УМКД

Психологиялық зерттеулердің объективтілік принцип

ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНЫҢ
БІЛІМ ЖӘНЕ ҒЫЛЫМ МИНИСТРЛІГІ
ШӘКӘРІМ атындағы МЕМЛЕКЕТТІК УНИВЕРСИТЕТІ
3 деңгейлі СМЖ құжаты
ПОӘК

ПОӘК 042-18.1.18.19-2013
<<Психологиядағы математикалық зерттеу әдістері>> пәні бойынша
оқытушыға арналған пәннің жұмыс оқу бағдарламасы

05.09.13. жылғы № 1 басылым

ПӘННІҢ ОҚУ ӘДІСТЕМЕЛІК КЕШЕНІ
<<Психологиядағы математикалық зерттеу әдістері>>
6М010300-<<Педагогика және психология>>

ОҚУ ӘДІСТЕМЕЛІК МАТЕРИАЛДАР

Семей - 2013ж.

Мазмұны:
* Глоссарий
* Дәрістер
* Практикалық және лабораториялық сабақтар
* Студенттің өздік жұмысы

Глоссарий
Альтернативтік гипотеза - нәтижесінің мазмұны басқа гипотезадан өзгеше түсіндірілетін экспериментальды зерттеудің гипотезасы
Альтернативтік шешімдер - басқа шешімдер сияқты неғұрлым шындыққа жанасатын кейбір проблемалардың мүмкін болатын шешімдерінің бірі
Психодиагностикалық әдістемелердің құндылығы (валидность психодиагностической методики) - берілген әдістеме бойынша алынған нәтижелердің бастапқы ойға сәйкестілігі.
Іріктеу - зерттеу жүргізуге болатын адамдар тобы
Іріктеу дисперсиясы - эксперименталды және психодиагностикалық мәліметтерді таратудың математикалық-статистикалық көрсеткіші
Гипотеза - арнаулы дәлелдеулерді талап ететін, ғылыми негізделген қойылған проблеманың мүмкін болатын жауабы.
Потенциалды даму зонасы - Адамның психологиялық өзін дамытуындағы жасырын мүмкіндіктері
Бөлу заңы - варианталар мәні мен оларға сәйкес ықтималдықтар арасында байланыс орнататын математикалық ара қатынас.
Биномалды бөлу - берілген жағдайдың математикалық моделі.
Нормалды бөлу - биномалды бөлудің шекті жағдайларының бірі.
Параметрлерді табу - жиынтықтың жалпы қасиетін көрсететін статистикалық бөлудің сипаттамасы.
ММРІ - белгілі тұлғалық психологиялық тест (Миннесотский Многофакторный Личностный Опросник) Тәуелді ауыспалылық -
Тәуелсіз ауыспалылық -
Зерттеу объектісі - ғылыми зертеу жұмысы жүргізілетін объект
Зерттеу пәні - белгілі уақытта оқып-зерттелінетін зерттеу объектісінң бір жағы
Латиндік квадрат - тәуелсіз өзгергіштіктердің деңгейлерін позициялы теңестіруге негізделген кросс - индивидуалды эксперименттің / көпдеңгейлі эксперимент/ ең көп тараған схемаларының бірі.
Мән - тәуелді өзгергіштікті өлшеу бірлігі, алынған мәліметтерді өндеудің соңғы нәтижелері.
Мәліметтер - хаттамада тіркелген алғашқы әрі өнделмеген эксперимент нәтижелері.
Нәтижелердің мәнділігі - эксперименттік гипотезаға жауап беретін тәуелді өзгергіштіктің орташа мәндерінің арасынан алынған айырмашылықтардың статистикалық дұрыстығы.
Негізгі әрекет нәтижесі - тәуелсіз өзгергіштіктің тәуелді өзгергіштікке әсерін, күшін сандық көрсету.
Нормалды бөлу - үзіліссіз кездейсоқ шамаларды бөлу.
Нуль - гипотеза - тәуелсіз өзгергіштіктің шарттарының арасындағы айырмашылықтың болмауы жайлы гипотеза.
Өзара әрекет - факторлары экспериментте бөлініп алынған екі немесе бірнеше тәуелсіз өзгергіштіктің арасындағы арақатынаспен шарттанған сандық нәтиже.
Өлшеу көрсеткіштері - сыналушының іс - әрекетінің сандық сипаттамасы, тәуелді өзгергіштіктің мәнін анықтайды.
Өзгергіштік - өзгеретін кез келген болмыс, экспериментте көрінеді және тіркеледі.
Өлшеудің сенімділігі - қайталауда өлшеу нәтижелерінің көшірілуі.
Өлшеудің статистикалық қатесі - өлшенетін көрсеткіштіктердің кездейсоқ өзгерісінің үлесінің / дисперсия / осы көрсеткішті өзгеру жиынтығына қатынасы бойынша /жалпы дисперсия / салыстырмалы үлесі.
Проблема (мәселе) - шешімі талап етілетін күрделі ғылыми немесе практикалық сұрақ
Рефлексия - адамның өз-өзіне, өзінің бейнесіне, ойы мен сезіміне санасының шоғырлануы
Жүйе - бір-бірімен өзара байланысты азды-көпті тұрақты элементтерден тұратын күрделі ұйымдасқан объект
Зерттеу тақырыбы - нақты зерттеуде арнаулы оқып-зерттелінетін сұрақ, проблема аспектісі
Тест - қабылданған бағалау нормаларына сәйкес адам психологиясын қатаң сапалық және сандық анықтауға арналған психологиялық зерттеулердің стандартталынған әдістері
Психологиялық тренинг - адамның түрлі қасиет, ерекшеліктерін дамытуға бағытталған белсенді оқыту мен
Психокоррекция - адамға оның психологиясы мен әрекет-қылығын түзетуге байланысты қолданбалы психологиялық білім, дағды, іскерліктер жиынтығы
Психотерапия - ауру адамдарға түрлі аурулардан сауығу мақсатында психологиялық әсер етудің практикалық әдістері жиынтығы мен теоретикалық білімдерайма
Генетикалық әдіс - генетика - шығу тегі "төркін" дегенді білдіреді. Бұл- психскалық құбылыстар мен процестердің шығуы мен пайда болуын және дамуын зерттейтін әдіс.
Статистикалық қорытынды - тәуелді өзгергіштік мәндерінің арасындағы айырмашылықтың шамасын табу.
Таңдау - экспериментке қатысатын сыналушы.
Тестің валидтылығы - тестің адекваттылығы мен өтімділігі, зерттейтін қасиетті өлшеу дәлдігі.
Тестің сенімділігі - тестің көмегімен алынған нәтижелердің тұрақтылығы.
Фактор - экспериментке сыналушының мінсіз мінез - құлқына әсер ететін кез келген болмыс.
Шарт - тәуелсіз өзгергіштіктің ілескен шатасуын тексеру тәсілі.
Эксперимент - жалпылауға болатын нәтижелерді алу мақсатымен болмысты өзгертуді алдын ала жоспарлау шартында өткізілген зерттеу, эксперименталды гипотезаны тексеру құралы.
Эксперименталды схема - эксперименталды гипотезаны адекватты тексеру үшін сыналушыларға тәуелсіз өзгергіштіктің әртүрлі шарттарын беру жоспары.
Эксперименталды гипотеза - экспериментке тексерілетін кейбір болжамдарды нақтыландыру.

2.<< Психологиядағы математикалық зерттеу әдістері>> пәнінің дәрістік материалдары.
Тақырып 1. Сипаттаушы статистика. Өлшем мәселесі. Белгілер мен айнымалылар. Өлшем шкалалары.
1.Сипаттаушы статистика. Үлестірім сипаты.
3.Белгінің үлестірімі.
4.Үлестірім параметрлары.
Тақырып 2. Статистикалық болжамдар.
1.Статистикалық критерийлер
2.Математикалық статистика әдістерінің көмегімен болжамдарды дәлелдеу мәселесіншешудің жалпы принциптері
3.Статистикалық мәнділік деңгейі.
Тақырып 3. Критерийлер қуаттылығы.
1.Міндеттер мен оларды шешудің классификациясы.
2.Математикалық өңдеу әдісін таңдау туралы шешім қабылдау
3.Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі өзгешеліктерді айқындау. Тәуелсіз таңдамалар үшіндисперсионды анализ.
Тақрып 4. Дисперсионды анализдің жалпы тағайындалуы.
1.Анализ алгоритмі.
2.Әдістің шектеуліктері.
3.Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі өзгешеліктерді айқындау.
Тақырып 5. Тәуелсіз таңдамалар үшін Стьюденттің T-критерийі
1,Стьюдент критерийінің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
Тақырып 6. Өзгешеліктер статистикасы. Манна-Уитнидің U - критерийі
1.Критерийінің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
Тақырып 7. Өзгешеліктер статистикасы. Крускал-Уоллистің Н - критерийі
1.Критерийінің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері
Тақырып 8. Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі ығысуларды айқындау. Байланысты таңдамалар үшін дисперсионды анализ.
1.Байланысты таңдамалар үшін дисперсионды анализдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
Тақырып 9. Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі ығысуларды айқындау. Байланысты таңдамалар үшін Стьюденттің T-критерийі
1.Байланысты таңдамалар үшін Стьюденттің T-критерийінің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
Тақырып 10. Ығысулар статистикасы. Вилкоксоның Т - критерийі
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
Тақырып 11. Ығысулар статистикасы. Фридманның χ2r Критерий і
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
Тақырып 12. Номиналды шкалалардағы өзгешеліктер статистикасы. Пирсонның χ2 критерий
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
Тақырып 13. Корреляциялық статистика. Пирсонның корреляциялық коэфициенті.
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
Тақырып 14. Корреляциялық статистика. Спирменнің корреляциялық коэфициенті.
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
Тақырып 15. Корреляциялық статистика. Спирменнің корреляциялық коэфициенті.
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері
1. Сипаттаушы статистика. Өлшем мәселесі. Белгілер мен айнымалылар. Өлшем шкалалары.
1.Сипаттаушы статистика.. Үлестірім сипаты.
2.Белгінің үлестірімі.
3.Үлестірім параметрлары.

3.2.1.1 Сұрақ атауы 1 Сипаттаушы статистика. Үлестірім сипаты.
1.Психологиялық зерттеудің пәні және объектісі қойылған мақсаттар және міндеттер негізінде қалыптасады. Ғылым және ғылыми зерттеудің пәнін және міндетін аныұқтау қиын әдістемелік мәселелерге жатады. Қазіргі уақытқа дейін бұл мәселеге байланысты әр түрлі көзқарастар айтылған. Бірақ та көптеген пікір-майысқа жол бермей, қазіргі психологиядағы жалпы жағдайды айттып кеттейік. Бірақ алдымен бастапқы түсініктерді анықтап алайық. Зерттеудің мақсаты не үшін деген сұраққа жауап беруді көздейді? Неге жеткісі келеді, қандай нәтижені қалайды? Зерттеу пәні - нені анықтау керек, қандай байланыстарды, ерекшеліктерді, психикалық процестердің, құбылыстардың динамикасын және т.б. Зерттеу объектісі - нені бекітеді, сипаттамалары, қасиеттері, сапасы, объектінің түрленуі. Зерттеу пәні Пән-адамзат қызметі және таным процессінде объектілер әлемінен бөлініп алынаған, бір тұтас жүйені білдіретін категория. Пән түсінігі қатаң түрде осы ұғымда қолданбайды, оны объект немесе зат ұғымымен тең мағынада қолданады. Объектінің материалды немесе идеалды табиғатына сәйкес, берілген тәжірибенің ақырғысы материалды бола алады( мысалы, тірі организм, электромагнитті өріс немесе таным пәні ретінде галактика) немесе идеалды( математикалық формула, концептуалды бейне, субъективті бейнелер, таным пәні ретінде). Бір объект әр түрлі зерттеудің пәні ретінде: мысалы, бір түрдің организмдердің жиынтығы (популяция), математикалық (статистикалық), генетикалық, эпидемиялық зерттеулерге де жатады. Пәнді объектіге қарсы қоюды (Genestand) 1904 жылы австриялық философ Р.Амезедер ұсынды.Басқа австриялық физик-идеалист Алексиус фон Мейнонг өзінің <<объектілер теориясын>> ұсынды, онда ол пәнді идеалдық тұрғыдан қарастырды-күйзелістегі объект актісі ретінде. Қайнар көзі: Философиялық энциклопедиялық сөздік/ Л.Ф.Ильичев, П.И.Федосеев, С.М. ковалев, В.Г. Панов. М: Кеңестік энциклопедия, 1903.525 бет. Ғылыми зерттеудің пәні ретінде нені анықтау, табу керек, бұл біріншіден психикалық құбылыстардың мәні, оның заңдылықтары, тенденциялар, байланыстар, қатынастар, процестердің өту ерекшеліктері және психиканың жұмыс істеу механизмдері. А.А. Смирнов, А.Н. Леонтьев, С.Л. Рубинштейн және Б.М. Тепловтың редакциясымен 1962 жылы шығарылған оқу құралында психологияның пәні былай анықтама берілген: <<психология психика қызметтің дамуының заңдылықтарын зерттейді>>. Бұл заңдар мынаны ашады адамның миындағы объективті дүниенің көрінісін, оның іс-әрекеті осы күшке сай қалай реттеледі, психикалық қызмет қалай дамиды және жеке тұлғаның психикалық қасиеттері қалай қалыптасады. Осындай анықтаманы басқа да отандық психологтар берген (гальперин П.Я,1976,2002;
3.2.1.2 Белгінің үлестірімі
2. Петровский А.В., Ярошевский М.Г., 2001 ; Мещеряков Б.Г., Зинченко В.П.,2003 және т.б). Психологияның пәні туралы қызу пікір алмасу 1970 жылдары, сол кездегі <<Психология сұрақтары>> атты журнал беттерінде жүрді, бұл оның зерттеу аймағының өсуіне, жаңа салалардың пайда болуына және басқа ғылымдармен тұрақты байланыс құруына байланысты болды. Психологиялық ғылымның пәнін тек басқа ғылымдардың пәнімен физиология, логика, кибернетикмен байланысқа түскен жоқ, сонымен қатар басқа психологиялық мектептермен (гештальтпсихология, необихеовиризм және т.б) байланыста болды. Психологияның пәніне байланысты әр түрлі көзқарастар болуына қарамастан, пікір-алмасудың соңына қарай, психологияның пәні ретінде психика шығады, жоғары деңгейдегі материяның қасиеті, психикалық құбылыстың көптеген механизмдерінің қалыптасуы және дамуы, олардың заңды байланыстары, өзара әрекеттесуі, оның көрсетімдік немесе реттеу функцияларында көрінеді. Қазіргі кезде психологияның пәні келесі анықтамамен сипатталады: психологияның пәні ретінде психиканы және психикалық феномендер, заңдылықтар, мәнді өзара байланыстарды, шығу ерекшеліктері мен механизмдердің дамуы мен қызмет істеуін, оның көптеген көріністерінде, психиканың төменгі формасынан жоғарғысына дейін қамтиды. Таным пәні-бұл нақты объектінің қасиеттері, жақтары, қатынастары, оны белгілі тарихи жағдайларды қарастырады. Бірақ бір жағынан қасиеттер, қатынастар тек өзара әсерлесу, қызмет жасау кезінде байқалады. Бірақ басқа жақтан таным пәнін бір ғылымның шегінен тыс бөліп және сипаттауға келмейді. Себебі тек таным субъектісі (ғылым, зерттеуші) берілген зерттеу кезінде, бұл ғылым ретінде психология пәнінің тарихи эволюцияда дамуы.
Осылай айтқанда психологиялық зерттеудің пәні ретінде психикалық құбылыстың, процестің, жағдайдың, жеке тұлғаның қасиеттері, тәртіп, қызмет деңгейінің , түрлерінің өзара байланыстардың, өзара әсерлесудің ерекшеліктері және олардың кеңістік, уақыттың, интенсивті сипаттамалары және т.б. материалды тасымалдығыштар (жеке индивид, топ, адамдар, жоғары деңгейдегі жануарлар). Міндеттерді анықтау- бұл зерттеудің мақсаттарына жететін жолдар мен құралдарды таңдау. Олар саты түрінде немесе сұрақ ретінде құралған, оларға жауап беру арқылы зерттеудің мақсаттарына жетуге болады. Міндеттерді таңдау оның мақсаттарының екінші деңгейлік мақсаттарға байланысты жүргізіледі, яғни <<саты>> ретінде оларды өту арқылы біз ең басты мақсатқа жетеміз. Мақсаттар ішінде жаңа фактілерді табу секілді және сонымен қатар оларды бар психологиялық білімдер жүйесіне қосатындар болу керек.
002-001-003$3.2.1.3 Сұрақ атауы 3 Үлестірім параметрлары.
3.Зерттеу толыққанды және аяқталған деп саналады, егер зерттелетін құбылыстар сіздердің сипаттауында басқа психикалық құбылыстардан оқшауланған немесе құрлымсыз көрінбейтін болса. Сол себепті зерттеулердің міндеттері ішінде, зерттелетін құбылыстың психикада алатын орны және оның басқа психикалық құбылыстармен байланысты анықтайтын міндеттер кіру керек. Кез келген зерттеуде оның психикалық деңгейін анықтап алу керек, оның құрылысын(бөлшектерін, жеке феномендерін, ерекше белгілерін).
Міндеттерді анықтау кезінде зерттелетін феномен туралы толық көрінісін құру керек, барлық байланыстарды анықтап, бөліп көрсету керек. Жеке байланыстарды ғана анықтау, жаңындағылардың мәнін ашпау, жұмыстың маңыздылығын төмендетеді.
Жиі кездесетін қателік автор міндеттерді қалыптастырудың орнына, өзінің жұмыс істеу жоспарын береді. Бұл жағдайда міндеттер келесідей болады:
- тақырыпқа сай әдебиетті шолу
-тәжірибе жасау( қарап шығу)
-алынған мәліметтерді өңдеу
-алынған нәтижелерді таразыға салып, қорытындылар жасау
Бұл сипаттамаларда ешқандай жаңалық жоқ, ғылыми маңыздылығын ашпайды.
Міндеттер мақсаттарды ашу керек және зерттеудің сипатын анықтау керек, мақсатқа жететін жолды көрсету керек. Мысалға зерттеудің басында зерттеу пәні ретінде алынған феноменді зерттеуге әдістемені құру керек пе деген сұраққа жауап беру керек.
Оқытушы, қалыптастырушы тәжірибелер жүргізілген бе? Зерттеу <<көлденең>> немесе <<төте>> әдістемелер арқылы жүргізілді ме? Автор жаңа модель құруды мақсат еттіме, әлде тек құбылыс туралы жауап-мәліметтер алуды көздеді ме? Өзінің жұмысында маңызды мақсат ретінде нені санады. Осындай аспектілер зерттеу міндеттерінде орын алу керек.

002-001-900$Дәріс №1 Өзін-өзі тексеру сұрақтары немесе тестер
Психологиялық зерттеулер әдістері пәніне жалпы түсінік, пәнінің мазмұны.
Психологиядағы әдіс және әдістеме түсініктері.
Жеке пән ретінде психологиялық зерттеу әдістерінің маңызы.
Пәнді оқып-зерттеудің мақсат-міндеттері.

3.2.2 Дәріс №2. Дәрістің атауы. 2. Статистикалық болжамдар.
1.Статистикалық критерийлер.
2.Математикалық статистика әдістерінің көмегімен болжамдарды дәлелдеу мәселесін шешудің жалпы принциптері
3.Статистикалық мәнділік деңгейі.
002-002-001$3.2.2.1 Сұрақ атауы 1.Статистикалық критерийлер.
1. Ықтималдылық (математикалық) - Р-белгілі бір А оқиғасының обьекгивті көріну мүмкіндігін сандық бағалау: Р(А).Математикалық ықтималдылықтар - зерттелінетін құбылыстың кейбір обьективті қасиетін бейнелейді. Ол ерекше логикалық категория болып табылады. Математикалық ықтималдылықтардың түрлері: классикалық, комбинаторлық, статистикалық немесе субьективтілік. 1. Ықтималдылықтың өлшемі - оқиға кездейсоқтығының өлшемі, яғни мүмкін болатын не мүмкін болмайтын оқиға. 2. Оқиға - эксперименттің мүмкін деген қорытындысы. Оқиға тең ықтималды не әртүрлі ықтималды болады. Ал барлық мүмкін деген оқиғалардың ықтималдылықтарының қосындысы, эксперименттің барлық қорытындысы бірге тең болуы керек (оқиғаның толық тобы).

мұнда т - А оқиғасының нәтижелерінің саны, п - барлық мүмкін деген нәтижелердің саны. Кез келген А оқиғасының нольмен (мүмкін емес оқиға) және бірдің (дәл оқиға) арасындағы ықтималдылық
1>= Р(А) >=0
1. Математикалық статистиканың негізгі принциптерінің бірі - үлкен сандар заңы, окиға сынаудың көп бөлігінде кездессе, оның нәтижесі белгілі бір бағыты бар тұрақты себептерден тәуелді болады.
2. Статистикалық жиынтық (немесе таңдау) - эксперимент нәтижесі ретінде оқиғалардың жүйесі, өлшенетін белгілердің статистикалық заңдылықтарды өзгертетін кездейсоқ мәндер қатары - х1 х2 хr..хп
3. Варианта ( х1 )- таңдау бірлігі әрбір жеке хl статистикалық жиынтық мәні, жеке өлшеулердің нәтижесі.
4. Жиынтық көлемі - (N)-статистикалық жиынтықта5ы варианталардың жалпы саны, жалқы өлшеулердің жалпы саны.
5. Жиілік - (fi) - таңдауда әрбір х варианта қанша рет кездесетінін көрсететін сан:

6. Жиілену (Wi) - жалпы таңдау көлеміндегі әрбір жүйедегі жиіліктің үлесі

7. Генерал жиынтық
Берілген статистикалық жиынтық негізінде, эксперимент нәтижесі арқылы талданатын қасиеттер жайлы кұбылыстарды өлшеудің ойша жиынтықтары. Бұл теориялық ұғым болғандықтан, теориялық шын ықтималдылықты анықтайды.
Психикалық құбылысты өлшеу бір ғана мәнді бермейді, статистикалық әрбір жиынтықты береді, ондағы барлық варианталар орнықты статистикалық заңдылыққа бірігулері керек. Психологиялық экспериментте өлшенетін белгілердің мәндерінің өзгеруін шарттандыратын жалпы факторларға жататындарға:
:: Кездейсоқ техникалық тербеліс (аппаратура, өлшеу техникалары).
:: Сыртқы орта шартының өзгеруі (экспериментатор, инструкция, жұмыс орны, протокол).
:: Кездейсоқ ішкі тербелістер (денсаулық күйі, сергектік дәрежесі,
шаршау, психологиялық адаптация, оқыту, мотивация, эмоция).
:: Сыналушылардың жас ерекшеліктеріндегі айырмашылық.
:: Сыналушылар тобындағы жыныстық айырмашылықтар.
:: Сыналушылардың типологиялық ерекшеліктері.
:: Индивидуалды айырмашылықтар.
3.2.2.2 Сұрақ атауы 2.Математикалық статистика әдістерінің көмегімен болжамдарды дәлелдеу мәселесін шешудің жалпы принциптері
2.Осылай айтқанда психологиялық зерттеудің пәні ретінде психикалық құбылыстың, процестің, жағдайдың, жеке тұлғаның қасиеттері, тәртіп, қызмет деңгейінің , түрлерінің өзара байланыстардың, өзара әсерлесудің ерекшеліктері және олардың кеңістік, уақыттың, интенсивті сипаттамалары және т.б. материалды тасымалдығыштар (жеке индивид, топ, адамдар, жоғары деңгейдегі жануарлар). Міндеттерді анықтау- бұл зерттеудің мақсаттарына жететін жолдар мен құралдарды таңдау. Олар саты түрінде немесе сұрақ ретінде құралған, оларға жауап беру арқылы зерттеудің мақсаттарына жетуге болады. Міндеттерді таңдау оның мақсаттарының екінші деңгейлік мақсаттарға байланысты жүргізіледі, яғни <<саты>> ретінде оларды өту арқылы біз ең басты мақсатқа жетеміз. Мақсаттар ішінде жаңа фактілерді табу секілді және сонымен қатар оларды бар психологиялық білімдер жүйесіне қосатындар болу керек. Зерттеу толыққанды және аяқталған деп саналады, егер зерттелетін құбылыстар сіздердің сипаттауында басқа психикалық құбылыстардан оқшауланған немесе құрлымсыз көрінбейтін болса. Сол себепті зерттеулердің міндеттері ішінде, зерттелетін құбылыстың психикада алатын орны және оның басқа психикалық құбылыстармен байланысты анықтайтын міндеттер кіру керек. Кез келген зерттеуде оның психикалық деңгейін анықтап алу керек, оның құрылысын(бөлшектерін, жеке феномендерін, ерекше белгілерін).
3.2.2.3 Сұрақ атауы 3 Статистикалық мәнділік деңгейі.
3. Өлшеуде алынған статастикалық жиынтық зерттелінетін процесс жайлы көп мәлімет береді. Сондықтан да эмпирикалық материалды теріп, реттеу қажет.
2-1. Тәртіптеу - талдауға ыңғайлы болу үшін таңдау варианталарын орналасуын өңдеудің бастапқы сатысы.

№1 мысал. Ес процесін зерттеуге қатысқан 35 сыналушылардың нәтижелері: 5,3,5,5,4,3,3,4,1,4,5,4,4,3,4,5,3,3,4,5,4,2,3,2,4,2,4,3,4,3,3,4,2,4,5
Варианталарды өсу дәрежелері бойынша алынған статистикалық қатар: 1,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,4,5,5,5,5,5,5,5.
2-2. Топтастыру. Бөлшекті мәнге ие болу үшін, өзгергіштіктен
айырмашылығы бар өлшеуді топтастыруда интервалдар көрсетіледі. Орташа
немесе интервалдар ортасы етіп әдетте бүтін сан алынады.
2-3. Кестелеу. Статистикалық бөлулерді таблицалау үшін әрбір х1 вариантаға сәйкес жиілік fi, ал қажет болса wi жиілену қойылады.

№2 мысал. Қимыл дағдысын зерттеуге 30 сыналушы қатысты. Реттелген мәндер мына статистикалық қатарды береді: 5,3,5,9,6,2,6,6,68,7,0,73,7,7,7,8,7,9,8,1,8,3,8,4,8,6,8,8,8,9,9,3,9,5,9,7,10,3,10,6,11,0,11,4,11,6,11,9,12,6,13,1,13,9.

Кесте 1. Топтастырылған және статистикалық бөлуді естелеу (N=30)

Интервал (интервал шекарасы)
Интервал орталығы
Хі
Жиілік
Fі
Жиілену
Wi
5,5*4,5
5
1
0,03
6,5*5,5
6
2
0,07
7,5*6,5
7
4
0,13
8,5*7,5
8
7
0,23
9,5*8,5
9
5
0,17
10,5*9,5
10
3
0,10
11,5*10,5
11
3
0,10
12,5*11,5
12
2
0,07
13,5*12,5
13
2
0,07
14,5*13,5
14
1
0,03

Ескерту: кесте №2 мысал үшін

Кесте 2. Варианталар, жиілік және жиілену көрсеткіштері (N=35)

Хі
1
2
3
4
5
fi
1
4
10
13
7
Wi%
3
11
29
37
20

Ескерту: №1 мысал үшін

2-4. Статистикалық бөлуді графикке түсіру. Математикалық статистикада графиктің 2 түрі бар:
а) полигон жиілігі (немесе көпбұрыш) - ордината осі бойынша салынған жиіліктің шамаларына сәйкес нүктелерді қосатын сынған сызық - бұл дискретті статистикалық бөлуді графикке түсіру тәсілі.
б) гистограмма - тікбұрыш түріндегі график, асбцисс осіне-интегралдар орналасады
№1 және №2 суреттерде №1 және №2 мысалдардың графиктері берілген. 1 суретте - №1 мысалдың полигон жиілігі (2 кесте бойынша);
2 суретте - №2 мысалдың полигон жиілігі гистограмма түрінде берілген (1 кесте бойынша).

1 - сурет. Полигон жиілігі

2.3 Қисық бөлу ұғымы. Бөлу формалары. Негізгі теориялық (классикалық) бөлу

Бөлу қисығы - статистикалық көлемді аздап ұлғайтқанда және интервалдарды кеміткендегі жағдайда полигон жиілігінің ұмтылу шегі. ол кейбір генерал жиынтықтың сипаттамасын береді, алынған нәтижелердің таңдау дәрежелері бойынша өзінің теориялық шегіне жақындауы.
Қисық бөлу, бөлу формаларын көрнекіленген сипатта көрсетеді. Эмпирикалық қисық бөлулер 2 үлкен топқа бөлінеді: бір төбелі және көп төбелі (3 суретті қараңыз).

3-сурет. Бөлу формаларының негізгі типтері.

Мұнда: а-көп төбелі, ә-симметриялы, б-аздап қиғаштар, в- асимметриялы немесе қиғаштау, асимметриялы, U-бейнелі.
Бөлу заңы - варианталар мәні мен оларға сәйкес ықтималдылықтар арасында байланыс орнататын математикалық арақатынас.
Теориялық бөлу үшке бөлінеді (кейде оны классикалық бөлу деп атайды):
Биномалды бөлу
Нормалды бөлу
Пуассондық бөлу
1. Биномалды бөлу - берілген жағдайдың математикалық моделі. Классикалық ойындардың ықтималдылығын суреттейді.
бойынша n, m-нен сандардың үйлесуі, яғни

1. Биномалды бөлу 2 параметрмен жазылады (көрсеткіштер): n және р оның орта мәні М - nр, ал шашырау өлшемі (орташа квадраттық ауытқу):

2. Нормалды бөлу - биномалды бөлудің шекті жағдайларының бірі - сынау санын шексіз ұлғайта алады
Гаусстық қателер теориясы бойынша, тәуелсіз кездейсоқ шамалардың үлкен сандарын бөлу заңы нормалды бөлу бола алады. Кездейсоқ шамалардың қосындысы бөлудің нормал заңына бағынады, ал ықтималдықтар мен әсерлер шексіз аз шаманы береді:

мұнда, белгілі математикалық тұрақтылар: =3,14 және е=2,727
Нормалды бөлу 2 параметрмен суреттеледі: орташа мән М және орташа квадраттық ауытқу . Нормалды бөлу ұғымы шекті, статистикалық жиынтықытң репрезентативтілігін сипаттайды. Өлшенген көрсеткіштер Гаусстық заңға бағынады.
3. Пуассондық бөлу. Биномалды бөлуден шығарылады:

Пуассондық бөлу 1 параметрмен ғана суреттеледі, бөлудің орта

Дәріс №2.Өзін-өзі тексеру сұрақтары немесе тесттер
1.Психологиялық зерттеулер әдістері пәніне жалпы түсінік, пәнінің мазмұны.
2.Психологиядағы әдіс және әдістеме түсініктері.
3.Жеке пән ретінде психологиялық зерттеу әдістерінің маңызы.
4.Пәнді оқып-зерттеудің мақсат-міндеттері.
3.2.3 Дәріс №3. Критерийлер қуаттылығы.
1.Міндеттер мен оларды шешудің классификациясы.
2.Математикалық өңдеу әдісін таңдау туралы шешім қабылдау
3.Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі өзгешеліктерді айқындау. Тәуелсіз таңдамалар үшіндисперсионды анализ.
3.2.3.1 Сұрақ атауы 1. Міндеттер мен оларды шешудің классификациясы.
1. Кез-келген ғылымның өзінің методология ретінде анықтайтын принциптері болады. Эксперименталды психологияның да өзінің методологиялық принциптері бар.
Детерменизм принциптері.
Психологиялық құбылыстар организмнің сыртқы орта байланысымен алдын ала анықталған. Сыртқы ортаның жүйелі байланыссыз психика адекватты емес болып жұмыс істей бастайды. Психикалық құбылыстар сыртқы ортадан тыс бола алмайды. Механистік детерменизмнен айырмашылығы онда, себеп салдардың алдында болады. Психика ортамен байланысты яғни сыртқы себептер әрекеті ішкі шарттармен жанамаланады.
4) К.Хольцкамп эксперименталды деректер мен теориялық түсініктердің жаңа теорияның пайда болуына тигізетін әсерінің ара қатынасын талдайды. К.Хольцкамптың айтуынша, "қазір және осында" атты формада деректерді талдау қажет.
Бағыттаушы теориясыз ғалымдар бағытқа ие баға алмайды. Олар әр түрлі деректерді жинаумен ғана шектеледі. Ч.Дарвин: "Теориясыз бақылаудың болуы мүмкін емес", деген.
Біздің теория пайдалы болады егер ол:
Көптеген бақылауды нәтижелі ұйымдастырса.
Анық болжамдарды теориялық тексеру немесе практикалық тапсырма кезінде қолданылса.
К.Хольцкамп эксперименттердің төрт "формалды басымдылықтарын" ажыратады:
"Эксперименталды болжауды" теориялық негізде қалыптастыру, экспериментті жоспарлау.
Экспериментті ұйымдастыру және өткізу.
Эксперименттің экологиялығын бағалау (эксперимент жағдаятының зерттелінетін шындыққа сәйкестік деңгейі).
Эксперименталды нәтиженің теориядан ауытқуын бағалау.
Б.Г.Ананьев эксперименттің рөлін психологиялық зерттеуде ерекше екенін атап көрсетеді.
В.Н.Дружинин психикалық регуляция деңгейлік пен эмпирикалық суреттеме әдістерінің байланысын қарастырып, мынандай деңгейлерге бөледі:
физиологиялық деңгей
психофизикалық
сенсорлы-прецептивті процесс
психиканың интегративті деңгейі (ойлау, мотивация)
жеке бас
индивидуалдылық
3.2.3.2 Сұрақ атауы 2 Математикалық өңдеу әдісін таңдау туралы шешім қабылдау.
2.Физиологиялық және психикалық бірлік принципі.Жүйке жүйесі психикалық процесстердің пайда болуын қамтамасыз етеді. Психикалық құбылыстарды физиологиялық процестермен бірдей деп түсіндіруге болмайды. Психикалық құбылыстардың психологиялық модель құрылысын физиологияға сілтеме жасамай-ақ зерттеуге болады.Сана мен іс-әрекет бірлігі принципі.
Қысқаша оны былай көрсетуге болады: сана іс-әрекетте. Ал іс-әрекет санада. Психологиялық дерек - тәртіп, оны белгілі-бір қарым-қатынас сызбасы арқылы түсіндіруге болады.
R = F (P, S)
Мұндағы R - тәртіп; Р - жеке бас; S - жағдаят. R мен S бір-бірінен тәуелсіз айнымалы емес, олар бір-бірімен тығыз қарым-қатынаста: жеке бас жағдаятқа әсер етеді; жағдаятта жеке басқа әсер етеді. Бұл қарым-қатынастар сана және санадан тыс деңгейде де болады.
Іс-әрекет жеке бастың ортамен байланыс жүйесін құрайды. Жеке бас бұл жағдайдан тыс өмір сүре алмайды. Бұл жүйе саналы және мақсатты түрде жеке басты қалыптастырады.

3.2.3.3 Сұрақ атауы 3 Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі өзгешеліктерді айқындау. Тәуелсіз таңдамалар үшіндисперсионды анализ.
3..Объективтілік принципі.
Объективтілік принципінің мазмұны объектіні тануда субъектіге тәуелсіздіген мойындау.
Құрылыстық принцип.
Б.Б.Коссовтың айтуынша "кез-келген психикалық құбылыстар біртұтас жүйелі процесс ретінде қарастырылуы тиіс. Субъекті мен ортаның байланысы іс-әрекетте көрінеді". Кез-келген құбылыс біртұтас, жүйе ретінде түсіндірілсе онда оның өзінің бірнеше құрылысқа біріккен әлеуметтері болып, байланыста болады. Кез-келген біртұтас құрылысты жүйелі құрылыстық анализ арқылы қарастырады.
Даму принципі. (тарихи принцип, генетикалық принцип).
Даму материяның қасиеті болып табылады. Ми - жүйке жүйесінің ұзақ тарихи даму нәтижесі. Психика - тарихи және әлеуметтік-экономикалық шарттар негізінде қалыптасты. Даму принципі құбылыстарды үздіксіз қозғалыста қарастырады
Дәріс №3.Өзін-өзі тексеру сұрақтары немесе тесттер
Психологиялық зерттеулердің детерминизм принципі.
Психологиялық зерттеулердің физиологиялық пен психикалықтың бірлігі принципі.
Психологиялық зерттеулердің сана мен іс-әрекет бірлігі принципі.
Психологиялық зерттеулердің объективтілік принцип.
Психологиялық зерттеулердің даму принципі мен жүйелі-құрылымдық принциптер
3.2.4 Дәріс №4. Дәрістің атауы. 4. Дисперсионды анализдің жалпы тағайындалуы.
1.Анализ алгоритмі.
2.Әдістің шектеуліктері.
3.Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі өзгешеліктерді айқындау.
3.2.4.1 Сұрақ атауы 1 .Анализ алгоритмі.
1. Бірнеше ауыспалы факторлар бар, олар жіктелген не топтастырылған, не өлшенген. Бұл факторлардың зерттеліп жатқан ауыспалы (СФ немесе СФ) әсерін анықтау керек. Ауыспалы факторлардың зерттелетін ауыстырмаға дисперсия бойынша әсерін дисперсиялық анализ (ДА) деп атаймыз. Кездейсоқ Х шамасы зерттелсін, ол туралы тек белгілі Х комплекстер жиынтығында
D0 [X] басты дисперсиясына ие екені белгілі. Х басында байқауға алынбаған белгілі бір А факторының әсерін тексеру Х айнымалысын А жағдайында қарастыруға негізделген бірнеше сериялы бақылау жүргізіледі, бұл алдыңғы жағдайларға қосымша толықтырушы ретінде. Мұның нәтижесінде Х-тің п мәніндегі (х1 , х2, х3,....хп) D[X] дисперсиясына ие сұрыптаманы аламыз.
Бұдан егер А фактор Х әсер етпесе, онда D[X]= D0 [X] идеалды жағдайда болады. Бірақ іс-жүзінде бұлай емес, айырмашылық кездейсоқтықтан (сенімділік дәрежесі берілген) аспау керек. Мұны Снедокор-Фишердің Ғ-критериялары бойынша оңай анықтауға болады. Былай айтқанда D[X]≈ D0 [X]-кездейсоқтық аралығында, онда А факторы Х әсер етпейді немесе бұл сұрыптау үшін оның әсері маңызды емес деуге болады.
Егер D[X]› D0 [X] және бұл кездейсоқ емес,онда а факторының Х айнымалысына әсерін мойындауға тура келеді. Онда А факторынң әсерін басқа жағдайларға тәуелсіз деп санап, былай жазуға болады D[X]= D0 [X]+ DА [X] (6.1.1)
Мұнда D0 [X]-дисперсия, бағынба йтын жағдайлардың кездейсоқ әсерімен сипатталады.
А факторының Х айнымалысына әсері әр түрлі болуы мүмкін. Мұнда үш жағдайын бөліп алды. Бірінші жағдай : А факторы тек Х-тің орта шамасына әсер етеді, онда DА [X] бұл Х айнымалысының орташа мәндерін А факторы әсерінен таралуының сипаттамасы.
Екінші жағдай: А факторының әсерінен тек Х мәнінің таралуы, яғни D0 [X]-ке, ал
D,А [X] бұл D0 [X]- қосымша ретінде, ол А факторының әсерінің дәрежесін сипаттайды.
Үшінші жағдай: А факторлары М[X] және D0 [X]- әсер етеді, ал DА [X] осы әсерді жинақтайды.
Егер екінші және үшінші жағдайлар орын алса, онда А фактордың әсерін параметрлық және параметрлық емес критерияларды, корреляция шараларын, регрессия теңдеуін қолдана отыра ескеруге болады.
Егер бірінші жағдай орын алса, онда қарастырылған әдістермен қоса, дисперсиялық анализді қолданады. Былай айтқанда ДА тек бірінші жағдайларда қолданылады. Оны біз бұл бөлімде қарастырамыз.
А факторына қосымша В факторының әсерін қолану керек болса. Мұнда екі жолдың болуы мүмкін: 1) А және В факторлары тәуелді. Осы жағдайларды жеке қарастырайық.
1) А және В факторлар бір-біріне тәуелсіз. Х тайнымалысын бақылау үшін жаңа зерттеулер жүргіземіз, бұл А факторымен қатар М[X] В факторы да әсер ететін ескеру керек. Мұның нәтижесінде Х айнымалысының п мәнінің сұрыптамасын аламыз, ол
D*[X] дисперсиясына ие. Бұдан :
D*[X] = D[X]+ Dв [X], (6.1.2)
Мұнда Dв [X]- дисперсиялық үлес, В фактордың әсерімен сипатталады, егер В факторының әсері жоғары болса (Ғ-критерияға сай және қабылданған сенімділік деңгейіне сай), онда Dв [X] мүшесі нөлден өзгеше болады.
(6.1.1.) теңдеуін (6.1.2) теңдеуіне қойып , А және В факторы үшін мынаны аламыз:
D*[X] = D0 [X]+ DА [X] + Dв [X], (6.1.3)
Мұнда сол жақта - сұрыптаудың жалпы дисперсиясы, ал оң жақта DА [X] және Dв [X] мүшелері Х айнымалысының М[X] орташа мәнінің А және В факторлары әсерінен тарату үлесін сипаттайды. D0 [X] мүшесі (А және В) басқа кездейсоқ факторлардың әсерін сипаттайды, бұл мүшені қалдық дисперсия дейді.
Айтатын болсақ (6.1.2) D[X] мүшесі В-дан басқа әсерлердің барлығын сипаттады (оның ішінде А-да бар), бұл да қалдық дисперсия.
Жалпы алғанда қалдық дисперсия деп жалпы дисперсияның бөлігін айтады, яғни берілген фактор немесе фактор тобына сай дисперсияға кірмейтін.
2) А және В факторлары бір-біріне тәуелді. Онда оң жағымызда үш қосындымен қатар тағы бір қосынды пайда болады:
D*[X] = D0 [X]+ DА [X] + Dв [X] +DАВ [X] (6.1.4)
DАВ [X] қосындысы жалпы дисперсияның D*[X] үлесін сипаттайды және зерттейтін Х айнымалысына А және В факторларының әсерінің математикалық күтілімін сипаттайды.
Екі фактор туралы айтылғанды жалпылайтын болсақ. Онда кездейсоқ Х айнымалысына D0 [X] бас дисперсиясымен т факторлар әсер етсін : А1, А2,..... Ат,
Онда егер бұл факторлар бір-бірінен тәуелсіз және жалпылағанда,
D [X] = D0 [X]+ DА1 [X] + DА2 [X] +.......DАт [X] (6.1.5)
Мұнда D [X] - сұрыптаудың жалпы дисперсиясы, бұл берілген А1, А2, Ат факторлардың әсерінен алынады, D0 [X]-басты дисперсия, оны қалдық дисперсия ретінде қабылдаймыз.
DАі [X] (і=1,2....т ) мүшелері сәйкес факторлардың Х айнымалысының математика-лық күтулерінің әсерін сипаттайды. Егер факторлар жұптармен тәуелді болса, онда (6.1.5) оң жағына барлық мүмкін факторлардың біріккен әсерін сипаттайтын қосындыларды қосады, мұндай қосындылардың саны т -нен 2-ге дейін сәйкесінше анықталады.
Егер факторлар үштен төрттен және т.б- т бойынша тәуелді болса,онда тағы мүшелер қосылады. Олар жалпы дисперсияда факторлардың үштен, төрттен және одан әрі келу үлесін сипаттайды. Жоғарыда айтылған бойынша ,сұрыптаудың жалпы дисперсиясы, т факторлардың әсерінен алынған, кездейсоқ т+1 соммасының шамаларының дисперсия ретінде анықталады.
Мұндағы қосымша кездейсоқ шама ескерілмейтін шаралардың әсерін сипаттайды (оған қалдық дисперсия сәйкес келеді). Мұндағы тәуелсіз факторлар үшін жалпы дисперсия, бұл факторлық және қалдық (т+1 ) дисперсиялардың сызықтық соммасы, ал тәуелділер үшін, мұнда барлық факторлардың әсерлесуі екі, үштен және т.б.- т бойынша қосылады.
Осыдан ДА мәні - жалпы дисперсияны тәжірибе бақыланатын және бақыланбайтын жағдайларын әсерінің дисперсияларының соммасы ретінде көрсету және дисперсиялық қатынастарды бағалай отырып, зерттелетін айнымаларының орташа мәндерінде бақыланатын жағдайлардың әсерінің мөлшерін анықтау.
3.2.4.2 Сұрақ атауы 2 Әдістің шектеуліктері.
2. Дисперсиялық анализ қолданудың алғышарты ретінде Синдекор-Фишердің Ғ-критериясын фактордың әсерінің маңыздылығын анықтау үшін қолдануды айтуға болады. Сөйтіп Ғ-критерий басты жиынтықтардың қалыпты таралуына негізделе жасаланылады, бұл жиынтықтардан сұрыптаулар алынған, бұл жағдай жалпы әдісті қолдануға мүмкіндік береді. Дисперсиялық анализді тек сұрыптаулар қалыпты таралғаны белгілі (немесе дәлелденген) болғанда ғана жүргізу керек. Бұл ДА қолданудың ең маңызды жағдайы. Өйтпесе алынған қорытындылардың дұрыстығы ештенемен дәлелденбеген болды. Дисперсиялық анализ қолданудың екінші алғышарты, бұл жалпы дисперсиядан факторлық және қалдық дисперсияны бөліп алу. Бұл бөліну мүмкін болу үшін, қалдық дисперсияның тәжірибеден тәжірибеге бақылайтын және бақыланбайтын факторлар әсерінен өзгермеуі қажет. Әйтпесе қалдық дисперсияның өзгеруі орташа мәліметтердің таралуына бақыланатын факторлардың қалай әсер ететін нақты айтуға мүмкіндік бермейді. Сондықтан дисперсиялық анализді қолданудың алдында таңдап алынған сериялардың дисперсиясы сериядан серияға ауыспайтындығына көз жеткізу керек. Егер осындай өзгерулер жүретін болса, онда дисперсияны тұрақтандыру керек және тек содан кейін дисперсиялық анализді қолдану керек. Дисперсиялық анализдің негізгі мақсаты ерікті факторлар санының ішінен, зерттелетін ауыспалыға әсер ете алатындай аз ғана факторларды бөліп алудан тұрады. Бұл дисперсиялық анализдің негізгі мақсаты жағдайларға байланысты әр түрлі тұжырымдалады. Мысалға дисперсиялық анализ екі сатысын бөліп көрсетеді. Біріншісі жалпыны бағалаумен байланысты, яғни дифференцияланбаған бір немесе бірнеше факторлардың зерттелетін ауыспалының орта мәніне әсері. Екінші саты факторлардың ерекше әсерін зерттеуден тұрады. Факторлардың жалпы әсерін бағалау тез арада көп факторларды азайтуға мүмкіндік береді. Мұның нәтижесінде бірінші сатыдан соң керек жоқ факторларды алып тастауға мүмкіндік береді. Қалған факторлар терең зерттеліп, жалпы комбинация ішінде әр қайсының орны анықталады. Сонымен ДА негізгі мақсатын анықтау үш бағытта жүреді: біріншіден, бір немесе бірнеше факторлардың жалпы әсерін бағалау, екіншіден жеке факторлардың әсерін бағалау және үшіншіден әр түрлі факторлардың комбинацияларының әсерін бағалау. Айта кету керек ақырғы бағыт бойынша регрессиялық сызықтық және сызықты емес аппроксимациясын анықтауға мүмкіндік береді. Осыған дейін бас дисперсия D0 [X] белгілі деп санап және жаңа факторлардың әсерін, екі сұрыптауды салыстыру арқылы бағаланған едік: жаңа факторлармен және оларсыз. Бірақ көбінесе бір ғана сұрыптау болады, ол бірнеше факторлардың әр түрлі қатынас нәтижесінде алынған, оның әсері туралы априорлы ақпарат жоқ, Осы сұрыптау бойынша басты дисперсияны анықтау керек және барлық зерттелетін факторлардың парциальды және ортақ әсерлерін бағалау керек. Ал практикалық мәні жалпы сұрыптаудың дисперсиясының қосындыларға бөлу, олар факторлық және қалдық дисперсиянын әсерін білдіреді. Бұдан кейін факторлардың жекелей және комбинациядағы әсерін анықтайды және зерттеу нәтижесінде ауыспаларға әсер ететін факторлардың комбинацияларын анықтап, оларды әрі қарай зерттейді. Тәжірибені жоспарлау және өткізу, берілгендерді санаудың сызбасы зерттелетін факторлардың санына әр қайсының градациясының (деңгейінің) көлеміне, зерттеулердің қайталанғыштығы, барлық деңгейлерде факторлардың барлығының немесе біреуінің қолдануына байланысты. Осыған байланысты келесі ДА түрлерін бөліп көрсетеді. Факторлардың санына байланысты (к): бірфакторлық (к=1), екі факторлық (к=2), үш факторлық (к=3) және т.б.-көпфакторлы (мультифакторлы, егер к көп мәнді болса) ДА. Әр факторлың градация санына байланысты (т) ДА екі, үш, төрт және т.б. деңгейлерге бөледі. Осыған орай к-факторлы эксперименттің жоспарлау деңгейі туралы айтуға тура келеді., яғни ДА к*т , мұнда к-фактор саны, ал т- олардың градация саны. Әншейінде т барлық к бірдей болатындай жасайды. Қайталмалы зерттеулердің болуы және болмауына байланысты қайталмалы зерттеу керек етпейтін және қайталмалы зерттеу қажет Да бөліп көрсетеді. Ақырғы жағдайда қайталмалы зерттеулердің саны (п)барлық тең зерттеулер үшін к1т тең болуына тырысады. Бірақ жалпылай алғанда олар ауыспалы бола алады және бұл есептеуді қиындата алады. Сонымен зерттеулер барлық деңгейлерде факторлар қатынасының қолдануы немесе тек бір бөлігінің қолдануына байланысты толық факторлық және бөлшектік факторлық ДА бөліп алынады.
3.2.4.3 Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі өзгешеліктерді айқындау.
3. Бұл жерде біз ДА сызбалық қарастырамыз, ол ерікті (т) санының деңгейінде зерттеледі. Бұл жағдайда А фактор қарастырып жатқан деңгейде қандай мәнге ие болғаны маңызды емес, яғни бұл деңгейлер қалай анықталғаны маңызды емес, тек ол екі мәнді болмаса болды. Деңгейлердің бәрә ретінде А факторының болмауын да айтуға болады. Осында ДА екі жағдайын қарастырайық әр деңгейдегі параллелді сынақ саны бірдей және әр түрлі болған жағдайда. Қайталмалы сынақтардың бірдей саны болғанда біз тәжірибенің келесі сызбасына ие боламыз т*п, мұнда т- Аj (j= 1,2,3,...т) факторларының деңгейлерінің саны және п- әр j деңгейіндегі параллелді сынақтар саны. Бұл сызбаның нәтижесі 6.2.1 кестесіне енгізілген. Ең алдымен деңгейлердегі дисперсиялардың тұрақтылығына көз жеткізу керек, ол үшін Бартлетт немесе Кохран бағамдарын қолдану керек.
Егер дисперсиялар тұрақты болмаса, оларды тұрақтандыру керек. Ары қарай жалпы дисперсия жиынтығын бөліктерге бөлуден тұрады, яғни деңгей ішіндегі және деңгей аралығындағы сәйкес тарату, бұл теңдеуге сәйкес (6.1.1) анықтау керек. Ол үшін белгілі квадраттардың соммаларының қатынасын есептеп анализдеу керек, квадраттар соммасы 6.2.1 кестесінде берілген.
Сұрыптаудың жалпы дисперсиясы 6.2.1 кестеде көрстеілген, ол былай анықталған:
(6.2.1)

Екі сомманы (6.2.1) формуласына салайық, бөліктерге бөлейік, олардың біреуі ішкі деңгейдегі (6.2.1 кестедегі бағана) таралу, ал басқасы - деңгейлер арасындағы таралу. Бұл бөліну келесі теңдеумен берілген:

(6.2.2)
Бұл теңдеудің бөліктерін түрлендіріп және мәндер енгізіп ауытқушылықтардың квадраттар соммасын есептеуге арналған формулаларды аламыз:

(6.2.3) теңдуінен әр уақытта:
(6.2.4)
Сонымен, тиісті дисперсиялар алу үшін, теңдіктің әр бөлігін тәуелсіздік дәрежесінің санына бөліп шығамыз. Бірақ алдымен көп таралған бір қатені талдайық.
Дисперсиялық анализдің негізін қалаушы р.Фишер дисперсияны есептеуді, олардың тәуелсіздік дәрежелерін ескере жүргізеді, сонымен:

Мұндай дисперсия кезінде жалпы дисперсия бұл орташа арифметикалық кездейсоқ және факторлық дисперсиялардың тәуелсіздік дәрежесінің саны бойынша есептелген:

т>=2 және п>=2 кезінде D0 [X] және DА[X] алдындағы бөлшектік көбейткіштер (6.2.6) теңдеуінде әрдайым бірден төмен, яғни әр қашан
D [X] < D0[X]+ DА[X]
Және дисперсиялық анализдің негізгі теңдеуі (6.11.) теңдеуі бұзылады. Бірақ айта кету керек, жалпы дисперсия дұрыс есептелді. Осыдан Фишер әдістемесі бойынша D0[X] және DА[X] мәндері жоғары болады. Өкінішке орай математикалық статистика бойынша кітаптарда Фишер әдісі бойынша есептеу беріледі. Осыны ескере отырыпФишер әдісі бойынша шығарылған мысалдарды қарастырайық, ал содан соң ДА негізгі теңдеу бұзылмайтындай ДА нәтижелері кесте түрінде беріледі, онда нұсқау түрі, ауытқу квадраттарының соммасының мәні,(6.2.3) теңдеуіне сай, тәуелсіздік дәрежесінің саны, мүмкін дисперсия және (жиі) Ғ-бағамның мәні, сенімді мүмкіндік беріледі.
Фишер әдістемесі бойынша ДА нәтижелері 6.2.2 кестесінде көрсетілген. 6.2.3 кестесінде түзетілген әдіс бойынша есептелген дисперсия нәтижелері берілген.
Бұл әдістер бойынша ерекшеліктер дисперсияны есептеу және дисперсиялық қатынасты тексеруде тұрады, олар ауытқудың квадраттарының соммасын есептеуге әсер етпейді.
Дәріс №4.Өзін-өзі тексеру сұрақтары немесе тесттер
1.Психологиялық зерттеулердің детерминизм принципі.
2.Психологиялық зерттеулердің физиологиялық пен психикалықтың бірлігі принципі.
3.Психологиялық зерттеулердің сана мен іс-әрекет бірлігі принципі.
4.Психологиялық зерттеулердің объективтілік принцип.
5.Психологиялық зерттеулердің даму принципі мен жүйелі-құрылымдық принциптер

3.2.5 Дәріс №5. Дәрістің атауы. Тәуелсіз таңдамалар үшін Стьюденттің T-критерийі
1,Стьюдент критерийінің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері

3.2.5.1 Сұрақ атауы 1 Стьюдент критерийінің жалпы тағайындалуы.
1. Тәуелді таңдауларға мысалы сол бір ғана топтың сыналушыларының тәуелсіз өзгергіштіктердің әсерге дейін және кейінгі нәтижелері жатады. Біздің жағдайда тәуелді таңдау үшін статистикалық әдістердің көмегімен жеке эксперименттік топ үшін жеке тексеру тобы үшін фондық деңгеймен әсерден кейінгі деңгейдің арасындағы айырмашылықтың дәл екендігі жайлы гипотезаны тексеруге болады. Тәуелді таңдау үшін орташалардың айырмашылықтарының дәлдігін анықтау үшін келесі формула қолданылады:

мұнда d әрбір жұптағы нәтижелердің арасындағы айырма, d осы жеке айырмалардың суммасы, d2 жеке айырмалардың квадраттарының суммасы.
Алынған нәтижелер кестедегі t мәнімен тексеріледі, онда n-1 еркіндік дәрежесіне ие мәнді іздейміз; бұл жағдайда n жұп мәліметтердің саны болып табылады. Формуланы есептемес бұрын әрбір топ үшін барлық жұптардың нәтижелерінің арасындағы жеке айырмалар, осы айырмашылықтардың әрқайсысының квадраты, осы айырмашылықтардың суммасы, олардың квадраттарының суммасы есептелінеді. Ол үшін келесі операцияны жүзеге асыру керек.

Тексеру тобы. Фон және әсерден кейінгі нәтижелерді салыстыру.

Сыналушылар
Фон
Әсерден кейін
d
d2
Қ1
19
21
+2
4
2
10
8
-2
4
3
12
13
+1
1
4
13
11
-2
4
5
17
20
+3
9
6
14
12
-2
4
7
17
15
-2
4
У1
15
17
+2
4
2
14
15
+1
1
3
15
15
-
-
4
17
18
+1
1
5
15
16
+1
1
6
18
15
-3
9
7
19
19
-
-
8
22
25
+3
9
d=+3
d2=55

t=0,39 болады, осы t=0,39 деген шамасы 0,05 мәнділік деңгейінде 14 еркіндік дәрежесінде ол кіші болып тұр, басқаша айтсақ t үшін ықтималдылық табалдырығы 0,05 жоғары. Сөйтіп нөлдік гипотеза жоққа шығарылмайды, таңдаулар арасындағы айырмашылық дәл емес. Оны келесі жолмен көрсетуге болады:
t=0,39; 14; р0,05 дәл емес.
Енді өзіңіз эксперименттік топ үшін екі бөлуге сәйкес тәуелді таңдау үшін Стъюдент әдісін қолданып көріңіз, жеке айырмашылықтарды есептегенде жұптар үшін келесі нәтиже алынуы керек:
d=-59; d2=349
Бұл параметрлік әдіс бірдей вариансаға ие болатын, нормалды бөлуге сәйкес келген популяция жайлы сандық мәліметтерді талдауда олардың орташаларының арасындағы айырмашылықтар дәл болады деген гипотезаны тексеруүшін қолданылады.
3.2.5.2 Сұрақ атауы 2 Әдістің шектеуліктері
2. Алайда Стъюдент әдісі өкінішке орай аз мөлшерлі таңдауларда көп қолданылады, алдын ала популяциядағы мәліметтер нормалды бөлуге бағынады деген жағдай тексерілмейді (мысалы, тапсырма өте жеңіл болып оны барлық сыналушылар тез бірдей орындайды немесе керісінше барлық сыналушылар қиын тапсырмаларды бірдей орындай алмайды бұл жағдайлар нормалды бөлуді бере алмайды).
Стъюдент әдісі тәуелді және тәуелсіз таңдаулар үшін айырмасы болады. Тәуелсіз таңдаулар сыналушылардың екі түрлі топтарын зерттеуде алынады (біздің экспериментте ол тексеру тобы мен эксперименттік топ). Тәуелсіз таңдау жағдайында орташалардың айырмашылығын талдау үшін келесі формула қолданылады:

мұнда М1 - бірінші таңдаудың орташа мәні, М2 - екінші таңдаудың орташасы, s1 - бірінші таңдау үшін стандартты ауытқу, s2 - екінші таңдау үшін стандартты ауытқу; n1- n2- бірінші және екінші таңдаудағы элементтер саны.
Енді мәнділігі бойынша дайын кестеден t шамасын табамыз, ол еркіндік дәрежесін n2 бойынша табамыз, n екі таңдаудағы сыналушылардың жалпы саны және ол шаманы формула бойынша есептелген шамамен салыстырамыз.
Егерде алынған нәтиже 0,05 дәлдік деңгейі бойынша кестеден алынған мәнге қарағанда үлкен болса онда нөлдік гипотеза қабылданбайды, альтернативті гипотеза қабылданады, яғни орташалардың арасындағы айырмашылықтар дәл деп саналады.
Керісінше егерде кестеден алынған шамадан алынған нәтиже аз болса онда нөлдік гипотезаны жоққа шығаруға болмайды, ендеше орташалардың арасындағы айырмашылық дәл емес деп саналады.
Біз жоғарыда келтірген гипотетикалық эксперимент нәтижелері бойынша t есептесек ол t=0,53 тең болады, осыны кестедегі t мәнімен салыстырамыз да мына қорытындыға келеміз: біз алған t=0,53 шамасы 0,05 мәнділік деңгейінде 26 еркіндік дәрежесі үшін аз болады, сондықтан да ықтималдылық деңгейі t 0,05-тен жоғары болады және нөлдік гипотезаны жоққа шығаруға болмайды; сөйтіп екі таңдау арасындағы айырмашылық дәл емес, яғни олар міндетті түрде бір популяцияға жата алады:
t=0,39; 14; р0,05 дәл емеc (недостоверно).
Жоғарыда айтқанымыздай бұл жағдайда таңдау шамасы өте үлкен болмағандықтан, ал эксперименттік топтың әсерден кейін алынған нәтижелері нормалды бөлуге сәйкес келмегендіктен ең дұрысы параметрлік емес әдістер қолдану керек, мысалы Мана-Уитни және басқалар.
Алайда t тест біз әсерден кейінгі эксперименттік және тексеру топтарының нәтижелерінің арасындағы арасындағы орташалардың айырмашылықтарының дәлдігі жайлы гипотезаны тексеруге пайдалы болады. Бұл жағдайды өздеріңіз тауып салыстыруға болады.
3.2.5.3 Сұрақ атауы 3 Әдістің шектеуліктері.
3.Психологияда сандық өңдеудің тағы бір түрі әртүрлі статистикалық жиынтықтардың екі орташа мәндерінің мәнділіктерін тексеруде Стъюдент критерийін (Госсет) қолдану, орташа мәндердің айырмашылықтары статистикалық мәнділікке тексерілетін таңдаудағы нормалды бөлуді береді:

мұнда орташа қате деп аталады, және айырмашылықтары тексерілетін арифметикалық орташалар, орташа қателер. №1-2 мысалдарды критерийлерін есептеп, салыстырамыз:
N/=35 N//=30
=3,6 =9,1
/=1,03 //=1,83

Бұл мәнді дайын кестемен салыстырамыз. Онда <<еркіндік дәрежсі>> есептелінген, ол былай анықталады:

Біздің жағдайда = 35+30-2=73

Кесте бойынша мәнділіктің 5% деңгейінде t мәні, тіпті 80 үшін 1,99 тең. Ендеше №1-2 мысалдардың орташа мәндерінің айырмашылықтары статистикалы мәнді емес, яғни алынған мәндер дәл емес. Бұл критерий екі орташаның жақындық дәрежесін бағаламайды, ол жақындықты кездейсоқ деп санау үшін қарастырады.
Дәріс №5.Өзін-өзі тексеру сұрақтары немесе тестер
1.Психологиялық зерттеу әдістерінің Пирьов, Ананьев, Дружинин бойынша классификациялау.
2.Психологиялық зерттеу жұмысында зерттеушіге қойылатын этикалық талаптар
3.Психологиялық ғылыми зерттеу жұмыстарының құрылымы туралы түсінік.
4.Проблеманы анықтау.
5.Гипотезаны ұсыну.
6.Гипотезаны тексеруді жүзеге асыру.
3.2.6 Дәріс №6. Өзгешеліктер статистикасы. Манна-Уитнидің U - критерийі
1.Критерийінің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері
3.2.6.1 1. Критерийінің жалпы тағайындалуы.
1. Негізгі ұғымыдары белгілері мен ауыспалары - өлшегіштік құбылыстар сандық өлшенетін белгілі бір белгінің деңгейі бойынша 2 таңдау (выборка) арас-ғы өзгерістерді бағалау үшін қолданылады. Егер n1*n2 >=3 және n1=2, n2>=5 болса және кіші таңдағандар арасында өзгешеліктерді анықтауға мүмкіндік береді.
Қиылысатын мағыналар облысыта неғұрлым кіші болса, өзгешіліктер соғұрлым дәл болады, яғни U қатарлар (тез таңдау өзгешелігі) арасындағы ұқсастықтардың неғұрлым үлкенін көрсетеді. Сондықтан

35433009588500Н0: 2 топтағы белгілер деңгейі 1 топтан төмен
Н1: 2 топтағы белгілер деңгейі 1 топтан төмен гипотеза

Шектер:
Әрбір таңдауда 3 бақылаудан кем болмау керек: n1*n2 >=3. Бірақ І-де 2 болса, ІІ-де 5-тен кем болмауы керек.
60-тан артық болмау керек: n1*n2 >=60. Бірақ n1*n2 >=20 болғанда өте қиын болады.
Рангілеу:
Ең төменіне 1 ранг (ең төмен) берілген. Ең жоғарғысына ең үлкен ранг берілген. Мысалы: n1=э болса ең үлкен ранг. Егер бірнеше мағыналар бірдей болса, онда олардың ортақ көрсеткіші шығады. Рангтердің ортақ саны (расчетной) сәйкес б.к => Ол анықт:
N-рангінің мағыналарның жалпы саны
(М, 2 мағына 12 сек. тең. Олар 4 және 5 берілу керек
3.2.6.2 Сұрақ атауы 2 .Анализ алгоритмі.
2. Алгоритм
Зерттеулер нәтижесінен инд-ды карточкаларға жазу.
1 таңдау - бір түс (қызыл); 2 таңдау - ІІ түс (көк)
1 ортақ (түсіне қарамай) ретке өсу, не кему ретімен орнату
Карт-рды рангілеу (ранг бойынша) (n1+n2)
2 қатарға (көк-қызыл) бөлу
Әр қатар бойынша ранг жиынын есептеу (должна совпадать с расчетной)
2 рангілі соммадан үлкенін табу
U табу

n1 - 1-таңдаудағы ад. саны
n2 - 2-таңдаудағы ад. саны
Тх - 2 ранг санм. үлкені
nх - рангілер соммасы үлкен топтың ад. саны
U таблица бойынша табу
Егер Uэмп > Uкр 005 , онда Но қаб.
Егер Uэмп > Uкр 005 , онда Но қабылдм.
&&&
$$$002-006-003$3.2.6.3 Сұрақ атауы 3.Әдістің шектеуліктері

3. => Инверсия сан критерийі бұл да сериялы критерий сияқты екі таңдаудың мүшелерінің шамаларының айырмашылығын бағалауға арналған бірақ күші жағынан жоғары.
Бұл критерий Инверсия санын есептеуге арналған. Инверсияның жалпы саны кестемен салыстырылады.
№5-мысалға осы критерийді қолданамыз. Бірінші қадам, сериялы критерийдегідей жалпы реттелген қатарды аламыз, сондықтан да 15 кесте қайталанады.

Кесте 16.

5
Хі
27
28
28

30
30

32
33

Уі

34
35
36

38
39

nх=8
Енді инверсия санын есептейміз. Бізде жоғарғы Хі қатар мүшелер екінші Уі қатарының мүшелеріне қарағанда алда келеді. Сәйкес цифрларды жоғарғы қатардың үстіне орналастыру ыңғайлы. 30,30 сандарының алдында 29 цифры алды да келеді, ендеше жоғарғы жағына І цифрларды қоямыз. Хі 32 және 33 шамаларының алдына Уі екі саны алдында келеді, сондықтан да /29 және 31/32 мен 33 үстіне 2 цифрлар қойылған. Ал 37 саны үшін төменгі қатардың 5 цифры алды да, ендеше оның үстіне 5 қойылады: Инверсияның жалпы саны: И=1+1+2+2+5=11 Кестемен салыстырсақ И /8,7/=12 яғни 5/ деңгейі үшін ерлер мен әйелдердің табалдырықтарының шамаларының айырмашылықтары статистикалы мәнді.
Дәріс №6.Өзін-өзі тексеру сұрақтары
1.Психологиялық зерттеу жұмысында зерттеушіге қойылатын этикалық талаптар
2.Психологиялық ғылыми зерттеу жұмыстарының құрылымы туралы түсінік.
3.Проблеманы анықтау.
3.2.7 Дәріс №7. Өзгешеліктер статистикасы. Крускал-Уоллистің Н - критерийі
1.Критерийінің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері
$3.2.7.1 Сұрақ атауы 1. Критерийінің жалпы тағайындалуы.
1. Белгілі бір белгі бойынша 3, 4 және т.б таңд-лар арасыеда өзгеш-рді бағалау үшін қолданылады. Белгі деңгейінің топтан топқа өту кезінде өзгерулерін білдіреді.
Н0: 1, 2, 3 таңдаулар арасындағы белгі бойынша кездейсоқ өзгерулер бар
Н1: Кездейсоқ өзгерулер бар
Шектеулер:
3 таңд-ды сәйкестендіру кезінде біреуінде ъ болса, ал қалған 2-де n=2 болса жоғары деңгейде салыстыру үшін әрбір таңдауда 3 бақылау болу керек немесе 4:2:2 болу керек.
Н кр-нің критикалық мағыналары 3 таңдауға арн. Оларды кесте кесте бойынша қарау керек. Егер таңдаулар көп болса, онда х2 критериі бойынша қарау керек. V=c-1 (еркіндік деңгейлерінің саны) с - сәйкестік таңдаулар саны.
3.2.7.2 Сұрақ атауы 2 Анализ алгоритмі.
2. Алгоритм.
Инд. картаға жазу
Әр топты 1 түске бөлу (көк, сары, жасыл)
Түсіне қарамай 1 топқа жіктеу
Рангілеу. Әр карт-ға сәйкес рангі жазу. Рангілеудің жалпы саны = орт. таңд-ғы ад. саны
Түске байланысты топтарға бөлу
Әр топтың ранг жиынын есептеу.
Н табу:

N - жалпы ад. саны
n - әр топтағы ад. саны
Т - әр топ бойынша ранг соммасы
8. а) с=3, n1* n2*n3 <= 5 болса кесте бойынша анықт. (IV)
Нэмп>= Н0,05 Н0 қабылдм.
б) с>3, n1* n2*n3 > 5 болса х2 (ІХ) бойынша анықт.
Нэмп>= х2 Н0 қабылдм.
3.2.7.3 Сұрақ атауы 3. Әдістің шектеуліктері.
3. Белгілер критерийлері. (G)
Зерт-тін белгінің ауысуы бағытын анықтау. Сапалы немесе сандық ауысуларға да қолд.
Н0: Ауысу бағытының (типичный) түрінің басымдылығы кездейсоқ.
Н1: Кездейсоқ емес
Дәріс №7.Өзін-өзі тексеру сұрақтары
1.Гипотезаны ұсыну.
2.Гипотезаны тексеруді жүзеге асыру.
Дәріс №8. Дәрістің атауы. 8. Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі ығысуларды айқындау. Байланысты таңдамалар үшін дисперсионды анализ.
1.Байланысты таңдамалар үшін дисперсионды анализдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
&&&
$$$002-008-001$3.2.8.1 Сұрақ атауы 1. Байланысты таңдамалар үшін дисперсионды анализдің жалпы тағайындалуы.
1 Дисперсиялық анализдің негізін қалаушы р.Фишер дисперсияны есептеуді, олардың тәуелсіздік дәрежелерін ескере жүргізеді, сонымен:

т>=2 және п>=2 кезінде D0 [X] және DА[X] алдындағы бөлшектік көбейткіштер (6.2.6) теңдеуінде әрдайым бірден төмен, яғни әр қашан
D [X] < D0[X]+ DА[X]
Және дисперсиялық анализдің негізгі теңдеуі (6.11.) теңдеуі бұзылады. Бірақ айта кету керек, жалпы дисперсия дұрыс есептелді. Осыдан Фишер әдістемесі бойынша D0[X] және DА[X] мәндері жоғары болады. Өкінішке орай математикалық статистика бойынша кітаптарда Фишер әдісі бойынша есептеу беріледі. Осыны ескере отырыпФишер әдісі бойынша шығарылған мысалдарды қарастырайық, ал содан соң ДА негізгі теңдеу бұзылмайтындай ДА нәтижелері кесте түрінде беріледі, онда нұсқау түрі, ауытқу квадраттарының соммасының мәні,(6.2.3) теңдеуіне сай, тәуелсіздік дәрежесінің саны, мүмкін дисперсия және (жиі) Ғ-бағамның мәні, сенімді мүмкіндік беріледі.
Фишер әдістемесі бойынша ДА нәтижелері 6.2.2 кестесінде көрсетілген. 6.2.3 кестесінде түзетілген әдіс бойынша есептелген дисперсия нәтижелері берілген.
Бұл әдістер бойынша ерекшеліктер дисперсияны есептеу және дисперсиялық қатынасты тексеруде тұрады, олар ауытқудың квадраттарының соммасын есептеуге әсер етпейді.
3.2.8.2 Сұрақ атауы 2. Анализ алгоритмі.
2. Сыни нүктелерге жақын Ғ мәндерде Фишер әдістемесі дұрыс нөлдік тұжырымдаманың алып тасталуына және орнына жалған балама тұжырымның қабылдануына әкеле алады, яғни екіншілік түрде қателер мүмкіндігі көп, егер есепті Фишер бойынша жүргізсек.
3.2.8.3 Сұрақ атауы 3. Әдістің шектеуліктері.
3. Қайталмалы сынақтар саны тең болмағанда есептеу схемасы қиындайды. Эксперимент жоспары бар: мұнда nj=А факторының j-деңгейіндегі сұрыптау көлемі.
Тәжірибенің нәтижелерін кестеге енгіземіз, алдынғы жағдайдағыдай, бірақ тағы бір nj мәні қосылады. Ауытқу квадрат соммасының ауытқуын есептеуге арналған формула өзгереді. Ол енді мынандай түрде болады.

Мұнда

Егер Фишер әдісін қолдансақ, бағаланатын дисперсия бөлшектері ретінде:

және

Дисперсияны есептеу үшін түзетілген әдісті қолданамыз, ал дисперсиялық қатынасты есептеу үшін Фишер әдісін қолданады.
Дәріс №8.Өзін-өзі тексеру
Фишер әдістемесіне реферат
3.2.9 Дәріс №9. Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі ығысуларды айқындау. Байланысты таңдамалар үшін Стьюденттің T-критерийі
1.Байланысты таңдамалар үшін Стьюденттің T-критерийінің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері
3.2.9.1 Сұрақ атауы 1 Байланысты таңдамалар үшін Стьюденттің T-критерийінің жалпы тағайындалуы
3.2.9.2 Сұрақ атауы 2 .Анализ алгоритмі
3.2.9.3 Сұрақ атауы 3. Әдістің шектеуліктері.
Жаңа әдістеменің құндылығы мынамен анықталады:
Өлшеудің дәлдігін жоғарлатады, сенімділігін арттырады.
Болжанылатын қасиеттер туралы толық сипаттама береді.
Зерттеу уақытын азайтады
Зерттелушілердің санын кеңейту (жас бойынша, білім деңгейі, кәсіби қызметі, психикалық денсаулық жағдайы, дамуы бойынша және т.б)
Нәтижелерді өндеудің оңайлатандыру(жеңілдету, алгоритмге салу)
Бірақ әдістемені кең қолданысқа әр түрлі салада қолдану үшін,оны психодиагностикалық тексеруден толық параметрлері арқылы өткізу керек және өтсе ғана қолдану керек.
Бұл процесс күрделі және ұзақ. Мұндай талаптарды психодиагностиканың аранайы әдебиеттерінде табуға болады. Бірақ ғылыми зерттеу мақсаты үшін, толық психометриялық тексеру әдістемесі болмаса да (анкеталық сұрау) қолданылып, бағалы ақпарат беруде және ғылыми мәнге ие болады.
Дәріс №9.Өзін-өзі тексеру сұрақтары немесе тестер
1.Психологиялық зерттеу жұмысында зерттеушіге қойылатын этикалық талаптар
2.Психологиялық ғылыми зерттеу жұмыстарының құрылымы туралы түсінік.
3.Проблеманы анықтау.
4.Гипотезаны ұсыну.
5.Гипотезаны тексеруді жүзеге асыру.
3.2.10 Дәріс №10. Дәрістің атауы. 10 Ығысулар статистикасы. Вилкоксоның Т - критерийі
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері
3.2.10.1 Сұрақ атауы 1 Критерийдің жалпы тағайындалуы.
1. 2 түрлі жағдайда бір таңдауда өлшенген көрсет-рді анық-ға қолд. Ол өзгерулердің бағытын және күштілігін (выраженность) көрсет.
Н0: тиісті (типичный) бағыттағы өзгеріс интен-лігі тиісті е. бағ-ғы өзгер. интен-нен басым е. Н1: басым. Бұл да бұрынғы критерийлер сияқты жұпты кездесетін жиынтықтардың шамаларын салыстыруға қолданылады, бірақ оларда күші жоғары. Ол тек ғана салыстыратын қатарлардың арасындағы айырманы (таңба) ғана емес ол айырмашылықтардың абсолютті шамаларын да қарастырады.
Бұл критерийді төмендегі №7 мысалға қолданамыз. Төменгі қатардың сандарын жоғарғы қатардан алып тастаймыз, тек айырма таңбаны ғана емесоның шамасын да тіркейміз:

Кесте 14. n=12

Мамандық
4
3
3
5
1
3
5
1
4
5
4
2
Ғылыми абстракция
1
4
2
2
2
4
1
4
2
2
0
1
Айырма
+3
-1
1
3
-1
-1
4
-3
2
3
4
1
Абсолют шама бойынша айырмашылық рангісі

8,5

11,5

8,5

11,5

Енді барлық айырмашылықтарға таңбадан тәуелсіз айырмашылық шамасының өсу реті бойынша олардың рангілерін жазамыз. Осы операцияны түсіндірейік: айырмашылықытң ең кіші шамасы -1, ал мұндай 1 бізде бесеу, ендеше ол мына рангіні береді: 1,2,3,4,5.
Сондықтан да барлық 1-ге тең бір ғана 3 рангісін қоямыз, одан рангінің жалпы саны бес бірдің шамасы өзгермейді.
Содан кейінгі рангі -6, оған 2 шамасын береміз. 7,8,9,10 рангілеріне 3-ң төрт шамасы сәйкес келеді, себебі әрбір төрттік үшін рангі - 11,5 сәйкес. Енді теріс айырмашылықтар үшін Т рангілерінің қосындысын есептейміз:
Т=3+3+3+8,5=17,5
Кесте бойынша критикалық мән Т=17, яғни біздің эмпирикалық мән (0,05 деңгейі) үшін арналған кесте мәндерінен үлкен болды. сондықтан да әртүрлі сапалы сөздерді есте сақтай көлемінің шамаларының айырмашылықтары сыналушылар тобы үшін статистикалы мәнді емес.
3.2.10.2 Сұрақ атауы 2.Анализ алгоритмі.
2. Алгоритм.
Ретке салу (алф. бойынша)
І және ІІ өлшемдегі инд-ды мағын-рды алу. Олардың арасындағы айырмашылықты анықтау.
Айырмашылықтарды абсолютті биіктерге ауыстыру (абс. величина). Бір ретке келтіру.
Бұл абсолюттік өлшемдерді (величины) рангке салу.
<<Тиісті е>> бағ-қа тән өзгерістерге сәйкес рангтерді дөңгелектеп белгілеу.
Бұл рангтердің соммасын жинау

- жиі емес белгісі бар ранг.
n - ға тән Т-ны табу. Егер Тэмп<=Ткр, онда өзгеріс (дәл) шынайы болуы керек.
3.2.10.3 Сұрақ атауы 3 Әдістің шектеуліктері

3. Шектеулер:
2 жағд. өлшем-р өткен ад. саны>=5; max=50
О-к өзгер-р қарастырылм.
Дәріс №10.Өзін-өзі тексеру сұрақтары

1.Салыстыру әдісінің негіздері.
2.Лонгитюд әдісінің негіздері.
3.Тігінен және көлденең кесу ұғымдары.
5.Комплексті әдістерінің негіздері.
3.2.11 Дәріс №11. Дәрістің атауы. 11. Ығысулар статистикасы. Фридманның χ2r Критерий і
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері.
3.2.11.1 Сұрақ атауы 1 Критерийдің жалпы тағайындалуы.
1. Эксперименттік зерттеудің нәтижесін өңдеуде алғашқы (бірінші) статистикалық берілгендер тәсілі пайдаланылады: іріктелген арифметикалық орташа мәнді (эксперименттегі психологиялық қасиеттің орташа бағасының көрсеткіші) дисперсия деп аталады. Ол іріктелген жиілік арасындағы таңдамалы стандартты ауытқулардың орташа арифметикалық мәндерін сипат тайды. Мұндай есептеулер көрсеткіштердің көмегімен эксперименттен алынған нәтижелерді математикалық тұрғыдан бағалау үшін пайдаланылады. Алғашында берілгендерді өңдеуде жиі қолданылатын орталық тенденция өлшемін іріктелген арифметикалық шаманың орташа Х мәнімен анықталды. Орташа арифметикалық іріктелген мәні бастапқы шамаларды біртіндеп біріктіру арқылы есептеледі. Ол қосынды санды жалпы алынғандардың N санына бөлу арқылы төменде келтірілген теңдікпен анықталады

мұнда: - сандық көрсеткіштердің қосындысы;
N - іріктелген топтар саны.
Нәтижелердің өлшемдік өзгергіштері, кейбір шаманың орташа арифметикалық аумағында шашылу дәрежесін сипаттаушы ретінде, дисперсияны және таңдамалы стандарттық ауытқуларды есептеу былайша жүргізілді:
1. Орташа арифметикалық (О.А.) шама () есептелді,
2. Әр өлшенген (Х)-тен нәтиженің ауытқуы (О.А.) табылады
X=Xi - .
3. Іріктелген нәтиженің таңдамалы орташа мәнін квадратталынды
Х^2.
4. Әр нәтиженің ауытқу квадратының қосындысы табылды
.
5. Ауытқу квадратының қосындыларын, жалпы іріктелген топтардың N санына бөліп, дисперсия шамасы Д есептелінді
21717006032500
,

6. Квадрат түбірінен дисперсияны шығарып іріктелген мәндердің S стандарттық ауытқуы анықталды
.
7. Эксперименттік әдістеменің дұрыстығын шығарып іріктелген тексеруге және дәлелдеуге екінші (қайтара) статистикалық өңдеу әдістемесі, яғни χ2 - критерий (<<хи квадрат критерий>>) көрсеткіштері пайдаланылды.
8. Ол көрсеткіш келесі теңдікпен анықталды

мұнда: Рк - констатациялы эксперименттің топқа бөлінген көрсеткіштер жиілігі;
Vk - дамытатын эксперименттен кейінгі топқа бөлінген көрсеткіштер жиіліктері;
m - қарастырылған нәтижелердің топқа бөлінген жалпы саны.
Мұндағы Рк және Vk жиіліктері анықталды.
Эксперименттерге Семей қаласының №15 жалпы білім беретін орта мектептің 8-9 сынып оқушылары қатысты. Эксперимент барысында 10 ұпайлық көлемінде анықталған сыналушылардың зейін қасиеттерінің көрсеткіштері анықталды.
Мысалы, 1-ші экспериментке қатысқан екі сыналушы - 9 ұпай, он бір сыналушы - 8 ұпай, он сыналушы - 7 ұпай, төрт сыналушы - 6 ұпай жинаған.
Онда Pk 2, 11, 10, 4 топтарына бөлінген сыналушылардың жиілік мәндеріне ие болады.
Дамытатын экспериментте 10 ұпай көлемімен анықталып, сыналушылардың зейін қасиеттерінің ұпайлық көрсеткіштері деректерінен алынды.
Мұнда дамытатын экспериментке қатысқан:
сегіз сыналушы - 10 ұпай,
он үш сыналушы - 9 ұпай,
бес сыналушы - 8 ұпай,
бір сыналушы - 7 ұпай жинаған, ал 6 ұпай жинаған ешкім болмады.
Онда Vk 8, 13, 5, 1 топтарына бөлінген сыналушылардың жиілік мәндеріне ие болады. Бостандық дәрежесінің саны m - 1 = 4 - 1 = 3.
Осы анықталған мәндерді пайдаланып χ2 критерийінің деңгейі анықталады

.
χ2-ның эксперименттік есеп мәні кестедегі мәнінен көп болғандықтан және жіберілген қате 1%-дан аз болады деп қабылдағанда дамытатын эксперименттің нәтижелік жорамалы орындалды деуге болады.
3.2.11.2 Сұрақ атауы 2 Анализ алгоритмі.
2. Жалпы, өлшемдік емес Хи-квадрат әдісін қолдану үшін орташа немесе стандартты ауытқуды есептеуді қажет етпейді. Оның артықшылығы сол оны қолдану үшін екі өзгергіштіктен алынған нәтижелерді бөлу жиілігін ғана білу қажет болады. Сондықтан бұл статистикалық әдіс сапалы мәліметтерді өңдеуге арналады.
3.2.11.3 Сұрақ атауы 3 Әдістің шектеуліктері.
3. Аталмыш әдістеме эмпирикалық функциялардың қалыпты жіктелуінің сәйкестілігін тексеруге де пайдаланылады. Сонымен қатар әдістеме болжамның бірнеше мүмкіндік мәндерінің нақты теңдіктерін анықтауға мүмкіндік береді.
Хи - квадрат критерийі екі түрлі мақсатта қолданылады:
эмпирикалық жіктелуді теориялық теңдік, қалыпты немесе басқа да өлшемдермен салыстыру үшін, екі, үш немесе одан да көп эмпирикалық жіктелулерді бір ғана белгісі бойынша салыстыру үшін.
Дәріс №11.Өзін-өзі тексеру
1. Ауызша, жазбаша, еркін сауалнамалардың айырмашылығы неде.
2. Эксперимент түрлері ата.
3. Бақылау формалары ата.
3.2.12 Дәріс №12. Дәрістің атауы. Номиналды шкалалардағы өзгешеліктер статистикасы. Пирсонның χ2 критерий
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері
&&&
$$$002-012-001$3.2.12.1 Сұрақ атауы 1 Критерийдің жалпы тағайындалуы.
1. Пирсонның корреляциялық коэффициенті қолданылады:

мұнда бірінші өлшеудегі сыналушының тест балы, сол сыналушының қайталанған өлшеудегі тест балы, сыналушылар саны.
Индивидтің тест балының <<шын>> мәнін есептеу формуласы:

мұнда Х - шын балл, Хі - сыналушының эмпирикалық баллы, r-тестің эмпирикалық өлшенген сенімділігі, х - тест үшін орташа мән. Ретестілік сенімділікті тек индивидтердің психикалық сипаттамаларына қатысты қолданады. Ал тест эмоциялық күйге қатысты құрылса, онда ретестік сенімділік жарамайды. 2 максималды қолд:
- белгілеушінің эмп-қ және теор-қ үлестірулерін салыст-ға
- белгілі бір белгіге тән 2,3 не одан да көп эмп-қ үлестірмелерді салыст.
критерий эмп-қ және тео-қ үлестірмелерде белгілерінің түрлі мағыналары бірдей жиілікпен кездесе ме деген сұрақ жауап береді. Түрлі шкалада ұсынылған белгілерді в салыстыруға мүмкіндік береді
Мін-не байланысты гипот-р түрлі бол:
: эмп-қ үлест теор-қтан ерекшеленбейді
: ерекшеленеді
: 1 эмп-қ 2 эмп.ү-ден ерекшеленбейді
: ерекшеленеді
: 1,2,3... эмп - қ ү-р өзара ерекшеленбейді
: ерекшеленеді
3.2.12.2 Сұрақ атауы 2. Анализ алгоритмі.
2. Алгоритм.
1. Кестеге разряд атын және оған сәйкес эмп-қ жиілікті енгізу
2. әрбір эмп жиіліктің қасына тео-қ жиілікті түзіп шығу (2 баған)
3. 2ас-ғы әрбір разряд бойынша айырмашылықтары санау, жазу (3 баған)
4. Еркіндік деңгейінің санын анық

К - разряд саны
5. Алынған айырмашылықтарды квадратқа шығару, жазу (4 баған)
6. алынған квадрат санын тео-қ жиілікке бөлу, жазу (5 баған)
7. 5 бағанның қосындысын табу, оны деп белгілеу
8. Кесте бойынша анықтау.
Егер кр. мағын., айырм шынайы е
Егер кр. мағын., онда шынайы
3.2.12.2 Сұрақ атауы3. Әдістің шектеуліктері

3. Шектеулер:
1. (ад саны) таңдау V - мі
2. әрбір ячейка
3. белгілердің вариативтік диапазонның меңг керек

Дәріс №12.Өзін-өзі тексеру
Пирсонның χ2 критерийіне мысал әзірлеу
3.2.13 Дәріс №13. Дәрістің атауы. Корреляциялық статистика. Пирсонның корреляциялық коэфициенті.
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері
3.2.13.1 Сұрақ атауы 1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
1. Орталық тенденция өлшемдері және өзгеру өлшемдері не үшін керек? 1-ден, олар алғашқы мәліметтерді талдау үшін. Орталық тенденция өлшемдері мәндерінің негізінде басқа іріктеудің нәтижелерін табуға болады. Өзгеру өлшемдері негізінде жүргізумен есептеулер дұрыстығын есептеуге болады. 2-ден, бұл өлшемдер айырмашылықтардың статистикалық маңыздылығын тексеруге қажет және де корреляция коэффициенттерін есептеуге қажет.
Өзара қатынас өлшемдері. Корреляция коэффиценттерін 2 айнымалы арасындағы қатынасты және оның деңгейін анықтау үшін қолданады. Корреляция коэффиценті-1 ден +1 ге дейін өзгереді. Бұл аралықта жатқан шамалар салыстырылатын айнымалылардың өзара қатынасын көрсетеді. Егер корреляция коэффиценті 0-ге тең болса, өзара қатынас жоқ. Оң корреляциялық қатынас 2 айналымалылыларар асындағы тура пропорционалдықты , ал теріс - кері пропорционалдықты көрсетеді. Неғұрлым корреляция коэффиценті көп болса, соғұрлым өзара қатынас тығыз болады. Коэффицент + 1 болса, айнымалылар арасындағы теңдік туралы айтуға болады.
1017270-27051000Реттік шамаларды салыстырғанды τ,Спирмен бойынша рангілік корреляция коэффицентін (p), интервалды шамаларды салыстырғанда - К.Пирсон бойынша көбейтінділер корреляциясының корреляция коэффицентін қолданады ()ч . Сол коэффиценттерді есептеулерді қарастырайық.
"Иә" немесе "жоқ" жауаптарын талап ететін 2 сұрақтама (х және у) көмегімен алғашқы нәтижелер зерттелушілердің жауаптары (N=15) алынған. Нәтижелері әрбір сұрақтамаға бөлек "иә" жауаптарының қосындысы түрінде алынады. Х және У сұрақтамалары зерттелетін тұлғалардың ұқсас қасиеттерін өлшей ме, жоқ па соны анықтау керек. Егер 2 сұрақтаманың мазмұны мен тұжырымдамаларының бір бірінен айырмашылығы аз болса онда балдарының қосындысы да бір біріне жақын болады.
Пирсон формуласының корреляция коэффициенті алғашқы нәтижелер және орта квадраттық ауытқудың орта арифметикалық мәнінен ауытқу негізінде есептеледі. Ол мынандай:
τxу= Σx*у/Nσx*σу

Мұндағы: х-Х шамасының орта арифметикалық Мх - тен ауытқуы; у-У шамасының Му-тен ауытқуы; Σx*у-х және у ауытқуларының көбейтіндісінің алгебралық қосындысы; N-салыстырылатын алғашқы нәтижелер қосның іріктеу көлемі; σx -алғашқы нәтижелер у үшін орта квадраттық ауытқу.
Мысал. Х айнымалысы бұлшық еттерін босаңсыту нұсқауларымен берілген тізе шартының шамасын өлшеу нәтижелерімен көрсетілген, ал У айнымалысы - бұлшық еттерін қатайту нұсқауымен берілген. (10.5.кесте) Тізе шарттарының шамалары бір - біріне қатыссыз туралы гипотеза тексеріледі.
1.Мx = Σx /N және Mу = Σу /N формулалары бойынша орта арифметикалық мәндерді есептейміз (Мx= 7,5 Mу =8,0)
2. Мx және Mу-тен ауытқу шамаларын табамыз. (4,5 -графа)
3.Х және У - ді квадраттаймыз: Х және У
Сонымен: τ =Σx*у/Nσx*σу =102,0/10*3,53*3,79=0,76
4.Орта квадраттық ауытқудың есептейтін формула бойынша σx және σу табамыз.( σx=3,53, σу=3,79)
5.Әрбір ауытқулар қосындысының көбейтіндісін табамыз
6.Табылған мәліметтерді формулаға қоямыз. Біздің мысалдан алынған корреляция коэффициенті τxу тізе шартының 2 шамасын өзара қатысты екенін көрсетеді.
3.2.13.2 Сұрақ атауы 2 Анализ алгоритмі.
3.2.13.3 Сұрақ атауы 3 Әдістің шектеуліктері.
3. Реттік шамаларды салыстырғанды τ,Спирмен бойынша рангілік корреляция коэффицентін (p), интервалды шамаларды салыстырғанда пайдаланылады
Дәріс №13.Өзін-өзі тексеру сұрақтары
1. Психодиагностикалық зерттеудің бланктер толтыру арқылы жүргізілетін сынақтарына жататын тәсілдер ата.
2. Есте сақтауды зерттеу әдістемелері көрсет.
3. Психофизиологиялық зерттеудің хаттамасын деректі рәсімдеп, құжаттау барысында тұлғаның қандай сапа-қасиеттері көрсетілген.
3.2.14 Дәріс №14. Корреляциялық статистика. Спирменнің корреляциялық коэфициенті.
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы.
2.Анализ алгоритмі.
3.Әдістің шектеуліктері
3.2.14.1 Критерийдің жалпы тағайындалуы.
1.Бүгінгі күні эксперименттік психология мен математикалық психологияның өзара байланысы өте тығыз екені белгілі. Зерттеу нәтижелерін математикалық тұрғыдан өңдеу өте күрделі творчестволық процесс және үнемі ізденуді талап етеді. Зерттеуден алынған материалдарды өңдеу, оның нақты анализін жасау, гипотезамен, белгілі ғылыми нәтижелермен салыстыру ғылыми жалпылаудың негізі болып табылады. Эксперименттік зерттеудің қорытынды сатысына негіз болатын өңдеу сатысы зерттеудің методологиялық принциптеріне сүйеніп, алынған нәтижелерді сапалы және сандық (статистикалық) өңдеу анализінен өткізеді. Психологияға математиканы ендіру, эксперименттік зерттеулер талабынан туындады. Математиканың абстракциялық қуаты психология ғылымын жетілдіріп, табиғи ғылымдарға жақындатуда. Психология ғылымындағы сапалы анализдеу жағдайлары тек психикалық процестерге ғана емес, онда қолданылатын математикалық аппаратты да қамтуы керек. Математикалық операциялардың сапалы анализдері эксперименттен алынған зерттеу нәтижелерін анализдеу мен өңдеудің басты шарты болып саналады. Психологияда зерттеулерді математикаландыру міндетін шешу барысында қолданбалы математиканың ерекше бөлімі ретінде психометрия алынады. Бұрынғы кеңестік психологияда ол математикалық психология деген атау алады. Өлшеу процесі барлық эмпирикалық ғылымның негізіне жатады. Психологиядағы қолданылатын өлшеу процедураларының өзіндік ерекшеліктері бар. Психологиялық өлшеулер зерттеуге қатысты қолданылатын өлшеу шкалаларының типтерінен тәуелді болып топтанады. Мұнда ескеретін мәселе мынада, психологияда қолданылатын шкалаларды бөлу формальды сипатқа ие емес, әрбір шкала математикалық аппараттың белгілі бір шегінде ғана қолданылады. Психологиялық өзгергіштік немесе психологиялық шкалалау дегеніміз - психикалық процестер мен күйлердің ерекшеліктерін өлшеу үшін қолданылатын процестер мен күйлердің ерекшеліктерін өлшеуде қолданылатын эксперименттік және математикалық тәсілдердің жиынтығы. С.С. Стивенстен кейін <<шкалалау>> терминінің орнына <<өлшеу>> ұғымы қолданылады. Психологиялық процестерді шкалалау дегеніміз оларға сандарды белгілі бір ережемен теңестіру.Ол сандар өлшеуге түсетін құбылыстарды бейнелейді. Эмпирикалық жүйелерді математикалық жүйелер көмегімен суреттеп, әректтерді сандар қатынасымен алмастыратын өлшеу психология ғылымын суреттеуші сипаттан жаңа фактілерді көрсете алатын ғылымдарға айналдырады. Психологиялық өлшеудің ерекшелігі мынада, сандар теңестірілетін обьектілер үшін психикалық құбылыстардың өздері алынбайды, мінез-құлық пен іс-әрекеттің әртүрлі <<бірліктері>> және физиологиялық реакциялар алынады. Зерттеу нәтижелерін анализдейтін сандық және сапалы сипаттамалар-көрсеткіштер деп аталады. Кез-келген әрекет көптеген факторлармен шарттанады. Олардың кейбіреулері лабораториялық экспериментте де бақылауға көнбейді. Сондықтанда психологияда қолданылатын көптеген көрсеткіштер кездейсоқ шамалар болып табылады, яғни ықтималдылықтар арқылы сандық мәндердің көптігі ретінде қолданылатын шамалар болып табылады. Ғылыми қорытындылар бір ғана мәліметпен шектелмейді, көп мәліметті кажет етеді, ондай көптіктерді алу үшін өлшеулерді көп рет қайталау керек. Одан алынған сансыз көп сандық мәндерді математикалық статистиканың көмегімен арнайы өңдеу керек. Сондықтанда психолог зерттеуші әртүрлі зерттеу мәліметтерін жинаумен қатар оларды өңдеудің математикалық тәсілдерін игеру керек. Мәселен зерттеуден алынған орташа мән өлшенген процестің шын шамасы деуге болмайды, алайда оны <<қателер>> немесе өлшеу методикасы дәл деп те түсінуге болмайды. Бұл шама ықтималды мән болып табылады. Ықтималдылық математикалық термин, бұл ұғым шектеулі ұғым, кездейсоқтық ұғымымен математикалық тұрғыдан тәуелді. Психикалық құбылысты өлшеуде оның статистикалық сипаты көрінеді. Психикалық процестердің өту шарты мен өту салдарының арасында біржақты немесе функционалды байланыс жоқ. Бұлар статистикалық жиынтықты немесе сапалы және сандық жиынтықты өзіне жинайды. Статистикалық заңдылықтарды бөлу немесе анализдеу және берілген құбылысты қажетті және кездейсоқ деп бөлу мәселелерімен математикалық статистика айналысады. Психологияда өлшенетін көрсеткіштердің <<кездейсоқтығы>> немесе <<тербелісі>> физикадағыдай емес басқаша мәнге ие. Психикалық процестері мәні жағынан өзгермелі және фактінің өзін тұрақты ету үшін сыртқы жағын қамтиды, ал оның ішкі шарттар жүйесі психикалық іс-әрекеттің өзін детерминациялайды, сондықтан да ол тұрақтанбайды. Математикалық статистика тәсілдерін қолдану өлшеудің және сыналушылардың белгілі бір санын талап етеді. Бұл талаптар немесе статистикалық жиынтықтардың репрезентативтілігі математикалық жоспарлау сатысына өтеді. Алайда математикалық статистика әдістері өлшенген белгілердің өзгерген мәндеріне бірдей қолданыла бермейді. Сондықтанда статистикалық бөлуі формаларының өзін анализдеу қажет. Осыған байланысты өңдеуге адекватты математикалық аппаратты дұрыс іздеу керек. Математикалық статистика көп жақты пән, оның ішінде біз көп өлшемді және факторлы анализ, ықтималдылықтар теориясы, аналитикалық геометрия және басқа да аспектілерін қарастырған жоқпыз. Бұл математикалық теорияларды оқып үйрену үшін алдымен қарапайым математикалық статистика негіздерін білу керек. Біз өзімізге мына міндеттерді жүктедік: студенттерде математикалық әдістерді психологиялық зерттеулерде қолдану негіздерін қалыптастыру; негізгі математикалық ұғымдарды психологиялық зерттеулерде қолдана алу білімдерін тереңдету; психологияда кеңінен қолданылатын эксперимент нәтижелерін талдау әдістері мен модельдеу тәсілдерін беру. Сонымен жалпы алғанда психологиядағы барлық сандық бағалау мәні бойынша статистикалы болып саналады. Алынған зерттеу нәтижелері математикалық статистика көмегімен өңделеді. Математикалық статистика математиканың қолданбалы саласының бірі, эмпирикалық мәліметтерді талдайды және жүйелендіреді. Статистика-бақылау тәсілі, оның әдісі, мәліметтерді жинау және оны талдау. Ең бастысы таңдалған методиканың валидтылығын, сенімділігін және обьективтілігін дәлелдеу. Алынған зерттеу нәтижелері белгілі бір стстистикалық көрсеткіштер арқылы суреттеледі.Соның негізінде оларға сәйкес математикалық тәсілдерді қолдануды үйрену әрбір зерттеушінің кәсіби міндеті болып табылады <<Статистика>> деген сөз жиі турде <<математика>> деген сөзбен, күрделі формулалармен ассоциацияланып студенттерді үркітіп жүреді. Статистика (Мак Коннелл) ол ең алдымен ойлау тәсілі, оны қолдану үшін математиканың тек негізін ғана білу жеткілікті. Күнделікті өмірде өзіміз байқамаймыз статистиканы күнде жасаймыз. Бюджетті жоспарлаймыз, үнемдейміз сонымен қатар алған имформацияларды таңдаймыз, топтаймыз, жіктейміз, реттейміз оларды басқа мәліметтермен байланыстырамыз соның арқасында дұрыс шешім алуға тырысамыз. Осы жағдайлар ғылыми мәліметтерді синтездеу операциясынан ешбір айырмасы жоқ болады. Осы жағдайдың бәрін толық түсіну үшін статистика туралы хабарымыз болуы керек. 1.Суреттеуші статистика - алынған мәліметтерді кестелейміз, графикке саламыз, нәтижелерді бөлу көрсеткіштерін кесте, график түрінде өрнектейміз, сол берілген бөлудің орташа мәндерін есептейміз, оның жайылуын (размах) және дисперсияны есептейміз. 2. Индуктивті статистика - сол популяциядан алынған таңдау (выборки) берген мәліметтерді барлық популяцияға тарата аламыз ба сол жағдайды тексеруден тұрады.
Басқаша айтсақ индукция жолымен эксперимент немесе бақылау барысында шектелген топты зерттеуде табылған заңдылықтарды және обьект сандарын үлкен сандарға қаншалықты және қандай дәрежеде жалпылауға болатынын табуға мүмкін етеді. Индуктивті статистика көмегімен тандау көлемін зерттеуден алған мәліметтер негізінде қандайда бір қорытындылар мен жалпылаулар жасалынады. Реттік шкала үшін орнықтылық өлшеміне тесті қайта жүргізуде
&&&
$$$002-014-003$3.2.14.2
2. Спирменнің рангілі корреляциялық коэффициенті қолданылады.

мұнда dі - сыналушының бірінші және екінші рангілеу қатарының айырмасы.
2. Бір моментті сенімділік (сенімділік-келіспеушілік)
Орнықтылыққа қарамастан ерекше операциялы табиғаты бар сенімділіктің бір түрі. Оны корреляциялауда параллель формалар арқылы өлшейді, тесте құрамын <<жұп>> және <<тақ>> жартыларға бөледі. Әр жарты бойынша суммарлы балл және корреляция коэффициенті есептелінеді. Тестің сенімділігін есептеуге Спирмен-Браун формуласы қолданылады:

мұнда rx - жартылар үшін есептелінген эмпирикалық корреляция.
rxх - тестің сенімділігі /бүтін тест үшін/.. 1. Қолдануға ұйғарылған тестің сенімділігі жайлы мәліметтер бар ма сол
жағдайды анықтау. Қандай диагностикалық жағдайда, қандай популяцияда тексеру жүргізіледі соны білу. Егер тексеру болмаса қайтадан тексеруді жүргізу.
2. Егер де сыналушыларды тексеру тест мағынасы мен оны өңдеу мүмкіндігіне ие болса, онда тесті барлық таңдау бойынша қайта жүргізу керек, бүтін тестпен оның жеке пункттері үшін коэффициенттерді есептеу.
Алынған коэффициенттерді анализдеу жағдайы мына сұрақтарға негіз болады: берілген тест интервалды шкаланы бере ала ма, уақыт бойынша өлшенетін қасиет қаншалықты орнықты тест қандай бөлікте сенімді болады деген сұрақтарды шешеді.
3. Егер де мүмкіндік аз болса, онда қайталауды тек жеке таңдауға жүргізу керек. Ал тестің тұрақтылығы үшін және оның ішкі келісімін бағалау үшін рангілеу немесе 4-торлы корреляцияны есептеу керек.
$$$002-014-003$3.2.14.3 Сұрақ атауы 3. Әдістің шектеуліктері
Жалпы, Спирмен коэффициенттік рангілеу әдістемесі екі немесе одан да көп өзгермелілердің өзара байланыстарын зерттеуге арналған, яғни <<корреляциялық коэффициент - екі кездейсоқ шаманың арасындағы бағыттылық пен дәреженің статистикалық көрсеткішінің өзара байланысы>>. Демек, корреляция - статистикалық жіктеуді қалыптастыратын екі фактор әсері арасындағы әр түрлі белгілер бойынша статистикалық таңдамалылардың арасындағы байланыс немесе салыстырылатын екі статистикалық белгі арасындағы өзара байланыс қуатының математикалық көрсеткіші.
Дәріс №14.Өзін-өзі тексеру сұрақтары
2. Тест әдістерін жүзеге асыру инструкциялары.
3. Үлгілеу әдістерінің негіздері
4. Үлгілеу әдістерін қолдану сфералары.
3.2.15 Дәріс №015. Корреляциялық статистика. Спирменнің корреляциялық коэфициенті.
1.Критерийдің жалпы тағайындалуы. Матеметикалық өңдеу дегеніміз - психологиялық зерттеу негізінде сынаушылардан алынған белгінің мәндері арқылы операциялау. Мұндай интеллектуалды нәтижелерді <<бақылау>>, <<бақыланатын мәндер>>, <<варианттар>>, <<мерзімдер>>, <<индивидуалды көрсеткіштер>> және т.б. деп атауға болады. Психологияда <<бақылау>> немесе <<бақыланатын мән>> терминдері жиі қолданылады.
Статистикалық - математикалық өңдеу әдістерін іріктеуде мына ұстанымдарды негізге алдық:
алынған нәтижелердің белгілі бір бағыты бар тұрақты себептерге тәуелділігі;
статистикалық жиынтық, нәтиже көрсеткіштерінің жүйесі және кездейсоқ мәндер қатары;
статистикалық жиынтық мәндері, жеке өлшеулер нәтижелері;
таңдау жиілігі;
таңдамалылар жиілігінің үлесі;
негізгі жиынтығы.
Статистикалық өңдеу әдістерінің корреляциялық коэффициентін есептеуге арналған және жалпылау мүмкіндігін беретін екі түрі бар. Олар:
біріншіден, параметрлік әдістер - өте кең қолданыстағы әдіс, мұнда ортақ мән, дисперсия секілді өлшемдер пайдаланылады;
екіншіден, өлшемдік емес әдістер - қолданылуы өте қарапайым, сапалы мәліметтермен жұмыс жасау арқылы құнды материалдарға қол жеткізеді.
Статистикалық өңдеу жұмыстарын жүзеге асыру үшін жоғарыдағы үш ауқым бойынша статистикалық өңдеу әдістері топтастырылып сапалық, сандық көрсеткіш нәтижелеріне қарай жіктелінеді:

Кесте 1 - Тәжірибеге алынған статистикалық өңдеу әдістемелерінің жіктемесі

Өлшем шкалалары
Танымдық аумақ бойынша
Эмоционалдық аумақ бойынша (қарым-қатынас)
Психикалық аумақ бойынша
2-кезең
Корреляциялық коэффициент көрсеткіші (Спирмен б/ша)
ХИ-квадрат (Пирсон б/ша)
τ-Кендалл әдістемесі
3-кезең
τ-Кендалл әдістемесі Розенбаум корреляциялық коэффициенті

3-кезең
Розенбаум корреляциялық коэффициенті
τ-Кендалл әдістемесі
ХИ-квадрат

Мұнда, <<корреляциялық зерттеу - адамдардың индивидуалды айырмашылықтары мен олардың мінез-құлқын сипаттайтын екі өзгергіштіктің арақатынасын зерттеу>> болып табылады [220, 47 б.].
Корреляциялық байланыстардың жеке классификациясы төмендегідей сипатта:
жоғары мәнді корреляция r р<=0,01 статистикалық мәнділік деңгейіне сәйкес;
Мәнді корреляция r р<=0,05 статистикалық мәнділік деңгейіне сәйкес;
Сенімді байланыс тенденциясы r р<=0,10 статистикалық мәнділік деңгейіне сәйкес;
мәнсіз корреляция r статистикалық мәнділік деңгейіне жетпейді.

$$$002-014-003$3.2.15. 2.Анализ алгоритмі.
2. Экспериментте алынған алғашқы нәтижелер Х айнымалысына У айнымалысына реттік шамалар қатары түрінде болады. Әрбір реттік шамалар қостарының арасындағы өзара қатынасты Спирменнің реттік корреляция коэффициенті (p) арқылы анықтайды. Оны мына формуламен анықтайды:
1017270165100007429501651000083439016510000Р=1- 6∑d
N(N-1)
Мұндағы: N-2 айнымалылардың салыстырылатын шамалар қосынының саны; d-шамалардың рангтердің айырмасының квадраты.
Есептеу үшін бірқатар операциялар жасау керек. Алдымен алғашқы нәтижелерді есептеу керек. 1-графаға зерттелетін адамның ретін, 2 және 3 - графаларға 1 және 2 - әдістемелерден алынған ұпайлар қосындысын.
Барлық алғашқы нәтижелерге ранг сәйкестейді. Бұл процедура рангілеуі деп аталады. Бұнда Х айнымалысының барлық мәндерінің ішінен ең үлкенін тауып, соған, 1 деген ранг сәйкестейді (4 графаға 1 қояды). Бұл жағдайда Х әдістемесі бойынша ең көп ұпайды N8 зерттелуші адам алды, яғни 1 ранг соған сәйкестеледі.
Өстіп кему бойынша рангтерді сәйкстейміз. зерттелушілердің ұпайлары бірдей болса, оларды қосып 2 бөліп соны сәйкестейміз. Тура осылай Ү әдістемесіне де рангілеу жүргізіледі.
Енді 6-графаға рангтердің айырмасын жазамыз: d=Rx Rу 7-графаға d квадраттаймыз. d - ды қосамыз. Алынған нәтижені рангілік корреляция коэффициентінің формуласына қоямыз. Бұл мысалды p=0,695. Коэффициентінің оң мәні Х және У сұрақтамалары ұқсас тұлғалық қасиеттерді анықтауға мүмкіндік беретінін көрсетеді.
3.2.15.2.3Сұрақ атауы 3 Әдістің шектеуліктері.

3.Статистикалық-математикалық талдау әдістемелерінің бірі - Спирменнің корреляция коэффициентін рангілеу. Әдістеме жеке немесе топ зерттелушілерінің әрқайсысының рангтік көрсеткіштерін салыстыруға мүмкіндік береді. Осыған орай, ғылыми жұмысымыздың зерттеу әдістемелерінің ақиқаттылығы, дұрыстығы және статистикалық мәнділігі Спирменнің коэффициентті рангілерінің арасындағы байланысты салыстыру арқылы тексерілді.
Дәріс №15 Өзін-өзі тексеру сұрақтары немесе тестер
1.Математикалық моделдер зерттеу нәтижелерін сараптаудың құралы ретінде
2 .Нәтижені бірінші статистикалық өңдеу әдістері.
3.Нәтижені екінші статистикалық өңдеу әдістері
4.Нәтижені кестелік және графикалық тәсілмен көрсету

3.3 Практикалық сабақтар
Практикалық сабақтар - студенттердің өз бетінше жұмыс орындауын дамытуға және практикалық талаптар мен дағдыларды дамытуға бағытталған оқу сабақтарының нысанының бірі болып табылады. Пән бойынша практикалық сабақтар магистранттарға ғылыми әдебиеттер негізінде өздік жұмыстарды орындауға және ауызша өз ой-пікірін жеткізе білуге мүмкіндік беретін семинарлар түрінде өткізіледі.

№ 1 тақырып: Психологиялық зерттеу әдісінің даму тарихы, зерттеудің әдіс-тәсілдері
№ 2 тақырып: Сипаттаушы статистика. Өлшем мәселесі. Белгілер мен айнымалылар. Өлшем шкалалары.
№ 3 тақырып: Статистикалық болжамдар.
№ 4 тақырып: Критерийлер қуаттылығы.
№ 5 тақырып: Дисперсионды анализдің жалпы тағайындалуы.
Тәуелсіз таңдамалар үшін Стьюденттің T-критерийі
№ 6 тақырып: Өзгешеліктер статистикасы. Манна-Уитнидің U - критерийі
№ 7 тақырып: Өзгешеліктер статистикасы. Крускал-Уоллистің Н - критерийі
№ 8 тақырып: Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі ығысуларды айқындау.Байланысты таңдамалар үшін дисперсионды анализ.
№ 9 тақырып: Зерттеліп жатқан белгінің деңгейіндегі ығысуларды айқындау. № 10 тақырып: Байланысты таңдамалар үшін Стьюденттің T-критерийі
№ 11 тақырып: Ығысулар статистикасы. Вилкоксоның Т - критерийі
№ 12 тақырып: Ығысулар статистикасы. Фридманның χ2r Критерий і
№ 13 тақырып: Номиналды шкалалардағы өзгешеліктер статистикасы. Пирсонның χ2 критерий
№ 14 тақырып: Корреляциялық статистика. Пирсонның корреляциялық коэфициенті.
№ 15 тақырып: Корреляциялық статистика. Спирменнің корреляциялық коэфициенті.

МӨЖ тақырыптарының тізімі
№
Жұмыс тақырыбы
Мақсаты және мазмұны
Әдебиеттер
Бақылау формасы
Орындау мерзімі
1
Психологиядағы математиканы қолданудың методологиялық мәселелері
Психикалық құбылыстардың математикалық моделдеу мәселелері. Психологиядағы кибернетика. Дискреттілік: психологиядағы математика. Психологиядағы континуалді математика
Негізгі және қосымша әдебиеттерді пайдалану
Конспект
1-2 апта
2
Математика және психология
Математикалық статистика. Математика және психология
Негізгі және қосымша әдебиеттерді пайдалану
Реферат
3-4 апта
3
Психологиядағы математикалық зерттеу әдістері ғылымының дамуы
Ғылымның дамуы және қалыптасуы. Ғылыми психологиялық тұжырымдар
Негізгі және қосымша әдебиеттерді пайдалану
Кесте
5-6 апта
4
Ғылыми зерттеу әдістері
Ғылыми зерттеу әдістеріне сипаттама
Негізгі және қосымша әдебиеттерді пайдалану
Слайд түрінде
7-8 апта
5
Әлеуметтік зерттеу әдістері
Әлеуметтік зерттеу әдістеріне сипаттама
Негізгі және қосымша әдебиеттерді пайдалану
Реферат
9-10 апта
6
Педагогикалық зерттеу әдістері
Педагогикалық зертету әдістеріне сипаттама
Негізгі және қосымша әдебиеттерді пайдалану
конспект
11-12 апта
7
Зерттеудің эмпирикалық әдістері
Зерттеудің эмпирикалық әдістеріне сипаттама
Негізгі және қосымша әдебиеттерді пайдалану
Схема
13,14,15 апта

Пәндер

Қазақ тілінде жазылған рефераттар, курстық жұмыстар, дипломдық жұмыстар бойынша біздің қор #1 болып табылады.

Ақпарат

Қосымша

Email: info@stud.kz