РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
«УТВЕРЖДАЮ»:
И.о. проректора-начальник
управления по научной работе
_______________________ Г.Ф. Ромашкина
__________ _____________ 2011 г.
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа
для аспирантов специальности 19.00.07 Педагогическая психология
очной формы обучения
«ПОДГОТОВЛЕНО К ИЗДАНИЮ»:
Автор работы _______________________/Алексеев Н.А./
«______»___________2011 г.
Рассмотрено на заседании кафедры возрастной и педагогической психологии ИПиП ТюмГУ
«___»______________2011 г. Протокол №____Соответствует требованиям к содержанию,
структуре и оформлению.
«РЕКОМЕНДОВАНО К ЭЛЕКТРОННОМУ ИЗДАНИЮ»:
Объем 13 стр.
Зав. кафедрой ______________________________/Кухтерина Г.В./
«______»___________ 2011 г.
Рассмотрено на заседании УМК ИПиП ТюмГУ «___»__________2011 г. Протокол №__
Соответствует ФГТ к структуре основной профессиональной образовательной программы
послевузовского профессионального образования (аспирантура)
«СОГЛАСОВАНО»:
Председатель УМК ________________________/Арефьева А.В./
«______»_____________2011 г.
«СОГЛАСОВАНО»:
Нач. отдела аспирантуры
и докторантуры_____________М.Р. Сорокина
«______»_____________2011 г.
2011
РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
Институт психологии и педагогики
Кафедра возрастной и педагогической психологии
Алексеев Н.А.
Математические методы в психологии
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа
для аспирантов специальности 19.00.07 Педагогическая психология
очной формы обучения
Тюменский государственный университет
2011
УДК_________
ББК__________
Аз__________
Алексеев Н.А. Математические
методы в психологии.
Учебно-
методический комплекс. Рабочая программа для аспирантов специальности 19.00.07
Педагогическая психология, очной формы обучения. Тюмень, 2011, 13 стр.
Рабочая программа составлена в соответствии с ФГТ к структуре основной
профессиональной
образовательной
программы
послевузовского
профессионального образования (аспирантура).
Рабочая программа дисциплины (модуля) опубликована на сайте ТюмГУ:
Математические методы в психологии
[электронный ресурс] / Режим доступа:
http://www.umk3.utmn.ru., свободный.
Рекомендовано
к
изданию
кафедрой
возрастной
и
педагогической
психологии. Утверждено и.о. проректора-начальника управления по научной работе
Тюменского государственного университета.
ОТВЕТСТВЕННЫЙ РЕДАКТОР: Кухтерина Г.В.
© Тюменский государственный университет, 2011.
© Алексеев Н.А., 2011.
1. ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
1.1. Цели и задачи курса
Цель курса: научить аспирантов грамотному использованию методов математической
обработки результатов экспериментальных, научно-практических исследований и обеспечить
высокую методологическую, теоретическую и методическую подготовку аспирантов.
Задачи курса:
 обеспечить выработку
необходимых
теоретических знаний различных методов
математического обобщения результатов психологических исследований;
 выработать навыки использования современных средств обработки психологических
данных.
1.2. Место дисциплины в структуре подготовки аспиранта
Учебный курс «Возрастная психология» относится к циклу дисциплин специализации и призван
сформировать знания в области возрастной психологии, умения и навыки по их использованию на
практике.
11, 



1.3.Компетенции, формируемые в результате освоения курса
Курс направлен на формирование общекультурных — ОК-2, ОК-3, ОК-4, ОК-5, ОК-10, ОКи профессиональных — ПК-2, ПК-6, ПК-9, ПК-12, ПК-16 - компетенций
В результате изучения дисциплины аспиранты
а) должны знать:
принципы поиска и выбора адекватных задачам психологического исследования методов
математической статистики;
основные, наиболее употребительные в психологии методы математической обработки
результатов исследований
б) должны уметь:
самостоятельно производить расчеты наиболее простых и употребительных в психологии
методов математической обработки;
корректно использовать результаты математического обобщения и использовать
полученные данные для решения поставленных задач в курсовой, дипломной работе и в
дальнейшей профессиональной работе психолога.
2. ТРУДОЕМКОСТЬ ДИСЦИПЛИНЫ.
Семестр 5. Форма промежуточной аттестации — зачет. Общая трудоемкость дисциплины
составляет ___2___ зачетные единицы _72__ часа.
3. ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН.
виды учебной работы
и самостоятельная
работа, в час.
6
2
2
4
8
2
2
4
3
8
2
2
4
3
8
8
8
2
2
2
2
2
2
4
4
4
3
3
3
8
10
8
72
2
2
2
18
7
2
2
2
18
18
4
4
4
36
3
3
4
25
25
лекции
самостоятельная работа
Модуль 1
1
Использование математических методов в
психологии и границы их применимости
2 Основы измерения и количественного
описания данных
3 Общие принципы проверки статистических
гипотез
Модуль 2
4 Параметрические критерии различий
5 Непараметрические критерии различий
6 Корреляционный анализ
Модуль 3
7 Регрессионный анализ
8 Дисперсионный анал
9
Многомерные методы и модели.
Итого:
из них часов в интерактивной форме
семинарские занятия
Всего часов
Тема
из них в интерактивной форме
Таблица 1
№
Таблица 2
Планирование самостоятельной работы аспирантов
№
Темы
обязательные
1 Модуль 1
2 Модуль 2
Контрольная
Контрольная
3 Модуль 3
Реферат
Виды СРС
дополнительные
Изучение первоисточников, конспекты
Изучение первоисточников, конспекты,
подготовка докладов, репрезентаций
Изучение первоисточников, конспекты,
проведение занятий со студентами
Итого
Объем
часов
12
12
12
36
4. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Лекционный курс
Тема 1. Использование математических методов в психологии и границы их
применимости. Проблема измерения в психологии. Особенности измерения психологических
величин. Понятие о вариабельности и многофакторности измеряемых признаков. Типы задач в
профессиональной работе психолога, требующие математического обобщения результатов.
Признаки и переменные.
Подготовка данных к математической обработке: протоколирование данных; составление
сводных таблиц (табулирование данных); построение таблиц сгруппированных частот;
графическое представление полученных распределений; определение квантилей: понятие о
квартилях, квинтилях, децилях и процентилях.
Понятие измерения. Виды измерительных шкал и свойства психологических объектов
измерения. Номинативная шкала ( шкала наименований ) как способ классификации или
распределения объектов. Порядковая ( ранговая) шкала как способ расположения измеряемых
признаков по рангу – по типу « больше – меньше», «выше – ниже» и т.д. Ранжирование. Правила
ранжирования. Случай одинаковых рангов. Шкала интервалов и её свойства. Распределение
значений по принципу: «больше на определенное количество единиц – меньше на определенное
количество единиц». Отсутствие точки отсчета. Семантический дифференциал Ч. Осгуда как
пример измерения по интервальной шкале. Шкала стенов. Шкала (равных) отношений, ее
особенности. Наличие фиксированного нуля.
Схема перевода экспериментальных результатов в значения шкалы, применяемой для
представления психологических результатов.
Тема 2. Основы измерения и количественного описания данных.
Понятие генеральной совокупности. Понятие выборки как подгруппы элементов
(испытуемых), выделенной из генеральной совокупности для проведения эксперимента. Объем
выборки. Полное (сплошное) и выборочное исследование. Зависимые и независимые выборки.
Требования к выборке при решении различных задач. Репрезентативность выборки. Формирование
и объем репрезентативной выборки.
Формы учета результатов измерений. Систематизция результатов эксперимента.
Группировка данных как прием, позволяющий глубже выявить связи между изучаемыми
явлениями. Таблица исходных данных как форма группировки экспериментальных данных.
Таблицы сопряженности номинативных признаков. Понятие распределения и гистограммы.
Таблицы и графики распределения частот. Построение гистограмм в компьютерных программах
EXCELL и SPSS.
Первичные описательные статистики.
Меры центральной тенденции: среднее
арифметическое. Преимущества и недостатки. Понятие моды как наиболее часто встречаемого
признака в выборке. Правила нахождения моды
для разных случаев. Бимодальные и
мультимодальные выборки. Медиана как значение, делящее упорядоченное множество пополам.
Меры изменчивости. Разброс выборки. Дисперсия как характеристика отклонения от
среднего. Стандартное отклонение.
Анализ номинативных данных. Критерий согласия распределений
хи - квадрат.
Сравнение эмпирического распределения с теоретическим или двух эмпирических распределений
друг с другом. Назначение критерия. Условия применения критерия xи- квадрат.
Расчет различных математических показателей в компьютерных программах EXCELL и
SPSS.
Тема 3. Общие принципы проверки статистических гипотез.
Закон нормального распределения и его применение. Понятие нормального распределения
и его параметры: среднее арифметическое и стандартное отклонение. Идеальная кривая
нормального распределения К. Гаусса. Свойства кривой. Совпадение значений среднего
арифметического, моды и медианы. Ассиметричные распределения: левосторонние,
правосторонние.
Понятие статистической гипотезы. Сущность проверки статистической гипотезы –
установить, согласуются ли экспериментальные результаты и выдвинутая гипотеза; допустимо ли
отнести расхождение между ними за счет случайных величин. Нуль – гипотеза. Понятие уровня
статистической значимости как вероятности ошибки при принятии решения об отклонении
нулевой гипотезы. Уровни статистической значимости. Этапы принятия статистической гипотезы
(решения).
Понятие параметрических и непараметрических методов обработки данных. Достоинства и
недостатки параметрических и непараметрических критериев. Рекомендации к выбору критериев.
Тема 4. Параметрические критерии различий.
Параметрические критерии как критерии, включающие в форму расчета параметры
распределения – средние и дисперсию. t-критерий Стьюдента: оценка различий средних величин
двух выборок, распределенных по нормальному закону. Случай связных выборок. Случай
несвязных выборок. Условия применения t- критерия Стьюдента.
F - критерий Фишера. Сравнение величины выборочных дисперсий двух рядов наблюдений.
Расчет критериев в WINDOWS EXCELL и SPSS.
Тема 5. Непараметрические критерии.
Непараметрические критерии – критерии, в которых не рассчитывается данная пара
параметров. Критерий
U Вилкоксона – Манна-Уитни: оценка различий по уровню
выраженности какого-либо признака для двух независимых (несвязных) выборок. Условия
применения Критерия U для связных выборок. Другие непараметрические критерии: критерий Q
Розенбаума: оценка различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака,
измеренного количественно. S - Критерий тенденций Джонкира: выявление тенденций изменения
признака при переходе от выборки к выборке при сопоставлении трех и более выборок.
Вычисление критериев в компьютерных статистических программах.
Тема 6. Корреляционный анализ.
Понятие корреляционного анализа. Виды корреляционных связей. Положительная,
отрицательная и другие виды корреляций. Выбросы. Задача корреляционного анализа –
установление направления ( положительное, отрицательное) и формы ( линейная, нелинейная)
связи между врьирующими признаками; измерение её тесноты, проверка уровня значимости
полученных коэффициентов корреляции.
Коэффициент линейной корреляции Пирсона. Максимальная и минимальная величины
коэффициента. Значение знака коэффициента корреляции ( «+» или «-«) для интерпретации
полученной связи. Условия для применения коэффициента корреляции Пирсона.
Коэффициент корреляции рангов Спирмена – непараметрический показатель связи между
переменными, измеренными в ранговой шкале. Определение степени тесноты связи порядковых
признаков, которые в данном случае представляют собой ранги сравниваемых величин. Случай
одинаковых (равных) рангов. Соблюдение определенных условий для применения коэффициента
корреляции Спирмена. Коэффициент ассоциации – аналог коэффициента корреляции Пирсона для
дихотомических данных.
Расчет уровней значимости коэффициентов корреляции.
Бисериальный коэффициент корреляции. Множественная корреляция. Частная корреляция.
Расчет коэффициентов корреляции в программах EXCELL и SPSS.
Тема 7. Регрессионный анализ.
Понятие регрессии как изменение функции (У) в зависимости от изменений одного или
нескольких аргументов (Х). Линия регрессии как графическое выражение регрессионного
уравнения и как наилучшее предсказание зависимой переменной (Y) по независимой (X).
Соблюдение определенных условий для применения метода линейного регрессионного анализа.
Множественная линейная регрессия. Нелинейная регрессия. Вычисление регрессии в SPSS/
Тема 8. Дисперсионный анализ
Понятие дисперсионного анализа как анализа изменчивости признака под влиянием какихлибо контролируемых отдельных факторов. ANOVA как анализ вариативности. Задачи
дисперсионного анализа – вычленение вариативности троякого рода: обусловленную действием
каждой из исследуемых
независимых переменных; 2) обусловленную взаимодействием
исследуемых независимых переменных; 3) случайную вариативность, обусловленную всеми
другими неизвестными переменными. Однофакторный дисперсионный анализ. « Быстрые»
методы – критерии дисперсионного анализа: критерий Линка и Уоллеса; критерий Немени.
Использование программы SPSS для расчета дисперсионного анализа.
Тема 9. Многомерные методы и модели.
Назначение и классификация многомерных методов. Множественный регрессионный
анализ. Дискриминантный анализ. Многомерное шкалирование.
Понятие факторного анализа как статистического метода, используемого при обработке
больших массивов экспериментальных данных. Задачи факторного анализа – сокращение числа
переменных и определение структуры взаимосвязи между переменными, т.е. классификация
переменных. Отличие факторного анализа от описанных выше методов. Корреляционные связи
как материал для факторного анализа. Понятие фактора, факторной нагрузки или веса. Условия
применения факторного анализа. Приемы для определения числа факторов. Вращение факторов.
Использование факторного анализа в психологии.
Кластерный анализ. Использование программы SPSS для факторного и кластерного
анализа.
5. ПЛАНЫ СЕМИНАРСКИХ ЗАНЯТИЙ
Занятие 1. Методологические вопросы
психологии
1.
2.
3.
применения
математики в
Математика и психология: грани взаимодействия
Понятие об измерении. Особенности измерения в психологии.
Шкалы измерений
Занятие 2. Первичные описательные статистики. Меры центральной
тенденции.
1.
2.
3.
4.
Основные статистические понятия. Генеральная и выборочная совокупности.
Переменная величина. Уровни значимости.
Достоверность результатов исследования.
Меры изменчивости.
Занятие 3. Подготовка данных к математической обработке
1.
2.
3.
Протоколирование, табулирование данных.
Определение квантилей.
Графическое представление результатов
Занятие 4. Распределение переменных величин
1.
2.
3.
Нормальное распределение
Коэффициенты асимметрии, эксцесса
Критерий хи-квадрат (2)
Занятие 5. Корреляционный анализ. Линейная регрессия
1.
2.
3.
4.
Коэффициент корреляции Фехнера
Коэффициент корреляции Пирсона
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
Коэффициент ранговой корреляции Кендалла (тау Кендалла, )
Занятие 6. Параметрические методы сравнения групп
1.
2.
t - критерий Стьюдента
Критерий Фишера (F)
Занятие 7. Непараметрические критерии сравнения данных
Критерий знаков. Критерий Вилкоксона
Непараметрический критерий Q Розенбаума
U-критерий Манна – Уитни
1.
2.
3.
Занятие 8. Дисперсионный анализ
Однофакторный дисперсионный анализ
Двухфакторный дисперсионный анализ
1.
2.
Занятие 9. Многомерные методы
Кластерный анализ
Факторный анализ
Использование SPSS для статистических расчетов
1.
2.
3.
6. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ
АСПИРАНТОВ. ОЦЕНОЧНЫЕ СРЕДСТВА.
Задания для самостоятельной работы
Контрольная работа №1
1. Виды измерительных шкал.
2. Генеральная совокупность и выборка.
3. Первичная описательная статистика. Меры центральной тенденции.
4. Меры изменчивости.
5. Закон нормального распределения и его применение.
6. Параметрические критерии сравнения двух выборок.
7. Непараметрические критерии сравнения выборок. Критерий Викоксона Манна- Уитни.
Критерий H Крускала-Уоллеса.
8. Понятие корреляции. Корреляционный анализ.
9. Коэффициент корреляции Фехнера
10. Коэффициент корреляции Пирсона
Контрольная работа №2
1. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
2. Коэффициент ранговой корреляции Кендалла (тау Кендалла, t)
3. Корреляция бинарных данных. Коэффициент ассоциации.
4. Расчет дихотомических данных. Критерий согласия хи-квадрат.
5. Принцип проверки статистических гипотез.
6. Линейная регрессия
7. Множественный регрессионный анализ.
8. Дисперсионный анализ (ANOVA)
9. Кластерный анализ
10. Факторный анализ
Темы рефератов
Место математических методов в познании психологической реальности
Границы применимости математики в психологии
Методы первичной статистической обработки результатов эксперимента
Методы вторичной статистической обработки результатов эксперимента
Сравнительный
анализ параметрических и непараметрических
математической статистики
6. Психологические тесты и математическая интерпретация их результатов
1.
2.
3.
4.
5.
методов
7. Индивидуальность, уникальность человека и статистика
8. Экспертные методы оценки в зеркале математической статистики
9. Математика и интуиция
10. Выборка в психологическом исследовании
11. Психологический смысл различных шкал измерения
12. Стандартизация психологических тестов
13. Конструктивность, валидность, надежность психологических тестов
14. Сравнительный анализ различных коэффициентов корреляции
15. Область применения в психологии кластерного анализа
16. «Факторная методология» в построении психологических тестов
17. Математическая
оценка
результатов тестирования и вероятностное
прогнозирование поведения человека
18. Математическая статистика и телеологическая детерминация поведения человека
19. Среднестатистические
или
идеальные показатели как основа
оценки
результативности обучения
20. Методы математической статистики в педагогической психологии: область
применения, границы, проблемы
Контрольные вопросы для зачета
1.Основные этапы подготовки экспериментальных данных к математической обработке.
2.Понятие о квантилях. Разновидности квантилей и методика их определения. Области
использования квантилей.
3.Меры центральной тенденции (мода, медиана, среднее арифметическое и среднее
геометрическое значения). Свойства среднего арифметического.
4.Непараметрические меры изменчивости (вариабельности) признака.
5.Параметрические меры изменчивости. Свойства дисперсии.
6.Основные характеристики теоретического нормального распределения.
7.Сравнение
экспериментального
распределения
с
теоретическим
(нормальным)
распределением по коэффициенту асимметрии и показателю эксцесса. Причины асимметрии и
эксцесса эмпирических распределений.
8.Сравнение
экспериментального
распределения
с
теоретическим
(нормальным)
2
распределением по критерию  Пирсона и критерию  Колмогорова.
9.Равномерное распределение. Использование критерия 2 Пирсона и критерия  Колмогорова
для оценки соответствия эмпирического распределения равномерному.
10.Биномиальное распределение и его роль в прогнозировании вероятности
взаимоисключающих событий. Формулы биномиального распределения.
11.Распределение Пуассона и область его применения. Формула Пуассона.
12.Непараметрические критерии различий между двумя независимыми выборками: критерий
Розенбаума и критерий Манна – Уитни.
13.Критерий Стьюдента и его использование для оценки различий между двумя независимыми
выборками.
14.Критерий Фишера и его использование для оценки различий между двумя независимыми
выборками.
15.Угловое преобразование Фишера и область его применения.
16.Коэффициент корреляции Фехнера. Принцип расчета коэффициента.
17.Коэффициент корреляции Пирсона и область его применения.
18.Коэффициент корреляции Спирмена и область его применения. Модификация формулы
Спирмена для связанных рангов.
19.Коэффициент корреляции Кендалла и область его применения. Принцип расчета
совпадений и инверсий.
20.Дихотомический коэффициент корреляции и область его применения.
21.Точечно-бисериальный коэффициент корреляции.
22.Рангово-бисериальный коэффициент корреляции.
23.Выбор коэффициента корреляции в зависимости от типа шкал сравниваемых переменных.
24.Понятие о корреляционных матрицах. Принципы построения корреляционных матриц.
25.Понятие о зависимости переменных величин. Формы зависимости. Метод подбора
координат и его использование для определения формы зависимости.
26.Уравнение линейной регрессии и метод наименьших квадратов.
27.Уравнение множественной регрессии, область применения.
28.Непараметрические меры влияния: критерий знаков и критерий Вилкоксона.
29.Однофакторный дисперсионный анализ. Понятие о внутригрупповой (случайной) и
межгрупповой (факториальной) дисперсии. Определение силы и достоверности влияния
фактора.
30.Двухфакторный дисперсионный анализ. Основные требования к формированию ДДК.
31.Основные принципы и область применения кластерного анализа.
32.Факторный анализ и его использование в психологии.
7. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
ИК-технологии (мультимедейные лекции).








8 . УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
8.1. Основная литература
Артемьева Е. Ю., Мартынов Е. М. Вероятностные методы в психологии. – М.: Изд-во МГУ,
1975.
Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. – М.: Прогресс,
1976.
Ермолаев О. Ю. Математическая статистика для психологов. М., 2002.
Лупандин В. И. Математические методы в психологии. Уч. пособие. – Екатеринбург:
гуманитарный университет, 1997 (2-е изд.); Екатеринбург: изд-во Урал. ун-та, 2002. – 208 с.
Лупандин В.И., Зайцев А.В. Сборник задач по курсу «Математические методы в
психологии». Уч.-метод. пособие. – Екатеринбург, 2000.
Наследов А.Д. Математические методы психологического исследования. СПб., 2006.
Сидоренко Е. В. Методы математической обработки в психологии. – СПб: Речь, 2001. – 350
с.
Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. СПб., 2002.
8.2. Дополнительная литература
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Анастази А Психологическое тестирование. Т.1. М., 1982.
Дружинин В. Н, Экспериментальная психология. М., 1997.
Митина О.Ю. Математические методы в психологии. М. 2007.
Немов Р.С. Психология. Т.3. М., 1996.
Психологическая диагностика/ под ред. К.М. Гуревича. М.. 2000.
Тюменева Ю.А. Психологическое измерение. М., 2007.
Тюрин Ю.Н. Макаров А.А. Анализ данных на компьютере. М., 1995.
Факторный и дискриминантный анализ. М., 1989.
8.3. Программное обеспечение и интернет-ресурсы
 psy-files.ru http://www.psy-files.ru/: на сайте представлены on-line тесты, тестовые методики,
подборка тренинговых упражнений для детей и взрослых, психологическая библиотека,
документация психолога;
 ВСЕТЕСТЫ.RU http://vsetesti.ru/: на сайте размещены профессиональные психологические
тесты;
 "Рабочий журнал психолога ОУ» (Семаго М.М.) http://festival.1september.ru/articles/412694/.
 Российская психология. Информационно-аналитический портал. http://www.rospsy.ru/.
 Сайт «Мир психологии» http://psychology.net.ru/.
 «Флогистон: психология из первых рук…» http://flogiston.ru./.
 Психологическая лаборатория:
http://vch.narod.ru/lib_link.htm .
 «Практическая психология» http://psynet.narod.ru/main.htm.
 Электронные психологическая библиотека. PSYLIB http://www.psylib.kiev.ua/.
 «Интернет-университет информационных технологий» http://www.intuit.ru
 Википедия, http://ru.wikipedia.org
9. ТЕХНИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА И МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
Мультимедийная аппаратура. Компьютеры (сеть) для тестирования. Программное
обеспечение по СУБД.
АЛЕКСЕЕВ Николай Алексеевич
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ПСИХОЛОГИИ
Учебно-методический комплекс. Рабочая программа
для аспирантов специальности 19.00.07 Педагогическая психология
очной формы обучения
Подписано в печать___________________
Заказ №__________ Объем _______________п.п. Формат 60* 84/16
Тираж _____ Бумага типографская. Печать офсетная
Издательство Тюменского государственного университета
625000, г. Тюмень, Семакова. Д.10