Статистический анализ данных в психологии: учебное пособие
Автор:
Романко В. К.
Год издания: 2020
Издательство: Лаборатория знаний
Объем (стр.):
315
Постраничный просмотр для данной книги Вам недоступен.
Оплатить доступ к режиму онлайн-чтения.
Книга доступна только по дополнительной подписке.
Узнать подробнееКнига находится в издательской коллекции:
Коллекция издательства «Лаборатория знаний» «Математика»
В учебном пособии описываются основные математические методы, предлагаемые математической теорией и широко применяемые на практике в современных психолого-педагогических исследованиях.
Излагаются основные понятия теории вероятностей и описываются конкретные математические методы обработки данных. В приложении даются общие рекомендации по использованию статистических пакетов программ.
Изложение ведется практически без строгих математических доказательств, но с подробными обсуждениями, объяснениями и иллюстрациями. Для конкретных методов статистического анализа разъясняются их сущность и границы применимости. Приведено большое количество задач для самостоятельной работы.
Для студентов и преподавателей вузов.
Излагаются основные понятия теории вероятностей и описываются конкретные математические методы обработки данных. В приложении даются общие рекомендации по использованию статистических пакетов программ.
Изложение ведется практически без строгих математических доказательств, но с подробными обсуждениями, объяснениями и иллюстрациями. Для конкретных методов статистического анализа разъясняются их сущность и границы применимости. Приведено большое количество задач для самостоятельной работы.
Для студентов и преподавателей вузов.
| Введение | 6 |
| ГЛАВА 1. Случайные события и их вероятности | 11 |
| § 1. Случайныесобытия иоперациинадними | 11 |
| § 2. Вероятности случайных событий | 17 |
| § 3. Основные правила действий с вероятностями случайных событий | 22 |
| Задачи к главе 1 | 32 |
| ГЛАВА 2. Случайные величины | 36 |
| § 1. Понятие случайной величины. Функции распределения случайных величин | 36 |
| § 2. Многомерные случайные величины. Функции случайных величин | 45 |
| § 3. Числовые характеристики случайных величин | 52 |
| § 4. Корреляционно-регрессионный анализ зависимости двух случайных величин | 59 |
| § 5. Закон больших чисел.Центральная предельная теорема | 65 |
| § 6. Понятие о случайных процессах | 68 |
| Задачи к главе 2 | 72 |
| ГЛАВА 3. Генеральная совокупность, случайная выборка, статистическая модель | 76 |
| § 1. Основныепонятия | 76 |
| § 2. Измерениепсихологических признаков | 80 |
| § 3. Первоначальная обработка наблюдений случайной выборки | 84 |
| § 4. Основные выборочные характеристики иих свойства | 90 |
| Задачи к главе 3 | 99 |
| ГЛАВА 4. Статистическое оценивание параметров распределения случайной величины | 101 |
| § 1. Точечные оценкии их свойства | 101 |
| § 2. Метод максимального правдоподобия. Интервальные оценки. Понятие о робастномоценивании | 104 |
| Задачи к главе 4 | 109 |
| ГЛАВА 5. Статистическая проверка гипотез | 111 |
| ГЛАВА 6. Некоторые статистические критерии | 116 |
| § 1. Биномиальныйкритерийикритерийзнаков | 116 |
| § 2. Критерии проверки гипотез о числовых значениях параметров нормального распределения | 120 |
| § 3. Критериисогласия | 128 |
| Задачи к главе 6 | 132 |
| ГЛАВА 7. Непараметрические критерии о сдвиге | 136 |
| § 1. Критерий ранговых сумм Уилкоксона и критерий Манна—Уитни для двух выборочных задач | 136 |
| § 2. Критерий знаковых рангов Уилкоксона для повторных парных наблюдений | 140 |
| Задачи к главе 7 | 142 |
| ГЛАВА 8. Однофакторный анализ | 144 |
| § 1. Непараметрические критерии Краскела—Уоллиса и Джонкхиера | 144 |
| § 2. Однофакторныйдисперсионный анализ | 149 |
| § 3. Понятие о двухфакторном анализе | 153 |
| Задачи к главе 8 | 156 |
| ГЛАВА 9. Статистический анализ корреляционной зависимости | 157 |
| § 1. Мера силы корреляционной связи двух количественных признаков | 157 |
| § 2. Мера силы множественных корреляционных связей | 163 |
| § 3. Коэффициенты ранговой корреляции | 166 |
| § 4. Анализ связи номинальных признаков | 172 |
| Задачи к главе 9 | 176 |
| ГЛАВА 10. Регрессионный анализ | 179 |
| § 1. Простая линейная регрессия | 179 |
| § 2. Непараметрическая линейная регрессия и множественная линейная регрессия. Понятие о нелинейной регрессии | 187 |
| Задачи к главе 10 | 192 |
| ГЛАВА 11. Анализ временных рядов | 194 |
| § 1. Определение и структура временных рядов | 194 |
| § 2. Стационарные временные ряды | 196 |
| § 3. Анализ детерминированной составляющей временного ряда | 201 |
| ГЛАВА 12. Методы многомерной классификации | 209 |
| § 1. Дискриминантный анализ собучением | 209 |
| § 2. Кластерныйанализ | 215 |
| Задачи к главе 12 | 225 |
| ГЛАВА 13. Методы снижения размерностей и выделения главных характеристик | 227 |
| § 1. Метод главныхкомпонент | 227 |
| § 2. Факторныйанализ | 233 |
| § 3. Многомерноешкалирование | 239 |
| Задачи к главе 13 | 244 |
| Заключение | 246 |
| ПРИЛОЖЕНИЕ 1 | |
| Таблицы математической статистики | 248 |
| Замечания к использованию таблиц | 267 |
| ПРИЛОЖЕНИЕ 2 | |
| О статистических пакетах программ для анализа данных на персональных компьютерах | 269 |
| Общая характеристика статистических пакетовпрограмм | 269 |
| Методические указания по проведению статистического анализа в пакете STATISTIСA (В. Т. Бордукова, Т. И. Бордукова) | 271 |
| Литература | 308 |
| Ответы | 310 |
| Предметный указатель | 311 |
