Математико-статистические методы

Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. — М.: Финансы и статистика, 1983. 472 с. — Даны приемы, математические методы и модели сбора, систематизации и обработки данных с целью их удобного представления, интерпретации и получения выводов.

Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985. 488 с. — Содержатся методы анализа структуры, тесноты и конкретного вида статистических связей между исследуемыми признаками разной природы.

Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справ. изд. /Под ред.С.А.Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с. — Рассмотрены задачи классификации объектов, снижения размерности исследуемого признакового пространства, статистические методы решения таких задач.

Артемьева Е.Ю., Мартынов Е.М. Вероятностные методы в психологии. М.: МГУ, 1975. 207 с. — Изложены основы математической статистики.

Ашмарин И.П., Васильев Н.Н., Амбросов В.А. Быстрые методы статистической обработки и планирование экспериментов. Л.: ЛГУ, 1974. 76 с. — Описан ряд быстрых и в то же время достаточно строгих способов обработки опытных данных, условия их применения.

Биометрия: Учеб. пособие/ Н.В.Глотов, Л.А.Животовский, Н.В.Хованов, Н.Н.Хромов-Борисов; Под ред. М.М.Тихомировой. Л.: ЛГУ, 1982. 264 с. — Приведены методы статистического оценивания, проверки статистических гипотез, основы дисперсионного, регрессионного и корреляционного анализов.

Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М., 1976. — Одно из основных изданий по статистическим методам в психологии.

Грабарь М.И., Краснянская К.А. Применение математической статистики в педагогических исследованиях. Непараметрические методы. М.: Педагогика, 1977. 136 с. — Рассмотрены общие принципы и конкретные методы проверки статистических гипотез.

Дэйвисон М. Многомерное шкалирование: Методы наглядного представления данных: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1988. 254 с. — Описана компьютерная обработка экспериментальных данных с использованием матричного подхода (матричной алгебры).

Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия: Пер. с фр. М.: Финансы и статистика, 1988. 342 с. — Описан алгоритм классификации для задач большой размерности, дано программное обеспечение.

Закс Л. Статистическое оценивание. М.: Статистика, 1976. 598 с. — Рассмотрен широкий спектр статистических методов и их практического применения.

Ивантер Э.В., Коросов А.В. Основы биометрии. Введение в статистический анализ биологических явлений и процессов: Учеб. пособие. Петрозаводск, Петрозаводский гос.ун-т, 1992. 168 с. — В краткой, доступной форме и на конкретных примерах рассмотрены приемы вычислений важнейших статистических показателей, необходимых для первичной обработки и анализа материалов исследований.

Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях/ Под ред. В.Г.Андреенкова, Ю.Н.Толстовой. М.: Наука, 1987. 256 с. — Описаны математические методы анализа качественных данных.

Кенуй М.Г. Быстрые статистические вычисления. Упрощенные методы оценивания и проверки: Справочник. М.: Статистика, 1979. 69 с.

Крылов В.Ю. Геометрическое представление данных в психологических исследованиях. М.: Наука, 1990. 119 с. — Освещены проблемы математического моделирования в психологии, прежде всего, субъективных пространств.

Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с. — Сопоставлены различные алгоритмы кластерного анализа.

Окунь Я. Факторный анализ. Пер. с польск. М.: Статистика, 1974. 200 с. — Основы факторного анализа, сравнение различных методов.

Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике: Современный подход: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1982. 198 с. — Подробно показана техника вычислений при использовании номинальных, порядковых, интервальных и относительных шкал измерений.

Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.1: Пер с англ./ Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, Ю.Н.Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1989. 510 с. — Освещены вопросы, связанные с выборочным распределением, точечным и интервальным оцениванием, общая теория статистических критериев, дисперсионный анализ, планирование эксперимента.

Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.2: Пер с англ./ Под ред. Э.Ллойда, У.Ледермана, С.А.Айвазяна, Ю.Н.Тюрина. М.: Финансы и статистика, 1990. 526 с. — Рассмотрены линейные методы регрессионного анализа, многомерный статистический анализ.

Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.: ЛГУ, 1972. 430 с. — Систематизирован обширный арсенал статистических методов описания и проверки гипотез, применяемых при изучении психических явлений на качественном и количественном уровнях.

Терентьев П.В., Ростова Н.С. Практикум по биометрии: Учеб. пособие. Л.: ЛГУ, 1977. 152 с. — Рассмотрены основные методы статистического анализа и их непараметрические аналоги, первичное упорядочение данных.

Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ: Пер. с англ. /Под ред. В.Ф.Писаренко. М.: Мир, 1981. 693 с. — Изложены основы первичной обработки результатов наблюдений, осуществляемой посредством простеших средств — карандаша, бумаги и логарифмической линейки; примеры представления наблюдений в наглядной форме.

Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ./Дж.-О. Ким, Ч.У.Мьюллер, У.Р.Клекка и др.; Под ред. И.С.Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с. — Рассмотрен аппарат факторного, дискриминантного и кластерного анализа и вопросы, часто возникающие при его практическом применении.

Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа: Сб. статей; Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1988. 263 с. — Изложены подходы к компьютерной обработке массивов статистических данных с перестройкой структуры эмпирической выборки и извлечением из нее дополнительной информации за счет многократной обработки различных ее частей.

Библиографические указатели

Аннотированный указатель литературы по психологии (1978-1983гг.) /Ред.Б.Ф.Ломов, Е.С.Романова, Н.В.Крылова. М., 1983. 118 с. — Указатель включает литературу по психологии и смежным с ней наукам, опубликованную в период между пятым и шестым съездами психологов в центральных издательствах страны и крупнейших университетских центрах. Указатель представляет литературу в алфавитном порядке.

Кроз М.В. Аннотированный указатель методов социально-психологической диагностики. М.: МГУ, 1991. 56 с. — Представлены краткие описания психодиагностических методик в области социальной психологии и психологии личности, их библиографические данные.

Психология. Справочные и библиографические издания: Аннотированный каталог. М., 1987.

Прокофьев В.А. Аппаратурные методики экспериментальной и прикладной психологии (по материалам журнала "Вопросы психологии" за 1955-1978 гг.) //Вопросы психологии. 1979, N 3.

Сборник рефератов НИР. Серия 1. Общественные науки в целом. (В сборнике помещены также рефераты диссертаций.). Есть раздел Психология и подразделы: Общая психология, Психология развития, Социальная психология, Прикладная психология.

Социальная психология: Указатель литературы на русском языке. 1970-1978гг. /Под ред. Н.Н.Богомоловой. М., 1983.

Справочные издания

Бурлачук Л.Ф., Морозов С.М. Словарь-справочник по психодиагностике. Киев, 1989. 200 с. — Дан обзор широкого спектра наиболее распространенных методик психодиагностики.

Бурлачук Л.Ф., Морозов С.М. Словарь-справочник по психодиагностике. СПб.: Питер. 1999. 528 с. — 2-е издание, переработанное и дополненное.

ГОСТ 21829-76. СЧМ. Кодирование зрительной информации. Общие зргономические требования.

Медведев В.И., Парачев А.М. Терминология инженерной психологии. Справочник. Л., 1976, 112 с. — Представлено объяснение 594 терминов психологии, физиологии, теории систем и др. смежных дисциплин. Рассмотрены термины, относящиеся к областям изучения личности, индивидуальности, состояниям, познавательным процессам.

Человек - производство - управление: Психологический словарь-справочник руководителя. Л.: Лениздат, 1982. 174 с. — Предназначен для практического использования методов и средств психологии при организации различных форм труда.

Рекомендуемые словари

Блейхер В.М., Крук И.В. Толковый словарь психиатрических терминов /Ред. С.Н.Боков. — Воронеж: Изда­тельство НПО «МОДЭК», 1995 г. — 640 с.

Коллектив. Личность. Общение: Словарь социально-психологических понятий /Под ред. Е.С.Кузьмина, В.Е.Семенова. Л.: Лениздат, 1987. 144 с. — Толкуются основные социально-психологических категории.

Кордуэлл М. Психология. А - Я: Словарь-справочник /Пер. с англ. — М.: ФАИР-ПРЕСС, 1999. — 448 с.

Платонов К.К. Краткий словарь системы психологических понятий. М., Высшая школа. 1994.

Психологический словарь /Под ред. В.П.Зинченко, Б.Г.Мещерякова — 2-е изд. перераб. и доп.М., Педагогика-Пресс, 1996.

Психологический словарь /Под ред. В.В.Давыдова, А.В.Запорожца, Б.Ф.Ломова и др. М.: Педагогика, 1983. 448 с. — Дается определение и раскрывается содержание терминов и понятий из общей психологии, психофизиологии, инженерной, социальной, возрастной и педагогической психологии, психологии труда, медицинской психологии и других разделов психологической науки.

Психология: Словарь /Под общ. ред. А.В.Петровского, М.Г.Ярошевского. 2-е изд., испр. и доп. М.: Политиздат, 1990. 494 с. — Статьи словаря раскрывают содержание основных понятий современной психологической науки.

Ребер А. Большой толковый психологический словарь. В 2-х Т. Вече•АСТ. М., 2000.

Частотный словарь русского языка /Под ред. Л.Н.Засориной. М.: Русский язык, 1977. 936 с. — Данные о частоте встречаемости около 40000 слов русского языка в газетно-журнальных текстах, драматургии, научных и публицистических текстах, художественной прозе.

Drever J. A Dictionary of Psychology. (Revised by Harvey Wallerstein). Penguin Books, 1974, 320 p. — Первое издание словаря профессора Эдинбургского университета Джеймса Древера вышло в 1952 году. Многократно переиздавался репринтно (почти ежегодно). Представляет собой толковый словарь многих понятий психологии и некоторых смежных с ней дисциплин.

Терминологический словарь[MSOffice3]

ВАЛИДИЗАЦИЯ. Процесс оценки степени, в которой тест или дру­гой измерительный инструмент действительно измеряет то, для измерения чего он предназначен.

ВАЛИДНОСТИ КОЭФФИЦИЕНТ. Индекс валидности теста; коэф­фициент корреляции между значениями теста и набором критериальных оценок, которые рассматриваются как отражающие переменную (перемен­ные), которую, как предполагается, этот тест измеряет. Например, для тес­та, разработанного для оценки школьных способностей, это будет корре­ляция между экзаменационными отметками и академическими успехами.

ВАЛИДНОСТЬ. В тестировании — свойство любого измерительного инструмента, прибора или теста, при котором он измеряет то, что предназначен измерять.

ВАЛИДНОСТЬ АПРИОРНАЯ. Своего рода предварительная, интуитив­ная оценка содержательной валидности теста. Степень, в которой пункты теста, как кажется, имеют интуитивную, априорную связь с моделями пове­дения, которые, как считается, они тестируют. Также называется валидностью здравого смысла.

ВЫБОРКА. 1. Часть популяции, отобранная (обычно следуя некоторой процедуре и преследуя некоторую цель) таким образом, что она считается представляющей всю популяцию в целом. 2. Составление такой избранной части популяции. Этот термин часто употребляется с определяющими сло­вами, чтобы уточнить вид обсуждаемой выборки или процедуры отбора.

ВЫБОРКА АДЕКВАТНАЯ. Выборка достаточного размера для того, что­бы был достигнут предполагаемый уровень достоверности. Обратите вни­мание, что этот термин относится только к размеру и не означает одновременно репрезентативности выборки.

ВЫБОРКА НЕРЕПРЕЗЕНТАТИВНАЯ. Любая выборка, характеристики которой не отражают характеристики популяции, из которой она была ото­брана.

ВЫБОРКА РЕПРЕЗЕНТАТИВНАЯ. Любая выборка, которая является точ­ным отражением популяции, из которой она была отобрана; непредвзятая выборка. Все систематические процедуры отбора образцов разработаны для того, чтобы создавать репрезентативные выборки.

ВЫБОРКА СЛУЧАЙНАЯ. Выборка, которая была составлена таким об­разом, что все члены или объекты в популяции с равной (и независимой сте­пенью) вероятности могли быть отобраны.

ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ. Собрание предметов в соответствии с некоторой определяющей чертой (чертами) или характеристикой (характе­ристиками). Это значение близко к понятию набор.

ГЕНЕРАЛЬНАЯ СОВОКУПНОСТЬ, СТАТИСТИЧЕСКАЯ. Полная популяция, из которой была взята выборка и относительно которой делаются выводы на основании этой выборки.

ГИПОТЕЗА. 1. В научной работе — любое утверждение, предложения или предположение, которое служит как предварительное объяснение оп­ределенных фактов. Гипотеза всегда представляется таким образом, что­бы она могла быть подвергнута эмпирической проверке и затем или под­тверждена или отклонена в результате доказательства. 2. Более широкое значение — стратегия, принятая для того, чтобы решать некоторую про­блему. В наиболее сложных экспериментах по научению, таких как реше­ние проблем, формирование понятий, принятие решений и т.п., субъект обычно проявляет постоянство от попытки к попытке, действуя как будто на основании некоторой гипотезы, такой как: "если будут условия х и у, я буду отвечать реакцией А, а если нет, то попробую реакцию В".

ДАННЫЕ — набор свидетельств или фактов, собранных в ходе эксперимен­тов или исследований.

ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ. Разновидность регрессионного анализа, который позволяет использовать непрерывные независимые переменные для того, чтобы поместить индивидуальные случаи в категории зависи­мой переменной. Например, можно использовать такие переменные, как ин­декс оценок и число дней отсутствия в школе, чтобы предсказать, закончат ли учащиеся школу вовремя.

ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ — это анализ изменчивости признака под влиянием каких-либо контролируемых переменных факторов. В зарубеж­ной литературе дисперсионный анализ часто обозначается как ANOVA, что переводится как анализ вариативности (Analysis of Variance). В ходе дисперсионного анализа из общей вариативности признака вычленяют вариативность трех видов: а) вариативность, обусловленную действием каждой из исследуемых независимых переменных; б) вариативность, обусловленную взаимодействием исследуемых неза­висимых переменных; в) случайную вариативность, обусловленную всеми другими неизвест­ными переменными.

ДИСПЕРСИЯ. Вариативность, распределение. Используется, прежде всего, в статистике, где индексы дисперсии являются мерами, которые опи­сывают вариативность любого распределения значений. Проще говоря, это способ описания тенденции значений отклоняться от центральной тенден­ции (чаще всего, от среднего арифметического). Используются три измерения дисперсии: разброс, среднее отклонение и стандартное отклонение, причем последнее зна­чительно преобладает в статистических исследованиях. КОРРЕЛЯТ. 1. Любая из двух переменных или факторов, которые систе­матически связаны друг с другом; то есть они "коррелируют". 2. Принцип или аргумент, который обязательно указывает на какой-то другой принцип или аргумент.

ЗНАЧЕНИЕ. Номер или другое количественное обозначение, например, число, полученное в результате измерения.

ИНДИКАТОР см. Признак

КОРРЕЛЯЦИОННАЯ МАТРИЦА. См. матрица, корреляционная.

КОРРЕЛЯЦИОННОЕ ОТНОШЕНИЕ. Измерение степени, в которой данная линия регрессии отклоняется от линейности.

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ КЛАСТЕР. Группа переменных, в которой все пере­менные имеют более высокий уровень положительной корреляции друг с дру­гом, чем с другими группами переменных или с отдельными переменными. Такой кластер считается доказательством наличия фактора в факторном ана­лизе.

КОРРЕЛЯЦИЯ. 1. В статистике — связь между двумя (или более) пере­менными, при которой систематическое увеличение в значении одной пере­менной сопровождается систематическим увеличением или уменьшением в значении другой. Наличие такой статистической связи традиционно исполь­зуется как основа для предположения относительно ожидаемого значения од­ной переменной при известном значении другой. Чем сильнее корреляция (то есть чем больше нуля полученный коэффициент корреляции), тем выше уверен­ность в точности предположения. 2. Несколько более свободное употребле­ние: любая связь между вещами, при которой с изменениями в одной проис­ходят некоторые сопутствующие или зависимые изменения в другой (или в других). Обратите внимание на то, что в обоих этих использованиях содер­жится предположение о причинной связи между переменными. Корреляции являются утверждением наличия сопутствования; они могут предполагать, но не обязательно подразумевают, что изменения в одной переменной произво­дят или вызывают изменения в другой (других).

КОРРЕЛЯЦИЯ РАНГОВЫХ ПОРЯДКОВ. Корреляция, основанная на рангах значений двух переменных. Она является производной корреляции зна­чимости результата Пирсона и наиболее широко используемой непарамет­рической корреляцией. Часто называется корреляцией ранговых различий потому что основным фактором при вычислении коэффициента является раз­личие между рангами двух переменных. Иногда называется корреляцией ран­говых порядков Спирмена.

КОРРЕЛЯЦИЯ БИСЕРИАЛЬНАЯ. Корреляция, при которой одна перемен­ная измеряется по непрерывной шкале, а другая — по дихотомической (с дву­мя оценками).

КОРРЕЛЯЦИЯ КРИВОЛИНЕЙНАЯ. Обычно, любая корреляция, где изме­нение переменных нелинейно. См. Регрессия, криволинейная. Также назы­вается нелинейная корреляция и иногда смещенная корреляция.

КОРРЕЛЯЦИЯ ЛИНЕЙНАЯ. Любая корреляция, в которой средние изме­нения в одной переменной связаны со средними изменениями в другой; то есть линия регрессии является прямой линией. Большинство статистических процедур для вычисления коэффициента корреляции основывается на предположении о линейности.

КОРРЕЛЯЦИЯ МНОЖЕСТВЕННАЯ (R). Связь между одной (зависимой) переменной и двумя или более (независимыми) переменными. Коэффициент множественной корреляции позволяет оценить совместное влияние незави­симых переменных на зависимую.

КОРРЕЛЯЦИЯ ОБРАТНАЯ. Иногда употребляется в ка­честве синонима отрицательной корреляции.

КОРРЕЛЯЦИЯ ОТРИЦАТЕЛЬНАЯ. Корреляция, при которой увеличение одной переменной связано с уменьшением другой или при которой высокие значения одной переменной связаны с низкими значениями другой. Коэффи­циент будет иметь отрицательные значения между 0 и -1,00. Также называет­ся обратной или непрямой корреляцией.

КОРРЕЛЯЦИЯ ПОЛОЖИТЕЛЬНАЯ. Корреляция, при которой увеличе­ние одной переменной сопровождается увеличением другой или при которой высокие значения одной связаны с высокими значениями другой, и низ­кие значения связаны с низкими. Коэффициент корреляции будет иметь по­ложительные значения между 0 и +1,00. Также иногда называется прямом корреляцией.

КОРРЕЛЯЦИЯ ПРЯМАЯ. Иногда употребляется как синоним корреляции, положительной.

КОРРЕЛЯЦИЯ СМЕЩЕННАЯ. См. корреляция, криволинейная.

ЛОНГИТЮДНЫЙ МЕТОД. Исследование, проводимое посредством наблюдения за рядом субъектов в течение длительного периода времени. Ср. с методом поперечного среза.

МАТРИЦА. 1. Любое расположение данных (или чисел, или символов) в таблице, состоящей из строк и столбцов. 2. Рамки или структура, которые за­дают форму или значение, контекст.

МАТРИЦА КОРРЕЛЯЦИОННАЯ. Матрица, дающая коэффициент корре­ляции между каждой переменной в наборе данных с каждой другой перемен­ной этого набора.

МЕТОД. Очень общее значение — способ выполнения чего-либо, упорядоченная работа с фактами и концепциями. Метод — принцип и способ сбора, обработки или анализа данных, а также принцип воздействия на объект.

МЕТОДИКА — форма реализации метода, совокупность приемов и операций (их последовательность и взаимосвязь), процедура или набор про­цедур для достижения определенной цели. В психологическом исследовании: формализованные правила сбора, обработки и анализа информации. Обычно эти процедуры требуют определенной ква­лификации, и владение ими отражает некоторый уровень опытности. С помощью методики фиксируют характеристики поведения и воздействуют на объект. Как правило, для регистрации сходных сторон объекта существует множество методик (методическая избыточность), что обеспечивает взаимную верификацию данных, получаемых различ­ными методиками.

Термин употребляется очень широко, и, как правило, к нему добавляется некоторое уточняющее слово, например, статистическая методика, экспериментальная методика и т.д.

МЕТОДОЛОГИЯ. 1. В широком смысле — формулировка систематических и логически последовательных методов поиска знания. Это, строго говоря, не связано непосредственно с приобретением знаний или пониманием, а ско­рее с методами и процедурами, в соответствии с которыми такое знание и понимание достигается. Большинство склонно использовать этот термин как эквивалент понятия научный метод, подразумевая, что единственная допус­тимая методология — научная. Правомерность такого употребления зависит оттого, как характеризуется научный метод в той интерпретации, которая приводится ниже и которая представляет современную точку зрения, такая синонимичность оправдана. 2. Специальное значение — фактические про­цедуры, используемые в конкретном исследовании.

МЕТОДЫ НАБЛЮДЕНИЯ. Вообще — любая из процедур и методов, кото­рые используются в неэкспериментальном исследовании для того, чтобы орга­низовать тщательное наблюдение событий. Сюда входит использование раз­личных приборов, таких как аудио- и видеомагнитофоны, фото- и видеокаме­ры, секундомеры, контрольные списки и т.д. Целью наблюдения является установление факта существования явлений для их последующей классификации и пр.

МЕТРИЧЕСКИЙ. 1. Вообще — имеющий отношение к измерению. 2. В осо­бенности, характеристика измерения, при котором измеряемые элементы располагаются на шкалах интервалов или отношений.

НАДЕЖНОСТИ, КОЭФФИЦИЕНТ. Коэффициент корреляции, выражаю­щий степень связи между двумя наборами значений, причем эти наборы зна­чений представляют собой результаты двух сеансов тестирования одним и тем же инструментом. Этот коэффициент затем используется в качестве количественного выражения надежности (3) инструмента тестирования или изме­рительной процедуры. Имеется несколько различных коэффициентов надеж­ности, в зависимости от определенных значений, которые сравниваются. На­пример, коэффициент стабильности получается при использовании метода ретестирования (см. ретестовая надежность), коэффициент эквивалентно­сти обеспечивает оценку надежности, когда используются альтернативные или параллельные формы теста (см. надежность альтернативных форм), ко­эффициент внутренней согласованности получается в результате интратестовых манипуляций, таких как процедура разделения пополам (см. половин­ная надежность).

НАДЕЖНОСТЬ. 1. Очень общее значение — характеристика чего-либо, заслуживающего доверия. 2. При оценке личности — характеристика заслу­живающего доверия человека: надежный человек — это ответственный че­ловек, тот, на кого можно положиться. 3. В психологическом тестировании (и в измерении вообще) — обобщенный термин, используемый для обозначе­ния всех аспектов, имеющих отношение к тому, насколько можно доверять измерительному инструменту или тесту. Основное понятие здесь — последовательность, степень, в которой измерительный инструмент или тест вы. дает приблизительно те же самые результаты, когда используется неодно-кратно в сходных условиях. Ср. здесь с валидностью. Степень, в которой про. цедура является надежной, может быть оценена с помощью ряда процедур;

наиболее часто используемые из них приводятся ниже.

НАДЕЖНОСТЬ ПУНКТОВ. Надежность теста, определяемая степенью, в которой пункты теста измеряют одни и те же конструкты. Также называется надежностью шкал.

НАДЕЖНОСТЬ ШКАЛ. См. надежность пунктов.

НАДЕЖНОСТЬ ВЗАИМОЗАМЕНЯЕМЫХ ФОРМ. Метод определения надежности теста посредством разработки двух (или более) параллельных на­боров пунктов подобных типов и степени сложности и коррелирования значе­ний, полученных по одной форме со значениями, полученными по другой (дру­гим). Также называется надежностью эквивалентных или параллельных форм.

НАДЕЖНОСТЬ МЕЖЭКСПЕРТНАЯ. Степень, в которой два или более не­зависимых наблюдателя сходятся в своих оценках поведения. Всякий раз, ког­да кто-то имеет дело с данными, зависящими от крайне субъективной интер­претации ситуации, — например, когда исследуется изменение в выражени­ях лица людей, ведущих диалог, — прежде, чем данные можно будет считать валидными, должна быть продемонстрирована высокая межэкспертная надеж­ность. Также называется экспертной надежностью.

НАДЕЖНОСТЬ ПОЛОВИННАЯ. Общее название для нескольких методоы определения надежности теста посредством оценки общей внутренней со­гласованности теста. Этот метод логически подобен процедуре эквивалентных форм (см. надежность альтернативных форм); один тест разделяется на две формы, и вычисляется коэффициент надежности между этими двумя формами. Две половины теста, которые могут быть получены любым способом, обеспечивающим две сравнимые формы. Имеются некоторые общие процедуры, например, помещение нечетных пунктов в одну форму, а четных в другую, чередование блоков пунктов из формы в форму или разнесение пунктов по формам на случайном основании.

НАДЕЖНОСТЬ РЕТЕСТОВАЯ. Метод для определения надежности теста, посредством применения его два (или более) раза с одним и тем же человеком и вычисления коэффициента надежности между значениями, полученными в результате каждого тестирования. Обычно предполагается, что должен пройти довольно длительный период времени между тестированием и ретестированием, по очевидным причинам.

ОБОБЩЕНИЕ (генерализация) — установление законов и зако­номерностей. К обобщению приходят путем выделения существенных признаков, свойств предметов, явлений и абстрагирования (отвлечения) от несущественных свойств.

ОЦЕНКА. 1. Вообще — определение ценности или значимости чего-нибудь. 2. Более специальное значение: определение того, насколько успешны были программа, учебная программа, серия экспериментов, лекарственное средство и т.д. в достижении целей, для которых они были изначально предназначены.

3. Определение рейтинга. Оценка объекта, события или челове­ка (включая себя, так называемая самооценка). Такая оценка часто использу­ются в социальных исследованиях и при изучении личности, чтобы измерить качества и характеристики, которые являются субъективными и для которых не существуют никаких объективных методов измерения.

ПАРАДИГМА (от греческого — модель, образец) — собирательное обозначение набора уста­новок, ценностей, процедур, методов и т.д., составляющих общепринятое на­правление в определенной дисциплине в определенный момент времени.

ПЕРЕМЕННАЯ. То, что изменяется, то, что подвер­жено увеличению и/или уменьшению с течением времени — то, что варьируется. П. — параметр реальности, который может изменяться и/или изменяется в экс­периментальном исследовании.

ПЕРЕМЕННАЯ ЗАВИСИМАЯ — любая переменная, значения которой в принципе являются результатом изменений в значениях одной или более независимых переменных. В математике это понятие "зависимости" хорошо представлено выражением типа у = f (x), где значения у зависят от значений х.

ПЕРЕМЕННАЯ НЕЗАВИСИМАЯ — любая переменная, значения которой в принципе не зависят от изменений значений других переменных. В экспе­рименте — любая переменная, которая специально изменяется так, чтобы можно было наблюдать ее влияние на зависимую переменную (перемен­ные). Также называется экспериментальной переменной, контролируемой пе­ременной.

ПЕРЕМЕННАЯ ПОЛНОМОЧНАЯ (ПРОКСИМАЛЬНАЯ) — это переменная, ис­пользуемая в качестве косвенного измерения другой переменной, когда вто­рую переменную трудно измерить или непосредственно наблюдать.

ПЕРЕМЕННАЯ ПРОМЕЖУТОЧНАЯ — внутренняя переменная, которая не оценивается непосредственно, но свойства которой могут быть выведены и проинтерпретированы на основании систематических изменений независи­мой переменной и наблюдения сопутствующих изменений в зависимой пе­ременной. Гипотетические компоненты во многих теориях являются по сути промежуточными переменными.

ПИЛОТАЖНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ — исследование, предваряющее новую серию, в ходе которо­го проверяется качество методики и плана. Выявляются побочные переменные и уточ­нятся экспериментальная гипотеза. Обычно проводится небольшой выборке.

ПОКАЗАТЕЛИ (ПАРАМЕТРЫ) ПОВЕДЕНИЯ — количественные характеристики поведения испы­туемого, проявления зависимой переменной.

ПОЛЕВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ — исследования в естественных условиях. Термин применяется в социальной пси­хологии и социологии.

ПОПЕРЕЧНОГО СРЕЗА МЕТОД. Подход к исследованию, часто использу­емый в экспериментальной, клинической и социальной психологии, где боль­шие группы субъектов изучаются по одному и тому же признаку одновремен­но (также называется синхронический метод). Ср. с лонгитюдным (или ди­ахроническим) методом, где ведется наблюдение за поведением отдельных субъектов в течение длительного периода времени.

ПОПУЛЯЦИЯ. 1. Все организмы определенного вида (обычно, но не обя­зательно, люди) внутри определенной географической области в определен­ный момент времени. 2. В статистике — общее число случаев, относительно которых может быть сделано определенное утверждение. Обратите внима­ние, что в этом значении популяция может быть: (а) конечной, реально суще­ствующей и доступной исследованию (например, все студенты, зачисленные в определенную школу); (б) конечной, реально существующей, но недоступ­ной исследованию (например, население России в определенный день того или иного года); или (в) бесконечной (например, все возможные подбра­сывания монет). Следует различать с выборкой, которая представляет со­бой некоторое наблюдаемое или отобранное подмножество популяции.

ПОПЫТКА. 1. Свободное значение — проба, тест; отдельное усилие, со­вершаемое для того, чтобы что-то выполнить. 2. В экспериментальном ис­следовании — отдельная "единица", в которой предъявляется стимул и воз­никает некоторая реакция. В этом смысле каждая попытка обычно считается одним компонентом большого ряда таких "единиц", которые все вместе пред­ставляют эксперимент.

ПРИЗНАК — все то, что выражает природу объектов (явлений), их сходство или раз­личия, а также одно событие, являющееся сигналом другого события.. По П. объекты и явления опозна­ются, обозначаются и описываются. Каж­дый объект и каждое явление обладает множеством П., среди которых выделяют­ся простые и сложные, комплексные и це­лостные, случайные и неслучайные и т. д. Один и тот же П. может выступать как об­щий, видовой и отличительный. По свое­му значению все П. делятся на существен­ные и несущественные. Существенный П. при всех условиях принадлежит объекту и является необходимым для его существо­вания, выражает его коренную природу, тем самым отличая от других объектов, других видов и родов. Быстрый пульс и высокая КГР (кожно-гальваническая реак­ция), например, являются симптомами сильного возбуждения. П. также вызывается индикатором.

ПРИКЛАДНАЯ ПСИХОЛОГИЯ. Общий термин, используемый для обозна­чения всех тех отраслей психологии, которые стремятся: (а) применить прин­ципы, открытия и теории психологии на практике в различных областях, таких как образование, промышленность, маркетинг, опрос общественного мне­ния, спорт и т.д.; и/или (б) обнаружить базовые принципы, которые могут быть применены таким образом. В первом подходе используется в основном то, что известно, в другом — стремят­ся к дополнительным знаниям и руководствуются целью практического при­менения.

РАЗБРОС. 1. Степень, в которой набор значений (или точек данных, их представляющих) сгруппирован вокруг некоторо­го центрального значения, обычно среднего. В этом смысле термин является синонимом вариативности или дисперсии. 2. Степень, в которой имеется высокая вариативность значений, особенно межсубъектная вариативность по определенному тесту. Люди, получившие высокие значения по некоторым ча­стям теста, но низкие по другим, или студенты, получившие высокие оценки по некоторым предметам, но низкие по другим, считаются обнаруживающи­ми сильный разброс.

РАЗБРОСА ДИАГРАММА. Диаграмма или таблица двузначных точек дан­ных, в которой все значения х размещаются в соответствии со значениями у. Когда это представлено в графическом виде и соотнесено с линией регрессии, получается графическое изображение величины разброса (1) данных.

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ НОРМАЛЬНОЕ. Теоретически ожидаемое распреде­ление вероятности, когда выборки взяты из бесконечно большой популяции, при котором все события имеют равную степень вероятности. Распределе­ние непрерывно, оно распространяется на все значения от -¥ до +¥; оно сим­метрично и одномодально, его среднее, медиана и мода выражаются одних и тем же значением. С нормальным распределением связаны некоторые пре­достережения. (а) Оно определяется только математическим правилом, в дей­ствительности оно никогда не встречается, возможно только приближение к нормальному распределению (это, конечно, справедливо и для большинства других распределений, но имеется тенденция представлять как реально су­ществующее нормальное распределение чаще прочих). (б) Хотя нормальное распределение имеет знакомую колоколообразную форму, не каждая колоколообразная кривая представляет нормальное распределение, (в) И, наконец, нормальное распределение имеет очень боль­шое значение в статистической теории и статистическом тестировании, так как для применения многих статистических тестов необходимо, чтобы дан­ные приближались к нормальному распределению, то есть должно быть предположение, что популяция, из которой они были отобраны, была нормальной популяцией.

РЕГРЕССИИ КРИВАЯ. Плавная кривая, приспособленная к набору спаренных данных из таблицы корреляций. Если регрессия линейная, кривая будет прямой линией, если она квадратичная, будет иметься единственная точка изгиба и т.д.

РЕГРЕССИИ УРАВНЕНИЕ. Уравнение, представляющее отношение меж­ду значениями одной переменной (х) и наблюдаемыми значениями другой (у). Это уравнение, таким образом, представляет собой формулу, которая позволяет предсказать наиболее вероятные значения у для любого известного х. Линейные уравнения регрессии имеют форму у = ах + b.

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. 1. Вообще — любое статистическое приме­нение регрессии (2) для того, чтобы анализировать данные. 2. Несколько бо­лее ограниченный способ употребления — применение качественных харак­теристик одной переменной для того, чтобы делать количественные предска­зания в отношении другой переменной.

РЕГРЕССИЯ К СРЕДНЕМУ. Обобщение, в котором утверждается то, что при любом данном стандартном значении одной переменной х опти­мальное линейное предсказание стандартного значения другой парной пе­ременной у, будет более близко к среднему значению всего множества зна­чений у, чем значение х к среднему значению всего множества значений х. Это явление — результат статистических предположений, построенных на исполь­зовании регрессии (2) в качестве средства создания предсказаний, и оно не обязательно должно рассматриваться как элемент природы.

Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском по сайту: