Рабочая программа дисциплины «Математическая статистика в

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего
профессионального образования
«Белгородский государственный национальный исследовательский университет»
Рабочая программа дисциплины
«Математическая статистика в психологии»
Направление подготовки/ специальность
050400.62 Психолого-педагогическое образование
Профиль подготовки / специализация / магистерская программа
бакалавр
Белгород, 2012
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС / ГОС по направлению
подготовки / специальности
050400.62 Психолого-педагогическое образование
Автор:
старший преподаватель кафедры, Авдеев А.Ю.
должность, ученая степень, ученое звание, инициалы и фамилия
Программа одобрена
кафедра возрастной и социальной психологии
Протокол заседания кафедры от
№
дата
от
Программа согласована
Протокол заседания
кафедры возрастной и социальной
психологии
№
дата
Реквизиты протоколов заседаний кафедр, на которых пересматривалась программа
Кафедра, за которой закреплена дисциплина
от
№
Выпускающая кафедра
от
дата
от
№
от
дата
от
№
от
№
дата
№
от
дата
от
№
дата
дата
от
№
дата
№
дата
№
от
дата
№
дата
2
1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
1.1. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП ВПО
Дисциплина «Математическая статистика в психологии» относится к
математическому и естественнонаучному циклу вариативной части ФГОС
ВПО по направлению 050400 Психолого-педагогическое образование. Курс
находится в тесной связи с другими дисциплинами в структуре ООП
(«Качественные
и
количественные
методы
психологических
и
педагогических
исследований»,
«Математика»,
«Современные
информационные технологии»).
Трудоемкость курса «Математическая статистика в психологии»
составляет 2 З.Е. Основными формами аудиторных занятий являются лекции
и практические работы. Внеаудиторная деятельность реализуется
посредством организации самостоятельной работы студентов.
Программой допускается перестановка отдельных тем курса с
сохранением общего времени для аудиторных занятий и соотношения между
практическими и лекционными занятиями.
1.2.ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Математическое образование студента-психолога должно быть
широким, общим, достаточно фундаментальным. Фундаментальность
подготовки включает в себя достаточную общность вероятностных и
статистических понятий и конструкций, обеспечивающую широкий спектр
их применимости, разумную точность формулировок математических
свойств изучаемых объектов, логическую строгость изложения теории,
опирающуюся на адекватный современный математический язык.
Качественные изменения в подготовке и работе современного
специалиста в области психологии сказываются на дисциплине «Методы
математической статистики в психолого-педагогических исследованиях»: она
в большей мере ориентируется на задачи прикладного характера,
удовлетворяющие потребности компьютеризованного общества. В связи с
этим широкое внимание уделяется проблемам постановки статистических
задач и методов их решения с использованием вычислительной техники и
современного прикладного программного обеспечения.
Целью освоения дисциплины «Математическая статистика в
психологии» является формирование у студентов понятий, знаний и
компетенций, позволяющих строить, анализировать модели систем реального
мира с помощью статистических методов и применять их в своей
практической деятельности.
Задачи дисциплины:
 развитие культуры научного мышления;
3
 овладение системой знаний о применении математикостатистических методов в профессиональной деятельности
психолога;
 формирование навыков первичного и последующего анализа и
интерпретации данных эмпирических исследований;
 овладение методами агрегирования данных.
1.3. ТРЕБОВАНИЯ К РЕЗУЛЬТАТАМ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
1.3.1. Выпускник должен обладать следующими общекультурными
компетенциями (ОК):
 готов использовать основные положения и методы социальных,
гуманитарных и экономических наук при решении социальных и
профессиональных задач (ОК-4);
 основными методами, способами и средствами получения, хранения,
переработки информации; имеет навыки работы с компьютером как
средством управления информацией; осознаѐт сущность и значение
информации в развитии современного общества, способен работать с
информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-7).
1.3.2. Выпускник должен обладать следующими профессиональными
компетенциями (ПК):
 готов применять количественные и качественные методы в
психологических и педагогических исследованиях (ОПК-2).
 способен осуществлять сбор и первичную обработку информации
результатов психологических наблюдений и диагностики (ПКПП-3).
1.4. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ,
СООТВЕТСТВУЮЩИЕ ОПРЕДЕЛЕННЫМ КОМПЕТЕНЦИЯМ
В
результате
освоения
дисциплины
обучающийся
демонстрировать следующие результаты образования:
должен
Знать:
Индекс
Индекс
образовательного
компетенции
результата
З-1
ОК-4
З-2
ОК-7
З-1
ОПК-2
З-1
Образовательный результат
сущность и значение информации в развитии
современного информационного общества
информационные аспекты деятельности
педагога и психолога
основные средства и методы использования,
анализа электронных и программнометодических средств учебного назначения
основные количественные методы,
применяемые в психологических и
педагогических исследованиях
4
ПКПП-3
З-1
методы сбора и первичной обработки данных
исследований
Уметь:
Индекс
Индекс
образовательного
компетенции
результата
ОК-4
ОК-7
У-1
самостоятельно оценивать возможные
социально-экономические, воспитательные
последствия дальнейшего развития процесса
информатизации образования
У-1
правильно использовать в своей
профессиональной деятельности современные
информационные и коммуникационные
технологии
У-1
ОПК-2
У-2
ПКПП-3
Образовательный результат
У-1
выбрать и применить адекватные целям и
контингенту респондентов математические
методы анализа данных
обрабатывать и интерпретировать данные
исследований с помощью математикостатистического аппарата
осуществлять сбор и первичную обработку
информации результатов психологических
наблюдений и диагностики
Владеть:
Индекс
Индекс
образовательного
компетенции
результата
ОК-4
В-1
В-1
В-2
ОК-7
В-3
В-4
ОПК-2
В-1
ПКПП-3
В-1
Образовательный результат
осознает сущность и значение информации в
развитии современного общества
базовыми навыками работы с программами
Microsoft Office (или/и Open Office) при
обработке информации
владеет основными методами, способами и
средствами получения, хранения, переработки
информации
способен работать с информацией в глобальных
компьютерных сетях
способен осуществлять сбор и первичную
обработку информации, результатов
психологических наблюдений и диагностики
владеет методами оценивания, агрегирования,
визуализации и интерпретации результатов
исследования
владеет навыками использования в
профессиональной деятельности базовых знаний
в области математической статистики
5
2. ОБЪЕМ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ И ВИДЫ УЧЕБНОЙ РАБОТЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетных единицы, 72 часа.
Форма обучения
Вид учебной работы
Очная
Заочная
Семестр № 2
Семестр № 2
Всего часов по
дисциплине: 72
Всего часов по
дисциплине: 72
Кол-во часов на
вид учебной
работы:
Кол-во часов на
вид учебной
работы:
34
14
20
8
4
4
38
64
2
2
4
2
30
60
2
72
72
З
З
Аудиторные занятия (всего)
Лекции (Л)
Практические занятия (ПЗ)
Самостоятельная работа
студента (СРС) (всего)
Тестирование (письменное,
компьютерное)
Контрольная работа
Индивидуальное домашнее
задание
Коллоквиум
Всего:
Промежуточная
аттестация
Очно-заочная
(при наличии)
Семестр №__
Всего часов по
дисциплине:
Кол-во часов на
вид учебной
работы:
3. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
3.1. СОДЕРЖАНИЕ ТЕМ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
№
п/п
1
I.
1.
Наименование раздела, темы
учебной дисциплины
2
Дескриптивная статистика и
теория оценивания
Содержание раздела, темы
в дидактических единицах
3
Измерительные шкалы. Номинативная
шкала (шкала наименований).
Порядковая (ранговая, ординарная
шкала). Правила ранжирования.
Проверка правильности ранжирования.
Случай одинаковых рангов. Шкала
интервалов. Шкала отношений.
Генеральная совокупность. Выборка.
Полное исследование. Выборочное
Основные понятия математической
статистики
6
исследование. Зависимые и независимые
выборки. Требования к выборке.
Репрезентативность выборки.
Формирование и объем
репрезентативной выборки.
Группировка. Статистические таблицы.
Статистические ряды: вариационные
ряды, ряды регрессии и ряды
ранжированных значений признаков.
Полигон частот и гистограмма. Понятие
распределения. Обработка на
компьютере.
Меры центральной тенденции. Мода.
Медиана. Среднее арифметическое.
Выбор меры центральной тенденции.
Меры положения. Квартили
распределения. Меры изменчивости.
Разброс выборки. Дисперсия.
Стандартное отклонение. Асимметрия.
Эксцесс. Степень свободы. Обработка на
компьютере.
Нормальная кривая. Семейство
нормальных кривых. Единичное
нормальное распределение как стандарт
Распределение t-Стьюдента.
Распределение F-Фишера. Распределение
χ2. Обработка на компьютере.
Несмещенные, эффективные и
состоятельные оценки. Генеральная
средняя. Выборочная средняя. Оценка
генеральной средней по выборочной
средней. Устойчивость выборочных
средних. Групповая и общая средние.
Отклонение от общей средней и его
свойство. Генеральная дисперсия.
Выборочная дисперсия. Формула для
вычисления дисперсии. Групповая,
внутригрупповая. межгрупповая и общая
дисперсии. Сложение дисперсий. Оценка
генеральной дисперсии по исправленной
выборочной. Точность оценки,
доверительная вероятность (надежность).
Доверительные интервалы
2.
Меры положения, изменчивости и
центральной тенденции
3.
Нормальное распределение.
Статистическая оценка параметров
распределения
II.
Теория проверки статистических
гипотез
1.
Гипотеза (научная и статистическая).
Нулевая и альтернативная гипотезы.
Направленные и ненаправленные
Основные понятия теории проверки
гипотезы. Ошибки I и II рода.
статистических гипотез
Статистический критерий проверки
нулевой гипотезы. Мощность критерия.
Наблюдаемое значение критерия.
7
2.
Параметрические критерии
3.
Непараметрические критерии
4.
Корреляционный и регрессионный
анализы
III.
Многомерные методы и модели
1.
Регрессионный анализ
2.
Факторный анализ
Критическая область. Область принятия
гипотезы. Критические точки. Понятие
уровня статистической значимости.
Этапы принятия статистического
решения. Классификация
психологических задач решаемых с
помощью статистических методов.
t критерий Стьюдента для одной
выборки. t критерий Стьюдента для
независимых. t критерий Стьюдента. F
критерий Фишера. Обработка на
компьютере.
Сравнение двух независимых выборок:
критерий U-Манна-Уитни. Сравнение
двух зависимых выборок: критерий TВилкоксона. Сравнение более двух
независимых выборок: критерий HКраскала-Уоллеса. Сравнение более двух
зависимых выборок: критерий χ2Фридмана. Q-критерий Розенбаума.
S-критерий тенденций Джонкира.
G-критерий знаков. L-критерий
тенденций Пейджа. χ2 – критерий
Пирсона. λ – критерий КолмогороваСмирнова. Обработка на компьютере.
Понятие корреляционной связи.
Величина корреляции и сила связи.
Коэффициент корреляции r-Пирсона.
Коэффициент корреляции ρ-Спирмена.
Коэффициент корреляции τ-Кендалла.
Коэффициент детерминации. Выбор
оптимального коэффициента
корреляции. Анализ корреляционных
матриц. Линейная и нелинейная
регрессия. Регрессионное уравнение.
Оценка уровней значимости
коэффициентов регрессионного
уравнения. Обработка на компьютере.
Линейная регрессия. Множественная
линейная регрессия. Оценка уровней
значимости коэффициентов
регрессионного уравнения. Нелинейная
регрессия. Обработка на компьютере.
Математико-статистические идеи и
проблемы метода. Анализ главных
компонент и факторный анализ.
Последовательность факторного анализа.
Проблема числа факторов. Проблема
общности. Проблема вращения и
интерпретации. Проблема оценки
8
3.
Дисперсионный анализ
4.
Кластерный анализ
значений факторов. Использование
факторного анализа в психологии.
Обработка на компьютере.
Назначение и общие понятия ANOVA.
Однофакторный ANOVA. «Быстрые»
методы – критерии дисперсионного
анализа. Критерий Линка и Уоллеса.
Критерий Немени. Множественные
сравнения в ANOVA. Многофакторный
ANOVA. ANOVA с повторными
измерениями. Многомерный ANOVA
(МANOVA). Обработка на компьютере.
Методы кластерного анализа.
Кластерный анализ объектов.
Кластерный анализ результатов
социометрии. Обработка на компьютере:
кластерный анализ различий.
3.2. ЛАБОРАТОРНЫЙ ПРАКТИКУМ ИЛИ ПРАКТИКУМ
№
п/п
1
1.
2.
3.
4-5.
6
Наименование раздела
учебной дисциплины (модуля)
2
I. Дескриптивная статистика и
теория оценивания
Тема 2. Меры положения,
изменчивости и центральной
тенденции
Тема 3. Нормальное
распределение. Статистическая
оценка параметров
распределения
II. Теория проверки
статистических гипотез
Тема 2. Параметрические
критерии
Тема 3. Непараметрические
критерии
Тема 4. Корреляционный и
регрессионный анализы
Наименование практических
работ
3
Дескриптивная статистика и
методы агрегирования данных
Числовые характеристики
распределения. Нормальное
распределение
Параметрические критерии (t, F)
Непараметрические критерии
(U, T, H, χ2)
1) Линейный коэффициент
корреляции r-Пирсона и
уравнение регрессии.
2) Ранговые коэффициенты
корреляции (ρ, τ)
III. Многомерные методы и
модели
7.
Тема 1. Регрессионный анализ
8.
Тема 2. Факторный анализ
9.
Тема 3. Дисперсионный анализ
9
Многомерный регрессионный
анализ
Конфирматорный факторный
анализ
Однофакторный дисперсионный
анализ
10.
Иерархический кластерный
анализ
Тема 4. Кластерный анализ
10
4. БАЛЛЬНО-РЕЙТИНГОВАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ОСВОЕНИЯ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
Количество баллов (max)
10
10
1
5
1
5
1
10
9
5
1
Т10
5
1
Т11
5
1
50
11
Итог
5
1
Т9
Контр
Т8
Дисперсионный анализ
Т7
Кластерный анализ
1
Т6
Факторный анализ
Статистическая оценка
распределения
параметров
теории
Основные понятия
проверки статистических
гипотез
5
1
Т5
Регрессионный анализ
5
1
Т4
Корреляционный и
регрессионный анализы
1
Т3
Непараметрические критерии
Практические занятия
Работа с литературой
Выполнение индивидуальных
заданий
Итоговое расчетно-графическое
задание
Зачет (или итоговое тестирование)
T2
Меры положения,
изменчивости и центральной
тенденции
Нормальное распределение.
Виды учебной работы
№ учебной недели
T1
Основные понятия
математической статистики
Номер учебной темы
Содержание учебной
дисциплины (модуля)
Параметрические критерии
ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ КАРТА БРС
29
5
5
100
5. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ
ОБЕСПЕЧЕНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ
5.1. ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА
№
п/п
Наименование
1.
Методология и методы
психологопедагогического
исследования: учебное
пособие для студентов
вузов, обучающихся по
спец.: 050706 (031000)
"Педагогика и
психология", 050701
(033400) "Педагогика".
2.
Статистический анализ
данных в психологии :
Учебное пособие.
3.
Математическая
психология : Школа
В.Ю. Крылова / под ред.
А.Л. Журавлева, Т.Н.
Савченко, Г.М.
Головиной.
Автор(ы)
Загвязинский
В.И.
Романко В.К.
Год,
место
издания
М.:Академия,2007.-208
с.
Москва : БИНОМ. Лаб.
знаний, 2012. - 312 с.
Режим доступа:
http://www.studentlibrary.
ru/book/ISBN9785996307
975.html
Москва
:
Ин-т
психологии РАН, 2010. 512 с. Режим доступа:
http://www.studentlibrary.
ru/book/ISBN9785927001
545.html
5.2. ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЛИТЕРАТУРА
№
п/п
1.
2.
3.
4.
Наименование
SPSS: компьютерный
анализ данных в
психологии и
социальных науках
Сборник задач по
теории вероятности и
математической
статистике для
психологов
Математика и
информатика
Математическая
статистика: анализ и
обработка данных :
учебное пособие для
Автор(ы)
Год,
место
издания
Наследов А.Д.
СПб.: Питер, 2007. 416 с
Артемьева
Е.Ю.
М.:Московский
Университет,1969.-91
с.
Козлов В.Н.
СПб.: Питер, 2004. 266 с
Чашкин Ю.Р.
Ростов н/Д: Феникс,
2010. - 238 с.
студентов вузов
5.3 ПЕРЕЧЕНЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, ПРОГРАММНОГО
ОБЕСПЕЧЕНИЯ, ИНФОРМАЦИОННЫХ СПРАВОЧНЫХ СИСТЕМ И РЕСУРСОВ
ИНФОРМАЦИОННО-ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ СЕТИ "ИНТЕРНЕТ,
НЕОБХОДИМЫХ ДЛЯ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ.
Для освоения дисциплины студенты могут использовать отечественные
и зарубежные подписные базы данных, представленные на сайте научной
библиотеке имени Н.Н. Страхова (http://library.bsu.edu.ru/library/e-lib/inet/)
Ниже приведен список специализированных справочных материалов
по дисциплине, которые в открытом доступе представлены в сети Интернет:
 http://www.psyfactor.org
 http://www.learnspss.ru/
 http://www.exponenta.ru/
 http://www.psychology.org/links/Resources/Statistics/
 http://www.nsu.ru/mmf/tvims/chernova/ms/lec/ms.html
5.4. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)
Самостоятельная работа студентов направлена на:
 совершенствование психологических знаний по отдельным
темам;
 обучение применению этих знаний для решения прикладных
задач;
 формирование
умений
и
навыков
психологического
исследования;
 приобретение умений и навыков практической психологической
работы.
Главной целью данного курса является формирования навыка
практической работы с данными, полученными в ходе исследований. Как
известно, действительно, устойчивый навык может быть сформирован только
в ходе осмысленных многократных повторений, поэтому предлагаемые
практические задания являются важной частью данного курса и могут
служить как материалом для самостоятельной работы студентов, так и одним
из способов контроля, в том числе и итогового. Числовые данные ко всем
практическим заданиям содержатся в файле Данные к практическим
заданиям.xls1 и могут быть загружены с сервера компьютерных классов
НИУ «БелГУ».
1
Частично эти данные заимствованы из конкретных психологических исследований с указанием
источников, частично носят чисто учебный характер и не могут быть использованы для содержательных
выводов.
2
Одной из областей психологии, где статистические методы очень
востребованы,
является
психодиагностика,
точнее
–
создание
психодиагностических опросников. Работа предусматривает использование
всех навыков, полученных в курсе: выполнение описательной статистики,
сравнение выборок на однородность, дисперсионный, регрессионный и
факторный анализ. Предварительно студенты должны ввести данные в
компьютер. Процедура ввода данных, как правило, не является сложной, и
преподаватели не обращают на нее внимания, однако если студент ни разу ее
не выполнял, то он просто не знает, с чего начать. Заключительный этап
практической работы – написание отчета – также очень важен, так как часто
у студентов вполне успешно выполняющих анализ в курсе статистики,
отсутствует четкое представление о том, что же из большего объема
информации, выдаваемого статистическими программами, необходимого
включать в содержательный отчет.
Сбор эмпирических данных целесообразно распределить между всеми
студентами таким образом, чтобы общая анализируемая совокупность была
достаточно велика и могла бы действительно считаться репрезентативной, а
полученные в ходе ее анализа результаты могли бы представлять не только
учебный с точки зрения математики, но и содержательный психологический
интерес.
Пример задач для самостоятельной работы2
Задача 1
Описание эксперимента. В курсе психологического практикума по
групповой психологии иногородним слушателям ФПК по педагогике и
психологии, где назрел глухой конфликт между иногородними слушателями
и слушателями, проживавшими в Санкт-Петербурге, было предложено
принять на себя роль петербуржцев и участвовать в споре предложено
принять на себя роль петербуржцев и участвовать в споре на их стороне.
7 слушателей были протагонистами – активными игроками,
перевоплотившимися в петербуржцев, а 7 других суфлировали им,
подсказывая реплики и ссылки на те или иные факты. После этого сеанса
социодраматической замены ролей участникам был задан вопрос: «Если
принять за 100% психологическую дистанцию между Вами и петербуржцами
до дискуссии, то на сколько процентов она сократилась или увеличилась
после дискуссии?»
Экспериментальные
данные.
Показатели
сокращения
психологической дистанции (в %) после социодраматической замены ролей в
группе протанонистов и суфлеров представлены в таблице:
№
испытуемых
1
2
Группа I:
протагонисты
75
Группа II:
суфлеры
10
Задачи 1 -11 взяты из книги Сидоренко Е.В. «Методы математической обработки в психологии» (2007)
3
2
3
4
5
6
7
30
25
10
30
20
50
10
15
20
30
25
5
Вопрос. Могут ли данные использоваться как подтверждение идеи Д.Л.
Морено о том, что принятие на себя роли оппонента способствует
сближению с ним (Moreno G.L., 1934)?
Указание. Сформулируйте основную и альтернативную гипотезу.
Выберите метод для проверки гипотез. Выполните проверку в любом
статистическом пакете.
Задача 2
Описание эксперимента. В исследовании С.К. Скаковского изучалась
проблема психологических барьеров при обращении в службу знакомств у
мужчин и женщин. В эксперименте участвовали 17 мужчин и 23 женщины в
возрасте от 17 до 45 лет (средний возраст 32,5 года). Испытуемые должны
были отметить на отрезке точку, соответствующую интенсивности
внутреннего сопротивления, которое им пришлось преодолеть, чтобы
обратиться в службу знакомств (по методике Дембо-Рубинштейн). Длина
отрезка, отражающая максимально возможное сопротивление, составляла
100 мм.
Экспериментальные данные. Показатели интенсивности внутреннего
сопротивления при обращении в службу знакомств (в мм) представлены в
таблице:
№
испытуемых
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
Группа I:
мужчины
81
80
73
72
72
69
69
65
65
62
60
54
54
43
30
26
26
4
Группа II:
женщины
70
66
66
63
63
61
60
54
47
43
41
40
39
38
38
35
30
27
25
23
17
22
23
10
9
Вопрос. Можно ли утверждать, что мужчинам приходится
преодолевать субъективно более мощное сопротивление?
Указание. Сформулируйте основную и альтернативную гипотезу.
Выберите метод для проверки гипотез. Выполните проверку в любом
статистическом пакете.
5.5. МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ОСВОЕНИЮ
ДИСЦИПЛИНЫ (МОДУЛЯ)
В соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению
подготовки «Психолого-педагогическое образование» в программе данного
курса предусмотрено использование в учебном процессе активных форм
проведения занятий и организации самостоятельной работы. Поскольку
дисциплина ориентирована на содействие формированию у студентов
активной позиции в отношении освоения перспективных информационных
технологий, на творческое и профессиональное использование современных
достижений
компьютерных технологий в обучении, будущей
профессиональной деятельности, в процессе самообразования и повышения
квалификации, то в процессе ее освоения эффективны такие технологии
обучения как проектная, технология малогрупповой работы, case-технологии
и оценивание их результативности на основе БРС.
БРС является необходимым элементом реализации образовательного
процесса
по
компетентностно-ориентированным
образовательным
программам на основе системы зачетных единиц (ECTS).
Применение БРС обеспечивает условия для систематической работы
студентов в течение семестра, контроля качества и объективности
оценивания результатов их деятельности в рамках изучения дисциплины.
Рейтинг студента по дисциплине – итоговый интегрированный рейтинг
Ri – определяется как сумма баллов за работу в семестре Riтек (текущая
аттестация) и баллов, полученных в результате итоговой аттестации Riитог
(форма «зачтено/не зачтено»). Максимально возможная сумма баллов по
дисциплине составляет 100 баллов.
Для проведения текущей аттестации по дисциплине предусматривается
возможность оценивания в баллах (в скобках указан максимальный балл за
один вид задания) различных видов учебной деятельности студента в течение
семестра:
 практическая работа (5);
 контрольное тестирование по разделу (5);
 контрольное расчетно-графическое задание по разделу (5).
Количество выставляемых баллов зависит от полноты и качества
выполнения учебных заданий, своевременности сдачи работ.
Общее количество баллов за виды учебной деятельности студента
составляет 80 баллов. Если текущий рейтинг студента превышает 70 баллов,
5
то допускается выставление итоговой оценки без проведения итоговой
аттестации.
Итоговая аттестация студента по дисциплине проводится в форме
зачета. Максимальное количество баллов, которое может получить студент,
равно 10:
 итоговое тестирование по курсу (50);
 итоговое расчетно-графическое задание (50).
Если по результатам работы в семестре студент не набрал минимально
допустимого количества баллов (26-49), ему выставляется итоговая оценка
по дисциплине «не зачтено» (FX – неудовлетворительно с возможностью
повторной пересдачи).
Если по результатам работы в семестре текущий рейтинг студента не
превышает 25 баллов, то ему выставляется итоговая оценка «не зачтено» (F –
неудовлетворительно с обязательным повторным курсом обучения).
5.6. ФОНД ОЦЕНОЧНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ПРОВЕДЕНИЯ ПРОМЕЖУТОЧНОЙ
АТТЕСТАЦИИ ОБУЧАЮЩИХСЯ ПО ДИСЦИПЛИНЕ (МОДУЛЮ)
1. Генеральная и выборочная совокупности.
2. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативная выборка.
Способы отбора.
3. Статистическое распределение выборки.
4. Эмпирическая функция распределения.
5. Методы агрегирования данных.
6. Статистические оценки параметров распределения.
7. Дескриптивная статистика: меры центральной тенденции.
8. Дескриптивная статистика: меры положения.
9. Дескриптивная статистика: меры изменчивости.
10.Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости.
11.Понятие величины корреляции и силы связи.
12.Корреляционное отношение как мера корреляционной связи.
13.Линейный коэффициент корреляции r-Пирсона.
14.Ранговые коэффициенты корреляции (r-Спирмена, τ-Кендалла).
15.Уравнение регрессии. Оценка уровней значимости коэффициентов
регрессионного уравнения.
16.Общие принципы проверки статистических гипотез. Нулевая и
альтернативная гипотезы.
17.Понятие статистического критерия. Параметрические и
непараметрические критерии.
18.Понятие уровня статистической значимости. Этапы принятия
статистического решения.
19.Классификация психологических задач, решаемых с помощью
статистических методов.
6
20.Статистические решения и вероятность ошибки. Направленные и
ненаправленные альтернативы.
21.Критерий Фишера.
22.Критерий Стьюдента для одной выборки.
23.Критерий Стьюдента для независимых в.ыборок.
24.Критерий Стьюдента для зависимых выборок.
25.Сравнение двух независимых выборок критерий U Манна-Уитни.
26.Сравнение двух зависимых выборок критерий T-Вилкоксона.
27.Сравнение более двух независимых выборок H-Краскала-Уоллеса.
28.Сравнение более двух зависимых выборок χ2 Фридмана.
29.Q-критерий Розенбаума.
30.S-критерий тенденций Джонкира.
31.G-критерий знаков.
32.L-критерий тенденций Пейджа.
33.χ2 – критерий Пирсона.
34.λ – критерий Колмогорова-Смирнова.
35.Понятие
дисперсионного
анализа.
Подготовка
данных
к
дисперсионному анализу.
36.Однофакторный дисперсионный анализ для несвязных выборок.
37.Однофакторный дисперсионный анализ для связных выборок.
38.«Быстрые» методы – критерии дисперсионного анализа: критерий
Линка и Уоллеса
39.«Быстрые» методы – критерии дисперсионного анализа: критерий
Немени
40.Понятие многофункциональных критериев: угловое преобразование
Фишера, биноминальный критерий m.
41.Линейная регрессия и множественная линейная регрессия
42.Оценка уровней значимости коэффициентов регрессионного уравнения
43.Нелинейная регрессия. Применение регрессионного анализа в
психолого-педагогических исследованиях
44.Основные понятия и условия применения факторного анализа
45.Условия применения факторного анализа
46.Приемы для определения числа факторов. Вращение факторов
47.Математико-статистические основы и принципы кластерного анализа
48.Иерархический кластерный анализ с двумя переменными (с более чем
двумя переменными)
49.Меры расстояния и меры сходства
50.Понятие многофункциональных критериев: угловое преобразование
Фишера Инструментальные программные средства специального
назначения. Статистические пакеты для обработки данных
психологических исследований (на примере надстройки «Пакет
анализа» MS Excel, SPSS, STADIA).
Примеры практических заданий для итоговой аттестации:
Задача 1.
7
18 школьникам были даны тесты на наглядно-образное и вербальное
мышление. Измерялось среднее время решения задания в тестах в секундах.
Психолога интересует вопрос: существует ли взаимосвязь между временем
решения этих задач? Переменная X – обозначает среднее время решения
наглядно-образных, а переменная Y – вербальных заданий тестов.
Задача 2
Психолог выясняет, как связаны между собой индивидуальные
показатели готовности к школе (X), полученные до начала обучения в школе
у 11 первоклассников и их академическая успеваемость (Y) в конце учебного
года. Указанные значения переменных X и Y являются рангами.
Задача 3.
Определить связь между ранговыми оценками качеств личности,
входящими в представление человека о своем «Я-реальном» и «Яидеальном».
Задача 4.
Психолог, используя тест умственного развития (ШТУР) проводит
исследование интеллекта у 12 учащихся 9 класса. Одновременно с этим он
просит учителей литературы и математики провести ранжирование этих же
учащихся по показателям умственного развития. Задача заключается в том,
чтобы определить как связаны между собой объективные показатели
умственного развития (переменная X) (данные ШТУРа) и экспертные оценки
учителя (математика – переменная Y, литература – переменная Z).
Задача 5.
8
Психолог просит супругов проранжировать семь личностных черт,
имеющих определяющее значение для семейного благополучия. Задача
заключается в том, чтобы определить, в какой степени совпадают оценки
супругов по отношению к ранжируем качествам.
Задача 6.
Необходимо проверить гипотезу о том, что существуют ли гендерные
различия в показателях интеллекта IQ. Данные обследования 15 подростков
разного пола (юноша – 1, девушка – 0) по методике Айзенка представлены в
таблице.
Задача 7.
10 менеджеров оценивались по методике экспертных оценок
психологических характеристик личности руководителя. 15 экспертов
производили оценку каждой психологической характеристики по
пятибалльной системе. Психолога интересует три вопроса: в какой степени
тактичность (переменная X) одновременно связана с требовательностью
(переменная Y) и критичностью (переменная Z); в какой степени
требовательность одновременно связана с тактичностью и критичностью, и,
наконец, в какой степени критичность одновременно связана с тактичностью
и требовательностью?
Результаты исследования представлены в таблице.
Задача 8.
10 менеджеров оценивались по методике экспертных оценок
психологических характеристик личности руководителя. 15 экспертов
производили оценку каждой психологической характеристики по
пятибалльной системе. Психолога интересует три вопроса: в какой степени
тактичность (переменная X) связана с требовательностью (переменная Y),
при условии того, что критичность (Z) при этом остается неизменной; в
9
какой степени тактичность (X) связана с критичностью (Z) при условии того,
что требовательность (Y) остается неизменной; в какой степени
требовательность (Y) связана с критичностью (Z), при условии того, что
тактичность (X) остается неизменной?
Результаты исследования представлены в таблице.
Задача 9.
У 8 подростков психолог сравнивает баллы по третьему субтесту теста
Векслера (переменная X) и оценки по алгебре (переменная Y). На сколько
баллов повысится (понизится) успешность решения субтеста Векслера, если
оценки по алгебре повысятся на 1 балл? Будет ли повышение успешности
решения третьего субтеста Векслера на 1 балл влиять на повышение оценок
по алгебре?
Задача 10.
Психолог проводит с младшими школьниками коррекционную работу
по формированию навыков внимания, используя для оценки результатов
корректурную пробу. Задача состоит в том, чтобы определить будет ли
уменьшаться количество ошибок внимания у младших школьников после
специальных коррекционных упражнений?
В таблице представлены данные о количестве ошибок при выполнении
корректурной пробы до и после коррекционных упражнений у 17 детей.
Тесты для текущего и итогового контроля знаний студентов размещены в
системе электронного обучения «Пегас» и доступны по адресу
http://pegas.bsu.edu.ru/course/view.php?id=5530
6. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
Компьютерные классы НИУ «БелГУ»; аудитории факультета
психологии, оборудованные проектором и/или интерактивной доской.
Программное обеспечение общего и специального назначения:
 MS Office, Open Office;
 модули «Пакет анализа», «Data Mining» для MS Excel;
 программа для проведения статистического анализа данных
исследований (SPSS 13 или выше, PSPP).
10
11