Цель изучения дисциплины | Цель курса состоит в обосновании целостного и системного понимания вероятностной парадигмы и статистического подхода в описании экспериментальных данных в области психологии. Задача курса: научить практическому использованию наиболее распространенных статистических методов описания, компрессии и анализа экспериментальных данных Курс ориентирован на общеизвестные стандартные алгоритмы статистического анализа экспериментальных данных. Практическая значимость курса состоит в иллюстрации класса исследовательских задач, решаемых с помощью конкретного метода или совокупности алгоритмов определенных методов. Обзор методов построен на стандартной логической схеме, включающей описание назначения и области применения метода, его ограничений, рекомендаций по использованию отдельных компонентов метода, примеров постановки экспериментальных задач и литературу для углубленного изучения. |
---|---|
Место дисциплины в учебном плане | Б1.Б.25 |
Формируемые компетенции | ОПК-1 | Знания, умения и навыки, получаемые в результате освоения дисциплины |
Знать:
о возможностях и ограничениях математических и статистических методов для решения широкого класса профессиональных задач Уметь:
применять стандартные алгоритмы статистического анализа экспериментальных данных, выбирать адекватные статистические методы в процессе планирования исследования и проведения доказательств выдвигаемых гипотез, самостоятельно проводить обработку данных с помощью стандартных статистических пакетов Иметь навыки и (или) опыт деятельности (владеть):
концептуальными навыками формализации стандартных статистических и математических методов анализа, навыками профессиональной работы в стандартном статистическом пакете типа SPSS / STATISTICA/ STATGRAFICS, профессиональной грамотностью и квалификацией в интерпретации результатов статистического и математического анализа. |
Содержание дисциплины | Измерение в психологии. Введение и обобщения.. Анализ распределений. Описательная статистика.. Критерии проверки статистических гипотез.. Анализ зависимостей.Меры связи.. Многомерный анализ данных.. |
Виды учебной работы | Лекции, практические, самостоятельная работа. |
Используемые информационные, инструментальные и программные средства |
Текущая лицензионная версия статистического пакета SPSS.
Microsoft Windows Microsoft Office 7-Zip AcrobatReader Электронные образовательные ресурсы:
1. http://www.psychology-online.net Мастерская « Математические методы в психологии» 2. http://www.it.mgppu.ru нформационный портал Московского городского научно-исследовательского семинара «Математическая психология», руководители Митина О.В. и Куравский Л.С. 3. http://www.ht.ru HR-Лаборатория Human Technologies (инновационное предприятие Научного парка МГУ, Научный руководитель – доктор психологических наук, профессор А.Г.Шмелев). 4. Научный журнал "Моделирование и анализ данных" Главный редактор – Л.С. Куравский http://psyjournals.ru/mad/ http://psyjournals.ru/mad/2011/n1/ 5. http://psystudy.ru научный электронный журнал «Психологические исследования» Журналы на иностранном языке: 1. http://www.journals.elsevier.com/journal-of-mathematical-psychology/ Journal of Mathematical Psychology (USA) Editor-in-Chief: J. Myung 2. http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1111/(ISSN)2044-8317 British Journal of Mathematical and Statistical Psychology Edited By: T.Baguley Профессиональные базы данных: 1. Электронная база данных «Scopus» (http://www.scopus.com); 2. Электронная библиотечная система Алтайского государственного университета (http://elibrary.asu.ru/); 3. Научная электронная библиотека elibrary (http://elibrary.ru) |
Форма промежуточной аттестации | Экзамен. |