Презентация Методы математической статистики в психологопедагогических исследованиях онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Методы математической статистики в психологопедагогических исследованиях абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 26 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.
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:26 слайдов
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:1.02 MB
- Просмотров:99
- Скачиваний:0
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№1 слайд
Содержание слайда: МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ В ПСИХОЛОГО-ПЕДАГОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Основные методы статистической обработки данных в психологических исследованиях;
Понятие статистической значимости;
Меры центральной тенденции;
Меры разброса данных;
Оценка достоверности отличий по t-критерию Стьюдента;
Вычисление коэффициента корреляции по критерию (r) Спирмена.
№2 слайд
Содержание слайда: Наиболее часто статистическая обработка данных в психологических исследованиях включает:
Выявление различий между двумя группами признаков (критерий (t) Стьюдента, критерий (U) Манна-Уитни);
Выявление взаимосвязи между двумя признаками (вычисление коэффициента корреляции по критерию (r) Спирмена; критерию (r) Пирсона);
Анализ изменчивости признака под влиянием переменных факторов (дисперсионный анализ – вычисление критерия (F) Фишера).
Оценка достоверности изменения «сдвига» в значениях исследуемого признака (вычисление критерия знаков (G); критерия (Т) Вилкоксона)
№3 слайд
Содержание слайда: Понятие статистической значимости
№4 слайд
Содержание слайда: Меры центральной тенденции
группа методов, которые указывают наиболее типичный результат, характеризующий выполнение теста всей группой:
среднеарифметическое значение (М)
мода (Мо)
медиана (Ме)
№5 слайд
Содержание слайда: Среднеарифметическое значение (М)
Определяется по формуле:
М =
где М - среднеарифметическое значение
n - количество испытуемых
Пример: В исследовании объема вербальной механической памяти, тест «10 слов» в группе из 12 испытуемых получены следующие результаты (количество запомненных слов): 5, 4, 5, 6, 7, 3, 6, 2, 8, 6, 9, 7
№6 слайд
Содержание слайда: Мода (Мо)
- наиболее часто встречающийся результат.
Мода определяется как середина интервала, для которого частота максимальна.
Обратите внимание, что мода представляет собой наиболее часто встречающееся значение, а не частоту встречаемости этого значения.
Пример: В ряду значений 2, 3, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 8, 9 модой является ?, потому что ?
№7 слайд
Содержание слайда: Медиана (Ме)
- результат, находящийся в середине последовательности показателей, если их расположить в порядке возрастания или убывания.
Справа и слева от медианы (Ме) в упорядоченном ряду остается по одинаковому количеству данных (50% и 50%). Если ряд включает в себя четное количество признаков, то медианой (Ме) будет среднее, взятое как полусумма двух центральных значений ряда.
Пример: Найдем медиану выборки: 5, 4, 5, 6, 7, 3, 6, 2, 8, 6, 9, 7.
Пример: Найдем медиану выборки с нечетным количеством значений: 9, 3, 5, 8, 4, 11, 13.
№8 слайд
Содержание слайда: Меры разброса данных
характеризуют степень индивидуальных отклонений от центральной тенденции (разность между максимальной и минимальной величинами конкретного вариационного ряда);
Дисперсия (S) или (σ2);
Стандартное отклонение (σ)
№9 слайд
Содержание слайда: Дисперсия
- характеризует насколько частные значения отклоняются от средней величины в данной выборке. Чем больше дисперсия, тем больше отклонение или разброс данных. Определяется по формуле:
где σ2 - дисперсия;
- выражение, означающее, что для всех значений (x) от первого до последнего в данной выборке вычисляется разность между частными и средними значениями, эти разности возводятся в квадрат и суммируются;
n - объем выборки
№10 слайд
Содержание слайда: Общий алгоритм вычисления дисперсии
Вычисляется среднее по выборке
Для каждого элемента выборки вычисляется его отклонение от среднего.
Каждый элемент множества возводят в квадрат.
Находится сумма этих квадратов.
Эта сумма делится на общее количество членов используемой выборки.
№11 слайд
Содержание слайда: Пример: вычислим дисперсию для следующего ряда: 2, 4, 6, 8, 10.
Найдем среднее (М) для данного ряда, оно равно ?.
Из каждого элемента ряда вычтем величину среднего этого ряда. Экспериментальные данные представим в виде таблицы.
№12 слайд
Содержание слайда: Стандартное отклонение (σ)
позволяет сказать, насколько большая часть результатов данного исследования отклоняется от среднего значения. Вычисляется по формуле: квадратный корень, извлекаемый из дисперсии, или:
№13 слайд
Содержание слайда: Пример расчета среднего квадратичного отклонения (σ):
Опыт работы у пяти испытуемых составляет: 2,3,4,7 и 9 лет
M (среднее арифметическое значение) = 5 лет
σ (среднее квадратичное отклонение) = 2,61 года
№14 слайд
Содержание слайда: Оценка достоверности отличий по t-критерию Стьюдента
Вычисление первичных статистик:
n – количество показателей;
M – средняя арифметическая вычисляемого признака;
σ – стандартное отклонение, среднее квадратичное отклонение
показателей (вариант признака) ;
mM– ошибка средней арифметической.
№15 слайд
Содержание слайда: Оформление данных в таблицы
№16 слайд
Содержание слайда: Оформление данных в таблицы
№17 слайд
Содержание слайда: Расчет t-критерия Стьюдента
№18 слайд
Содержание слайда: Оформление данных в таблицы
№19 слайд
Содержание слайда: Статистическое сравнение средних значений показателей выраженности форм общения с родителями детей старшего дошкольного возраста (методика Е.О. Смирновой, А.Г. Рузской, Х.Т. Бедельбаевой)
№20 слайд
Содержание слайда: Корреляционный анализ
Корреляционный анализ дает возможность количественной оценки степени согласованности (взаимосвязи) различных показателей
Наличие корреляции между двумя показателями означает, что при изменении одного результата другой также изменяется.
Корреляция может быть положительной (прямой) или отрицательной (обратной).
При положительной корреляции - оба показателя возрастают или убывают пропорционально (коэффициент корреляции имеет положительный знак).;
При отрицательной корреляции - возрастание одного показателя сопровождется убыванием другой (коэффициент корреляции имеет отрицательный знак).
№21 слайд
Содержание слайда: Расчет коэффициента корреляции (r) Спирмена
№22 слайд
Содержание слайда: Коэффициент ранговой корреляции Спирмена (rs) подсчитывается по формуле:
№23 слайд
Содержание слайда: Пример:
Расчет для рангового коэффициента корреляции Спирмена при сопоставлении показателей количества ошибок и показателей интеллекта у студентов (N=10)
№24 слайд
Содержание слайда: Классификация корреляционных связей
Высокозначимая корреляция – при r, соответствующем уровню статистической значимости p≤0,01;
Значимая корреляция – при r, соответствующем уровню статистической значимости p≤0,05;
Тенденция достоверной связи – при r, соответствующем уровню статистической значимости p≤0,1;
Незначимая корреляция – при r, соответствующем уровню статистической значимости p> 0,1.
№25 слайд
Содержание слайда:
№26 слайд
Содержание слайда: Корреляционные плеяды взаимосвязей показателей, характеризующих стратегии семейного воспитания и особенностей личностных качеств подростков, способствующих их профессиональному самоопределению
Скачать все slide презентации Методы математической статистики в психологопедагогических исследованиях одним архивом:
