E-mail: [e-mail] 4 страница

3. Таблицы и графики.

4. Генеральная и выборочная совокупности

5. Первичные описательные статистики

6. Закон нормального распределения и его применение

Семинар 2. Проблема статистического вывода

1. Введение в проблему статистического вывода

2. Нулевая и альтернативная гипотезы исследования

3. Параметрические и непараметрические статистические критерии

4. Понятие статистической значимости

5. Анализ и интерпретация результатов обработки данных. Выводы по результатам исследования

Семинар 3. Создание анкеты и ввод данных

1. Правила создания анкет

2. Виды вопросов

3. Создание бланка анкеты в программе MS Word.

4. Создание макета для анкеты в программе SPSS.

5. Ввод полученных данных в программе SPSS

Семинар 4. Работа с файлами данных. Преобразование данных

1. Открытие и сохранение файла

2. Объединение и разделение файлов

3. Работа с регистрами и переменными

4. Контроль правильности ввода данных

Семинар 5. Выбор критерия обработки данных

1. Классификация методов статистического вывода

2. Алгоритм выбора критерия обработки данных

3. Выявление различий в уровне исследуемого признака

4. Выявление достоверности сдвига в значениях исследуемого признака

5. Выявление различий в распределении признака

6. Выявление взаимосвязи между исследуемыми переменными

Семинар 6. Основы корреляционного анализа

1. Коэффициент корреляции как показатель линейной связи

2. Основные понятия и задачи корреляционного анализа

3. Интерпретация коэффициента корреляции

4. Коэффициент линейной (r-Пирсона) и ранговой (r-Спирмена) корреляции

5. Корреляция номинативных признаков. Критерий χ²-Пирсона.

Семинар 7. Регрессионный, кластерный и факторный анализ

1. Назначение и содержание регрессионного анализа

2. Регрессионный анализ в программе SPSS

3. Назначение и содержание факторного анализа

4. Факторный анализ в программе SPSS

5. Назначение и содержание кластерного анализа

6. Кластерный анализ в программе SPSS

Семинар 8. Подведение итогов исследования

1. Цели и задачи анализа обработанных данных

2. Представление итоговых результатов в виде таблиц и графиков

3. Написание выводов о гипотезах исследования

4. Подведение итогов исследования.

5. Написание заключения научной работы

Лабораторно-практические занятия по предмету

«Методы обработки и анализа данных»

для студентов, обучающихся по специальности

социальная работа

(2008/2009 учебный год)

ЛПЗ 1. Первичные описательные статистики и параметрические критерии

1. Расчёт первичных описательных статистик

2. Проверка распределения на нормальность

3. Расчёт критерия t-Стьюдента

4. Расчёт критерия F-Фишера.

5. Однофакторный дисперсионный анализ.

ЛПЗ 2. Непараметрические критерии

1. Расчёт критерия U-Манна-Уитни

2. Расчёт критерия H-Крускала-Уоллиса

3. Расчёт критерия T-Вилкоксона и

4. Расчёт критерия χ² – Фридмана

ЛПЗ 3. Расчёт коэффициентов корреляции

1. Коэффициент линейной корреляции r-Пирсона

2. Коэффициент ранговой корреляции r-Спирмена

ЛПЗ 4. Многомерные статистические критерии

1. Факторный анализ.

2. Кластерный анализ

3. Регрессионный анализ

ВОПРОСЫ к зачету по курсу

«Методы обработки и анализа данных»

(2008/2009 учебный год)

дневное отделение

Теоретические вопросы

1. Необходимость применения математической обработки данных в психологии и педагогике.
2. Нормальный закон распределения случайной величины. Параметры нормального распределения.

3. Нарушения нормального распределения: асимметрия, эксцесс.

4. Признаки и переменные. Зависимая и независимая переменные.

5. Измерение и шкалы. Типы данных и шкалы.

6. Генеральная совокупность и выборочная совокупность (выборка).

7. Понятие репрезентативности выборки. Типы выборок.

8. Меры центральной тенденции: мода, медиана, среднее арифметическое.

9. Меры изменчивости: размах, дисперсия, стандартное отклонение.

10. Группировка данных. Статистические таблицы и вариационные ряды.

11. Графическое представление данных. Полигон и гистограмма.

12. Нулевая и альтернативная гипотезы. Ошибки I и II рода.

13. Статистические критерии. Параметрические и непараметрические статистические критерии

14. Уровень статистической значимости. Мощность критерия.

Кроме теоретических знаний, вы также должны знать

назначение следующих критериев:

1. Критерий t-Стьюдента. Расчёт критерия на компьютере.

2. Критерий U-Манна-Уитни. Расчёт критерия на компьютере.

3. Критерий H- Крускала-Уоллиса. Расчёт критерия на компьютере.

4. Критерий Т-Вилкоксона. Расчёт критерия на компьютере.

5. Критерий χ² – Фридмана. Расчёт критерия на компьютере.

6. Критерий χ² – Пирсона. Расчёт критерия на компьютере.

7. Критерий φ - угловое преобразование Фишера. Расчёт критерия на компьютере.

8. Понятие корреляции. Коэффициент корреляции как показатель линейной связи. Интерпретация коэффициента корреляции.

9. Коэффициент линейной корреляции r-Пирсона. Расчёт линейной корреляции на компьютере.

10. Коэффициенты ранговой корреляции r-Спирмена. Расчёт ранговой корреляции на компьютере.

11. Понятие о дисперсионном анализе (ANOVA). Виды дисперсионного анализа. Однофакторный дисперсионный анализ для несвязных выборок. Проведение однофакторного дисперсионного анализа при помощи компьютера.

12. Понятие о факторном анализе. Проведение факторного анализа при помощи компьютера.

13. Понятие о кластерном анализе. Проведение кластерного анализа при помощи компьютера.

14. Понятие о регрессионном анализе. Проведение регрессионного анализа при помощи компьютера.

Дата добавления: 2015-09-30