Использование методов математической статистики в психолого-педагогических исследованиях

Использование методов математической статистики в психолого-педагогических исследованиях

Подготовила: педагог-психолог ГАПОУ ЧАО «Чукотский многопрофильный колледж»

Сенченко Наталья Викторовна

Список литературы

• Анастази А. Дифференциальная психология. – СПб., 2001
• Бодалёв А.А., Столин В.В. Общая психодиагностика. – СПб.: Изд-во «Речь», 2003. – 440с.
• Гласс Д., Стэнли Д. статистические методы в педагогике и психологии. – М., 1976.
• Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. – М.: «Флинта», 2002. – 336с.
• Методы системного педагогического исследования. Учебное пособие. – М.: «Народное образование», 2002. – 208с.
• Михеев В.И. Моделирование и методы теории измерений в педагогике. – М.: «Едиториал УРСС», 2004. – 200с.
• Носс И.Н., Васина Н.В. Введение в практику психологического исследования. – М.: Изд-во Института психотерапии, 2004. – 348с.
• Немов Р.С. Психология. Психодиагностика. – М.: «Владос», 1998. – 632с.
• Плохинский Н.А. Алгоритмы биометрии. – М.: Изд-во МГУ, 1980. – 150с.
• Сидоренко Е.В. Методы математической статистики в психологии. – СПб.: «РЕЧЬ», 2002. – 350с.
• Сосновский Б.А. Лабораторный практикум по общей психологии. – М.: «Просвещение», 1979. – 156с.
• Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. – Ленинград: Изд-во ЛГУ, 1972. – 429с.

• Актуальность использования методов статистической обработки в исследованиях (Зачем?)

Методы статистической обработки результатов эксперимента - математические приёмы, формулы, способы количественных расчётов, с помощью которых показатели, получаемые в ходе эксперимента, можно обобщать, приводить в систему, выявляя скрытые в них закономерности.

• Некоторые из методов математико-статистического анализа позволяют вычислять так называемые элементарные математические статистики, характеризующие выборочное распределение данных (выборочное среднее, выборочная дисперсия, мода, медиана).
• Иные методы математической статистики (дисперсионный анализ, регрессионный анализ) позволяют судить о динамике изменения отдельных статистик выборки.
• С помощью третьей группы методов (корреляционный анализ, факторный анализ, методы сравнения выборочных данных) можно достоверно судить о статистических связях, существующих между переменными величинами в данном эксперименте.

Все методы математико-статистического анализа условно делятся на:

• Первичные - методы, с помощью которых можно получать показатели, непосредственно отражающие результаты производимых в эксперименте измерений.
• Вторичные - методы статистической обработки, с помощью которых на базе первичных данных выявляют скрытые в них статистические закономерности.

2. Основные понятия и применение методов статистической обработки (Как?)

Признаки и переменные – измеряемые явления

Распределение признака –

закономерность встречаемости разных его значений (Н.А. Плохинский).

Измерение основывается на методах параметрической и непараметрической статистики.

Когда исследователь может измерить психологический признак, сказав при этом, что данные феномены различаются между собой на определённое количество условных единиц, то здесь появляется новый уровень измерений, основанный на параметре.

К параметрическим шкалам относят :

• интервальную;
• отношений;
• абсолютную.

К непараметрическим шкалам относят:

• шкалу порядков (ранговую, ординальную);
• номинальную (строгую, номинативную).

Коэффициент асимметрии

• показывает величину смещения вершины эмпирической кривой относительно расчётной вершины по горизонтали (вправо «+»; влево «-»).

Коэффициент эксцесса

• определяет «крутизну» практической кривой (т е. смещение по вертикали (вверх «+»; вниз «-»).

В практике исследований распределения психологических данных возможно проявление трёх видов кривых:

• симметричное распределение;
• асимметричное («скошенное») распределение;
• бимодальное распределение.

Симметричное распределение

Асимметричное распределение

Основными факторами, влияющими на форму графика распределения эмпирических данных в исследованиях, являются:

• неадекватность выборки;
• использование невалидных или ненадёжных средств измерения переменных;
• условия, непосредственно воздействующие на изучаемое качество.

Ненормальное распределение эмпирических данных

Нормальное распределение эмпирических данных

В результате параметров распределения эмпирических данных можно сделать вывод:

распределение данных «близко» (или нет) к нормальному теоретическому распределению, отсюда возможно применение методов параметрической статистики (статистических критериев).

Критерии выбора статистических критериев:

• Тип распределения
• Цель
• Тип выборки
• Размер выборки

Спасибо за внимание!