Методы обработки статистических данных

Обзор главных задач курса, содержащего основы теории вероятностей и дающего подготовку по математической статистике, преимущественно по тем разделам, которые используются при планировании и обработке экспериментов и измерений в педагогике и психологии.

Рубрика Социология и обществознание
Вид методичка
Язык русский
Дата добавления 26.03.2010
Размер файла 19,4 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Учреждение образования

“Гродненский государственный университет имени Янки Купалы”

ОБРАБОТКА ДАННЫХ

Учебная программа для специальности:

1-03 03 08-02 Олигофренопедагогика. Логопедия.

АВТОР: Шушкевич С.В., старший преподаватель кафедры математики и методики ее преподавания УО «Гродненский государственный университет имени Янки Купалы»

2009

пояснительная записка

Курс содержит основы теории вероятностей и дает серьёзную подготовку по математической статистике, преимущественно по тем её разделам, которые используются при планировании и обработке экспериментов и измерений в педагогике и психологии.

Цель и задачи курса

сообщить студентам основные теоретические сведения по общим и частным вопросам курса;

научить студентов применять полученные знания при решении практических задач;

учить студентов самостоятельно работать с научной литературой;

развивать у студентов аналитическое, логическое мышление и математическую речь.

Знания, умения и навыки, приобретаемые студентами при изучении курса.

Студенты должны знать:

основные понятия теории вероятностей и математической статистики;

формы подготовки и представления экспериментальных данных;

методы математической статистики, используемые при планировании, проведении и обработке результатов экспериментов в педагогике и психологии.

Студенты должны уметь:

планировать процесс математико-статистической обработки экспериментальных данных;

практически рассчитывать типовые для педагогики и психологии статистические задачи;

пользоваться статистическими таблицами при проведении расчетов и формировании выводов и заключений;

анализировать полученные результаты.

Курс рассчитан на 36 аудиторных часов.

ПРИМЕРНЫЙ ТЕМАТИЧЕСКИЙ ПЛАН КУРСА

Лекции - 16 часов, лабораторные занятия - 20 часов.

№ п/п

Тема

Количество часов

лекции

практические занятия

1.

Введение в теорию вероятностей.

2

2.

Методы математической статистики.

6

8

3.

Непараметрические методы анализа данных.

8

12

Всего

16

20

СОДЕРЖАНИЕ

Основные понятия теории вероятностей

Примеры стохастических явлений: рост людей, разброс показателей способностей, скорость реакции. Частота случайного события. Устойчивость частот. Примеры.

Классическое определение вероятности.

Случайная величина. Непрерывные и дискретные случайные величины. Числовые характеристики случайной величины. Функция распределения, плотность распределения случайной величины, их свойства.

Виды функций распределения. Биномиальное распределение. Распределение Пуассона. Т-распределение Стьюдента. Распределение 2.

Нормальное распределение. Качественное и количественное сопоставление эмпирического распределения теоретическому.

Математическое ожидание случайной величины, его свойства. Дисперсия, её свойства, среднеквадратичное отклонение случайной величины. Примеры.

Корреляционный момент. Коэффициент корреляции, его свойства.

Ковариация.

Требования к компетентности:

знать основные понятия теории вероятностей;

понимать содержание основных понятий теории вероятностей;

уметь использовать научную терминологию при решении классических задач теории вероятностей.

Основы математической статистики

Определение прикладной статистики. Основные этапы статистической обработки данных. Принципы группировки информации. Статистические таблицы. Графические методы представления информации.

Генеральная совокупность. Случайная выборка.

Вариационный ряд. Объём вариационного ряда. Размах. Частота. Накопленная частота. Дискретный ряд. Интервальный вариационный ряд, способы его построения. Графическое представление вариационных рядов: полигон, гистограмма, кумулянта, огива.

Выборочные характеристики - среднее, дисперсия, среднеквадратичное отклонение и способы их вычисления.

Асимметрия, эксцесс, их интерпретация, связь с видом распределения.

Мода, способы её вычисления в дискретных и интервальных вариационных рядах. Понятие бимодальности, полимодальности ряда.

Медиана, способы её вычисления в дискретных и интервальных вариационных рядах.

Меры центральной тенденции - мода, медиана, среднее - и их соотношение как априорная характеристика вида эмпирического распределения выборки.

Основные понятия, связанные с проверкой статистических гипотез: гипотезы H0, H1, критическое множество, ошибки первого и второго рода, уровень значимости, мощность. Число степеней свободы.

Предельная ошибка и необходимый объем выборки.

Проверка нормальности эмпирического распределения по Плохинскому, по Пустыльнику. л критерий Колмогорова - Смирнова. Критерий Шапиро - Уилки.

Доверительный интервал. Правило 3у.

Проверка статистических гипотез об однородности двух нормально распределенных выборок с помощью критерия Стьюдента. Критерий оценки для сравнения средних. F - критерий для сравнения дисперсий.

Меры связи. Коэффициент корреляции Пирсона, его свойства, интерпретация. Корреляционный анализ. Достоверность коэффициента корреляции.

Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Коэффициент регрессии. Уравнение регрессии, способ его построения. Точечные оценки и доверительные интервалы для параметров линейной регрессии.

Нелинейная корреляционная зависимость. Корреляционное отношение з2.

Интерпретация значений коэффициента корреляции.

Дисперсионный анализ, суть метода.

Однофакторный дисперсионный анализ, алгоритм расчета. Однофакторный дисперсионный анализ с неравными объёмами выборок.

Двухфакторный дисперсионный анализ. Двухфакторный дисперсионный анализ с одинаковым числом наблюдений. Двухфакторный дисперсионный анализ с параллельными наблюдениями на сочетаниях уровней факторов.

Требования к компетентности:

знать:

основные понятия математической статистики;

формы подготовки и представления экспериментальных данных;

методы математической статистики, используемые при планировании, проведении и обработке результатов экспериментов в педагогике и психологии;

уметь:

планировать процесс математико-статистической обработки экспериментальных данных;

практически рассчитывать типовые для педагогики и психологии статистические задачи;

пользоваться статистическими таблицами при проведении расчетов и формировании выводов и заключений;

анализировать полученные результаты.

Непараметрические методы статистического анализа

Типы измерений данных в психологии. Номинальные, порядковые интервальные и относительные шкалы измерений.

Ранжирование. Ранг. Связанные ранги, способы их вычисления.

Квантили: децили, квинтили, квартили, процентили, их вычисление и соотношение между собой.

Измерение связей между разнотипными данными. Коэффициент сопряженности. Коэффициент ассоциации. Коэффициенты взаимной сопряженности Пирсона и Чупрова. Коэффициент корреляции ф Кендалла. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Биссериальный коэффициент корреляции. Биссериальная ранговая корреляция. Коэффициент конкордации.

Номинальные шкалы. Дихотомические переменные. Биномиальный критерий и критерий 2 для проверки соответствия выборочной статистики параметру генеральной совокупности. Построение и анализ таблиц сопряженности признаков 22. Критерий точной вероятности Фишера. Критерий 2. Схема “до - после”. Критерий значимости изменений Макнимара. Q - критерий Кокрена.

Порядковые шкалы измерений. Критерий Колмогорова - Смирнова. U - критерий Манна - Уитни для сравнения средних, критерий Вальда - Вольфовица для исследования гипотез о различиях в распределении. Критерий знаков. Критерий множественных сравнений Уилкоксона для оценки статистической значимости всевозможных пар воздействий. Знаково - ранговый критерий Уилкоксона для сравнения средних. Двухфакторный дисперсионный анализ по Фридману.

Критерий ц* - угловое преобразование Фишера. Q - критерий Розенбаума. Н - критерий Крускала - Уолисса.

Интервальные шкалы. Стэны. Критерий рандомизации.

Использование статистических таблиц.

Требования к компетентности:

знать:

методы определения типов данных в педагогике и психологии, назначние методов непараметрической статистики в зависимости от типа данных, назначение статистических таблиц;

уметь:

планировать процесс математико-статистической обработки экспериментальных данных, распределение которых отличается от нормального;

практически рассчитывать статистические задачи, возникающие в педагогике и психологии;

пользоваться статистическими таблицами при проведении расчетов и формировании выводов и заключений;

анализировать полученные результаты.

ЛИТЕРАТУРА

Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психологии. - М.: Изд-во Московского университета. - 1975. - 206 с.

Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. - М.: Прогресс. - 1976. - 494 с.

Гнеденко В.В. Курс теории вероятностей. - М.: Наука. - 1973. - 400 с.

Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. - М.: Флинта. - 2003. - 336с.

Кендалл М., Стюарт А. Статистические выводы и связи. - М.: Наука. - 1973.

Кокс Д., Снелл Э. Прикладная статистика: принципы и примеры. - М.: Мир. - 1984.

Крылов В.Ю. Геометрическое представление данных психологических исследований. - М.: Наука. - 1990.

Лакин Г.Ф. Биометрия. - М.: Высшая школа. - 1973. - 343 с.

Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных данных. - М.: Наука. - 1981.

Математические методы в исследованиях индивидуальной и групповой деятельности п/ред. Крылова В.Ю. - М.: Наука. - 1990.

Мацкевич И.П., Свирид Г.П. Высшая математика. Теория вероятностей и математическая статистика. - Мн.: Вышэйшая школа. - 1993. - 269 с.

Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. - М.: Наука. - 1971.

Основы математической статистики. Учебное пособие для институтов физической культуры п/ред. В.С. Иванова. - М.: Физкультура и спорт. - 1990. - 174 с.

Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики. - М.: Финансы и статистика. - 1982. - 343 с.

Ракицкий П.Ф. Биологическая статистика. - Мн.: Вышэйшая школа. - 1967. - 396 с.

Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. С.-Петербург. - 1996. - 349 с.

Справочник по прикладной статистике п/ред. Ллойда и др. - М.: Финансы и статистика. - 1989.

Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. - Изд-во Ленинградского университета. - 1998. - 461 с.

Холлендер М., Вулф Д.А. Непараметрические методы статистики. М.: Финансы и статистика. - 1983. - 517 с.

Эренберг А. Анализ и интерпретация статистических данных. - М.: Финансы и статистика. - 1981. - 406 с.


Подобные документы

  • Сущность затрат на производство, находящихся в прямой зависимости от объема производства. Группировка статистических данных: средние величины, динамика, вариация. Особенности распределения затрат на постоянные и переменные. Методы изучения взаимосвязи.

    курсовая работа [138,2 K], добавлен 23.08.2011

  • Теоретические основы исследования взаимосвязи теории социальной работы и психологии. Социальная работа как область научного знания. Сущность и значение психологии в работе с клиентами. Применение психологических технологий в практике социальной работы.

    курсовая работа [45,3 K], добавлен 28.10.2016

  • Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу. Сущность и виды группировок, понятие рядов распределения. Графическое представление информации в анализе социологических данных. Структура и требования к отчету о социологическом исследовании.

    контрольная работа [320,8 K], добавлен 05.04.2011

  • Понятие социологического исследования. Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу. Сущность и виды группировок. Таблицы и графики: их роль в анализе социологических данных. Структура отчета об исследовании. Основные требования к его составлению.

    контрольная работа [542,4 K], добавлен 10.11.2010

  • Изучение методов построения эмпирической типологии, которые применяются в социологических исследованиях. Основная идея и цель кластерного анализа. Обзор ошибок, возникающих при кластеризации. Методы компьютерной обработки социологической информации.

    презентация [612,1 K], добавлен 09.10.2013

  • Статистическое исследование, получение первичной статистической информации. Систематизация данных, сводная характеристика всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей. Определение статистической закономерности. Ошибки выборки.

    реферат [37,7 K], добавлен 06.03.2009

  • Исследования Гарфинкеля об социальных институтах. Анализ разговоров как тип этнометодологии, его главные методы. Стабильность взаимодействия вообще и разговора. Результаты экспериментов Гарфинкеля. Характеристика главных проблем в этнометодологии.

    реферат [16,8 K], добавлен 22.04.2013

  • Формулировка проблемы, определение целей и задач. Метод отбора респондентов. Определение предмета и объекта исследования, основные понятия, гипотезы. Методы сбора и обработки данных. Предлагаемые меры по улучшению качества медицинского обслуживания.

    творческая работа [370,2 K], добавлен 15.06.2015

  • Статистика как практическая деятельность по сбору, накоплению, обработке и анализу цифровых данных, характеризующих население, экономику, культуру, образование. И статистика как наука, изучающая явления в жизни общества с их количественной стороны.

    учебное пособие [19,8 K], добавлен 18.03.2009

  • Проектирование социологического исследования, обработка и анализ информации: понятие, этапы, механизмы и средства математической обработки данных. Подведение итогов, апробация, экспертиза и внедрение результатов исследования в социальной работе.

    контрольная работа [23,1 K], добавлен 06.12.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.