Математичні методи в психології

Математичні методи в психології використовуються для обробки даних досліджень та встановлення закономірностей між досліджуваними явищами. Навіть найпростіше дослідження не обходиться без математичної обробки даних.

Обробка даних може здійснюватися вручну, а може - із застосуванням спеціального програмного забезпечення. Підсумковий результат може виглядати як таблицями методи математичної статистики в психології дозволяють і графічно відображати отримані дані. Для різних типів даних (Кількісних, якісних і порядкових) застосовуються різні інструменти оцінки.

Математичні методи в психології включають в себе як дозволяють встановити числові залежності, так і методи статистичної обробки. Зупинимося докладніше на найбільш поширених з них.

Для того щоб виміряти дані, перш за все, необхідно визначитися зі шкалою вимірювань. І тут використовуються такі математичні методи в психології, як реєстрація і шкалювання, полягають у вираженні досліджуваних явищ в числових показниках. Виділяють кілька типів шкал. Однак для математичної обробки придатні лише деякі з них. Це, головним чином, кількісна шкала, яка дозволяє вимірювати ступінь вираженості конкретних властивостей у досліджуваних об`єктів і в числовому відношенні висловлювати різницю між ними. Найпростіший приклад - вимірювання коефіцієнта інтелекту. Кількісна шкала дозволяє проводити операцію ранжирування даних (див. Далі). При ранжируванні дані з кількісної шкали переводяться в номінальну (наприклад, низька, середня або високе значення показника), при цьому зворотний перехід вже неможливий.

Ранжування - це розподіл даних у порядку убування (зростання) ознаки, який оцінюється. При цьому використовується кількісна шкала. Кожному значенню присвоюється певний ранг (показнику з мінімальним значенням - ранг 1, наступного значенням - ранг 2, і так далі), після чого стає можливим переклад значень з кількісної шкали в номінальну. Наприклад, вимірюваний показник - рівень тривожності. Було протестовано 100 осіб, отримані результати проранжовано, і дослідник бачить, скільки чоловік мають низький (високий або середній) показник. Однак такий спосіб представлення даних тягне за собою часткову втрату інформації по кожному респонденту.

Кореляційний аналіз - це встановлення взаємозв`язку між явищами. При цьому вимірюється, як зміниться середнє значення одного показника при зміні показника, у взаємозв`язку з яким він перебуває. Кореляція розглядається у двох аспектах: по силі і за напрямком. Вона може бути позитивною (при зростанні одного показника зростає і другий) і негативною (при зростанні першого другий показник убуває: наприклад, чим вище рівень тривожності у індивіда, тим менша ймовірність, що він займе лідируюче положення в групі). Залежність може бути лінійною, або, що буває частіше, виражатися кривої. Зв`язки, які допомагають встановити кореляційний аналіз, можуть бути неочевидні на перший погляд, якщо застосовуються інші методи математичної обробки в психології. У цьому його головна перевага. До недоліків можна віднести велику трудомісткість у зв`язку з необхідністю використання чималої кількості формул і ретельних обчислень.

Факторний аналіз - це ще один статистичний метод, який дозволяє прогнозувати ймовірний вплив різних чинників на досліджуваний процес. При цьому всі фактори впливу спочатку приймаються як мають рівне значення, а ступінь їх впливу обчислюється математично. Такий аналіз дозволяє встановити загальну причину мінливості кількох явищ відразу.

Для відображення отриманих даних можуть застосовуватися методи табулирования (створення таблиць) і графічної побудови (діаграми та графіки, які не тільки дають наочне уявлення про отримані результати, а й дозволяють прогнозувати хід процесу).

Головним умовами, при яких перераховані вище математичні методи в психології забезпечують достовірність дослідження, є наявність достатньої вибірки, точність вимірювань і правильність вироблених обчислень.