
Построить гистограмму и полигон распределения по данным переменным.
Произвести расчет параметров распределения полученных случайных величин.
Определить достоверность отличия эмпирических распределений признаков от нормального ( приближение к нормальному распределению).
Выбрать для последующей обработки параметрические или непараметрические критерии.

Слайд 24 Статистика «проверяющая»
Модуль1. Методы статистической проверки гипотез
1.1.Выявление различий в

Статистика «проверяющая»Модуль1. Методы статистической проверки гипотез1.1.Выявление различий в уровне исследуемого признакаПонятие

уровне исследуемого признака
Понятие эмпирической математической модели психологического явления. Параметрические

статистические методы. Непараметрические статистические методы. Эксплораторные статистические методы. Конфирматорные статистические методы. Одно- и двумерные статистические методы. Многомерные статистические методы.
t - критерий Стьюдента. U-критерий Манна-Уитни. Q- критерий Розенбаума. S- критерий тенденций Джонкира.
Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. G-критерий знаков. Т - критерий Вилкоксона. L- критерий тенденций Пейджа.

Слайд 25 Статистические гипотезы

Статистические гипотезы

Слайд 26 Статистические гипотезы

Статистические гипотезы

Слайд 27 Отклонение и принятие гипотез

Отклонение и принятие гипотез

Слайд 28 Возможные ошибки при проверке гипотезы

Возможные ошибки при проверке гипотезы

Слайд 29 Статистические критерии

Статистические критерии

Слайд 30 Статистические критерии

Статистические критерии

Слайд 31 Статистические критерии (продолжение)

Статистические критерии (продолжение)

Слайд 32 Классификация задач и методы их решения

Классификация задач и методы их решения

Слайд 33 Классификация задач и методы их решения (продолжение)

Классификация задач и методы их решения (продолжение)

  • Имя файла: statisticheskie-metody-v-psihologii.pptx
  • Количество просмотров: 137
  • Количество скачиваний: 0