Методы математико-статистической обработки эмпирических данных в психологии
Тема 21. Методы математико-статистической обработки эмпирических данных в психологии
1. Понятие математико-статистической обработки эмпирических данных в психологии
1. Понятие математико-статистической обработки эмпирических данных в психологии
3. Метод ранжирования в психологии
3. Метод ранжирования в психологии
3. Метод ранжирования в психологии
3. Метод ранжирования в психологии
4. Шкалы и виды шкалирования в психологии
4. Шкалы и виды шкалирования в психологии
4. Шкалы и виды шкалирования в психологии
5. Понятие методов второго и третьего уровней обработки психологических данных
5. Понятие методов второго и третьего уровней обработки психологических данных
400.18K
Category: psychologypsychology

Методы математико-статистической обработки эмпирических данных в психологии

1. Методы математико-статистической обработки эмпирических данных в психологии

Методы профессиональной
деятельности психолога

2. Тема 21. Методы математико-статистической обработки эмпирических данных в психологии

1. Понятие математико-статистической обработки
эмпирических данных в психологии
2. Методы описательной статистики в психологии
3. Метод ранжирования в психологии
4. Шкалы и виды шкалирования в психологии
5. Понятие методов второго и третьего уровней
обработки психологических данных

3. 1. Понятие математико-статистической обработки эмпирических данных в психологии

Методами математико-статистической обработки
результатов эмпирического исследования
называются
математические приемы,
математические формулы,
способы количественных расчетов,
с помощью которых полученные данные можно
обобщать,
приводить в систему,
выявлять скрытые в них закономерности

4. 1. Понятие математико-статистической обработки эмпирических данных в психологии

Элементарные
математические
статистики
(выборочное
среднее,
выборочная
дисперсия, мода,
медиана)
характеризуют
выборочное
распределение
данных
Вторичные
методы
Методы
математической
третьего уровня
статистики
(дисперсионный
(корреляционный
анализ,
анализ, кластерный
регрессионный
анализ факторный
анализ)
анализ)
позволяют
позволяют
судить
обнаружить
о зависимостях
статистические
между
связи между
явлениями
явлениями

5.

Мода - количественное
значение исследуемого
1, 2, 5, 2, 4, 2, 6, 7, 2
признака, наиболее часто
модой является
встречающееся
в данных выборки
Зачем
нужно
значение
моды?
значение
2 (Мо)
Мода позволяет определить
наиболее часто встречающееся
значение измеряемого признака в
данной выборке

6.

Медиана - значение
2, 3, 4, 4, 5, 6, 8, 7, 9
изучаемого признака,
медианой является
которое
делит упорядоченные
значение
данные пополам
5 (Ме)
Зачем
нужно
значение
медианы?
Медиана позволяет определить
является ли распределение
частных значений изученного
признака симметричным
(нормальным)

7.

Выборочное среднее
(среднее арифметическое)
– средняя оценка
изучаемого качества
М=
σ
Х
English     Русский Rules