 |
Тема №5. Параметрические методы сравнения выборок.
|
|
|
|
Задача №5
Для выполнения задания используются исходные данные задачи №1.
Задание
1. Используя критерий t-Стьюдента, определите, существуют ли значимые различия по переменным «Счет в уме», «Числовые ряды», «Словарный запас», «Осведомленность», «Кратковременная вербальная память» между юношами и девушками. Представьте результаты в текстовом редакторе.
2. Используя критерий t-Стьюдента, определите, существуют ли значимые различия по переменным «Счет в уме», «Числовые ряды», «Словарный запас», «Осведомленность», «Кратковременная вербальная память» между школьниками, увлекающимися компьютерами и искусством. Представьте результаты в текстовом редакторе.
3. Используя критерий t-Стьюдента, определите, существуют ли значимые различия в отметках учащихся в 10 и 11 классах. Представьте результаты в текстовом редакторе.
4. Используя однофакторный дисперсионный анализ (ANOVA), определите, существуют ли значимые различия по переменным «Счет в уме», «Числовые ряды», «Словарный запас», «Осведомленность», «Кратковременная вербальная память» у учащихся 11А, 11Б и 11В классов.
Тема №6. Непараметрические методы сравнения выборок.
Задача №6
Для выполнения задания используются исходные данные задачи №1.
Задание
- Используя критерий U-Манна Уитни, определите, существуют ли значимые различия по переменным « Средний балл отметок за 10-й класс», « Средний балл отметок за 11-й класс» между юношами и девушками. Представьте результаты в текстовом редакторе.
- Используя критерий Z-Вилкоксона, определите, существуют ли значимые различия в отметках учащихся в 10 и 11 классах. Представьте результаты в текстовом редакторе. Представьте результаты в текстовом редакторе.
- Используя критерий, H-Краскала-Уоллеса, определите, существуют ли значимые различия по успеваемости в 11 классе у трех групп обучающихся, отличающихся внешкольными увлечениями. Представьте результаты в текстовом редакторе.
- Используя критерий Фридмана, определите, существуют ли значимые различия по переменным «Счет в уме», «Числовые ряды», «Словарный запас», «Осведомленность», «Кратковременная вербальная память» у учащихся 11А, 11Б и 11В классов. Представьте результаты в текстовом редакторе.
Раздел 3. Многомерные методы и модели.
|
|
|
Тема №7. Факторный анализ.
Задача №7
В таблице №2 содержится информация о результатах исследования интеллекта школьников 11 класса по 11 субтестам:
1 – № (идентификационный номер);
2 – осведомленность;
3 – скрытые фигуры;
4 – пропущенные слова;
5 – счет в уме;
6 – понятливость;
7 – исключение изображений;
8 – аналогии;
9 – числовые ряды;
10 – умозаключения;
11 – геометрическое сложение;
12 – заучивание слов.
Задание
- Вычислите корреляционную матрицу для переменных, с помощью критерия KMO и сферичности Барлетта, определите степень применимости факторного анализа к данной выборке.
- Проведите извлечение факторов методом главных компонентов, определите итоговое количество факторов.
- Проведите процедуру вращения факторов методом Varimax.
- Проведите интерпретацию полученных данных. Представьте результаты в текстовом редакторе.
Таблица 2
Тема №8. Множественный регрессионный анализ.
|
|
|
Задача №8
|
|
|
В таблице №3 содержится информация о результатах исследования нервной возбудимости (тревожности) 36 студентов и количество решенных ими зачетных тестовых заданий (из 20 возможных).
Задание
- Выполните простой регрессионный анализ с участием независимой переменной тревожность и зависимой переменной тест.
- Проведите проверку криволинейности.
- Создайте новую переменную тревожность2 и включите ее в регрессионный анализ в качестве независимой.
- Сделайте вывод о влиянии нервной возбудимости на результат тестирования. Представьте результаты в текстовом редакторе.
Таблица 3
| № | Показатель нервной возбудимости | Результаты тестирования |
Задача №9
В таблице №4 представлены данные психологического исследования склонности людей оказывать помощь своим знакомым.
1 – № (идентификационный номер);
2 – помощь – зависимая переменная, интерпретируемая как время (в секундах) оказания помощи партнеру;
3 – симпатия – оценка своей симпатии к партнеру, нуждающемуся в помощи;
4 – агрессия – оценка своей агрессивности к партнеру;
5 – польза – оценка пользы от своей помощи;
6 – проблема – оценка серьезности проблемы своего партнера;
7 – эмпатия – оценка эмпатии (склонности к сопереживанию) как результат тестирования.
Таблица 4
|
|
|
Задание
- Проведите множественный регрессионный анализ с участием зависимой переменной помощь и пяти предикторов симпатия, проблема, эмпатия, польза и агрессия. Для составления уравнения регрессии воспользуйтесь методом Forward (Прямой).
- Проведите регрессионный анализ с участием тех же переменных, что и в предыдущем задании,однако используйте метод Stepwise (По шагам), включите в результат статистики для коэффициентов В, описательные статистики и характеристики модели, а также добавьте новую переменную и задайте пороговые значения значимости включения и исключения предикторов.
- Сделайте вывод о наличии и степени влияния независимых переменных на время оказания помощи партнеру. Представьте результаты в текстовом редакторе.
Тема №9. Кластерный анализ.
Задача №10
Работодатель обратился к высшему учебному заведению с просьбой отобрать кандидатов из числа выпускников одного из направлений на вакантную должность. 18 претендентов прошли 10 различных тестов в отделе по трудоустройству. Максимальная оценка, которую можно было получить на каждом из тестов, составляет 10 балов. Результаты представлены в таблице 5.
1 – № (идентификационный номер);
2 – Память на числа;
3 – Математические задачи;
4 – Находчивость при прямом диалоге;
5 – Тест на составление алгоритмов;
|
|
|
6 – Уверенность во время выступления;
7 – Командный дух;
8 – Находчивость;
9 – Сотрудничество;
10 – Признание в коллективе;
11 – Сила убеждения.
Таблица 5
Исследовательский проект
Задание выполняется на самостоятельном эмпирическом исследовании либо эмпирическом материале выпускной квалификационной работы. В течение семестра студенту необходимо выполнить ряд последовательных действий. Работа выполняется в два этапа. На первом этапе составляется раздел программы психолого-педагогического исследования, включающий методы математической обработки данных. Данный этап проводится до преддипломной практики.
На первом этапе необходимо:
1. Определить, к какому типу исследовательских задач (по классификации Е.В. Сидоренко) можно отнести цели и задачи планируемого психолого-педагогического исследования.
2. Охарактеризовать исследуемые переменные: определить тип шкал, в которых будет произведено их измерение, а также возможный анализ распределения признака (переменных). Записать, какие именно переменные планируется исследовать, к какому типу шкал они относятся.
3. Подобрать методы математической обработки, необходимые для решения исследовательских задач, аргументировано доказать адекватность и последовательность применения выбранных методов.
4. Определить форму предъявления полученных результатов (таблицы, гистограммы, текст).
Второй этап проводится после преддипломной практики и предполагает обработку полученных данных.
На втором этапе необходимо:
1. Создать электронную таблицу и внести данные полученные в ходе исследования.
2. Произвести расчеты согласно программе исследования, сделать выводы.
3. В текстовом редакторе представить результаты исследования.
3. Комплекты экзаменационных вопросов для каждого из предусмотренных экзаменов по дисциплине и контрольные вопросы к зачету.
Вопросы к зачету
1. Статистические компьютерные программы для анализа данных психолого-педагогических исследований.
2. Тип измерительной шкалы и выбор метода статистического анализа.
3. Таблица исходных данных.
4. Таблицы сопряженности номинативных признаков.
5. Меры центральной тенденции.
6. Проверка нормальности распределения.
7. Методы статистического вывода: назначение и классификация.
8. Корреляционный анализ.
9. Параметрические методы сравнения.
10. Непараметрические методы сравнения.
11. Однофакторный дисперсионный анализ.
12. Многофакторный дисперсионный анализ.
13. Многомерные методы и модели: назначение и классификация.
14. Простая линейная регрессия.
15. Множественный регрессионный анализ.
16. Факторный анализ.
17. Кластерный анализ.
18. Проверка уровня статистической значимости.
19. Графическое представление результатов статистического анализа (на примере одного из методов).
20. Формулировка психологических выводов на основе результатов статистического анализа (на примере одного из методов).
|
|
|
