Тақырып: Психологиялық өлшем теорияларының элементтері

Дәріс мақсаты: психологиялық зерттеу нәтижелерін өңдеуде қолданылатын статистикалық әдістермен танысу.

Сұрақтар:

1.Кумбс бойынша тапсырмалар, Гуттман немесе Раш тапсырмалары.

2.Психологиялық өлшемдердің сыртқы процедурасы.

3.“Өлшем” және “эксперимент” ұғымдарының психологиялық эерттеу тәжірибесі.

4.Шкала типологиясы,Атаулы немесе номинальды шкала,

5.Реттік (инемесе рангілік) шкала, Интервалды шкала,

6.Қатынас шкаласы, абсолютті шкала, Өлшем шкаласы.

Өлшеу – объектілер мен жағдайларды белгілі талаптарға сәйкес сандық көрсеткіштер түрінде бейнелеу (Стивенс С., 1960, с.60). С. Стивенс бойынша өлшеу шкалалары 4 түрге жіктеледі:
1 Атаулар шкаласы;
2 Реттік шкала;
3 Интервалды шектер шкаласы;
4 Тең қатынастар шкаласы.

Өлшеу – бірқатар құрылымдық элементтердің өзара қарым-қатынасын қамтитын күрделі процесс. Оларға жататындар: өлшеу міндеті, өлшеу объектісі, қағидасы, әдісі, өлшем құралы және үлгісі, өлшеу жағдайлары, өлшеу субъектісі, өлшеу қателіктері мен нәтижелері.

Атаулар шкаласы – зерттелген объектілерді атаулары бойынша жіктеу шкаласы: nomen (лат.) – атау, есім. Әлдененің атауы санмен өлшенбейді, ол тек бір объектіні екінші объектіден айыруға, жіктеуге мүмкіндік береді.
Реттік шкала – объектілерді «үлкен-кіші» принципі бойынша жіктеу шкаласы. Атаулар шкаласында жіктелген объектілерді орналастыру еркін түрде болса, реттік шкалада объектілер ең кіші көрсеткіштен ең үлкен көрсеткішке қарай ретпен орналасады. Реттік шкала жіктеулерінде «төмен», «орташа», «жоғары», немесе «бірінші», «екінші», «үшінші» және т.с.с. мәндер қолданыларды.
Интервалды шектер шкаласы – көрсеткіштерді мәндерінің шектері бойынша жіктеу шкаласы. Барлық көрсеткіштер бір-бірінен тең қашықтықта орналасады.
Тең қатынастар шкаласы – көрсеткіштерді зерттеу деңгейлеріне сәйкес жіктеу шкаласы. Мысалы, абсолютті сезімталдық табалдырығының көрсеткіштері тең қатынастар шкаласы болып табылады (Стивенс С., 1960; Гайда В.К., Захаров В.П., 1982). Қатынастар өзара пропорционалды сандармен жазылады.

Математикалық статистика — математиканың бір саласы, бақылау немесе өлшеу арқылы анықталып, сандар түрінде тізілген деректерді жүйеге келтіру, өңдеу және солар бойынша тиісті ғылыми және практикалық қорытындылар шығару жайындағы ғылым.
Байқалған құбылыстар, өлшеу жұмыстары немесе арнайы жүргізілген тәжірибелердің нәтижелері ретінде табылған сандар жиындарының белгілі бір шарттарды қанағаттандыратын элементтерінің сандары статистикалық деректер деп аталады.
М. с. статистик. деректер жиынындағы әрбір элементтің жеке қасиеттерін сипаттамайды, олар бір топқа жататын бірнеше элементті бірге қамтиды. Әдетте статистик. деректер жолдар мен бағаналар-ға бөлініп, реттеліп жазылады, олардың негізінде жүргізілетін ғыл.-зерт. әдісі статистик. әдіс деп аталады. Ол ғылым салаларының барлығында қолданылады, бірақ табиғаты әр түрлі нысандардың статистик. мәліметтерін бірге қарастыруға болмайды. Соның нәтижесінде әлеум.-экон. статистика, статистик. физика, жұлдыздар астрономиясы, т.б. дербес ғылым салалары қалыптасқан. М. с-ның әдістері аса маңызды параметрлері белгісіз немесе оларды жеткілікті дәлдікпен бақылауға болмайтын көптеген есептерде шешім табудың тиімді жолдарын табуға мүмкіндік береді. М. с-да матем. заңдардың бәрі де қолданылады.
Статистик. деректерге негіз болатын бақылаулар мен өлшеулерде кездейсоқ қателер болмай қоймайды. Бұл қателер ықтималдықтар теориясы бойынша айқындалады (қ. Қателер теориясы). Кейде қолда бар деректер бойынша зерттелетін заңдылықтың жорымал матем. моделі жасалады. Әрине жорымал болғандықтан, ол модель шын заңдылықтан алшақтау болады. Алшақтық, яғни модельдің шындықтан ауытқуы ықтималдықтар теориясы арқылы зерттеліп, анықталады. Белгілі бір деректің модельде қайталану жиілігі жуық түрде ықтималдық есебіне, қайталанудың орташа шамасы матем. үміт есебіне келтіріледі. Матем. үміттің бағаламасы — бір белгінің үйлестіру сипаттамасы ретінде орта шама, дисперсияның бағаламасы ретінде қосындысы алынады. М. с. көптеген дербес тарауларға бөлініп, онда сан алуан әдістер қолданылады: таңдап алу, параметрлерді бағалау, статистик. болжамды тексеру, жүйелі талдау, өнімнің сапасын тексеру әдістері, т.б. М. с. қазіргі уақытта экон. және ххсоциологиялық зерттеу|социол. зерттеулерде]], а. ш-нда, биология, медицина, физика, геология, психология ғылымдарында, ауа райын бақылауда және т.б. салаларда зерттеу жүргізу үшін қолданылады. М. с-ның алғашқы ұғымдары ықтималдықтар теориясының негізін салған математиктер (Я.Бернулли, П.Лаплас, С.Пуассон) шығармаларында кездеседі. М. с-мен алғаш шұғылданған Ресей ғалымы Б.Я. Буняковский М. с-ны демография мен қауіпсіздендіру мәселелеріне қолданды. М. с-ның өркендеуіне 19 ғ-дың 2-жартысы мен 20 ғ-дың басында ықтималдықтар теориясының классик. орыс мектебі үлкен үлес қосты (П.Л. Чебышев, А.А. Марков, А.М. Ляпунов, С.Н. Бернштейн). Қазақстанда Қ.Бектаев ықтималдықтар теориясы мен М. с. әдістерін ақпараттық жолмен ұтымды қолдана білді.

Социометриялық әдіс - саяси психологияда кішігірім топтар мен оның ішіндегі формальды емес жеке қатынастарды зерттеуге қолданылатын әдіс. Жұлдыздар мен көшбасшыларды анықтауда ұнату мен ұнатпаудың сандық өлшемдеріне көп көңіл бөлінеді. Социометрия ұғымы XIX ғ. әлеуметтік үрдістерді зерттеуде математикалық әдістерді қолдануға байланысты пайда болды. Социометриялық зерттеудің ерекше әдістік техникасының негізін қалаушы - Джекоб Морено. Социометрия социометриялық тесттен, аутосоциометриядан, ретроспективті социометриядан және т.б. әдістерден тұрады. Топ мүшелерінің социометриялық мәртебесін оң және бұрыс таңдауды есептеу арқылы алуға болады. Бұл өз кезегінде топтың социограммасы мен социоматрицасын жасауға мүмкіндік береді. Социометрия топ ішіндегі қатынастар заңдарын қалыптастыруға мүмкіндік тудырды.

Адам іс-әрекетінің кез-келген сферасынан ғылым өзінің мақсатымен, құралымен, мотив және жағдайымен ерекшеленеді. Ғылымның мақсаты- шындықты аңдау , ал тәсілі-ғылыми зерттеу.

Зерттеудің қорашаған ортаны қарапайым танудың қарапайым формасынан ерекшелігі, іс-әрекет нормасына- ғылыми әдіске негізделген. Зерттеудің эмпирикалық және теоретикалық зертеу деп бөлінеді. Зерттеудің көбісі теоретико-эмпирикалық сипатқа ие. Кез-келген зерттеу бөлек жүзеге асырылмайды, ол ғылыми бағдарламаның немесе ғылыми бағытты дамыту мақсатында жүзеге асады.Зерттеуді сипаты бойынша фундаменталды және қолданбалы, монодисциплинарлы және дисциплинааралық, аналитикалық және кешендік т.б. деп бөлуге болады. Фундаменталды зерттеу шынайылықты білімді қолданудың практикалық тиімділігін ескерусіз тануға бағытталған. Қолданбалы зерттеунақты практикалық міндетті шешуде қолдануға қажет білімді алу мақсатында жүргізіледі. Монодисциплинарлы зерттеуарнайы ғылым шеңберінде жүргізіледі. Дисциплинааралық зерттеу, зерттеудің бұл түрі түрлі облыс мамандарының қатысуын талап етеді және бірнеше ғылыми пәндердің жапсарында жүргізіледі. Бұл топқа генетикалық зерттеу, инженерлік психофизиология облысындағы зерттеулер, және этнопсихология және әлеуметтану жапсарындағы зерттеулер жатады. Кешендік зерттеулерәдіс және әдістемелер жүйесінің көмегімен жүргізілетін зерттеу. Бірфакторлы немесе аналитикалық зерттеузертеушінің ойы бойынша, шынайылықтың неғұрлым мәнді аспектісін бөліп көрсетуге бағытталған.

Кез-келген зерттеулерде өзіне қажетті кезеңдер болады. Әрбір кезеңде белгілі бір міндет атқарылады. Зерттеу міндеттерді қалыптастырумен басталады: не нәрсе белгісіз? Келесі кезеңде ғалым зерттелетін проблема бойынша ақпараттарды талдайды.

Келесі маңызды кезең болжамдарды-гипотезаны қалыптастыру болып табылады. Оларды тексеру үшін ғылыми зерттеудің жоспары құрылады. Ол жерде объектіні таңдау болады- адамдар тобы. Зерттеу пәні нақтыланады- зерттелетін шынайылық бөлігі. Зерттеу жері және уақыты таңдалады және эксперимент нәтижесіне кедергі болатын әсерді азайту үшін эксперименталды сынақ анықталады.

Зерттеуді белгіленген жоспар бойынша жүргізу- келесі кезеңде жүзеге асырылады.

Эксперимент нәтижесін тіркегеннен кейін мәліметтерге алғашқы талдау, оларға математикалық өңдеу, интерпретация және қорытынды жасалады. Бастапқы болжамдар сенімділікке тексеріледі. Жаңа фактілер немесе заңдылықтар қалыптасады. Дәлденген теориялардың негізінде жаңа қорытындылар және болжамдар жасалады.

=Статистикалық өңдеу әдістері дегеніміз

Сандық есептеулер тәсілдері, оның көмегімен эксперимент барысында алынатын көрсеткіштер жалпыландырыладыСтатистикалық әдістерАрнайы математикалық формулаларМәліметтерді өңдеудің сандық әдістеріЭксперимент барысында алынатын мәліметтерді өңдеудің сапалық әдістері

=Математикалық әдістер мыналарға бөлінеді

Бастапқы және қосалқыБастапқыҚосалқыКүрделіҚарапайым

=Төменде келтірілген әдістердің ішінен мәліметтерді статистикалық өңдеудің бастапқы әдістеріне жататындары

Мәліміттерді іріктеп бөлуКорреляциялық талдауФакторлық талдауДисперсиялық талдауРегрессиялық талдау

=Мәліметтерді іріктеп бөлуді сипаттайтын элементар статистикаларға жататындар

Іріктеудің орташа саныСтьюдент критерийіФишер критерийіДисперсиялық талдауРегрессия

=Мәліметтерді іріктеп бөлуді сипаттайтын элементар статистикаларға жататындар

Іріктеу дисперсиясыФишер критерийіСтьюдент критерийіДисперсиялық талдауРегрессия

=Мәліметтерді іріктеп бөлуді сипаттайтын элементар статистикаларға жататындар

СәнСтьюдент критерийіДисперсиялық талдауРегрессияФишер критерийі

=Мәліметтерді іріктеп бөлуді сипаттайтын элементар статистикаларға жататындар

МедианаРегрессияДисперсиялық талдауФишер критерийіСтьюдент критерийі

Көрсеткіштердің бөлінуі – оның әр түрлі мәндерінің кездесу заңдылығы (Плохинский Н.А., 1970, с.12). Психологиялық зерттеулерде қалыпты бөлінулер ғана қарастырылады.
Қалыпты бөліну эксперименттік топта көрсеткіштердің шеткі мәндерінің (ең жоғары немесе ең төмен) өте сирек, ал орташа шамаға жақын көрсеткіш мәндерінің жиі кездесетіндігін білдіреді. Қалыпты бөліну деп аталуы ғылыми зерттеулерде жиі орын алып, көрсеткіштердің «нормалық» жағдайын бейнелейтіндігіне байланысты. Көрсеткіштердің қалыпты бөлінуі әр кезде үш ғалымның: Англияда 1733 жылы Муаврдың, Германияда 1809 жылы Гаусстың, Францияда 1812 жылы Лапластың ашқан ортақ заңдылығына сай жүреді (Плохинский Н.А., 1970, с.17). Көрсеткіштердің қалыпты бөлінуінің графигі қоңырау тәріздес қисықты бейнелейді. Бөлу параметрлері – көрсеткіш мәндерінің орналасуын, өзгеруін, кездесу жиілігін білдіретін сандық мәліметтер. Оларға дисперсия, асимметрия және эксцесс жатады.

=Математикалық статистиканың қандай әдісі іріктеудің жеке сатистикаларының өзгеруінің динамикасы туралы тұжырым жасауға мүмкіндік береді

Дисперсиялық талдауФакторлық талдауСызықтық талдауКорреляциялық талдауЖиындық талдау

=Математикалық статистиканың қандай әдісі іріктеудің жеке сатистикаларының өзгеруінің динамикасы туралы тұжырым жасауға мүмкіндік береді

Регрессиялық талдауФакторлық талдауКорреляциялық талдауСызықтық талдауЖиындық талдау

=Айнымалы шамалар арасындағы сатистикалық байланыстар туралы қандай әдіс көмегімен тұжырым жасауға болады Корреляциялық талдау Дисперсиялық талдауРегрессиялық талдауБірөлшемді талдауКөпөлшемді талдау

=Айнымалы шамалар арасындағы сатистикалық байланыстар туралы қандай әдіс көмегімен тұжырым жасауға болады Факторлық талдауРегрессиялық талдауДисперсиялық талдауБірөлшемді талдауКөпөлшемді талдау

=Айнымалы шамалар арасындағы сатистикалық байланыстар туралы қандай әдіс көмегімен тұжырым жасауға болады

Іріктеу мәліметтерін салыстыруБірөлшемді талдауКөпөлшемді талдауРегрессиялық талдауДисперсиялық

=Мыналардың нәтижесін бастапқы әдіс деп атайды

Психодиагностика нәтижелерін бастапқы статистикалық өңдеуПсиходиагностика нәтижелерін статистикалық өңдеуПсиходиагностика нәтижелерін жалпы статистикалық өңдеуПсиходиагностика нәтижелерін ақтық статистикалық өңдеуПсиходиагностика нәтижелерін аралық статистикалық өңдеу

=Қосалқы деп оның көмегімен мыналарды анықтайтын әдістерді атайды

Жасырын статистикалық заңдылықтарБастапқы статистикалық өңдеу нәтижелеріЭксперимент нәтижелеріЭлементар статистикаларАйқын статистикалық заңдылықтар

=Іріктеу орташасы деген не?

Экспериментте зерделенетін психологиялық қасиеттің орташа бағасыЭкспериментте зерделенетін психологиялық қасиеттің бағасыІріктеудің ең жоғар мәніІріктеудің ең төмен мәніКез келген психологиялық қасиеттің мәні

=Екі немесе бірнеше іріктеулердің орташа мәндерін салыстыра отырып қандай тұжырым жасауға болады?

Осы іріктеулерді құрайтын адамдардағы бағаланатын қасиет дамуының салыстырмалы дәрежесі туралыОсы іріктеулерді құрайтын адамдардағы бағаланатын қасиет дамуының орнықты дәрежесі туралыОсы іріктеулерді құрайтын адамдардағы бағаланатын қасиет дамуының шамалы дәрежесі туралыОсы іріктеулерді құрайтын адамдардағы бағаланатын қасиет дамуының айқын дәрежесі туралыОсы іріктеулерді құрайтын адамдардағы бағаланатын қасиет дамуының ықтимал дәрежесі туралы

=Іріктеу орташасы қалай белгіленеді?

_

ххх₂Ххх

=Дисперсия нені сипаттайды?

Осы іріктеудегі дербес мәндердің орташа мәндерден қаншалықты ауытқитынын

Дербес мәндердің сәннен қаншалықты ауытқитынынДербес мәндердің медианадан қаншалықты ауытқитынынОсы іріктеудегі дербес мәндердің орташа мәндерден қаншалықты ауытқымайтынынДербес мәндердің орташа мәндерге қаншалықты дәл келетінін

=Дисперсия неғұрлым көп болса, іріктеудегі орташа шаманың ауытқуы немесе мәліметтердің шашыраңқылығы соншалықты

КөпБірдейАзАз немесе теңКөп немесе тең

=Дисперсия қалай белгіленеді?

_

S² МДD __ М

=Дисперсияның туынды шамасы қалай аталады?