Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!
 МегаЛекции

Критерии асимметрии и эксцесса.




Практическое занятие № 1.

Тема: Основные понятия, используемые в статистических методах.

Цель: усвоение и анализ материала по данной теме.

Теоретические вопросы:

1. Понятие первичных описательных характеристик

2. Меры центральной тенденции: мода, медиана, среднее.

3. Квантили распределения: процентили, квартили, размах, дисперсия, стандартное отклонение, преобразование, асимметрия, эксцесс.

4. Число степеней свободы.

Литература:

1.Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования - М.: Речь, 2006

2.Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика.

3. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.

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

5. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976., Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1979.

6. Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях. Л.: ЛГУ, 1985.

7. Крылов В.Ю. Геометрическое представление данных в психологических исследованиях. М.: Наука, 1990.

8. Математические методы в исследованиях индивидуальной и групповой деятельности. /Под. Ред. В.Ю. Крылова. М.: Ипран, 1990.

9.Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. /Отв. Ред. Г.В. Осипов. М.: Наука, 1979.

10. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.: ЛГУ, 1972.

Практическое занятие № 2.

Тема: Основные понятия, используемые в статистических методах.

Цель: научить студентов составлять сводные таблицы в cтатистическом пакете Excel.

Ход занятия:

1. Терминологический диктант: Понятие первичных описательных характеристик. Меры центральной тенденции: мода, медиана, среднее. Квантили распределения: процентили, квартили, размах, дисперсия, стандартное отклонение, преобразование, асимметрия, эксцесс. Число степеней свободы.

2. Выполнение индивидуальных заданий по составлению статистических таблиц в программе Excel.

3. Подсчет основных описательных статистик в сводной таблице и ее анализ.

Литература:

  1. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования - М.: Речь, 2006
  2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика.
  3. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.
  4. Берка К. Измерения: понятия, теории, проблемы. М.: Прогресс, 1987.
  5. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976., Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1979.
  6. Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях. Л.: ЛГУ, 1985.
  7. Крылов В.Ю. Геометрическое представление данных в психологических исследованиях. М.: Наука, 1990.
  8. Математические методы в исследованиях индивидуальной и групповой деятельности. /Под. Ред. В.Ю. Крылова. М.: Ипран, 1990.
  9. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.: ЛГУ, 1972.

 

Практическое занятие № 3.

Тема: Основные понятия, используемые в статистических методах.

Цель: научить студентов подсчитывать описательные статистики в программе SPSS

Ход занятия:

1. Теоретические вопросы:

Признаки и переменные, и шкалы их измерений.

Гипотеза. Генеральная и выборочная совокупности. Виды выборок.

Критерии обоснованности выводов исследования.

Измерительные шкалы. (Индивидуальные задания на определение вида измерительной шкалы)

2. Подсчет основных описательных статистик в программе SPSS.

Литература:

  1. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования - М.: Речь, 2006
  2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика.
  3. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.
  4. Берка К. Измерения: понятия, теории, проблемы. М.: Прогресс, 1987.
  5. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976., Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1979.
  6. Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях. Л.: ЛГУ, 1985.
  7. Крылов В.Ю. Геометрическое представление данных в психологических исследованиях. М.: Наука, 1990.
  8. Математические методы в исследованиях индивидуальной и групповой деятельности. /Под. Ред. В.Ю. Крылова. М.: Ипран, 1990.
  9. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.: ЛГУ, 1972.

Алгоритм подсчета первичных описательных статистикв программе SPSS.

Способ 1. Выбираем Analyze > Descriptive Statistics > Frequencies…. В открыв шемся диалоговом окне (Frequencies) переносим из левой в правую часть ин тересующие нас переменные. Если таблица распределения частот нас не ин тересует, снимаем флажок Display Frequencies tables (Показывать таблицы частот). Нажимаем кнопку Statistics... Выбираем интересующие нас статистики и отмечаем их флажком:

1) центральной тенденции (Central Tendency) — среднее (Mean), моду (Mode), медиану (Median);

2) изменчивости (Dispersion) — стандартное отклонение (Std.deviation ), дисперсию (Variance);

3) распределения — асимметрию (Skewness) и эксцесс (Kurtosis).

4) После этого нажимаем Continue, затем ОК и получаем результат.

Способ 2. Выбираем Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives... В открывшемся диалоговом окне переносим из левой в правую часть интересующие нас переменные. Нажимаем кнопку Options... и отмечаем флажком те статистики, которые нас интересуют (см. выше).

Нажимаем Continue, затем ОК и получаем результат.

 

 

Практическое занятие № 4-5.

Тема: Нормальный закон распределения и его применение.

Цель: усвоение и анализ материала по данной теме

Ход занятия:

1. Теоретические вопросы: Понятие и значение закона нормального распределения. Аспекты применения нормального применения. Причины отклонения от нормальности. Проверка нормальности распределения.

  1. Терминологический диктант: Признаки и переменные, и шкалы их измерений. Гипотеза. Генеральная и выборочная совокупности. Виды выборок. Критерии обоснованности выводов исследования. Измерительные шкалы.
  2. Критерий Колмогорова-Смирнова.
  3. Решение индивидуальных задач на определение нормального распределения разными способами.

Алгоритм определения нормальности распределения

 

Критерии асимметрии и эксцесса.

Выбираем Analyze > Descriptive Statistics > Descriptives... В окне диалога переносим из левого окна в правое интересующие нас переменные. Нажимаем кнопку Options..., ставим флажок Distribution > Kurtosis, Skewness, нажимаем Continue, затем ОК. В таблице результатов столбцы Kurtosis и Skewness содержат значения асимметрии (Kurtosis) и эксцесса (Skewness) и соответствующие им стандартные ошибки (Std.Error). Распределение соответствует нормальному виду, если для соответствующей переменной абсолютные значения асимметрии и эксцесса не превышают свои стандартные ошибки.

2) Графический способ.

Выбираем Graphs > РР... — графики накопленных ча­стот (или Graphs > QQ... — квантильные графики). Открывается диалог Р-Р Рlots (Q-Q Plots). Переносим из левого в правое окно интересующие нас переменные. Нажимаем ОК. В окне результатов просматриваем графики Normal P-P Plots... (Normal Q-Q Plots...), на которых по горизонтальной оси отложены соответствующие эмпирические значения, а по вертикальной оси — теоретические значения. Чем ближе точки графиков к прямой линии, тем меньше отличие распределения от нормального вида.

2) Критерий нормальности Колмогорова-Смирнова.

Выбираем Analyze > Nonparametric Tests > 1-Sample K-S... Открывается диалог One Sample Kolmogorov-Smirnov. Переносим из левого в правое окно интересующие нас переменные. Нажимаем ОК. В соответствующем переменной столбце находим Kolmogorov-Smirnov Z, (значение критерия) и Asymp. Sig. (2-tailed) (вероятность того, что распределение соответствует нормальному виду). Если значение Asymp. Sig. меньше или равно 0,05, то распределение существенно отличается от нормального вида. Если Asymp. Sig больше 0,05, то существенного от­личия от нормальности не обнаружено.

 

Практическое занятие № 6.

Тема: Статистические критерии

Цель: усвоение и анализ материала по данной теме

Ход занятия:

1. Теоретические вопросы: Статистические гипотезы: нулевая гипотеза, альтернативная гипотеза. Уровни статистической значимости. Статистические критерии. Мощность критериев. Классификация задач и методов их решения. Принятие решения о выборе метода статистической обработки.

2. Критерий t-Стьюдента. Предназначение, виды и алгоритм подсчета.

3. Решение индивидуальных задач по критерию Стьюдента.

Литература:

  1. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования - М.: Речь, 2006
  2. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии – СПб: Речь, 2006.
  3. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика.
  4. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983.
  5. Берка К. Измерения: понятия, теории, проблемы. М.: Прогресс, 1987.
  6. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976., Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1979.
  7. Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях. Л.: ЛГУ, 1985.
  8. Крылов В.Ю. Геометрическое представление данных в психологических исследованиях. М.: Наука, 1990.
  9. Математические методы в исследованиях индивидуальной и групповой деятельности. /Под. Ред. В.Ю. Крылова. М.: Ипран, 1990.
  10. Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.: ЛГУ, 1972.

Практическое занятие № 7.

Тема: Статистические критерии

Цель: усвоение и анализ материала по данной теме

Ход занятия:

1. Терминологический диктант. Статистические гипотезы: нулевая гипотеза, альтернативная гипотеза. Уровни статистической значимости. Статистические критерии. Мощность критериев. Классификация задач и методов их решения. Принятие решения о выборе метода статистической обработки. Критерий t-Стьюдента. Предназначение, виды и алгоритм подсчета.

2. Решение индивидуальных задач по критерию Стьюдента в программе SPSS.

Литература:

  1. Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования - М.: Речь, 2006
  2. Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс, 1976., Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях. М.: Наука, 1979.
  3. Захаров В.П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях. Л.: ЛГУ, 1985.
  4. Крылов В.Ю. Геометрическое представление данных в психологических исследованиях. М.: Наука, 1990.
  5. Математические методы в исследованиях индивидуальной и групповой деятельности. /Под. Ред. В.Ю. Крылова. М.: Ипран, 1990.

Практическое занятие № 8-9.
Поделиться:





Воспользуйтесь поиском по сайту:



©2015 - 2024 megalektsii.ru Все авторские права принадлежат авторам лекционных материалов. Обратная связь с нами...