Реферат: Программа дисциплины "Математические методы в психологии" для направления 521000 Психология

Программа дисциплины
"Математические методы в психологии"
для направления 521000 – Психология

(вторая ступень высшего профессионального образования, бакалавриат)

Пояснительная записка

Автор программы: доцент, к.ф.-м.н Макаров Алексей Алексеевич.

Требования к студентам: знание курса математики по программе средней общеобразовательной школы, базовый курс информатики, программа «математика» для направления 521000 - психология.

Аннотация: Курс ставит в качестве своих целей:

освоение математических основ (теории вероятностей и статистики) для планирования и обработки данных психологических экспериментов;

освоение элементарных практических навыков обработки экспериментальных данных с использованием компьютерных программ.

Становление психологии как науки неразрывно связано с накоплением и обработкой данных психологических наблюдений и экспериментов. При этом постоянно приходится учитывать различные особенности психологического исследования, отличающего его от измерений и экспериментальных исследований в технических дисциплинах. Прочной методологической базой для обработки и интерпретации данных психологических исследований стал круг методов и подходов исходящих из стохастической изменчивости большинства данных психологических экспериментов. Подобная изменчивость порождается рядом обстоятельств: выборочным характером исследований, косвенным характером информации, ошибками и возможной случайной изменчивостью ответов респондентов и т.п. Из этого вытекает необходимость освоения специалистами психологами базовых понятий и подходов теории вероятностей и статистики и выработки умения применять эти понятия при обработке экспериментальных данных.

Современная обработка данных психологических исследований не мыслима без специализированных компьютерных программ. В задачу настоящего курса входит освоение студентами элементарных методов статистического анализа данных на компьютере и закладывает основу для последующего знакомства с более сложными методами статистического анализа данных в психологии (факторным анализом, многомерным шкалированием, кластеризацией и т.п.)

Курс кроме прикладной значимости для специалистов психологов имеет ряд важных общеобразовательных аспектов:

мировоззренческий. Впервые студенты знакомятся с понятиями случайной изменчивости и математическими методами ее описания;

«пользовательский». Он связан с приобретением и использованием навыков математической формализации для решения прикладных задач;

Дидактические цели курса (Учебная задача курса):

Дидактическими целями курса являются:

Знать: основные понятия теории вероятностей и математической статистики и их использование при обработке данных психологических экспериментов.

Уметь: использовать полученные знания при формализации и обработке данных прикладных задач, и содержательно интерпретировать получаемые количественные результаты; правильно и уместно использовать математическую терминологию в своей профессиональной деятельности.

Понимать: роль вероятностного подхода в исследованиях в психологии.

Исследовать: возможности использования, применения полученных знаний в профессиональной деятельности.


Форма контроля:

Изучение «Математических методов в психологии» - 1,2 модули II курса.

1 модуль – 6 рабочих недель; формы текущего контроля:

– домашнее задание № 1 (срок сдачи*) – 5-я неделя);

2 модуль – 6 рабочих недель; формы текущего контроля:

- домашнее задание № 2 (4-я неделя);

зачет ( зачетная неделя);

В качестве текущей формы контроля усвоения знаний студентов по курсу на семинарских занятиях проводится (2-3 по усмотрению преподавателя) минитеста в письменном виде.


Зачет состоит из двух частей: теоретической письменной и практической работы.

Письменная работа охватывает теоретический материал курса и состоит из набора задач различной сложности. Часть задач предусматривает выбор ответа из списка возможных ответов, остальные задания являются задачами с открытым ответом. Практическая работа предусматривает решение задачи анализа данных на компьютере в пакете SPSS.

По желанию, студенты могут писать дополнительные рефераты, эссе, тематика которых согласовывается с преподавателем. Этот вид работы оценивается отдельно, так как не является обязательным, и учитывается при выставлении итоговой оценки.


Итоговая оценка по курсу формируется в виде взвешенной суммы:


O = 0.5*От.з. + 0.2*Оп.з. + 0.15*Од.з. + 0.1*Ом.т. + 0.05*Ос.а.

где:

От.з. – оценка за теоретический зачет;

Оп.з. – оценка за практический зачет;

Од.з. – среднее арифметическое оценок за 1-ое и 2-ое домашние задания;

Ом.т – среднее арифметическое оценок минитестов;

Ос.а – оценка за активность на семинаре и дополнительную активность.


Все формы контроля оцениваются по 10-балльной шкале с округлением до целых единиц на стадии промежуточного контроля.

Итоговая оценка по 5-балльной и по 10-балльной шкале проставляется в ведомость и зачетную книжку студента.

Оценка "отлично" по 5-балльной шкале соответствует 8, 9, 10 по 10-балльной шкале; "хорошо" – 6, 7; "удовлетворительно" – 4, 5; "неудовлетворительно" – 1, 2, 3.


Содержание программы “Математические методы в психологии”.
^ Раздел 1. "Вероятностный подход в психологических исследованиях."
Психологическое исследование и случайный эксперимент. Шкалы измерения. Случайные события. Действия над событиями. Вероятности событий. Способы задания вероятностей. Формулы сложения и умножения вероятностей. Независимые события. Условная вероятность. Испытания Бернулли.

Дискретные и непрерывные случайные величины. Функция распределения случайной величины. Основные законы распределения вероятностей. Числовые характеристики случайной величины: математическое ожидание, медиана, квартили, квантили, дисперсия, стандартное отклонение.

Двумерные случайные величины. Различные меры связи признаков.

Неравенство Большева. Закон больших чисел. Центральная предельная теорема.

^ Раздел 2. "Основы статистического анализа данных психологических экспериментов".

Описательная статистика. Меры положения и разброса данных. Графические методы описания данных: гистограмма, диаграмма рассеивания, диаграмма «ящик с усами». Таблицы сопряженности.

Статистическая гипотеза. Правила проверки гипотез. Ошибки первого и второго рода. Критерий знаков. Критерий Уилкоксона. Критерии связи признаков, измеренных в различных шкалах. Таблицы сопряженности. Коэффициенты корреляции: Спирмена, Кендалла, Пирсона.

Оценки среднего значения и дисперсии нормальных выборок. Доверительные интервалы и проверка гипотез о среднем значении и дисперсии.

Однофакторный анализ. Критерий Краскела-Уоллиса. Дисперсионный анализ. Пакет статистического анализа данных на компьютере SPSS.


^ IV. Учебно-методическое обеспечение дисциплины.


Литература:

Базовые учебники:

Тюрин Ю.Н., Макаров А.А., Высоцкий И.Р., Ященко И.В. Теория вероятностей и статистика - М. «МЦНМО», 2004 – 256 с.

Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере – М. «ИНФРА-М», 2003 – 544 с.

Основная:

Бородин А.Н. Элементарный курс теории вероятностей и математической статистики. Серия «Учебники для вузов». - СПб, "Лань", 1999,2002.

Боровков А.А. Теория вероятностей. – М.: Эдиториа УРСС, 1999. – 472с.

Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. Учебник для университетов. 7-е издание. - М.: Эдиториал УРСС, 2001.

Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента. – М.: «МГУ», 1982 – 463 с.

Гудвин Дж. Исследование в психологии. Методы и планирование. – СПб.: «ПИТЕР», 2004 – 558 с.

Гусев А.Н. Дисперсионный анализ в экспериментальной психологии. – М.: «Психология», 2000 – 136 с.

Плис А.И., Сливина Н.А. Практикум по прикладной статистике в среде SPSS. Часть 1. М.: «Финансы и статистика», 2004 – 288 с.

8. Холлендер М., Вулф Д.А. Непараметрические методы статистики. – М.: «Финансы и статистика», 1983 – 518 с.

Дополнительная:

Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. – СПб.: Речь, 2000.

Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. Современный подход. – М.: «Финансы и статистика», 1982 – 198 с.


^ 1. Тематика заданий по различным формам контроля:

Минитест №1. Случайные события и их вероятности.

Минитест №2. Случайные величины и их характеристики. Нормальное распределение.

^ 2. Тематика домашних заданий.

Домашнее задание №1. Основы теории вероятностей и математической статистики.

Домашнее задание №2. Статистический анализ данных в пакете SPSS.

Методические указания студентам:

Домашние задания, эссе, рефераты, т.п. рекомендуется выполнять в Word’e, с соблюдением соответствующих ГОСТов. Статистические расчеты рекомендуется выполнять в пакете SPSS.



^ Тематический расчет часов.

(2-3 модули 2-го курса)


№

п/п

Наименование разделов и тем

Аудиторные часы – лекции

^ Аудиторные часы – семинары

Часы самостоятельной работы

1

Раздел 1. "Вероятностный подход в психологических исследованиях"

12

12

36




Тема 1. Различные типы данных в психологических исследования. Шкалы измерений. Выбор из конечной совокупности.

2

0

6

Тема 2. Случайные события и их вероятности.

2

4

8

Тема 3. Случайные величины и их числовые характеристики. Испытания Бернулли.

6

6

12

Тема 4. Предельные теоремы теории вероятностей.

2

2

6

2

Раздел 2. "Основы статистического анализа данных психологических экспериментов"

12

12

30




Тема 1. Описательная статистика.

2

2

6

Тема 2. Проверка статистических гипотез.

2

2

8

Тема 3. Связь признаков в различных шкалах измерений.

2

2

6

Тема 4. Статистическое оценивание.

2

2

6

Тема 5. Простейшие модели данных факторного эксперимента.

4

4

4




Итого

24

24

62


Всего: учебных часов –110.

Из них: аудиторных часов – 48:

в том числе :

лекций – 24;

семинарских занятий – 24;

часов самостоятельной работы –62.


Кредитов: 12.5

Кредитов (ECTS):


Автор программы ________________ /Макаров А.А./


20 июня 2004г.

*) Указан последний срок сдачи работы. Позже – работы не принимаются; засчитывается академическая задолжность (0 баллов).