심리학 수학적 방법

연구 데이터를 처리하고 공부 현상 사이의 관계를 구축하기위한 심리학에서 사용되는 수학적 방법. 심지어 간단한 연구는 수학적 데이터 처리가없는 것은 아니다.

데이터 처리는 수동으로 수행 할 수 있지만, 수 - 특별한 소프트웨어를 사용하여. 최종 결과는 테이블처럼 보일 수 있습니다; 방법 수학 통계의 심리학 및 그래픽 데이터를 표시 할 수 있습니다. 다른 들어 데이터의 유형 (양적, 질적 및 순서) 다른 평가 도구를 사용합니다.

심리학 수학적 방법 수치 의존성 및 통계 처리의 결정을 모두 포함한다. 우리가 가장 일반적인에 연연합시다.

데이터를 측정하기 위해, 먼저, 당신은 측정의 규모를 결정해야합니다. 그리고 여기에 등록 및 스케일링으로, 수치 적 측면에서 연구 된 현상을 표현하는 것입니다, 심리학의 수학적 방법을 사용한다. 저울의 여러 가지 유형. 그러나 수학적 처리를 위해 일부 그들 적합합니다. 이것은 주로 당신이 연구중인 객체의 특정 속성의 심각도를 측정하고 수치 사이의 차이를 표현 할 수있는 양적 규모이다. 간단한 예 - IQ를 측정. 정량 스케일 데이터 랭킹 동작 (참조. 등)을 허용한다. 양적 규모에서 순위 데이터가 명목상으로 변환 할 때 (예를 들면, 낮은, 중간 또는 높은 굴절률 값), 역방향 변환은 불가능하다.

랭킹 - 데이터의 분포를 추정 순서 (오름차순) 기능을 내림. 이것은 양적 규모를 사용합니다. 각각의 값은 (- 1 레벨, 다음 값 - 최소값과 인덱스 등등 랭크 2 등) 랭크가 할당되고, 이는 공칭 정량 규모에서 값을 전달하는 것이 가능해진다. 예를 들어, 측정 속도 - 불안의 수준. 백명 결과 순위 테스트를 거쳤으며, 연구자는 많은 사람들이 낮은 (높은 또는 낮은) 속도를 얼마나 본다. 그러나, 데이터를 제시하는이 방법은 각 응답자에 관한 정보의 부분적인 손실을 수반한다.

상관 관계 분석 - 현상 사이의 관계를 설정하는 것입니다. 변화로 측정 한 경우, 평균값 이 위치한와 함께 표시 변경시의 표시한다. 강도와 방향에 : 상관 관계는 두 가지 측면에서 고려된다. 그것은 (제 2 예의 속도 감소에 따라 증가 개별 불안의 수준이 높을수록 그 그룹의 선두 위치를 취하는 어려울 것으로) (하나 개의 지표 증가를 증가하고, 초) 양극 및 음극이 될 수있다. 의존도 곡선을 표현하는,보다 일반적으로, 선형 또는있다. 확립하는 데 도움이 링크 상관 관계 분석은 당신이 심리학을 수학적인 처리의 다른 방법을 사용하는 경우, 언뜻보기에 나타나지 않을 수 있습니다. 이는 주요 장점이다. 단점으로 인해 화학식 세심한 계산의 상당한 수의 사용 필요성에 더 복잡하다.

요인 분석 - 또 다른입니다 통계적 방법을 연구중인 프로세스에 대한 다양한 요인의 가능성이 효과를 예측 허용한다. 이 경우 모든 영향을 미치는 요인은 초기에 동등한 중요성을 갖는 것으로 받아 들여, 그 영향은 수학적으로 계산된다. 이러한 분석은 가능한 한 번에 여러 현상의 일반적인 원인의 다양성을 구축 할 수 있습니다.

(얻어진 결과의 시각적 표시를 제공 할뿐만 아니라 공정의 과정을 예측할 수뿐만 차트 및 그래프) 표 방법이 사용될 수있는 데이터 (테이블 작성) 및 그래픽 레이아웃을 표시한다.

심리학 전술 한 수학적 방법은 안정성 연구를 제공하는 아래의 주요 조건은 계산 충분한 샘플, 측정 정밀도 및 정확도의 가용성이다.