Презентация Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 45 слайдов. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Презентации » Математика » Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных
Оцените!
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:45 слайдов
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:2.48 MB
- Просмотров:113
- Скачиваний:0
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№2 слайд
![Литература Наследов А.Д. IBM](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img1.jpg)
Содержание слайда: Литература
Наследов А.Д. IBM SPSS 20 Statistics и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2013.
Практическое руководство для проведения и анализа результатов в статистическом пакете SPSS. Рассмотрены все распространенные методы статистического анализа в психологии, включая моделирование структурными уравнениями (надстройка AMOS), однако некоторые продвинутые нюансы не рассматриваются.
№3 слайд
![Дополнительно Фер М., Бакарак](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img2.jpg)
Содержание слайда: Дополнительно
Фер М., Бакарак В. Психометрика: введение. – Челябинск: изд. центр ЮУрГУ, 2010.
Лучшая книга по теории психологических измерений и созданию психологических тестов. Включает в том числе и современные методы и подходы, однако предполагает хорошее знание основ математической статистики.
№4 слайд
![Убедительная просьба! Не](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img3.jpg)
Содержание слайда: Убедительная просьба!
Не пользуйтесь другими русскоязычными изданиями (особенно книгой Сидоренко Е.В,!!!), поскольку они могут содержать грубые ошибки вплоть до откровенного бреда.
Если Вы найдете дополнительную литературу и захотите ее использовать – пожалуйста, предварительно проконсультируйтесь со мной.
№5 слайд
![Исходное предположение Если](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img4.jpg)
Содержание слайда: Исходное предположение:
«Если что-либо существует, оно существует в каком-то количестве. Если оно существует в каком-то количестве, то это можно измерить». Рене Декарт, 1644.
«Что бы ни существовало, оно обязательно существует в каком-то количестве, - и, следовательно, может быть измерено». Луис Терстоун, 1938.
Измерение – отображение реальности в цифрах. «Оцифровка» реальности, «цифровая фотография».
№6 слайд
![Тезаурус Генеральная](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img5.jpg)
Содержание слайда: Тезаурус
Генеральная совокупность – совокупность всех объектов (единиц), относительно которых учёный намерен делать выводы при изучении конкретной проблемы.
Выборка – множество случаев (испытуемых, объектов, событий, образцов), с помощью определённой процедуры выбранных из генеральной совокупности для участия в исследовании.
Репрезентативная выборка – выборка, обладающа всеми интересующими исследователя свойствами генеральной совокупности
№7 слайд
![Тезаурус продолжение Случай](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img6.jpg)
Содержание слайда: Тезаурус (продолжение)
Случай (наблюдение) – один объект из выборки, на котором проводится измерение признаков.
Признак – атрибут (характеристика) объекта, которая может принимать разные значения.
Измерение – Приписывание наблюдаемому признаку числа по некоторому правилу. Это правило называется шкалой измерения.
№9 слайд
![Виды признаков . Качественный](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img8.jpg)
Содержание слайда: Виды признаков
1. Качественный признак: характеризует наличие или отсутствие у объекта одного из нескольких свойств.
Качественные признаки образуют классификацию.
Например: пол, национальность, любимый музыкальный исполнитель, участие в олимпиаде в Сочи и т.д.
Сравнение выраженности признака (больше/меньше) невозможно.
№10 слайд
![Виды признаков .](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img9.jpg)
Содержание слайда: Виды признаков
2. Количественный признак: характеризует количество некоторого свойства в каждом конкретном случае.
Например: количество мужчин в группе, количество волонтеров на олимпиаде в Сочи, температура за окном, скорость движения автомобиля.
Позволяет делать сравнение выраженности признака (больше/меньше).
№11 слайд
![Виды количественных признаков](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img10.jpg)
Содержание слайда: Виды количественных признаков
2.1. Дискретный признак: имеет единицу (квант) изменений. Изменяется резко, ступенчато.
Например: количество человек в группе, количество денег на счете, количество верно решенных заданий в тесте, баллы ЕГЭ.
Формальное ПОЧТИ определение: дискретные признаки отображаются на СЧЕТНОЕ множество.
№12 слайд
![Виды количественных признаков](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img11.jpg)
Содержание слайда: Виды количественных признаков
2.2. Континуальный признак: изменяется бесконечно плавно, не имеет единицы изменения. При изменении признака пробегает ВСЕ бесконечное множество значений от начального до конечного.
Примеры: температура за окном, время реакции на предъявленный стимул, сила нажатия на клавишу и т.п.
Формальное ПОЧТИ определение: континуальные признаки отображаются на несчетное множество.
Формальное ПОЧТИ определение 2: несчетное множество – такое множество, в котором между любыми двумя элементами существует еще хотя бы один элемент этого множества.
№14 слайд
![Проблема измерения](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img13.jpg)
Содержание слайда: Проблема измерения континуальных признаков
Если точность измерения достаточно высока, то дискретное измерение позволяет создать континуальную модель измеренного признака.
Верно и обратное: любая континуальная модель при достаточной «счетности» признака может служить приближением дискретного признака.
№17 слайд
![Измерение качественного](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img16.jpg)
Содержание слайда: Измерение качественного признака
Номинативная шкала (шкала категорий) - шкала, которая позволяет однозначно отнести каждый случай к одной из нескольких выделенных групп. Единственно возможный способ измерения качественных признаков.
Объединение нескольких качественных признаков в одну номинативную шкалу является ошибкой, затрудняющей дальнейший анализ и интерпретацию данных.
Для полноценного описания одного качественного признака может потребоваться несколько номинативных шкал или набор бинарных шкал.
№18 слайд
![Измерение количественного](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img17.jpg)
Содержание слайда: Измерение количественного признака
Ранговая (порядковая) шкала - шкала, которая позволяет упорядочить все наблюдения по возрастанию или убыванию признака.
Позволяет сказать, в каком из двух случаев признак выражен в большей или меньшей степени, но не позволяет сказать, насколько именно (сравнение носит качественный характер).
Разнице в одно и то же число может соответствовать совершенно разная величина различий в реальности.
№19 слайд
![Измерение количественного](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img18.jpg)
Содержание слайда: Измерение количественного признака
Метрическая (интервальная) шкала - шкала, на которой введена метрика – единица измерения.
Позволяет сказать, в каком из двух случаев признак выражен в большей или меньшей степени, и насколько именно (в единицах измерения, которые позволяют проводить количественное сравнение).
Разница в одно и то же число является строго одинаковой на всех участках шкалы.
№20 слайд
![Виды метрических шкал Шкала](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img19.jpg)
Содержание слайда: Виды метрических шкал
Шкала равных интервалов - шкала, на которой введена только метрика.
На шкале для двух случаев определены только операции сложения и вычитания. Шкала позволяет сказать, насколько более выражен признак в том или ином случае, но не позволяет сказать, во сколько раз.
Шкала равных отношений - шкала, на которой, кроме метрики, определен абсолютный ноль, соответствующий полному отсутствию признака.
На шкале для двух случаев определены операции сложения вычитания, а также умножения и деления. Позволяет сказать, в каком из двух случаев признак выражен больше или меньше, на сколько именно и во сколько раз.
С точки зрения используемых в психологии основных статистических методов, различие между видами метрических шкал несущественно.
№21 слайд
![Бинарная шкала Простейшая](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img20.jpg)
Содержание слайда: Бинарная шкала
Простейшая шкала, которая принимает только два значения: есть (1) или нет (0).
Любой качественный признак может быть сведен к набору бинарных шкал.
В отличие от номинативных шкал, позволяет проводить простейшее сравнение выраженности признака (1 больше, чем 0).
№25 слайд
![Основные описательные](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img24.jpg)
Содержание слайда: Основные описательные статистики
Характеризуют частоту встречаемости разных значений признака.
Делятся на:
Меры центральной тенденции – характеризуют наиболее вероятное значение признака
Меры изменчивости признака – характеризуют разброс значений относительно наиболее вероятного признака.
№26 слайд
![Меры центральной тенденции](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img25.jpg)
Содержание слайда: Меры центральной тенденции: Мода
Мода (Мо) – наиболее часто встречающееся значение признака.
Может быть использована для любых переменных.
Может быть множественной (мультимодальное распределение).
Для континуальных (непрерывных) шкал необходима дискретизация (квантование)
№27 слайд
![Меры центральной тенденции](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img26.jpg)
Содержание слайда: Меры центральной тенденции: Медиана
Медиана (Ме) – такое значение признака, меньше которого имеют ровно 50% всех случаев (т.е. разбивает упорядоченный по возрастанию/убыванию ряд значений ровно пополам)
Медиана для значений 5, 8, 3, 7, 15 равна…
7 (3-е место из 5 после упорядочивания по возрастанию)
Медиана для значений 5, 11, 3, 7, 15, 14 равна…
9 (в данном случае мы находим среднее значение между 3 и 4 порядковым номером после упорядочивания по возрастанию: (7+11)/2=9 )
№32 слайд
![Изменчивость порядкового](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img31.jpg)
Содержание слайда: Изменчивость порядкового признака: квантили и их виды
Квантили (от «квантовать», «квантование») разбивают количественную шкалу на равномерные по количеству случаев интервалы.
Квантили – такие N-1 значений признака, которые разбивают упорядоченный по возрастанию (или убыванию) ряд значений на N интервалов таким образом, что в каждом из них находится ровно одинаковое значение случаев.
№33 слайд
![Изменчивость порядкового](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img32.jpg)
Содержание слайда: Изменчивость порядкового признака: квантили и их виды
Для квартилей N=4.
3 квартиля разбивают значения признака на 4 интервалов, в каждом из которых находится ровно 25% случаев
Средний квартиль – это медиана
Следует ожидать, что нижний и верхний квартили будут «равноудалены» от медианы. В противном случае говорят об асимметричности распределения.
№34 слайд
![Изменчивость порядкового](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img33.jpg)
Содержание слайда: Изменчивость порядкового признака: квантили и квантильные размахи
Для процентилей N=100
Разбивают значения признака на 100 интервалов, в каждом из которых находится ровно 1% случаев
Нижний квартиль равен 25 процентилю,
Медиана – 50-му
Верхний квартиль – 75-му
Межквартильный размах: х75%-х25%
Аналогично могут строиться любые другие виды размахов
№35 слайд
![Изменчивость метрического](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img34.jpg)
Содержание слайда: Изменчивость метрического признака
Для метрического признака следует ожидать, что отклонения в большую сторону будут примерно такие же, как и в меньшую (почему так мы объясним, когда будем говорить про нормальное распределение).
Для каждого случая мы можем высчитать отклонение от среднего:
Мы можем высчитать сумму отклонений от среднего:
Однако это сумма ВСЕГДА равна 0.
Поэтому в статистике используется сумма квадратов:
№36 слайд
![Изменчивость метрического](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img35.jpg)
Содержание слайда: Изменчивость метрического признака: дисперсия
Дисперсия генеральной совокупности:
Для несмещенной оценки дисперсии генеральной совокупности по выборке используется выборочная дисперсия:
Преимущество дисперсии: если два признака никак не связаны друг с другом (независимы), то дисперсия суммы равна сумме дисперсий: (говорят, что дисперсия аддитивна)
Недостаток дисперсии: она измеряет изменчивость признака в квадратах единиц измерения.
№45 слайд
![Описание полученных](/documents_6/ea43f61444e71ade57b7ff3031b32395/img44.jpg)
Содержание слайда: Описание полученных результатов
Для категориальных переменных: указывайте абсолютный объем выборки и относительные частоты (например: выборка составила 51 человек, из них 23,5% мужчин и 76,5% женщин).
Для количественных переменных, которые Вы рассматриваете как ранговые (порядковые): указывайте медиану, минимум, максимум и квартили. (Например: Ме=38; min=2; max=55; н.кв.=24; в.кв.=44)
Для количественных переменных, которые Вы рассматриваете как метрические, всегда указывайте среднее и стандартное отклонение (например: М=33,24; σ=14,32)
Всегда старайтесь использовать ящичковые диаграммы и их варианты (отображать меры изменчивости признака)
Скачать все slide презентации Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных одним архивом:
Похожие презентации
-
«Применение методов математической статистики при анализе результатов психологических исследований». Сняткова Евгения Никол
-
Методы анализа данных. Основы математической статистики
-
Математические идеи в почвоведении. Методы статистического анализа данных. (Лекция 1)
-
Решение задач на оптимизацию методами математического анализа
-
Аналитические методы исследования дробнорациональных функций и построение их графиков с использованием программных средств
-
Статистические методы анализа данных
-
Математические методы и модели исследования операций. Этапы математического моделирования
-
Методы анализа данных. Примеры задач. Иллюстрации
-
Разработка, исследование и применение методов и алгоритмов приближенного решения типовых математических задач. Лекция 1
-
Методы исследования математических моделей