- •Основные понятия, используемые в математической обработке психологических данных Признаки и переменные
- •Шкалы измерения
- •Математическая статистика. Первоначальные понятия математической статистики
- •Измерение значений психологических признаков
- •Разные виды случайных выборок
- •Статистическое распределение выборки.
- •Типы выборки
- •Эмпирическая функция распределения.
- •Гистограмма
- •Статистические оценки параметров распределения.
- •Групповая и общая средние
- •Групповая, внутри групповая, межгрупповая и общая дисперсии
- •Интервальные оценки.
- •Доверительные интервалы для оценки среднеквадратического отклонения нормального распределения
- •Характеристики вариационного ряда
- •Обычные, начальные и центральные эмпирические моменты
- •Эмпирические и выравнивающие (теоретические) частоты
- •Асимметрия и эксцесс
- •Метод моментов.
- •Метод наибольшего правдоподобия.
- •Элементы теории линейной корреляции.
- •Статистическая проверка гипотез о виде и о параметрах распределений.
- •Статистический критерий проверки нулевой гипотезы
- •Критерий Пирсона проверки гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
- •Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •Сравнение исправленной выборочной дисперсии с гипотетической генеральной дисперсией нормальной совокупности
- •Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых известны (независимые выборки)
- •Сравнение двух средних произвольно распределенных генеральных совокупностей (большие независимые выборки)
- •Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых неизвестны и одинаковы (малые независимые выборки)
- •Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормальной совокупности
- •Связь между двусторонней критической областью и доверительным интервалом
- •Определение минимального объема выборки при сравнении выборочной и гипотетической генеральной средних
- •Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей с неизвестными дисперсиями (зависимые выборки)
- •Сравнение наблюдаемой относительной частоты с гипотетической вероятностью появления события
- •Сравнение двух вероятностей биномиальных распределений
- •Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам различного объема. Критерий Бартлетта
- •Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам одинакового объема. Критерий Кочрена
- •Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции
- •Выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена и проверка гипотезы о его значимости
- •Выборочный коэффициент ранговой корреляции Кендалла и проверка гипотезы о его значимости
- •Критерий Вилкоксона и проверка гипотезы об однородности двух выборок
- •Однофакторный дисперсионный анализ Сравнение нескольких средних. Понятие о дисперсионном анализе
- •Общая факторная и остаточная суммы квадратов отклонений
- •Общая, факторная и остаточная дисперсии
- •Сравнение нескольких средних методом дисперсионного анализа
- •Критические точки распределения
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Критические точки распределения f Фишера — Снедекора
- •Критические точки распределения Кочрена
- •Критические точки распределения Кочрена (продолжение)
- •Критические точки критерия Вилкоксона
- •Критические точки критерия Вилкоксона (продолжение)
- •Критические точки критерия Вилкоксона (продолжение)
Критические точки критерия Вилкоксона (продолжение)
Объемы выборок |
Q |
|
Объемы выборок |
Q |
|
|
|
|
|
|
|
|
n1 |
n2 |
0,005 |
0.01 |
0,025 |
0,05 |
|
n1 |
n2 |
0,005 |
0.01 |
0,025 |
0,05 |
10 |
10 |
71 |
74 |
78 |
82 |
|
19 |
19 |
283 |
291 |
303 |
313 |
|
11 |
73 |
77 |
81 |
86 |
|
|
20 |
289 |
297 |
309 |
320 |
|
12 |
76 |
79 |
84 |
89 |
|
|
21 |
295 |
303 |
316 |
328 |
|
13 |
79 |
82 |
88 |
92 |
|
|
22 |
301 |
310 |
323 |
335 |
|
14 |
81 |
85 |
91 |
96 |
|
|
23 |
307 |
316 |
330 |
342 |
|
15 |
84 |
88 |
94 |
99 |
|
|
24 |
313 |
323 |
337 |
350 |
|
16 |
86 |
91 |
97 |
103 |
|
|
25 |
319 |
329 |
344 |
357 |
|
17 |
89 |
93 |
100 |
106 |
|
20 |
20 |
315 |
324 |
337 |
348 |
|
18 |
92 |
96 |
103 |
110 |
|
|
21 |
322 |
331 |
344 |
356 |
|
19 |
94 |
99 |
107 |
113 |
|
|
22 |
328 |
337 |
351 |
364 |
|
20 |
97 |
102 |
110 |
117 |
|
|
23 |
335 |
344 |
359 |
371 |
|
21 |
99 |
105 |
113 |
120 |
|
|
24 |
341 |
351 |
366 |
379 |
|
22 |
102 |
108 |
116 |
123 |
|
|
25 |
348 |
358 |
373 |
387 |
|
23 |
105 |
110 |
119 |
127 |
|
21 |
21 |
349 |
359 |
373 |
385 |
|
24 |
107 |
113 |
122 |
130 |
|
|
22 |
356 |
366 |
381 |
393 |
|
25 |
110 |
116 |
126 |
134 |
|
|
23 |
363 |
373 |
388 |
401 |
11 |
11 |
87 |
91 |
96 |
100 |
|
|
24 |
370 |
381 |
396 |
410 |
|
12 |
90 |
94 |
99 |
104 |
|
|
25 |
377 |
388 |
404 |
418 |
|
13 |
93 |
97 |
103 |
108 |
|
22 |
22 |
386 |
396 |
411 |
424 |
|
14 |
96 |
100 |
106 |
112 |
|
|
23 |
393 |
403 |
419 |
432 |
|
15 |
99 |
103 |
110 |
116 |
|
|
24 |
400 |
411 |
427 |
441 |
|
16 |
102 |
107 |
113 |
120 |
|
|
25 |
408 |
419 |
435 |
450 |
|
17 |
105 |
110 |
117 |
123 |
|
23 |
23 |
424 |
434 |
451 |
465 |
|
18 |
108 |
113 |
121 |
127 |
|
|
24 |
431 |
443 |
459 |
474 |
|
19 |
111 |
116 |
124 |
131 |
|
|
25 |
439 |
451 |
468 |
483 |
|
20 |
114 |
119 |
128 |
135 |
|
24 |
24 |
464 |
475 |
492 |
507 |
|
21 |
117 |
123 |
131 |
139 |
|
|
25 |
472 |
484 |
501 |
517 |
|
22 |
120 |
126 |
135 |
143 |
|
25 |
25 |
505 |
517 |
536 |
552 |
|
23 |
123 |
129 |
139 |
147 |
|
|
|
|
|
|
|
|
24 |
126 |
132 |
142 |
151 |
|
|
|
|
|
|
|
|
25 |
129 |
136 |
146 |
155 |
|
|
|
|
|
|
|