Тема 18. общие понятия курса

1. Выберите верное утверждение:

а) нормальная случайная величина уклоняется от своего среднего не более, чем на 2 корня из дисперсии;

б) нормальная случайная величина уклоняется от своего среднего не более, чем на 3 корня из дисперсии;

в) нормальная случайная величина уклоняется от своего среднего не более, чем на 4 корня из дисперсии;

г) нормальная случайная величина уклоняется от своего среднего не более, чем на 6 корней из дисперсии.

2. Выберите правильный вариант.

Зависимость вида Y=F(X) называется:

а) линейная корреляция;

б) линейная регрессия;

в) частная корреляция;

г) ранговая корреляция.

3. Выберите правильный вариант.

Сколько зависимых переменных может быть в уравнении регрессии:

а) сколько угодно;

б) не более 3;

в) одна;

г) все ответы верны.

4. Выберите правильный вариант.

Не выполняет задачу классификации:

а) кластерный анализ;

б) корреляционный анализ;

в) дискриминантный анализ;

г) все ответы верны.

5. Выберите правильный вариант.

Возможно ли, вычислить коэффициент регрессии Y на X, если известны коэффициент корреляции и среднеквадратичное отклонение:

а) невозможно, т.к. необходим показатель дисперсии;

б) возможно;

в) зависит от вида анализа;

6. Выберите правильный вариант.

К ограничению метода регрессионного анализа не относятся:

а) нормальность распределения признаков;

б) равное количество признаков переменных;

в) переменные отличны от нуля.

г) все ответы верны.

7. Выберите правильный вариант.

К ограничениям метода факторного анализа не относится:

а) нормальность распределения признаков;

б) равное количество признаков переменных;

в) равенство дисперсий.

г) все ответы верны.

8. Выберите правильный вариант.

К ограничениям метода дисперсионного анализа не относится:

а) нормальность распределения признаков;

б) равное количество признаков переменных;

в) равенство дисперсий;

г) все ответы верны.

9. Выберите правильный вариант.

Задачу прогнозирования не выполняет:

а) дискриминантный анализ;

б) факторный анализ;

в) регрессионный анализ;

г) все ответы верны.

10. Выберите правильный вариант.

Для независимых выборок используется:

а) дисперсионный анализ с повторными изменениями;

б) корреляционный анализ;

в) однофакторный дисперсионный анализ;

г) дискриминантный анализ.

11. Выберите правильный вариант.

В структурных уравнениях латентные переменные обозначаются буквой:

а) F;

б) V;

в) D;

г) G.

12. Выберите правильный вариант.

В структурных уравнениях наблюдаемые переменные обозначаются буквой:

а) F;

б) V;

в) D;

г) G.

13. Выберите правильный вариант.

Процесс проверки модели происходит с использованием критерия:

а) критерий λ;

б) критерий согласия χ²;

в) критерий φ*;

г) критерий U Колмогорова–Смирнова.

14. Выберите правильный вариант.

Оптимально, чтобы показателем соотношения χ² к числу степеней свободы df не было:

а) больше 1;

б) равно 0;

в) меньше 2;

г) больше 2.

15. Определите, о чём идёт речь. Обозначение исследуемого психического явления, то, что выражает природу явления, их сходство и различия.

а) параметр;

б) признак;

в) переменная;

г) варианта.

ВАРИАНТЫ КОНТРОЛЬНЫХ РАБОТ

Вариант 1.

1. Генеральная совокупность и выборка.

2. Проверка нормальности распределения (вычисление асимметрии и эксцесса).

3. Задача. Перевести результаты тестирования в баллы, используя различные виды шкал. Упражнение «Тройной прыжок с места» (см) выполнялось мальчиками 14 лет. Диапазон изменения результатов от 450 до 600 см. Интервал между значениями принять равным 10 см.

4. Законспектировать статью Савченко Т.В. Развитие математической психологии: теория и перспективы // Психологический журнал, том 23. - 2002. - №5. – С. 32–41.

Вариант 2.

1. Понятие о переменной. Признаки и переменные.

Провести оценку результатов тестирования.В результате тестирования были получены данные о результатах бега на 100 м (с)

11,3 11,6 12,1 12,0 11,4 11,6 12,1 11,7 11,5 11,911,4.

Преобразовать полученные результаты в таблицы очков с использованием различных шкал.

1. Находим размах варьирования R=12,l-11,3=0,8.

2. Строим числовой ряд в пределах размаха варьирования с минимальным (практически значимым) интервалом между вариантами (например, 0,1 сек; 1см и др.).

3. Преобразуем результаты тестирования в очки и составляем таблицу оценки результатов тестирования, используя пропорциональную, прогрессирующую и регрессирующую шкалы. Начальное количество очков и прирост очков принимаем самостоятельно. В данном случае исходным (минимальным) является 50 очков.

4. Для оценивания с помощью сигмовидной шкалы определяем среднюю арифметическуюи среднее квадратическое отклонение:

Х=11,7 сек; а=0,3 сек. В области, Х±0,5σ начисление очков можно производить по пропорциональной шкале. Результаты меньше X - 0.5 σ можно оценивать по прогрессирующей шкале, результаты больше Х+ 0.5σможно оценивать по регрессирующей шкале.

5. На основании полученных данных строим графическое изображение одной из шкал (в примере не рассмотрено). По оси X откладываем значения ранжированного ряда, по оси Y - соответствующее количество очков.

3. Задача. По полученным результатам тестирования девочек 4 класса (прыжки с короткой скакалкой, количество раз) рассчитать среднее квадратическое отклонение обычным и упрощённым способом, сделать выводы:

5.Законспектировать статью Колас М.А., Ульдзіновіч С.В. Графааналітычнае даследванне тэста і вынікау тэсці равання // Адукацыя і выхаванне. – 2001. - №2. – С.52.

Вариант 3.

1. Понятие о событии. Случайные и неслучайные события. Меры возможности появления событий.

2. Показать табличное и графическое представление экспериментальных данных.

3. Задача. Шесть студенток решили сесть на диету, чтобы похудеть. Результаты получились следующие

Имя	Ира	Маша	Катя	Оля	Таня	Света
Вес о диеты
Вес после диеты

С помощью парного критерия Стьюдента выяснить, была ли диета эффективным средством для похудения?

4. Законспектировать статью Лытко А.А. Достоверность как критерий качества тестирования // Адукацыя і выхаванне. – 2004. - №1. – С.27 – 34.

Вариант 4.

1. Понятие о системе событий. Совместное появление событий. Зависимость между событиями. Преобразование событий. Частота. Частость, вероятность.

2. Рассчитать критерий U Манна–Уитни.

3. Задача. На двух группах лабораторных мышей – опытной (n1=9) и контрольной (n2=11) изучали воздействие на организм нового препарата. После испытаний масса тела животных, выраженная в граммах, варьировала следующим образом:

Опытная группа
Контрольная группа

Проверить с помощью критерия Манна–Уитни, является ли статистически достоверной разность в массе между опытной и контрольной группой мышей.

4. Законспектировать статью Митиной О.В. Детерминационный анализ: основные понятия, статистические критерии, примеры использования в психологических исследованиях // Вестник Московского университета. – Серия 14. – Психология. – 2004. – №4. – С.46.

Вариант 5.

1. Статистическое определение вероятности. Геометрическое определение вероятности. Формула полной вероятности. Формула Байеса.

2. Рассчитать критерий χr² Фридмана.

3. Задача. Для оценки уровня подготовленности мальчиков 5 «Д» класса одним из тестов было упражнение «бег на месте за 10 секунд». Результаты тестирование (число шагов) приведены ниже. Построить гистограмму и полигон распределения результатов, количество шагов.

4. Законспектировать статью Богоявленской Д.Б. Проблемы диагностики креативности // Психологическая диагностика. – 2004. - №3. – С.3 – 18.

Вариант 6.

1. Понятие об измерении. Измерительные шкалы.

2. Рассчитать Т – критерий Вилкоксона.

3. Задача. В ходе тестирования девочек 14 лет были получены следующие результаты бега, 600 м, с: 264, 1336, 200, 185, 230, 145, 193, 208, 225, 166, 193, 140, 200, 210, 150, 188, 152, 149, 187, 179, 215, 248, 221, 185, 233, 142, 258, 220, 166, 199. построить гистограмму и полигон распределения частот.

4. Законспектировать статью Юлдашева С.А. Опыт использования в школе группового интеллектуального теста // Психологическая диагностика. – 2004. - №3. – С.88 – 95.

Вариант 7.

1. Стандартизация данных психологических тестов.

2. Построить таблицу сопряжённости 2×2.

3. Задача. Для определения статистической выносливости сгибателей рук десять мальчиков выполняли упражнение «Вис на
согнутых руках». Результаты приведены ниже:

1 результат	20,6	16,8	10,9	15,6	19,6	10,4	22,5	12,9	17,6	15,6
2 результат	21,0	15,6	12,5	12,1	20,9	11,5	20,9	16,3	18,7	17,8

Какой объём выборки необходимо взять, чтобы увеличить надёжность теста до значения «хорошо» (r =0,9).

4. Законспектировать статью Сиригатти С. Психологические характеристики профессиональной пригодности и академическая успеваемость студентов // Адукацыя і выхаванне. – 2005. - №1. – С.39 – 90.

Вариант 8.

1. Статистические критерии. Мощность критериев. Контаминация критерия.

2. Рассчитать меры центральной тенденции.

3. Задача. Студент решил проверить, правда ли то, что способность к концентрации зависит от темперамента человека. Он составил набор задач, требующих большой сосредоточенности, и дал их испытуемым – сангвиникам, холерикам, флегматикам и меланхоликам. Затем подсчитал количество правильных ответов. С помощью критерия Крускала - Уолиса определите, есть ли зависимость количества правильно решённых задач от темперамента.

Сангвиники	Холерики	Флегматики	Меланхолики

4. Законспектировать статью Качалко В.Б. Корреляционный анализ качеств творческой личности // Псіхалогія - 2003 - №2. – С.76 – 83.

Вариант 9.

1. Меры центральной тенденцию меры изменчивости. Квантили распределения.

2. Рассчитать однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок (для 3 групп).

3. Задача. Для оценки уровня развития скоростно-силовой выносливости гимнастов, занимающихся в учебно-тренировочной группе. Проверялось на надёжность контрольного упражнения (Лазание по канату» (4 м). Для проверки надёжности теста испытания проводилось 2 раза с интервалов в 6 минут. Результаты испытаний получились следующими:

Испытание 1	8,0	6,5	8,4	7,0	8,2	8,0	8,8	8,2	6,0	7,2
Испытание 2	10,6	7,5	11,0	10,5	9,6	10,5	10,5	9,5	8,9	8,4

Определить надёжность данного теста.

4. Законспектировать статью Лебедева С.В. Адаптация методик исследования посттравматических стрессовых расстройств // Психологическая диагностика. – 2004. - №3. – С.19 – 38.

Вариант 10.

1.Понятие о корреляции. Коэффициенты корреляции.

2. Рассчитать надёжность теста.

3. Задача. Психолог измерял время сложной сенсомоторной реакции выбора (в мс) в контрольной и экспериментальной группах. В экспериментальную группу (X) входили 9 спортсменов высокой квалификации. Контрольной группой (Y) являлись 8 человек, активно не занимающихся спортом. С помощью критерия Стьюдента проверьте гипотезу о том, что средняя скорость сложной сенсомоторной реакции выбора у спортсменов выше, чем эта же величина у людей, не занимающихся спортом.

X			420 600
Y			700 621 640				____ S

4. Законспектировать статью Подольского Д.А. Современные методы исследования морального развития (когнитивное направление) // Психология и школа. – 2005. - №1. – С.100- 110.

Вариант 11.

1. Коэффициент корреляции τ Кендалла.

2. Рассчитать сравнение 2 выборочных значений для несвязанных выборок.

3. Задача. Построить полигон распределения выборки из 25 абитуриентов, для которых подсчитывалось число баллов, полученных на экзамене. Найти среднее, моду и медиану. Определить форму распределения, подсчитав коэффициент асимметрии и эксцесса.

20,19,22,24,21,18,23,17,20,16,15,23,21,24,21,18,23,21,19,20,24,21,20,18,17

4. Законспектировать статью Лидерс А.Г. Взаимная валидизация двух методик диагностики детско-родительских отношений: «Анализ семейного воспитания» Эйдемиллера – Юстицкого и «Взаимодействие родитель – ребёнок» И.М. Марковой // Психологическая диагностика. – 2004. - №3. – С.39 – 57.

Вариант 12.

1. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

2. Определить основные статистические показатели (среднюю арифметическую, дисперсию и среднее квадратическое отклонение для несгруппированных и сгруппированных данных, рассчитать коэффициент вариации и сделать выводы об однородности выборки и определить среднее квадратическое отклонение). Сравнить полученные данные и сделать выводы.

3. Задача. У 50 школьников исследовался уровень IQ. Получены следующие данные

N	IQ	№	IQ	№	IQ	№	IQ	№	IQ




			1.29

Построить ранжированный ряд. Найти все возможные меры центральной тенденции. Построить гистограмму.

4. Законспектировать статью Миницкого Н.И. Психолингвистические и информационные аспекты восприятия и обработки учебного текста // Белорусский психологический журнал. – 2004. – №3. – С.57–61.

Вариант 13.

1. Коэффициент корреляции Пирсона. Произведение моментов Пирсона.

2. Рассчитать коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

3. Задача Определить влияние использования нового витаминизированного препарата на повышение скоростно-силовых возможностей велосипедистов по частоте педалирования (количество раз) с ходу в максимальном ускорении. В контрольной группе тестирование проводилось без применения витаминов, в экспериментальной группе упражнение выполнялось на фоне приема препарата. Результаты тестирования; контрольная группа,

кол-во раз: 50,1 52,7 51,6 50,8 51,9 52,0 51,4 52,7 51,0 47,6

экспериментальная группа,
кол-во раз: 56,7 53,4 55,2 54,8 55,6 54,3 55,0 58,6 55,4 55,1

4. Законспектировать статью Подольского О.А. Моральная компетентность подростка: поиск новых возможностей исследования // Психология и школа. – 2005. - №1. – С. 133 – 139.

Вариант 14.

1. Многомерные методы: назначение и классификация.

2. Рассчитать Н – критерий Крускала – Уолиса.

3. Задача. Внешний вид домов был оценен в четырех районах столицы командой экспертов из комиссии администрации президента по борьбе с коррупцией. Рейтинги, изменяющиеся от 0 (низкий) до 100 (высокий), отражают предполагаемые цены при продаже домов после их конфискации. Случайные выборки 6-ти оценок в каждом районе приведены ниже. Какой из районов самый однородный? Самый неоднородный? Какой из районов самый богатый? Самый бедный? Почему?

Район X	Район У	Район Z	Район W

4. Законспектировать статью Байкова Ю.Н. Диагностика социальной компетентности. Результаты апробации диагностического комплекса // Журнал прикладной психологии. – 2002. - №6. – С. 12 – 24.

Вариант 15.

1. Понятие дисперсии. Сравнение дисперсий.

2. Описать формы расчётов результатов наблюдений.

3. Задача. Задача. У 50 школьников исследовался уровень IQ. Получены следующие данные

N	IQ	№	IQ	№	IQ	№	IQ	№	IQ




			1.29

Построить ранжированный ряд. Найти все возможные меры центральной тенденции. Построить гистограмму.

Вариант 16.

1. Генеральная совокупность и выборка.

2. Проверка нормальности распределения (вычисление асимметрии и эксцесса).

4. Законспектировать статью Савченко Т.В. Развитие математической психологии: теория и перспективы // Психологический журнал, том 23. - 2002. - №5. – С. 32 - 41

Вариант 17.

1. Понятие о переменной. Признаки и переменные.

11,3 11,6 12,1 12,0 11,4 11,6 12,1 11,7 11,5 11,911,4.

Преобразовать полученные результаты в таблицы очков с использованием различных шкал.

2. Находим размах варьирования R=12,l-11,3=0,8.

3. Строим числовой ряд в пределах размаха варьирования с минимальным (практически значимым) интервалом между вариантами (например, 0,1 сек; 1см и др.).

4. Преобразуем результаты тестирования в очки и составляем таблицу оценки результатов тестирования, используя пропорциональную, прогрессирующую и регрессирующую шкалы. Начальное количество очков и прирост очков принимаем самостоятельно. В данном случае исходным (минимальным) является 50 очков.

Для оценивания с помощью сигмовидной шкалы определяем среднюю арифметическую и среднее квадратическое отклонение:

4. Законспектировать статью Колас М.А., Ульдзіновіч С.В. Графааналітычнае даследванне тэста і вынікау тэсці равання // Адукацыя і выхаванне. – 2001. - №2. – С.52.

Вариант 18.

1. понятие о событии. Случайные и неслучайные события. Меры возможности появления событий.

2. показать табличное и графическое представление экспериментальных данных.

3. Задача. Шесть студенток решили сесть на диету, чтобы похудеть. Результаты получились следующие

Имя	Ира	Маша	Катя	Оля	Таня	Света
Вес о диеты
Вес после диеты

С помощью парного критерия Стьюдента выяснить, была ли диета эффективным средством для похудения?

Вариант 19.

2. Рассчитать критерий U Манна – Уитни.

Опытная группа
Контрольная группа

Проверить с помощью критерия Манна – Уитни, является ли статистически достоверной разность в массе между опытной и контрольной группой мышей.

Вариант 20.

2. Рассчитать критерий χr² Фридмана.

4. Законспектировать статью Богоявленской Д.Б. проблемы диагностики креативности // Психологическая диагностика. – 2004. - №3. – С.3 – 18.

Вариант 21.

1. Понятие об измерении. Измерительные шкалы.

2. Рассчитать Т – критерий Вилкоксона.

Вариант 22.

1. Стандартизация данных психологических тестов.

2. Построить таблицу сопряжённости 2×2.

3. Задача. Для определения статистической выносливости сгибателей рук десять мальчиков выполняли упражнение «Вис на согнутых руках». Результаты приведены ниже:

1 результат	20,6	16,8	10,9	15,6	19,6	10,4	22,5	12,9	17,6	15,6
2 результат	21,0	15,6	12,5	12,1	20,9	11,5	20,9	16,3	18,7	17,8

Какой объём выборки необходимо взять, чтобы увеличить надёжность теста до значения «хорошо» (r =0,9).

Вариант 23.

1. Статистические критерии. Мощность критериев. Контаминация критерия.

2. Рассчитать меры центральной тенденции.

Сангвиники	Холерики	Флегматики	Меланхолики

Вариант 24.

1. Меры центральной тенденцию меры изменчивости. Квантили распределения.

2. Рассчитать однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок (для 3 групп).

3. Задача. Для оценки уровня развития скоростно-силовой выносливости гимнастов, занимающихся в учебно-тренировочной группе проверялось на надёжность контрольного упражнения (Лазание по канату» (4 м) для проверки надёжности теста испытания проводилось 2 раза с интервалов в 6 минут. Результаты испытаний получились следующими:

Испытание 1	8,0	6,5	8,4	7,0	8,2	8,0	8,8	8,2	6,0	7,2
Испытание 2	10,6	7,5	11,0	10,5	9,6	10,5	10,5	9,5	8,9	8,4

Определить надёжность данного теста.

Вариант 25.

1.Понятие о корреляции. Коэффициенты корреляции.

2. Рассчитать надёжность теста.

Вариант 26.

1. Коэффициент корреляции τ Кендалла.

2. Рассчитать сравнение 2 выборочных значений для несвязанных выборок.

20,19,22,24,21,18,23,17,20,16,15,23,21,24,21,18,23,21,19,20,24,21,20,18,17

Вариант 27.

1. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

3. Задача. У 50 школьников исследовался уровень IQ. Получены следующие данные

N	IQ	№	IQ	№	IQ	№	IQ	№	IQ




			1.29

Построить ранжированный ряд. Найти все возможные меры центральной тенденции. Построить гистограмму.

Вариант 28.

1. Коэффициент корреляции Пирсона. Произведение моментов Пирсона.

2. Рассчитать коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

3. Задача. Определить влияние использования нового витаминизированного препарата на повышение скоростно-силовых возможностей велосипедистов по частоте педалирования (количество раз) с ходу в максимальном ускорении. В контрольной группе тестирование проводилось без применения витаминов, в экспериментальной группе упражнение выполнялось на фоне приема препарата. Результаты тестирования; контрольная группа,

кол-во раз: 50,1 52,7 51,6 50,8 51,9 52,0 51,4 52,7 51,0 47,6

экспериментальная группа,
кол-во раз: 56,7 53,4 55,2 54,8 55,6 54,3 55,0 58,6 55,4 55,1

Вариант 29.

1. Многомерные методы: назначение и классификация.

2. Рассчитать Н – критерий Крускала – Уолиса.

Район X	Район У	Район Z	Район W

Вариант 30.

1. Понятие дисперсии. Сравнение дисперсий.

2. Описать формы расчётов результатов наблюдений.

3. Задача. Задача. У 50 школьников исследовался уровень IQ. Получены следующие данные

N	IQ	№	IQ	№	IQ	№	IQ	№	IQ




			1.29

Построить ранжированный ряд. Найти все возможные меры центральной тенденции. Построить гистограмму.

ВОПРОСЫ К ЗАЧЁТУ

1.Предмет, цели и задачи математических методов в психологии.

2. Математическая статистика как раздел математики. Основные разделы статистики.

3.Статистические данные.

4. Методы статистической обработки результатов эксперимента.

5. История становления математической статистики в психологии.

6. Случайное явление. Категории событий.

7. Теория вероятности. Различные подходы к понятию вероятности.

8. Алгебра событий. Обозначения.

9. Вероятность события. Алгебра вероятностей.

10. Вероятность суммы событий.

11.Условная вероятность. Вычисление условной вероятности события.

12. Теорема умножения вероятностей произвольных событий.

13. Независимые события. Вероятность произведения независимых событий.

14. Аналитический и графический методы решения произвольной вероятностной задачи.

15. Формула полной вероятности.

16. Общие правила комбинаторики.

17. Основные формулы комбинаторики.

18. Бином Ньютона. Треугольник Паскаля.

19. Дискретность и непрерывность случайной величины.

20. Группировка статистических данных.

21. Статистическое распределение выборки.

22. Функция распределения непрерывной случайной величины.

23. Математическое ожидание случайной величины.

24. Дисперсия случайной величины.

25. Вычислительные и аналитические статистические таблицы.

26. Таблицы первичных эмпирических данных.

27. Таблицы распределения.

28. Достоверность статистического различия. Статистическая значимость.

29. Виды шкал. Шкальные преобразования.

30. Уровень ряда. Среднее арифметическое. Достоверность средней арифметической.

31. Медиана. Мода. Интервал.

32. Кривая нормального (гауссова) распределения.

33. Асимметрия и эксцесс кривой распределения.

34. Стандартизация и нормализация статистических данных.

35. Требования к разработчикам тестов. Требования к психологу-пользователю.

36. Составные части теста и требования к ним.

37. Процедура разработки теста. Требования к надежности и валидности теста.

38. Надежность и ошибка измерения.

39. Валидность теста и ее виды.

40. Процедура применения теста. Процедура обработки и интерпретации тестовых результатов.

41. Генеральная и выборочная совокупность.

42.Типы выборок. Дифференциация выборок.

43. Выборочное и генеральное среднее.

44. Выборочная и генеральная дисперсия.

ВОПРОСЫ К ЭКЗАМЕНУ

1. Первичная обработка данных. Дискретный случай. Непрерывный случай.

2. Признаки и переменные. Формулирование гипотез.

3. Виды гипотез.

4. Ошибки вывода и проверка статистических гипотез.

5. Статистический критерий. Значение критерия.

6. Односторонние и двусторонние критерии.

7. Параметрические и непараметрические критерии.

8. Построение критериев.

9. Уровни статистической значимости (достоверности).

10. Мощность критериев. Степени свободы.

11. t-критерий Стьюдента.

12. Критерии различия в уровне исследуемого признака. Q-критерий Розенбаума.

13. Критерии различия в уровне исследуемого признака. U-критерий Манна-Уитни.

14. Критерии различия в уровне исследуемого признака. H- критерий Крускала-Уоллиса.

15. Критерии различия в уровне исследуемого признака. S-критерий тенденций Джонкира.

16. Алгоритм принятия решения о выборе критерия для сопоставлений.

17. Критерии оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. G-критерий знаков.

18. Критерии оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. T- критерий Вилкоксона.

19. Критерии оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. Критерий χ²r Фридмана.

20. Критерии оценки достоверности сдвига в значениях исследуемого признака. L-критерий тенденций Пейджа.

21. Алгоритм принятия решения о выборке критерия оценки изменений.

22. Критерии различия в распределении признака. χ² – критерий Пирсона.

23. Критерии различия в распределении признака. λ – критерий Колмогорова-Смирнова.

24. Алгоритм выбора критерия для сравнения распределений.

25. Многофункциональные статистические критерии как эффективные заменители традиционных критериев.

26. Критерий φ* - угловое преобразование Фишера. Использование критерия в сочетании с критерием Колмогорова-Смирнова.

27. Многофункциональные статистические критерии. Биномиальный критерий m.

28. Многофункциональные критерии как эффективные заменители традиционных критериев.

29. Алгоритм выбора многофункциональных критериев.

30. Статистические модели.

31. Корреляционная зависимость. Проверка гипотезы о корреляционной зависимости.

32. Корреляция случайных величин. Тип, форма и теснота (плотность) связи.

33. Меры связи для качественных переменных.

34. Анализ таблиц сопряженности.

35. Меры связи для количественных переменных.

36. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена.

37. Коэффициент линейной корреляции Пирсона (Браве-Пирсона).

38. Коэффициенты ковариации.

39. Корреляция бисериальная.

40. Регрессионный анализ. Коэффициенты регрессии.

41. Простая регрессия. Множественная линейная регрессия.

42. Дисперсионный анализ. Задачи дисперсионного анализа.

43. Факторные эксперименты. Подготовка данных к дисперсионному анализу.

44. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок.

45. Однофакторный дисперсионный анализ для связанных выборок.

46. Возможности многофакторного дисперсионного анализа.

47. Многофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок.

48. Многофакторный дисперсионный анализ для связанных выборок.

49. Назначение факторного анализа. Виды факторов. Задачи метода.

50. История разработки и использования факторного анализа.

51. Модели факторного анализа.

52. Этапы факторного анализа. Метод главных компонент.

53. Вращение факторов. Содержательная интерпретация новых факторов.

54. Методы классификации, типизации, категоризации и составления психологической казуистики.

55. Многомерные методы. Кластерный анализ.

56. Пакет статистических программ SPSS.

ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Андреенков, В. Г., Аргунова, К. Д. и др. Математические методы анализа и интерпретации социологических данных // Под ред. В.Г. Андреенкова, Ю. Н. Толстовой. – М.: Наука - 2009. – 415с.

2. Артемьева, Е. Ю., Мартынов, Е. М. Вероятностные методы в психологии / Е.Ю. Артемьев, Е.М. Мартынов. – М.: Изд –во МГУ. – 2005. – 385с.

3. Афифи, А., Эйзен, С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ / А.Афифи, С. Эйзен. - М.: Мир. - 2002. – 240с.

4. Большев, Л. Н., Смирнов, Н. В. Таблицы математической статистики / Л.Н. Большев, Н.В. Смирнов. - М.: Наука. – 2003. – 325с.

5. Бурлачук, Л. Ф., Морозов, С. М. Словарь-справочник по психодиагностике / Л.Ф. Бурлачук, С.М. Морозов. – СПб.: Питер. – 2001. – 655с.

6. Бююль, А., Цефель, П. SPSS: искусство обработки информации /
А. Бююль, П. Цефель. – СПб: Диа Софт. - 2001. – 165с.

7. Глас, Дж., Стенли, Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. / Пер. с англ. под общ. ред. Ю. П. Адлера. - М.: Прогресс. - 1976. – 320с.

8. Дружинин, В. Н. Экспериментальная психология – В.Н. Дружинин. – СПб.: Питер. - 2001. – 320с.

9. Езекиэл, М., Фокс, К. А. Методы анализа корреляций и регрессий (линейных и криволинейных). // Пер. с англ. Л. С. Кучаева. М.: Статистика. - 2006. – 230с.

10. Журавлев, Г. Е. Системные проблемы развития математической психологии / Г.Е. Журавлёв. - М.: Наука. – 2003. – 410с.

11. Захаров, В. П. Применение математических методов в социально-психологических исследованиях / В.П. Захаров. – СПб.: Питер. – 2005. – 185 с.

12. Ивашов-Мусатов, О.С. Теория вероятностей и математическая статистика / О.С. Ивашов - Мусатов. – М.: Наука. - 2009. – 420с.

13. Калинин, Б. Г. Компьютерная обработка данных для психологов / Б.Г. Калинин. – М.: Речь. - 2002. – 310с.

14. Кильдишев, Г.Д. Основы анализа статистических данных / Г.Д. Кильдишев. М.: Академия. – 2005. – 375с.

15. Кремень, М. А. Математические методы в научных исследованиях: Для педагогов и психологов / М.А. Кремень - Мн.: НИО. - 1998. – 220с.

16. Кричевец, А. Н., Шикин, Е. В., Дьячков, А. Т. Математика для психологов / А.Н. Кричевец, Е.В. Шикин, А.Т. Дьячков. – М.: Флинта: Московский психолого-социальный институт. - 2003. – 355с.

17. Логвиненко, А. Д. Измерения в психологии / А.Д. Логвиненко. - М.: Изд – во МГУ. – 2003. – 393с.

18. Пашкевич, О. И. Математическая статистика для психологов: некоторые методы обработки эмпирических данных / О.И. Пашкевич. - Мн.: Эксмо – Пресс. - 2000. – 256с.

19. Психология и математика / Под ред. Г. Е. Журавлева, Е. М. Забродина, В. Ю. Крылова, В. Ф. Рубахина. - М.: Наука. - 2006. – 520с.

20. Рейхман, Дж. У. Применение статистики / Дж. У. Рейхман. – М. : Академия. – 2009. – 269с.

21. Селиверстов, В. В., Тищенко, А. А. Практика математической обработки результатов эксперимента в дипломных и курсовых работах / В.В. Селиверстов, А.А. Тищенко. - М.: Академический проект. – 2001. – 281с.

22. Сидоренко, Е. В. Методы математической обработки в психологии / Е.В. Сидоренко – СПб.: Социально-психологический центр «Санкт-Петербург» - 1996. – 362с.

23. Сидоренко, Е.В. Статистические методы анализа информации в социологических исследованиях / Е.В. Сидоренко. – М.: Академия. – 2007. – 390с.

24. Суходольский, Г. В. Основы математической статистики для психологов / Г.В. Суходольский. – СПб.: Питер – 2002. – 372с.

25. Теплов, Б. М. Простейшие способы факторного анализа // Типологические особенности высшей нервной деятельности человека. – Т. 5. – М.: Просвещение. - 1967. – С.196 – 220.

26. Тюрин, Ю. Н., Макаров, А. А. Анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. - М.: Финансы и статистика. – 2005. – 310с.

27. Филимонов, В. С., Гуртовник, Е. А. Практикум по статистике / В.С. Филимонов, Е.А. Гуртовник. – М.: Академия. – 2000. – 350с.

28. Харман, Г. Современный факторный анализ / Г. Харман. – М.: Статистика. - 2002. – 172с.

29. Холлендер, М., Вулф, Д. А. Непараметрические методы статистики / М. Холлендер, Д.А. Вулф. - М.: Финансы и статистика. – 2003. – 383 с.

30. Хьюстон, А. Дисперсионный анализ / А. Хьюстон – М.: Статистика. – 2001. – 171с.

31. Шеффе, Г. Дисперсионный анализ / Г. Шеффе. - М.: Наука. - 1980. – 210 с.

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Артемьева, Е.Ю., Мартынова, Е.М. Вероятностные методы в психологии / Е.Ю. Артемьева, Е.М. Мартынова. - М.: Изд-во Моск. ун-та. - 2005. – 265с.

2. Айвазян, С.А., Енюков, И.С., Металкин, Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных / С.А. Айвазян, И.С. Енюков, Л.Д. МЕталкин. - М.: Финансы и статистика. - 2003. – 310с.

3. Гусев, А.Н. Дисперсионный анализ в экспериментальной психологии / А.Н. Гусев. - М.: Академия. - 2000. – 230с.

4. Крамер, Д. Математическая обработка данных в социальных науках: современные методы / Дункан Крамер. – М.: Издательский центр «Академия». – 2007. – 288с.

5. Кулаичев, А.П. Методы и средства комплексного анализа данных / А.П. Кулаичев. - М.: Форум: Инфра-М. - 2006. – 210с.

6. Леонтьев, А.Н., Кринчик, Е.П.. О применении теории информации в конкретно-психологических исследованиях /А.Н. Леонтьев, Е.П. Кринчик // Вопросы психологии – 2001 - №5.- С.23.

7. Минько,А.А. Статистический анализ в Microsoft Office Excel / А.А. Минько. - М.: Диалектика. - 2004. – 126с.

8. Митина, О.В. Математические методы в психологии: Практикум / О.В. Митина. – М.: Аспект Пресс. – 2008. – 238с.

9. Митина, О.В., Михайловская, К.Б. Факторный анализ для психологов / О.В. Митина, К.Б. Михайловская. - М.: Академический проект. – 2000. – 327с.

10. Резник, А.Д. Книга для тех, кто не любит статистику, но вынужден ею пользоваться. Непараметрическая статистика в примерах, упражнениях и рисунках / А.Д. Резник – СПб.: Речь. – 2008. – 265с.

11. Сапегин, А.Г.Психологический анализ в среде EXCEL. Математические методы и инструментальные средства / А.Г. Сапегин. – М.: Ось – 89. – 2005. – 144с.

12. Суходольский, Г.В. Математические методы в психологии / Г.В. Суходольский. – Харьков: Изд – во Гуманитарный Центр. – 2008. – 284с.

13. Тюрин, Ю.Н., Макаров, А.А. Анализ данных на компьютере / Ю.Н. Тюрин, А.А. Макаров. - М. - 2003. – 215с.

КЛЮЧ К ТЕСТОВЫМ ЗАДАНИЯМ