Общие принципы дисперсионного анализа
2. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок.
3. Однофакторный дисперсионный анализ для связанных выборок.
4. Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок.
5. Двухфакторный дисперсионный анализ для связанных выборок.
ВОПРОСЫ К ЗАЧЕТУ
1. Логика экспериментальной психологии.
2. Экспериментальные и контрольные группы.
3. Независимые и зависимые переменные.
4. Неэкспериментальное эмпирическое исследование.
5. Факторные, квазиэкспериментальные и функциональные планы.
6. Методы оценки длительности, интервалов, чистоты.
7. Экспериментальные парадигмы в психологии.
8. Эффект плацебо и способы его исключения.
9. «Слепой» и «двойной слепой» методы в психологии.
10. Эффект тренировки и утомления.
11. Основные стадии психологического исследования.
12. Формулирование и виды экспериментальных гипотез.
13. Методика изучение и использования научной литературы.
14. План проведения эксперимента.
15. Анализ и интерпретация результатов эксперимента.
16. Способы представления экспериментальных данных.
17. Оформление информационного стенда и реферата на профессиональной конференции.
18. Подбор испытуемых как источник независимых переменных и некорректных выводов.
19. Использование животных в психологических исследованиях.
20. План эксперимента с малым объемом выборки.
21. План эксперимента с одним испытуемым в клинических исследованиях.
22. Множественные эксперименты и изучение сложного социального поведения в лабораторных условиях.
23. Шкалы измерений: номинативная, порядковая, интервальная, равных отношений.
24. Параметры распределения признака: математическое ожидание, дисперсия, показатели асимметрии и эксцесса.
25. Параметрические и непараметрические статистические критерии.
26. Уровни статистической значимости и мощность критериев.
27. Алгоритм принятия решения о выборе метода математической обработки.
28. Выявление различий в уровне исследуемого признака. t-критерий Стьюдента.
29. Непараметрические критерии Q Розенбаума, U Манна-Уитни, H Крускала-Уоллиса, S Джонкира. Правила ранжирования.
30. Оценка сдвига в значениях исследуемого признака. Непараметрические критерии T Вилкоксона, χ2r Фридмана.
31. Выявление различий в распределении признака. Критерии F Фишера и χ2 Пирсона.
32. Многофункциональные статистические критерии. Критерий углового преобразования φ* Фишера.
33. Мера связи и ее соответствие типам измерений и шкал. Корреляционный анализ.
34. Оценка связи между количественными и качественными признаками. Коэффициенты корреляции r Пирсона и rs Спирмена
ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ КУРСА
t-критерий (t-критерий Стьюдента) – 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.
Абсцисса– горизонтальная координата графика, на которой чаще всего фиксируют степень выраженности независимой переменной.
Альтернативная гипотеза – статистическая гипотеза о наличии различий между показателями или о закономерности наблюдаемых явлений.
Бимодальное распределение – распределение частот, имеющее две моды (точки максимума по сравнению с соседними значениями).
Биномиальное распределение – распределение частот, характеризующих вероятность появления или непоявления какого-либо события.
Вариационый ряд– упорядоченная иллюстрация распределения значений признака. Представляет двойной ряд чисел, состоящий из обозначения классов и соответствующих частот.
Гистограмма – столбчатая диаграмма. Наиболее часто применяется при первичном представлении данных. Ось абсцисс (горизонтальная) служит для фиксации степени выраженности, а ось ординат (вертикальная) – для фиксации частоты.
Дисперсия – мера разброса распределения значений относительно 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 - непараметрический критерий статистического вывода, используемый для определения: 1) отличается ли статистически наблюдаемая частота от другой эмпирической частоты; 2) отличается ли наблюдаемая частота от теоретически предсказанного распределения.
Кумулята (кумулятивная кривая)– изображение распределения в виде кривой, значения ординат 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 – центральное значение в упорядоченной выборке. Для определения медианы необходима операция упорядочивания выборки.
Мода– значение выборки, встречающееся наиболее часто. Распределения частот бывают унимодальными (с одной модой), бимодальными (с двумя модами) и полимодальными (с большим количеством значений моды).
Непараметрический критерий - критерий статистического вывода, не требующий допущения о нормальности распределения признака.
Нормальное распределение – распределение частот, характеризующееся колоколообразной формой графика, унимодальностью, симметричностью, равенством среднего арифметического, медианы и моды. Характеризует распределение случайных чисел. Большинство психологических свойств имеют нормальное распределение.
Нулевая гипотеза – статистическая гипотеза об отсутствии различий между показателями или о случайности наблюдаемого явления.
Ордината – вертикальная координата графика, на которой чаще всего фиксируют частоту встречаемости конкретного уровня выраженности переменной.
Параметрический критерий - критерий статистического вывода, требующий допущения о нормальности распределения признака.
Пуассоновское распределение– распределение редких событий (тех событий, вероятность которых мала, но которые все же появляются если число экспериментов велико).
Размах– значение разницы (по модулю) между наименьшим и наибольшим значением в выборке.
Регрессионный анализ– вид анализа, предполагающий отображение на диаграмме рассеяния зависимых и независимых значений (в случае, если данные представлены только по двум признакам) и последующий поиск формулы, наиболее точно описывающий характер наблюдаемых зависимостей.
Репрезентативность– возможность распространить полученные на ограниченной выборке выводы на всю генеральную совокупность.
Исходные данные– данные предназначенные для статистической обработки. Способы представления исходных данных: статистический массив, таблицы, графики и диаграммы.
Стандартное отклонение – мера разброса относительно среднего арифметического значений. Численно равно квадратному корню из дисперсии.
Статистическая значимость – количественный показатель вероятности, что полученные результаты неслучайны. Результаты принято считать неслучайными и статистически достоверными, если количественный показатель статистической значимости не превышает 0,05 (р≤0,05).
Таблица сопряженности– таблица абсолютных частот наблюдений, столбцы которой соответствуют значениям одного признака, а строки – значениям другого признака. Значения абсолютных частот располагаются в клетках на пересечении рядов и колонок.
Уровень значимости– допускаемая исследователем вероятность отклонения нулевой гипотезы, в то время, когда она является верной.
Уровень статистической значимости(называется также 5-процентным уровнем значимости)– вероятность для которой отклонение нулевой гипотезы считается приемлемым при работе со статистическими задачами. Количественное значение составляет р ≤ 0,05. Используется также устаревшее название – 95-процентный уровень вероятности результата. В количественном выражении составляет Р ≥ 95%.
Шкала – отрезок, содержащий совокупность отметок (чисел) для фиксации последовательных значений измеряемой величины. Номинативная шкала устанавливает принадлежность объекта измерения к некоторому классу. Порядковая шкала осуществляет ранжирование объектов (сортировку по возрастанию или убыванию), но не определяет расстояние между ними. Интервальная шкала определяет расстояние между объектами, но начало отсчета выбираются произвольно исследователем. Относительная шкала определяет расстояние между объектами при фиксированном начале отсчета.