Математические методы в психологии

Research Design and Statistical Analysis provides comprehensive coverage of the design principles and statistical concepts necessary to make sense of real data. The book’s goal is to provide a strong conceptual foundation to enable readers to generalize concepts to new research situations. Emphasis is placed on the underlying logic and assumptions of the analysis and what it tells the researcher, the limitations of the analysis, and the consequences of violating assumptions. Sampling, design efficiency, and statistical models are emphasized throughout. As per APA recommendations, emphasis is also placed on data exploration, effect size measures, confidence intervals, and using power analyses to determine sample size. "Real-world" data sets are used to illustrate data exploration, analysis, and interpretation. The book offers a rare blend of the underlying statistical assumptions, the consequences of their violations, and practical advice on dealing with them.

Учебное пособие для студентов факультетов психологии высших учебных заведений. 2000 г.
В учебном пособии представлены современные методы дисперсионного анализа как мощного средства оценки факторных эффектов в психологических экспериментах. Кроме общего описания процедур дисперсионного анализа даны подробные рекомендации по использованию двух наиболее популярных среди отечественных психологов статистических систем - Stadia и SPSS. Приведены примеры обработки данных психологических исследований методами однофакторного, многофакторного и многомерного анализа, показана специфика обработки данных факторных экспериментов с повторными измерениями. [А.Н. Гусев. Дисперсионный анализ в экспериментальной психологии. Учебное пособие для студентов факультетов психологии высших учебных заведений по направлению 52100. М., 2000]

Гласс Дж., Стэнли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М.: Прогресс. 1976. 496 с.

В пособии рассмотрены основы теории социально-экономических измерений, представлены подходы к проектированию измерительных шкал, проверке и обоснованию надежности результатов измерения, применению математике-статистических методов обработки и анализа эмпирических данных и проверки исследовательских гипотез. Представленный в книге материал служит для формирования, развития и закрепления навыков использования специальных методов и прикладного программного обеспечения для математически корректного анализа результатов количественных исследований в экономических и социальных областях. Рекомендуется в качестве учебного пособия для студентов, магистрантов и аспирантов экономических и социологических специальностей вузов. Книга может быть полезна также студентам и аспирантам гуманитарных специальностей, широкому кругу исследователей и практиков, использующих в своей работе методы теории измерений и статистического анализа. [Дубина И.Н. Математические основы эмпирических социально-экономических исследований. Учебное пособие. Барнаул, 2006]

Многомерные статистические методы среди множества возможных вероятностно-статистических моделей позволяют обоснованно выбрать ту, которая наилучшим образом соответствует исходным статистическим данным, характеризующим реальное поведение исследуемой совокупности объектов, оценить надежность и точность выводов, сделанных на основании ограниченного статистического материала. В пособии рассмотрены следующие методы многомерного статистического анализа: регрессионный анализ, факторный анализ, дискриминантный анализ. Излагается структура пакета прикладных программ «Statistica», а также реализация в данном пакете изложенных методов многомерного статистического анализа.

Ермолаев О.Ю. Математическая статистика для психологов. Учебник / О. Ю. Ермолаев — 2-е издание, исправленное — М.: Московский психолого-социальный институт, Флинта, 2003. 336 с. (Библиотека психолога).

В учебном пособии дается обзор основных понятий и методов, являющихся базисом структурного моделирования и применяемых при обработке данных. Процедуры применения методов многомерного анализа и структурного моделирования рассматриваются на конкретных примерах. Рассмотрены способы обработки данных с помощью компьютерных программ MS Excel, русифицированного пакета SPSS 18.0 и модуля AMOS, работающего на базе SPSS. Пособие рассчитано на студентов, аспирантов, преподавателей вузов, а также широкий круг специалистов, занимающихся научно-прикладными исследованиями в области гуманитарных и смежных наук.

В социо-гуманитарных науках подавляющее большинство явлений не поддается прямому измерению (умственные способности, личностные качества, толерантность, компетентность, мобильность, политические убеждения и т.д.), что подчеркивает актуальность и необходимость исследования понятия «латентное». Исследователи называют эти неявные сущности по-разному: скрытые причины, латентные переменные, факторы, теоретические или гипотетические конструкты и т.д.

В учебно-методическом пособии на основе реальных результатов психологического исследования рассматриваются алгоритмы применения простейших методов математической статистики. [Остапенко Р. И. Математические основы психологии. Учебно-методическое пособие. – Воронеж.: ВГПУ, 2010. – 76 с.: ил.]

На основе анализа работ отечественных и зарубежных исследователей в области гуманитарных наук, использующих в своих исследованиях методы математической статистики, автор приходит к выводу о необходимости студентов и аспирантов психологических и педагогических специальностей к повышению их собственной информационно-математической компетентности: изучению как классических методов математической статистики и многомерного анализа данных, так и методов структурного моделирования. Автором представлено учебно-методическое пособие на русском языке по основам структурного моделирования для студентов и аспирантов гуманитарных специальностей, проявляющих интерес к данной методологии.