Методы математической обработки в психологии

Книга представляет собой практическое руководство для исследователей, поставивших целью статистически обосновать свои научные и практические выводы. Принцип отбора методов - ясность и простота. Методы рассматриваются на реальных примерах и сопровождаются алгоритмами и графическими иллюстрациями. Все они могут быть использованы для быстрой обработки данных.

Руководство предназначено для психологов и специалистов в области педагогики, медицины, биологии, физкультуры и спорта, языкознания, экономики, социологии.

---

Содержание

Предисловие автора
Глава 1. Основные понятия, используемые в математической обработке психологических данных
1.1. Признаки и переменные
1.2. Шкалы измерения
1.3. Распределение признака. Параметры распределения
1.4. Статистические гипотезы
1.5. Статистические критерии
1.6. Уровни статистической значимости
1.7. Мощность критериев
1.8. Классификация задач и методов их решения
1.9. Принятие решения о выборе метода математической обработки
1.10. Список обозначений

Глава 2. Выявление различий в уровне исследуемого признака
2.1. Обоснование задачи сопоставления и сравнения
2.2. Q - критерий Розенбаума
2.3. U - критерий Манна-Уитни
2.4. Н - критерий Крускала-Уоллиса
2.5. S - критерий тенденций Джонкира
2.6. Задачи для самостоятельной работы
2.7. Алгоритм принятия решения о выборе критерия для сопоставлений

Глава 3. Оценка достоверности сдвига в значениях исследуемого признака
3.1. Обоснование задачи исследования изменений
3.2. G - критерий знаков
3.3. Т - критерий Вилкоксона
3.4. Критерий χ_r² Фридмана
3.5. L - критерий тенденций Пейджа
3.6. Задачи для самостоятельной работы
3.7. Алгоритм принятия решения о выборке критерия оценки изменений

Глава 4. Выявление различий в распределении признака
4.1. Обоснование задачи сравнения распределений признака
4.2. X² - критерий Пирсона
4.3. λ - критерий Колмогорова-Смирнова
4.4. Задачи для самостоятельной работы
Алгоритм выбора критерия для сравнения распределений

Глава 5. Многофункциональные статистические критерии
5.1. Понятие многофункциональных критериев
5.2. Критерий φ* - угловое преобразование Фишера
5.3. Биномиальный критерий m
5.4. Многофункциональные критерии как эффективные заменители традиционных критериев
5.5. Задачи для самостоятельной работы
5.6. Алгоритм выбора многофункциональных критериев
5.7. Математическое сопровождение к описанию критерия ф* Фишера

Глава 6. Метод ранговой корреляции
6.1. Обоснование задачи исследования согласованных изменений
6.2. Коэффициент ранговой корреляции r_s Спирмена

Глава 7. Дисперсионный анализ
7.1. Понятие дисперсионного анализа
7.2. Подготовка данных к дисперсионному анализу
7.3. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок
7.4. Однофакторкый дисперсионный анализ для связанных выборок

Глава 8. Дисперсионный двухфакторный анализ
8.1. Обоснование задачи по оценке взаимодействиях двух факторов
8.2. Двухфакторный дисперсионный анализ для несвязанных выборок
8.3. Двухфакторный дисперсионный анализ для связанных выборок

Глава 9. Решения задач с комментариями
9.1. Рекомендации по решению задач
9.2. Решения задач Главы 2
9.3. Решения задач Главы 3
9.4. Решения задач Главы 4
9.5. Решения задач Главы 5

Заключение
Библиография
Приложение 1. Таблицы критических значений
Приложение 2. Рекомендуемая литература