Дизайн и статистический анализ в современных клинико-психологических исследованиях

Цель и задачи освоения дисциплины

Цель:

Формирование представлений о возможностях применения математики в изучении психологических явлений и овладение алгоритмами математической обработки данных в приложении ее для обработки и анализа результатов психологических исследований.

Задачи:

Формирование представлений о возможностях применения математики в изучении психологических явлений и овладение алгоритмами математической обработки данных в приложении ее для обработки и анализа результатов психологических исследований.

Формирование умения разрабатывать дизайн научного исследования в клинической психологии с формулированием проблемы и гипотезы, генерированием теоретического контекста конкретных исследований, определением параметров и ресурсов для психологических исследований, описанием методологии

Сформировать представления об анализе данных с использованием статистических критериев. Знать простейшие алгоритмы применения непараметрических критериев. Понимать результаты факторного и дисперсионного анализа

Сформировать и закрепить навыки описания результатов и проверки гипотез, которые не требуют использования электронно-вычислительных машин

Содержание дисциплины

Раздел 1. Математическая статистика и психология. Измерения в психологии и виды шкал.  

Тема 1. Предмет математической статистики. Структура и разделы математической статистики. Значение знания математической статистики для психолога.

Использование статистики в психологии. Значение статистических методов в работе психолога. Основные разделы. Виды шкал. Классификация психологических задач решаемых с помощью статистических методов. Понятие измерения. Измерительные шкалы. Понятие выборки. Репрезентативность выборки.

Тема 2. Репрезентация экспериментальных данных.

Упорядочивание. Табулирование. Сгруппированные данные. Наглядное представление данных измерения. Достоинства и недостатки различных способов графического представления данных. Общие советы при построении графиков.

Тема 3. Достоинства и недостатки метематико-стастистического анализа экспериментальных данных. Понятие репрезентативности экспериментальных данных. Формы учета результатов наблюдений: таблицы, статистические ряды, понятие распределения и гистограммы. Мода. Медиана. Среднее арифметическое. Разброс выборки. Дисперсия.

Раздел 2. Основные этапы статической обработки психологических исследований.      

Тема 4. Характеристики распределений. Среднее арифметическое, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, коэффициент асимметрии, коэффициент эксцесса, коэффициент вариации. Проверка нормальности распределения. Стандартизованные данные. Основные шкалы, встречающиеся в психологических тестах. Параметрические и непараметрические критерии. Рекомендации к выбору критерия различия. Непараметрические критерии для связных выборок: критерий знаков, парный критерий Т – Вилкоксона.

Тема 5. Оценка связи между качественными признаками. измеренными методом упорядочивания. Коэффициенты ранговой корреляции ρ–Спирмена и τ–Кендэлла. Метод экспертных оценок и оценка согласованности мнений экспертов: коэффициент согласованности Спирмена и коэффициент конкордации Кендэлла и Бэбингтона Смита. Оценка связи между количественными признаками. Коэффициент корреляции r Пирсона. Характеристики взаимосвязи признаков           

Тема 6. Параметрические критерии. Назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения для независимых выборок. Использование t– критерия Стьюдента для сравнения результатов регистрирующего измерения. Непараметрические критерии. Критерий Розенбаума: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения. Критерий Манна–Уитни: назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения. Критерий тенденций Крускала-Уоллиса назначение критерия, его описание, область применения, алгоритм применения.