УМК по экспериментальной психологии
учебно-методическое пособие

ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

Педагогический колледж №1 им. Н.А.Некрасова

Санкт- Петербурга

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКТ

по_экспериментальной психологии_

(код и наименование учебной дисциплины (цикл)/ МДК ПМ nn)

ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ

курсов 4(11-летка) и 4 (9 - летка)

СПЕЦИАЛЬНОСТИ 44.02.02 «ПРЕПОДАВАНИЕ В НАЧАЛЬНЫХ КЛАССАХ»

(код специальности и ее наименование)

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ

2014-2015 уч.год

Составители: Потапова М.А., преподаватель психологии высшей квалификационной категории.

ОГЛАВЛЕНИЕ.

ПРЕДИСЛОВИЕ

«Экспериментальная психология» включена в цикл дисциплин профессионального модуля (ПМ05) «Психология».

Целью данного курса является развитие профессиональной компетенции путем овладения теоретическими, методологическими и прикладными знаниями, необходимыми для проведения психологических исследований.

Задачи дисциплины:

1. ознакомление с научным исследованием как особым способом человеческой деятельности;
2. ознакомление с особенностями психологического исследования в экспериментальной и прикладной психологии;
3. изучение методологических принципов и специфики психологического исследования;
4. ознакомление с основными этапами психологического исследования;
5. ознакомление с методами планирования и проведения психологического исследования;
6. изучение эмпирических методов психологического исследования;
7. изучение методов статистической обработки экспериментальных данных;

Данная дисциплина расширяет кругозор студента в сфере решения конкретных исследовательских задач, а также дает необходимые знания для проведения самостоятельных исследований, включая курсовые и дипломные работы, расширяет репертуар методов эмпирического исследования, которые он может использовать в будущей работе для решения практических задач.

ТЕМАТИЧЕСКОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ КУРСА

АТТЕСТАЦИЯ

•        ТЕКУЩАЯ АТТЕСТАЦИЯ ЗНАНИЙ

        Технологическая карта рейтинговой накопительной системы оценки

образовательных результатов студента(-ки)

педагогического колледжа №1 им. Н.А. Некрасова

Ф.И.О. ___________________________________________________, группа __________ .

Специальность: «Преподавание в начальных классах».

Учебная дисциплина: Экспериментальная психология

Преподаватель: Потапова М. А.

Период обучения: 7 семестр

Количество часов в неделю: 1 час.

Оценка образовательных результатов (дифзачет или зачет):

•        ПРОМЕЖУТОЧНАЯ АТТЕСТАЦИЯ ЗНАНИЙ

Дифференцированный зачет (по учебному плану).

ЛИТЕРАТУРА ПО КУРСУ

1. Дружинин В.Н. Экспериментальная психология. СПб.: Питер. 2007. – 320с.
2. Константинов В.В. Экспериментальная психология. СПб.: Питер, 2006. – 272с.
3. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. СПб.: Речь, 2004. – 350с.

СОДЕРЖАНИЕ КУРСА С КОММЕНТАРИЯМИ ПО ЕГО ОСВОЕНИЮ

ТЕМА 1. Планирование психологического исследования.

1. Характеристика психологического исследования.
2. Этапы исследования.
3. Типы экспериментов.
4. Методы исследования.

1. Характеристика психологического исследования.

Можно выделить три основных вида психологического исследования:

- теоретическое,

- эмпирическое,

- прикладное.

Термин «эмпирия» (эмпирика) происходит от греческого слова «empeiria» (опыт). Исходно он имел два основных значения:

1. человеческий опыт, восприятие внешнего мира посредством органов чувств;

2. наблюдение, осуществляемое в обычных естественных условиях, в отличие от эксперимента.

Термин «эксперимент» происходит от латинского слова «expemuentum» (проба, опыт) и понимается как научно поставленный опыт, наблюдение исследуемого явления в точно учитываемых условиях, позволяющих следить за ходом явления и многократно воспроизводить его при повторении этих условий.

В настоящее время во многих науках под эмпирией (эмпирикой) понимают любую совокупность научных фактов, данных, и не только тех, которые доставляет чувственный опыт. Эмпирическим (эмпирическою частью) называют такое исследование, частью которого является получение данных различными способами - методами наблюдения и самонаблюдения, лабораторного или естественного эксперимента, моделирования.

Делить исследования на теоретические и эмпирические можно лишь в немалой степени условно.

Если в исследовании вынести на первый план процедурную сторону, то определить его как теоретическое или эмпирическое легче всего по критерию наличия или отсутствия такой его составной части, как сбор эмпирических данных во взаимодействии с объектом изучения. Если эти действия осуществлялись в ходе научно-исследовательской работы, то можно говорить об эмпирическом характере работы.

Если в исследовании выделять, прежде всего, продуктивную сторону, то в большинстве случаев определить его как теоретическое или эмпирическое можно с еще большей условностью. Поскольку в любом исследовании к сбору или отбору, анализу фактов психолог всегда приходит, сделав выбор исследовательской парадигмы и теоретического базиса работы.

С другой стороны, любая теоретическая работа, пусть опосредованно, опирается на тот или иной массив фактов, явно или неявно делит данные на более достоверные и менее достоверные, а своими утверждениями и выводами ориентирует в определенном направлении поиска фактов и методов их получения.

Основными признаками любого экспериментального исследования являются следующие:

Наличие проблемы, т.е. актуального и жизненно значимого вопроса, который требует решения и на который невозможно найти правильный ответ без проведения специального экспериментального научного исследования.

Наличие научной гипотезы - четко, логически непротиворечиво сформулированного предположения о том, как в принципе может быть разрешена проблема.

Наличие такого гипотетического решения данной проблемы, которое не является очевидным и требует доказательства или проверки.

Подготовка и проведение научного эксперимента, предназначенного для проверки этой гипотезы.

Сравнение экспериментально установленных результатов с данными, имеющимися до проведения исследования, с использованием достоверных и точных методов математической статистики.

2. Этапы исследования.

1. Изучение состояния проблемы (литературный обзор). Постановка проблемы, выбор объекта и предмета исследования. Определение целей и задач.

Познакомиться с определениями основных понятий, относящихся к рассматриваемой теме, используя словари и энциклопедии. В них часто можно найти ссылки на наиболее известные работы в данной области и на ученых, внесших основной вклад в исследование изучаемого явления.

Недостаточность знаний, информации, противоречивость научных представлений создает условия для формулирования научной проблемы. Постановка научной проблемы предполагает:

1. обнаружение существования такого дефицита и потребности в его устранении;

2. описание проблемной ситуации;

3. формулирование проблемы в научных терминах.

Объект исследования - конкретное психическое явление.

Предмет познания - свойства, стороны, отношения реальных объектов.

Цель исследования - желаемый конечный результат.

Задачи исследования - это выбор путей для достижения цели.

2. Выдвижение гипотез.

3. Планирование исследования. Выбор методов и методик.

Основными методами научного исследования являются: наблюдение, эксперимент, моделирование. Выбор методов исследования обусловлен особенностями объекта и предмета исследования и поставленными целями.

4. Сбор данных и фактуальное описание. В теоретическом исследовании: поиск и отбор фактов, их систематизация, фактуальное описание под новым углом зрения.

5. Обработка данных.

В большинстве случаев обработку целесообразно начать с составления таблиц (сводных таблиц) полученных данных. В таблицу можно свести не только числовые данные. К данным качественного характера также могут быть применены простейшие способы количественной обработки.

6. Оценивание результатов, интерпретация результатов.

Наглядное представление информации.

7. Формулирование общих выводов. Оценивание перспектив дальнейшей разработки проблемы.

В заключении необходимо указывать практическую, научную, социальную ценность результатов работы.

Формирующие виды деятельности(ТК №1).

Задание. Определение этапов исследования.

3. Типы экспериментов.

Классификация психолого-педагогического эксперимента возможна по следующим признакам: по длительности во времени, по структуре, по целям, по организации проведения, по степени гласности и др.

По целям различают формирующие и констатирующие эксперименты.

[Валеев Г.Х. Методология и методы психолого-педагогических исследований: Учебное пособие для студентов 3–5-х курсов педагогических вузов по специальности «031000 – Педагогика и психология». – Режим доступа: http://www.pedlib.ru/Books/1/0171/1_0171-27.shtml]

Констатирующий эксперимент – один из видов эксперимента, целью которого является измерение одной или нескольких независимых переменных и определение их влияния на зависимые переменные. Констатирующий эксперимент отличается от эксперимента формирующего главным образом целями проведения. Целью констатирующего эксперимента выступает фиксация измерений зависимых переменных, а не влияние на последние, как в формирующем эксперименте.

[Анцупов А.Я., Шипилов А.И. Словарь конфликтолога, 2009. – Режим доступа: http://vocabulary.ru/dictionary/887/word/yeksperiment-konstatiruyuschii]

Примером констатирующего эксперимента может быть выявление взаимосвязи учебной мотивации и успеваемости младших школьников.

Констатирующий эксперимент позволяет проверять гипотезы о наличии взаимосвязей (корреляций) между переменными, их вероятности и статистической значимости.

[Общая психология. Словарь/ Под. Ред. Петровского А.В., 2005г.]

Формирующий эксперимент – один из видов эксперимента, состоящий в целенаправленном воздействии на определенные характеристики для их изменения в нужном направлении. Примером формирующего эксперимента может быть такое исследование: выявляются учащиеся с низким уровнем развития познавательных процессов. Затем с ними проводится серия коррекционно-развивающих занятий. После завершения занятий снова с помощью тех же тестов оцениваются изменения в уровне развития познавательных процессов.

[Анцупов А.Я., Шипилов А.И. Словарь конфликтолога, 2009. – Режим доступа: http://vocabulary.ru/dictionary/887/word/yeksperiment-formiruyuschii]

По логической структуре доказательства гипотезы различают линейный и параллельный эксперимент.

Линейный эксперимент отличается тем, что анализу подвергается одна и та же группа, являющаяся и контрольной, и экспериментальной. В этом случае еще до начала эксперимента четко фиксируется все контрольные, факторные и нейтральные характеристики группы (или условия ее функционирования), и по истечении определенного, заранее заданного времени вновь измеряется состояние объекта по его контрольным характеристикам.

В параллельном эксперименте участвуют две группы: контрольная и экспериментальная. Их состав должен быть идентичен по всем контрольным, а также нейтральным характеристикам, которые могут повлиять на исход эксперимента. Характеристики нейтральной группы остаются постоянными на протяжении всего эксперимента, а экспериментальной – изменяются. Потом контрольные характеристики сравниваются и делаются выводы о причинах произошедших изменений.

[Валеев Г.Х. Методология и методы психолого-педагогических исследований: Учебное пособие для студентов 3–5-х курсов педагогических вузов по специальности «031000 – Педагогика и психология». – Режим доступа: http://www.pedlib.ru/Books/1/0171/1_0171-27.shtml]

4. Методы исследования.

Метод - основной принцип и способ сбора, обработки и анализа данных.

Методика – форма реализации метода, совокупность приемов и операций (их последовательность и взаимосвязь), а также формализованные правила сбора, обработки и анализа информации.

Для изучения какого-либо психического явления необходимо, чтобы в получаемых данных оно было представлено в качественных и количественных характеристиках.

Основные группы методов диагностики:

1. методы измерения функциональных показателей с использованием психофизиологических индикаторов психических явлений,
2. обсервационные методы – методы наблюдения и самонаблюдения,
3. праксиметрические методы, основанные на анализе продуктов деятельности,
4. субъективно-оценочные, основанные на анализе ответов испытуемых на вопросы и суждения опросников, анализа выборов альтернативных суждений, выборов градаций шкал и т.п.,
5. проективные, связанные с анализом особенностей интерпретации внешне неопределенного материала, становящегося объектом проекции,
6. ассоциативные, основанные на анализе ассоциативных ответов и выборы испытуемых. Цветоассоциативные методы, связанные с анализом выборов цветов по степени приятности и ассоциации с понятиями, перечень которых предложен диагностом.

Задания для самостоятельной работы.

Задание (ТК №6). Сбор данных исследования.

Задание (ТК №7). Первичная обработка данных исследования.

Задание (ТК №8). Составление сводной таблицы результатов исследования.

Формирующие виды деятельности (ТК №2).

Задание. Количественный и качественный анализ данных.

ТЕМА 2. Математическая обработка психологических данных.

1. Признаки и переменные.
2. Шкалы измерения.
3. Параметры распределения признака.
4. Статистические гипотезы.
5. Уровни статистической значимости.
6. Статистические критерии.
7. Классификация задач и методов их решения.

1. Признаки и переменные.

Признаки и переменные - это измеряемые психологические явления. Такими явлениями могут быть время решения задачи, количество допущенных ошибок, уровень тревожности, показатель интеллектуальной лабильности, интенсивность агрессивных реакций, показатель социометрического статуса и множество других переменных.

Понятия признака и переменной могут использоваться как взаимозаменяемые. Они являются наиболее общими. Иногда вместо них используются понятия показателя или уровня, например, уровень настойчивости, показатель вербального интеллекта и др. Понятия показателя и уровня указывают на то, что признак может быть измерен количественно, так как к ним применимы определения "высокий" или "низкий", например, высокий уровень интеллекта, низкие показатели тревожности и др.

Психологические переменные являются случайными величинами, поскольку заранее неизвестно, какое именно значение они примут.

Математическая обработка - это оперирование со значениями признака, полученными у испытуемых в психологическом исследовании. Такие индивидуальные результаты называют также "наблюдениями", "наблюдаемыми значениями", "индивидуальными показателями".

Значения признака определяются при помощи специальных шкал измерения.

2. Шкалы измерения.

Измерение - это приписывание числовых форм объектам или событиям в соответствии с определенными правилами. Классификация типов шкал измерения:

1) номинативная, или номинальная, или шкала наименований;

2) порядковая, или ординальная, шкала;

3) интервальная, или шкала равных интервалов;

4) шкала равных отношений.

Номинативная шкала - это шкала, классифицирующая по названию: потеп (лат.) - имя, название. Название же не измеряется количественно, оно лишь позволяет отличить один объект от другого. Номинативная шкала - это способ классификации объектов или субъектов.

Простейший случай номинативной шкалы - дихотомическая шкала, состоящая всего лишь из двух ячеек, например: "имеет братьев и сестер - единственный ребенок в семье" и т.п. При этом исследователь зачастую заинтересован в одном из них, и тогда он говорит, что признак “проявился” или “не проявился”. Например: "Признак леворукости проявился у 8 испытуемых из 20".

Более сложный вариант номинативной шкалы - классификация из трех и более ячеек, например: "выбор кандидатуры А - кандидатуры Б -кандидатуры В - кандидатуры Г" и др.

Расклассифицировав все объекты по ячейкам классификации, мы получаем возможность от наименований перейти к числам, подсчитав количество наблюдений в каждой из ячеек. Допустим, мы определим, что кандидатуру А выбрали 7 испытуемых, кандидатуру Б - 11, кандидатуру В - 28, а кандидатуру Г -всего 1. Теперь мы можем оперировать этими числами, представляющими собой частоты встречаемости разных наименований, и затем работать с этими частотами с помощью математических методов.

Порядковая шкала - это шкала, классифицирующая по принципу "больше - меньше". Если в шкале наименований было безразлично, в каком порядке мы расположим классификационные ячейки, то в порядковой шкале они образуют последовательность от ячейки "самое малое значение" к ячейке "самое большое значение" (или наоборот). Ячейки теперь уместнее называть классами, поскольку по отношению к классам употребимы определения "низкий", "средний" и "высокий" класс, или 1-й, 2-й, 3-й класс, и т.д.

В порядковой шкале должно быть не менее трех классов, например "положительная реакция - нейтральная реакция - отрицательная реакция" и т. п.

В порядковой шкале мы не знаем истинного расстояния между классами, а знаем лишь, что они образуют последовательность. Например, классы "подходит для занятия вакантной должности" и "подходит с оговорками" могут быть реально ближе друг к другу, чем класс "подходит с оговорками" к классу "не подходит".

От классов легко перейти к числам, если мы условимся считать, что низший класс получает ранг 1, средний класс - ранг 2, а высший класс - ранг 3, или наоборот. Чем больше классов в шкале, тем больше у нас возможностей для математической обработки полученных данных.

Независимо от того, приписываем ли мы каждому качеству или испытуемому один из 3-4 рангов или совершаем процедуру принудительного ранжирования, мы получаем в обоих случаях ряды значений, измеренные по порядковой шкале. Правда, если у нас всего 3 возможных класса и, следовательно, 3 ранга, и при этом, скажем, 20 ранжируемых испытуемых, то некоторые из них неизбежно получат одинаковые ранги. Все многообразие жизни не может уместиться в 3 градации, поэтому в один и тот же класс могут попасть люди, достаточно серьезно различающиеся между собой. С другой стороны, принудительное ранжирование, то есть образование последовательности из многих испытуемых, может искусственно преувеличивать различия между людьми. Кроме того, данные, полученные в разных группах, могут оказаться несопоставимыми, так как группы могут изначально различаться по уровню развития исследуемого качества, и испытуемый, получивший в одной группе высший ранг, в другой получил бы всего лишь средний, и т.п.

Выход из положения может быть найден, если задавать достаточно дробную классификационную систему, скажем, из 10 классов, или градаций, признака. В сущности, подавляющее большинство психологических методик, использующих экспертную оценку, построено на измерении одним и тем же "аршином" из 10, 20 или даже 100 градаций разных испытуемых в разных выборках.

Итак, единица измерения в шкале порядка - расстояние в 1 класс или в 1 ранг, при этом расстояние между классами и рангами может быть разным (оно нам неизвестно).

Интервальная шкала - это шкала, классифицирующая по принципу "больше на определенное количество единиц - меньше на определенное количество единиц". Каждое из возможных значений признака отстоит от другого на равном расстоянии.

Можно предположить, что если мы измеряем время решения задачи в секундах, то это уже явно шкала интервалов. Однако на самом деле это не так, поскольку психологически различие в 20 секунд между испытуемым А и Б может быть отнюдь не равно различию в 20 секунд между испытуемыми Б и Г, если испытуемый А решил задачу за 2 секунды, Б - за 22, В - за 222, а Г - за 242.

Мы можем с определенной долей уверенности утверждать лишь, что испытуемый А решил задачу быстрее Б, Б быстрее В, а В быстрее Г.

На самом деле равноинтервальными можно считать лишь шкалу стенов.

Шкала равных отношений - это шкала, классифицирующая объекты или субъектов пропорционально степени выраженности измеряемого свойства. В шкалах отношений классы обозначаются числами, которые пропорциональны друг другу: 2 так относится к 4, как 4 к 8. Это предполагает наличие абсолютной нулевой точки отсчета. В физике абсолютная нулевая точка отсчета встречается при измерении длин отрезков или физических объектов и при измерении температуры. Считается, что в психологии примерами шкал равных отношений являются шкалы порогов абсолютной чувствительности. Возможности человеческой психики столь велики, что трудно представить себе абсолютный нуль в какой-либо измеряемой психологической переменной. Абсолютная глупость и абсолютная честность - понятия скорее житейской психологии.

То же относится и к установлению равных отношений: только метафора обыденной речи допускает, чтобы Иванов был в 2 раза (3, 100, 1000) умнее Петрова или наоборот.

Абсолютный нуль может иметь место при подсчете количества объектов или субъектов. Например, при выборе одной из 3 альтернатив испытуемые не выбрали альтернативу А ни одного раза, альтернативу Б - 14 раз и альтернативу В - 28 раз. В этом случае мы можем утверждать, что альтернативу В выбирают в два раза чаще, чем альтернативу Б. Однако при этом измерено не психологическое свойство человека, а соотношение выборов у 42 человек.

3. Распределение признака. Параметры распределения.

Распределением признака называется закономерность встречаемости разных его значений.

В психологических исследованиях чаще всего ссылаются на нормальное распределение.

Нормальное распределение характеризуется тем, что крайние значения признака в нем встречаются достаточно редко, а значения, близкие к средней величине - достаточно часто. Нормальным такое распределение называется потому, что оно очень часто встречалось в естественнонаучных исследованиях и казалось "нормой" всякого массового случайного проявления признаков. График нормального распределения представляет собой привычную глазу психолога-исследователя так называемую колоколообразную кривую.

Параметры распределения - это его числовые характеристики, указывающие, где "в среднем" располагаются значения признака, насколько эти значения изменчивы и наблюдается ли преимущественное появление определенных значений признака. Наиболее практически важными параметрами являются математическое ожидание, дисперсия, показатели асимметрии и эксцесса.

Среднее арифметическое (оценка математического ожидания) вычисляется по формуле:

где xi - каждое наблюдаемое значение признака;

        i- индекс, указывающий на порядковый номер данного значения признака;

        п- количество наблюдений;

        ∑- знак суммирования.

В тех случаях, когда какие-нибудь причины благоприятствуют более частому появлению значений, которые выше или, наоборот, ниже среднего, образуются асимметричные распределения. При левосторонней, или положительной, асимметрии в распределении чаще встречаются более низкие значения признака, а при правосторонней, или отрицательной - более высокие.

В тех случаях, когда какие-либо причины способствуют преимущественному появлению средних или близких к средним значений, образуется распределение с положительным эксцессом. Если же в распределении преобладают крайние значения, причем одновременно и более низкие, и более высокие, то такое распределение характеризуется отрицательным эксцессом и в центре распределения может образоваться впадина, превращающая его в двувершинное.

Эксцесс: а) положительный; 6) отрицательный

4. Статистические гипотезы.

Формулирование гипотез систематизирует предположения исследователя и представляет их в четком и лаконичном виде. Благодаря гипотезам исследователь не теряет путеводной нити в процессе расчетов и ему легко понять после их окончания, что, собственно, он обнаружил.

Статистические гипотезы подразделяются на нулевые и альтернативные, направленные и ненаправленные.

Нулевая гипотеза - это гипотеза об отсутствии различий.Она обозначается как H0 и называется нулевой потому, что содержит число 0: X1- Х2=0, где X1, X2 - сопоставляемые значения признаков.

        Нулевая гипотеза - это то, что мы хотим опровергнуть, если перед нами стоит задача доказать значимость различий.

Альтернативная гипотеза - это гипотеза о значимости различий.Она обозначается как H1. Альтернативная гипотеза - это то, что мы хотим доказать, поэтому иногда ее называют экспериментальной гипотезой.

Бывают задачи, когда мы хотим доказать как раз незначимость различий, то есть подтвердить нулевую гипотезу. Например, если нам нужно убедиться, что экспериментальная и контрольная выборки не различаются между собой по каким-то значимым характеристикам. Однако чаще нам все-таки требуется доказать значимость различий, ибо они более информативны для нас в поиске нового.

Проверка гипотез осуществляется с помощью критериев статистической оценки различий.

Формирующие виды деятельности (ТК №3).

Задание. Формулировка статистических гипотез.

5. Уровни статистической значимости.

Проверка статистических гипотез всегда связана с риском неправильного суждения. Для определения степени вероятности ошибочного вывода относительно статистической гипотезы вводится уровень значимости.

Уровень значимости - p – это величина, оценивающая риск ошибки:

• это вероятность того, что мы сочли различия существенными, а они на самом деле случайны;
• это вероятность того, что обнаруженная связь носит случайный характер, т.е. вероятность ошибки.

Чем меньше эта вероятность (значение p), тем надежнее связь, выше статистическая значимость результата исследования. Значение вероятности записывают в виде дроби:

10 шансов из 100 – p=0,1

5 из 100 – p=0,05

1 из 100 – p=0,01.

Когда мы указываем, что различия достоверны на 5%-ом уровне значимости, при р<0,05, то мы имеем виду, что вероятность того, что они недостоверны, составляет 0,05.Когда мы указываем, что различия достоверны на 1%-ом уровне значимости, или при р<0,01, то мы имеем в виду, что вероятность того, что они все-таки недостоверны, составляет 0,01.

В психологии принято считать:

• низшим уровнем статистической значимости 5%-ый уровень, который обозначается как р<0,05;
• достаточным - 1%-ый уровень (р<0,01);
• высшим 0,1%-ый уровень (р<0,001).

В таблицах критических значений обычно приводятся значения критериев, соответствующих уровням статистической значимости р<0,05 и р<0,01, иногда - р<0,001.

Традиционная интерпретация уровней значимости, используемых в психологии:

p>0,1     Статистически достоверные различия не обнаружены.

p≤0,1     Различия обнаружены на уровне статистической тенденции.

p≤0,05   Обнаружены статистически достоверные (значимые) различия.

p≤0,01   Различия обнаружены на высоком уровне статистической значимости.

p≤0,001 Различия обнаружены почти на абсолютном уровне статистической значимости.

Определяется уровень статистической значимости с помощью статистического критерия. (Прил. 2). Критерий имеет эмпирическое и критическое значение. Эмпирическое значение – это число, полученное по правилу расчета критерия. Критическое значение – это число, которое определено для данного критерия при заданных переменных (например, число человек в выборке). По специальным таблицам определяются критические значения критерия, и полученное эмпирическое значение сопоставляется с ним, после чего делается вывод о подтверждении или опровержении гипотезы.

6. Статистические критерии.

Статистический критерий - это решающее правило принятия истинной и отклонения ложной гипотезы. Критерии делятся на параметрические и непараметрические. (Прил. 1).

Параметрические критерии- критерии, включающие в формулу расчета параметры распределения, то есть средние и дисперсии.

Непараметрические критерии - критерии, не включающие в формулу расчета параметров распределения и основанные на оперировании частотами или рангами.

7. Классификация задач и методов их решения.

ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ С ПРЕПОДАВАТЕЛЕМ

1. Предпочтительная форма взаимодействия с преподавателем - это общение непосредственно на учебных занятиях.
2. С индивидуальными и дополнительными вопросами можно обратиться в часы консультаций по предмету.
3. За материалами по пропущенным занятиям можно обратиться по электронной почте, которую можно найти на портале:

Потапова Мария Александровна, преподаватель психологии – эл. адрес:potapovam@pochta.ru

        Внимание! Чтобы получить желаемый материал, Вам необходимо:

• Представиться: кто Вы, из какой группы.
• Назвать дисциплину, материал по которой Вы хотите получить.
• Назвать задание из ТК (а не его номер!), для которого Вам необходим материал.

Например:Белкина Белла, группа 5-5, необходим материал по психологиидля выполнения задания по составлению характеристики класса.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1.

Возможности и ограничения параметрических и непараметрических критериев.

ПРИЛОЖЕНИЕ 2.         

Принятие решения о выборе метода математической обработки.

АЛГОРИТМ.

1. По первому столбцу таблицы«Классификация задач и методов их решения»определить, какая из задач стоит в вашем исследовании.

2. По второму столбцу определить, каковы условия решения вашей задачи, например, сколько выборок обследовано или на какое количество групп вы можете разделить обследованную выборку.

3. По алгоритму принятия решения о выборе критерия определить, какой именно метод или критерий вам целесообразно использовать.