Курсовая с практикой на тему Методы статистической обработки в психологии

Содержание:

Введение 3

Глава 1. Краткая история методов обработки в психологии 5

1.1. Первичные методы статистической обработки в психологии 5

1.2. Вторичные методы статистической обработки в психологии 11

Глава 2. Психологические особенности подросткового возраста 16

2.1. Уверенность как психологическое качество подростка 16

2.2. Успеваемость как степень успешности подростка 18

Глава 3. Характеристика выборки, подвергающейся статистической обработке 22

3.1. Первичная обработка статистических данных 22

3.2. Вторичная обработка статистических данных 27

Заключение 41

Список литературы 43

Введение:

Статистика в психологии — это раздел математики, ориентированный на сбор и анализ данных, связанных с наукой о разуме и поведении. Статистические данные полезны в психологии, поскольку они помогают психологу определить, что является типичным или нормальным для определенной группы.

Меры статистического анализа, которые будут обсуждаться далее в следующих разделах, имеют много ролей и преимуществ. Они могут указать психологу, что с наибольшей вероятностью произойдет, что произойдет с наибольшей вероятностью, и могут помочь разобраться в огромном количестве информации, собранной в ходе исследований. Все эти функции помогают психологу в лечении и диагностике больных. Это также может помочь человеку принимать более взвешенные решения относительно своего здоровья и благополучия.

Статистический анализ в психологии включает сбор и анализ данных для выявления закономерностей и тенденций. По сути, это экспериментальный процесс, который включает в себя план исследования, группу выборки, переменные, тестирование и измерения или интерпретацию исследования. Психологи используют статистический анализ, чтобы найти способы интерпретировать и делать выводы из своих данных. В конечном счете, они хотят проверить, подтверждают ли данные эксперимента их гипотезу — проверяемое предположение, предложенное исследователем до начала эксперимента. Информация, полученная в результате статистического анализа, может привести к предсказаниям, решениям и открытиям.

В психологии используются два типа статистических методов: описательные и логические. Описательная статистика описывает и обобщает набор данных, что в результате помогает психологам лучше понять общие тенденции в данных. Логическая статистика, с другой стороны, предоставляет исследователям возможность делать выводы из данных, которые описывает описательная статистика. Логическая статистика очень важна в исследовании. Он фактически анализирует данные из выборки, чтобы можно было сделать выводы (или выводы) о населении. Это позволяет психологам делать выводы о том, как переменные связаны друг с другом, о вероятности того, что изменения в одной переменной могут вызвать изменения в другой, и о том, подтверждают или опровергают данные их гипотезу.

Объект исследования: методы статистической обработки в психологии.

Предмет исследования: анализ методов статистической обработки в психологии.

Целью работы является анализ методов статистической обработки в психологии.

Задачи:

1. Охарактеризовать первичные методы статистической обработки в психологии.

2. Проанализировать вторичные методы статистической обработки в психологии.

3. Проанализировать уверенность как психологическое качество подростка.

4. Охарактеризовать успеваемость как степень успешности подростка.

5. Проанализировать первичную обработку статистических данных.

6. Проанализировать вторичную обработку статистических данных.

Методы исследования: анализ литературы по теме исследования, экспериментальный метод.

Структура работы: работа состоит из введения, двух глав, заключения и списка использованной литературы.

Заключение:

На основе проведенного исследования уверенности учебной деятельности можно дать следующие рекомендации педагогам по развитию уверенности у обучающихся. Процесс обучения станет более эффективным, если организовать само преподавание не как трансляцию информации, а как активизацию и стимуляцию процессов осмысленного обучения. Чтобы активизировать и стимулировать любознательность и познавательные мотивы, учитель должен добиться благотворных взаимоотношений с учащимися, а также он должен хорошо знать себя.

Любые действия должны быть осмысленными. Это относится и к тому, кто требует действия от других. Развитие внутренней уверенности – это движение вверх. Для того чтобы обучающийся по-настоящему включился в работу, нужно, чтобы задачи, которые ставятся перед ним в ходе учебной деятельности, были не только поняты, но и внутренне приняты им, то есть чтобы они приобрели значимость для учащегося и нашли отклик в его переживаниях. Развитие внутренней уверенности – это движение вверх. Двигаться вниз гораздо проще, поэтому частенько в практике родителей и учителей используются такие “подкрепления”, которые приводят к регрессу уверенности учения. Например, чрезмерное внимание и неискренние похвалы, неоправданно заниженные или завышенные оценки, жесткая критика и наказания.

Развитие внутренней уверенности учения происходит как сдвиг внешнего мотива на цель учения.

Развитие учебной уверенности невозможно, если у учителя не складываются отношения с конкретным классом. Для устранения этой ситуации следует установить: соответствие формы подачи материала уровню развития учебных способностей подростков (вредно как завышение, так и занижение уровня). Условия для успешного усвоения материала – благоприятный психологический климат в классе. Характер взаимоотношений учителя с лидером, влияние взаимодействия «учитель — лидер» на атмосферу в классе. Кроме того, можно также дать и рекомендации родителям по формированию учебной уверенности подростка. Каждый день спрашивайте подростка: «Как дела? Что было в школе?».

Сделайте такие разговоры привычкой, пусть ребёнок чувствует вашу заинтересованность в его делах.

Фрагмент текста работы:

Глава 1. Краткая история методов обработки в психологии

1.1. Первичные методы статистической обработки в психологии

Первоначальная статистическая обработка направлена на упорядочивание информации об объектах и предметах изучения. После этого «сырые» данные группируются по тем или иным критериям, а затем заносятся в сводные таблицы. Первый обработанный материал дает исследователю первое представление о характере всей совокупности данных в целом: их однородность, неоднородность и т. Д. Эта информация хорошо считывается с наглядных форм представления данных и дает сведения о распределении информации [35, с.54].

Порядок – это то, что необходимо упорядочить, чтобы впоследствии обработать. Присвоение числа объекту измерения.

В группе множество единиц исследуемой совокупности распределяется на группы в соответствии с важным для данной группы признаком.

В результате использования метода группировки можно обеспечить первичное обобщение данных, представление их в более упорядоченном виде. Посредством группировки можно соотнести сводные показатели по совокупности в целом со справочными показателями группы. Это дает возможность сравнивать, анализировать причины различия групп и исследовать взаимосвязи между признакамами. Различные группы позволяют судить о структуре совокупности, а также о роли отдельных групп этой совокупности. По этой причине именно группировка является основой для последующей обработки данных. Таблица, которая представлена в табличном виде для удобства восприятия информации и дальнейшей обработки данных. Информация о результатах измерения различных признаков у всех участников эксперимента [33, с.76].

При применении первых методов статистической обработки получаются показатели, непосредственно связанные с производимыми измерениями.

Основной метод предварительной статистической обработки — вычисление мер центральной тенденции и меры разброса (изменения) данных.

Если вы проанализируете всю совокупность имеющихся у вас данных, то сможете ответить на два главных вопроса: 1) какое значение наиболее характерно для выборки; 2) каков разброс данных относительно этого характерного значения, т. е «размытость» данных. В первую очередь, для решения первого вопроса вычисляются меры центральной тенденции, а во вторую – мер изменения (или разброса). Эти показатели используются в отношении количественных данных, которые представлены на порядковой или интервальной шкале [38, с.76].

Общие формы описательной статистики включают графики, таблицы и сводную статистику. Популярным типом сводной статистики являются меры центральной тенденции, которые представляют собой числа, описывающие, где находится центр набора данных. В психологии есть три меры центральной тенденции: среднее, медиана и мода. Все эти меры суммируют набор данных с одним числом. Если гистограмма отображает симметричное распределение данных, среднее значение, медиана и мода будут одинаковыми. Однако во многих случаях симметричное распределение данных отсутствует, поэтому среднее значение, медиана и мода будут другими. Это связано с тем, что расчет и определение каждой из этих мер различаются и определяются следующим образом:

Среднее, широко известное как «среднее», определяется как среднее значение в наборе данных. Это самая популярная мера центральной тенденции. Среднее значение вычисляется путем сложения набора чисел, а затем деления суммы на количество чисел в наборе.

Мода — это число, которое чаще всего встречается в наборе данных. Режим определяется путем расположения чисел в порядке возрастания и подсчета того, сколько раз встречается каждое число. Число, которое появляется больше всего, является режимом. Если два или более числа встречаются с одинаковой частотой, то каждое из этих вхождений является модой. Мода, скорее всего, не будет сообщаться, если кто-то не просматривает очень конкретную литературу, поскольку среднее и медиана чаще всего представляют интерес [25, с.74].

Медиана — это середина набора чисел. Он определяется путем расположения чисел в порядке возрастания. Число в середине — это медиана. Тем не менее, если есть два средних числа, то среднее из этих двух чисел можно взять за медиану [35, с.54].

Статистика в психологии играет много ролей. Он может указывать на то, что произойдет с наибольшей вероятностью, что произойдет с наибольшей вероятностью и что является типичным или нормальным для конкретной группы. Это также может помочь психологу разобраться в огромном количестве информации, собранной в ходе исследований. Эти особенности могут помочь психологу в лечении и диагностике больных.

Описательная и выводная статистика — это два типа статистики, используемые в психологии. Описательная статистика описывает и обобщает набор данных, тогда как логическая статистика позволяет исследователям делать выводы из данных, которые описывает описательная статистика.

Психологи используют описательную и логическую статистику для обработки собранных данных и приходят к выводу, который проливает свет на их гипотезу. Узнайте о статистическом анализе в психологии, изучите описательные и логические типы статистики и узнайте, как они применяются в исследованиях [29, с.87].

После того, как психологи тщательно выбрали план исследования, подходящий для их испытуемых, тщательно продумали свои переменные и измерения, выбрали группу выборки и провели свои тесты, они, как правило, сталкиваются с горой данных . Это может быть что угодно, от результатов опросов до карт мозговой активности. Чтобы сделать экспериментальный процесс стоящим, психологи теперь должны найти способы интерпретировать и делать выводы из своих данных. В конечном итоге они хотят проверить, подтверждают ли данные их гипотезу или опровергают ее.

Для этого психологи используют статистический анализ. Они используют два основных типа статистики: описательную и выводную. Описательная статистика помогает психологам лучше понять общие тенденции в их данных, а статистика логического вывода помогает им делать выводы о том, как их переменные соотносятся друг с другом [25, с.76].

Также обратим внимание на следующие термины, используемые при первичных методах статистической обработки в психологии.

Среднеарифметическое очень информативная мера «центрального положения» наблюдаемой переменной, особенно если сообщается ее доверительный интервал. Исследователю нужны такие статистики, которые позволяют сделать вывод относительно популяции в целом. Одной из таких статистик является среднее.

Размах — это разность между максимальным и минимальным значениями переменной в наборе данных; этими двумя величинами обозначают их разность. Обратите внимание, что размах вводит в заблуждение, если одно из значений есть выброс

Один из способов измерения рассеяния данных за¬ключается в том, чтобы определить степень отклоне¬ния каждого наблюдения от средней арифметической. Очевидно, что чем больше отклонение, тем больше изменчивость, вариабельность наблюдений.

Однако мы не можем использовать среднее этих отклонений как меру рассеяния, потому что положительные от¬клонения компенсируют отрицательные отклонения (их сумма равна нулю). Чтобы решить эту проблему, мы возводим в квадрат каждое отклонение и находим среднее возведенных в квадрат отклонений; эта величина называется вариацией, или дисперсией.