Matemātiskās metodes psiholoģijā

Matemātiskās metodes psiholoģijā par pētījumu datu apstrādei un nosaka attiecības starp pētīto parādību. Pat vienkāršs pētījums nav bez matemātisko datu apstrādi.

Datu apstrāde var izdarīt manuāli, bet var - izmantojot speciālu programmatūru. Gala rezultāts var izskatīties kā tabulā; metodes matemātiskās statistikas psiholoģijā un ļauj grafiski attēlot datus. Par dažāda veida datiem (kvantitatīvs, kvalitatīvs un kārtas) izmantot dažādus novērtēšanas instrumentus.

Matemātiskās metodes psiholoģijā ietver gan noteikšanu skaitlisku atkarību un statistikas ārstēšanu. Ļaujiet mums kavēties visbiežāk ones.

Lai novērtētu datus, pirmkārt, jums ir jāizlemj par atzīmi no mērījumiem. Un šeit tiek izmantotas matemātiskās metodes psiholoģijā, kā reģistrāciju un mērogošanas, ir izteikt pētītās parādības skaitliskā izteiksmē. Vairāki atšķirīgi veidi skalas. Tomēr matemātiskai apstrādei ir piemēroti tikai daži no tiem. Tas ir galvenokārt kvantitatīvā, kas ļauj mērīt nopietnību konkrētās īpašības objektu saskaņā ar pētījumu, un skaitliski izteiktu atšķirību starp tām. Vienkāršākais piemērs - mērīšanas IQ. Kvantitatīva skala ļauj datus ranga darbību (skat., Utt.) Kad ranking dati no kvantitatīvo atzīmi tulkots nominālo (piemēram, zema, vidēja vai augsta indeksa vērtība), reverse pāreja nav iespējama.

Ranking - tādu datu izplatīšanu dilstošā secībā (uzlikšana) funkciju, kas tiek aprēķināts. Tas izmanto kvantitatīvo skalu. Katra vērtība tiek piešķirts rangs (indekss ar minimālo vērtību - 1. ranga, nākamais vērtību - ranga 2, un tā tālāk), tad tas kļūst iespējams nodot vērtības no nominālās kvantitatīvās skalas. Piemēram, izmērītā likme - līmenis nemiers. 100 cilvēki ir pārbaudītas, rezultāti tiek vērtētas, un pētnieks redz, cik daudz cilvēku ir zems (augsts vai zems) likmi. Tomēr šis veids, kā pasniegt dati ietver daļēju zaudēšanu informāciju par katra respondenta.

Korelācijas analīze - ir izveidot saikni starp parādībām. Šajā gadījumā mēra kā izmaiņas vidējo vērtību indikatora mainot indikatora kopā ar kuru tā atrodas. Sakarība tiek uzskatīts divos aspektos: par spēku un virzienu. Tas var būt pozitīvs (lai palielinātu viens indikators palielinās, un otrais) un negatīvo (palielinās, samazinās likmi pirmās otrajā piemērā, jo augstāks līmenis trauksmes indivīda, jo mazāk ticams, ka tas ieņem vadošu pozīciju grupā). Atkarība var būt ar taisnu vai, biežāk, lai izteikt līkni. Saites, kas palīdz noteikt korelācijas analīzi, var nebūt skaidrs, pēc pirmā acu uzmetiena, ja jūs izmantot citas metodes, matemātiskās apstrādes psiholoģijā. Tā ir tā galvenā priekšrocība. Trūkums ir lielāka sarežģītība saistīts ar nepieciešamību, izmantojot ievērojams skaits formulas un rūpīgiem aprēķiniem.

Faktoru analīze - ir vēl viena statistikas metode , kas ļauj prognozēt iespējamo ietekmi dažādu faktoru ietekmi uz procesu saskaņā ar pētījumu. Šādā gadījumā visi ietekmējošie faktori sākotnēji pieņemta kā ar vienādu nozīmi, un to ietekme tiek aprēķināta matemātiski. Šāda analīze ļauj izveidot kopīgu izraisīt mainīgumu vairāku parādību uzreiz.

Lai parādītu datu tabula metodes var tikt izmantotas (tabula izveides) un grafisko izkārtojumu (tabulas un diagrammas, kas ir ne tikai sniegt vizuālu attēlojumu uz iegūtajiem rezultātiem, bet arī ļauj prognozēt kursu procesa).

Galvenie noteikumi un nosacījumi, saskaņā ar kuriem tā iepriekš minētās matemātiskās metodes psiholoģijā nodrošina uzticamību pētījumu, ir pieejamība pietiekamā parauga, mērījumu precizitāti un pareizību aprēķiniem.