Психологическая диагностика и методы математической обработки данных в образовании

I. Теоретический блок………………………………………………..… 3
Многомерные методы: назначение и классификация.

Введение………………………………………………………………………...3
1. Назначение многомерных методов………………………………….…4
2. Классификация многомерных методов………………………………..5
Заключение………………………………………………………………..……8
Список использованной литературы………………………………………....9

II. Практический блок…………………………………………………. 10

Весь текст будет доступен после покупки

Тема данного реферата интересна тем, что методов многомерного анализа данных много, но они разрозненные и, как правило, несводимые в единое целое. Многообразие этих методов обусловлено объективным многообразием изучаемых явлений, которые данные методы призваны отображать и измерять.
Многомерность свойственна психологическим данным по природе, поскольку они чаще всего состоят, по крайней мере, из нескольких наблюдений за поведением одного человека или группы лиц. Многомерные методы и были созданы для совместной обработки таких данных, например для их исследований, с целью обнаружения присущих им базисных характеристик либо, в случае дедуктивного подхода, для проверки или оценки априорных гипотез в отношении этих данных.

Весь текст будет доступен после покупки

1. Назначение многомерных методов

Эмпирическая математическая модель (ЭММ) – это описательные математические модели, применяемые для представления исходных (эмпирических) данных в доступном для интерпретации виде. Простейшие ЭММ - средние значения признака, вычисляемые для сравниваемых групп в предположении, что различия в средних значениях отражают различия между представителями групп. Или даже просто ранжирование членов группы, которое предполагает, что порядковый номер испытуемого отражает выраженность изучаемого свойства [1].
По сути дела, ЭММ идентичны мыслительным операциям. Но непосредственно сравнивать, различать, определять взаимосвязь и т. д. мы можем только при небольшой численности объектов или признаков. Когда объектов много, а признаков один или два, мы начинаем подсчитывать, если объектов более десятка - мы берем калькулятор. Когда много и объектов и признаков, простейшие ЭММ уже мало пригодны. И тогда возникает необходимость применения многомерных методов и компьютера.
Многомерные методы – это дальнейшее развитие ЭММ в отношении многостороннего (многомерного) описания изучаемых явлений. Как и простейшие ЭММ, многомерные ЭММ воспроизводят мыслительные операции человека, но в отношении таких данных, непосредственное осмысление которых невозможно в силу нашей природной ограниченности[2].
Многомерные методы выполняют функции:
? структурирование эмпирической информации (факторный анализ),
? классификация (кластерный анализ)
? экстраполяция (множественный регрессионный анализ)
? распознавание образов (дискриминантный анализ)

2. Классификация многомерных методов

Список многомерных методов, которые будут упомянуты ниже, не претендует на полноту и состоит из методов, наиболее часто применяемых в психологии.
Эти методы можно классифицировать по трем основаниям[2]:
? по назначению;
? по способу сопоставления данных – по сходству (различию) или пропорциональности (корреляции);
? по виду исходных эмпирических данных.
Классификация методов по назначению:
1. Методы предсказания (экстраполяции): множественный регрессионный и дискриминантный анализ.
• Множественный регрессионный анализ предсказывает значения метрической «зависимой» переменной по множеству известных значений «независимых» переменных, измеренных у множества объектов (испытуемых).
• Дискриминантный анализ предсказывает принадлежность объектов (испытуемых) к одному из известных классов (номинативной шкале) по измеренным метрическим (дискриминантным) переменным.

Весь текст будет доступен после покупки

-

Весь текст будет доступен после покупки