Примерный перечень вопросов к зачету

 

1. Генеральная совокупность, выборка, репрезентативность выборки

2. Меры центральной тенденции: мат.ожидание, мода, медиана.

3. Среднее квадратическое отклонение. Дисперсия. Ассиметрия. Эксцесс.

4. Нормальное распределение и его свойства.

5. Распределения хи-квадрат, Стьюдента, Фишера.

6. Корреляционный момент, ковариация, их свойства.

7. Коэффициенты корреляции Пирсона, Спирмена, Фи, точечно-бисериальный и рангово-бисериальный.

8. Общая схема проверки статистических гипотез.

9. Ошибки первого и второго родов. Мощность критерия.

10. Параметрические и непараметрические методы проверки стат. гипотез

11. Критерий Пирсона, Критерий Колмогорова-Смирнова.

12. Критерии Розенбаума, Критерий Манна-Уитни.

13. Критерий знаков, Критерий Вилкоксона.

14. Что такое функция регрессии?

15. Модель регрессионного анализа

16. Регрессионный и корреляционный анализ: сходство и различие?

17. В чем суть метода дисперсионного анализа?

18. Алгоритм ANOVA

19. Непараметрический дисперсионный анализ

20. Основная модель факторного анализа.

21. Алгоритм метода главных компонент.

22. Геометрическая модель центроидного метода

23. Классификации моделей факторного анализа. Эксплораторный и конфирматорный ФА

24. Что такое "простая" структура? Методы поворота к простой структуре. Ортогональный и косоугольный поворот.

25. Интерпретация результатов ФА

26. Что такое метрика, расстояние?

27. Как вычисляются метрики Евклида, Минковского, сити-блок, на основе к.корр.?

28. В чем отличие метрического шкалирования от неметрического?

29. Методы классификации и их классификация.

30. Иерархический кластерный анализ

31. Метод к-средних

 

Рекомендуемая литература

Берка К. Измерения: понятия, теории, проблемы. М.: Прогресс, 1987.

Благуш П. Факторный анализ в обобщениях. М.: Финансы и статистика, 1989.

Глинский В.В., Ионин В.Г. Статистический анализ данных, М.: Филин, 1998

Гмурман В.Е. Теория вероятности и математическая статистика, М.: Высшая школа, 1998

Головина Г.М., Крылов В.Ю., Савченко Т.Н. Математические методы в современной психологии: статус, разработка, применение. М.: Изд-во Институт психологии РАН, 1995.

Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. - М.: Прогресс, 1976

ГусевА,Н., Измайлов Ч.А., Михайлевская М.Б. Психологический практикум. Измерения, М.:МГУ, 1997

Девидсон М. Многомерное шкалирование. М.: Финансы и статистика, 1987.

Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов, М.: Московский психолого-социальный институт изд. «Флинта», 2002

Классификация и кластер. М.: Мир, 1980.

Кочетков В.В., Скотникова И.Г. Индивидуально-психологические проблемы принятия решения. М.: Наука, 1993.

Крылов В.Ю.. Геометрическое представление данных в психологических исследованиях. М.: Наука, 1980.

Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967.

Многомерный статистический анализ в экономике. М.: Юнити, 1999

Плюта В.. Сравнительный многомерный анализ моделирований. Психологические измерения. М.: Мир., 1967.

Сидоренко Е.И. Методы математической обработки в психологии. СПб., 2001

Синергетический подход к моделированию психологичесикх систем / Под ред. Т.Н. Савченко. М.: Изд-во Институт психологии РАН, 1998.

Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. СПб., 1997.

Терехина А.Ю.. Анализ данных методами многомерного шкалирования.

нализ данных на компьютере. М.: 1995.

Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. СПБ., Речь, 2006

Используются для самостоятельно работы компьютерные статистические программы: SPSS, STATISTIKA, STADIA, LISREL и др.

 

 

Работа 1

1.1.Построить распределения, найти меры центра и меры разброса, изобразить на графике

X 20 25 30 35 40

n 10 20 30 20 20

 

1.2. Найти групповое среднее, моду, медиану, дисперсию, ст.отклонение, построить эмпирическую функцию распределения

Найти к.корр. Пирсона, проранжировать и найти ранговый к.корр. между переменными X – сила-слабость «Я» и Y – конформность-доминантность ,

X:5,4,3,2,1,4,5,8,10,10,10,9,1,8,4,5,1,2,1,5,1,1,2,4,7,6,2,4,3,6,1,8,7,3,2,10,9,1,1, 3

Y:10,9,10,3,8,10,5,1,8,6,3,4,5,6,2,10,2,2,11,2,3,5,5,1,4,8,3,2,10,1,2,5,3,2,5,4,8,6,1,7

 

Работа 2

2.1.Проверить значимость различия между средними, дисперсиями, проверить на значимость отличия к.корр от 0 используя данные 1.3.

Переменные x y распределены нормально.

2.2.Проверить стат. гипотезу о значимости коэффициента Пирсона : n=100 r_xy =0.41, p=0.05

2.3.Проверить стат. гипотезу о значимости различия между средними : nx=30, ny=40, x=10 y=13 S_x =2 S_y =3 p=0.05 (независимые выборки)

2.4.Проверить стат. гипотезу о значимости различия между дисперсиями двух выборок : nx=ny=50 S_x =7.5, S_y =7 r_xy =0.51 p=0.05 (зависимые выборки)

 

2.5.Показатели внутреннего сопротивления при обращении в службу знакомств

Мужчины: 45 67 45 67 88 67 56 67 78 56 45 6 789 56 4 56 74 57 89 67

Женщины: 70 66 66 66 63 63 61 60 54 47 13 45 56 45 34 45 34 5 62 34

Можно ли утверждать, что мужчинам приходится преодолевать более мощное сопротивление?

 

2..6.Значимо ли отличаются показатели знаний англ.яз до и после погружения

20 18 17 16 14 14 12 9

18 22 15 17 6 20 9 7

2.7.Сопоставить распределения выборов ценностей «любовь» и «материальное благосостояние»

Позиция ценности 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Частота выбора 2. 30 60 10 25 25 10 2 3 4 11 2 2

Частота выбора 2. 40 20 45 30 12 23 12 13 23 12 1 2

Работа 3

Ознакомиться с методикой семантического дифференциала

Отобрать 10- биполярных шкал и 15 объектов. Прошкалировать эти объекты по 10 шкалам (бальность – произвольная) Провести с использованием статистического пакета (STATISTICA, SPSS) Корреляциляционный анализ

Кластерный анализ объектов Факторый анализ шкал