Психология и математическая статистика: перспективы ХХI века

  • Александр В. Дятлов Южный федеральный университет
  • Ирина В. Абакумова Донской государственный технический университет https://orcid.org/0000-0003-2202-2588
Ключевые слова: психологические исследования, моделирование, анализ данных, многомерные методы математической статистики

Аннотация

Массовое применение компьютеров в анализе данных результатов психологических исследований и простой доступ к программному обеспечению с мощными вычислительными возможностями (SPSS, Statistica и аналогичные) – главная особенность применения методов математической статистики в психологии. Особенно интенсивно в последнее время стали применяться многомерные методы анализа психологических данных, которые из-за сложности расчетов до недавнего времени рассматривались только как теоретические. Взаимное проникновение математической статистики и психологии привело к развитию новых методов моделирования и объяснения различных типов психологических данных.

Однако этот процесс, по сути, как «палка о двух концах». Многомерные статистические методы (далее МСМ) предполагают четкое построение модели и жесткие требования к дизайну психологического эксперимента. Но популярность МСМ совершенно не делает их проще как в применении, так и последующей интерпретации результатов. Предлагаемая статья – своеобразный обзор современного состояния использования и принципов применения МСМ в психологических исследованиях. Описаны этапы использования методов математической статистически в психологических исследованиях в соответствии с глубиной и сложностью рассматриваемых моделей, а также типов данных с которыми они работают. Рассмотрены важные принципы, которые лежат в основе применения методов МСА, сформирована дефиниция, определяющая содержание понятия многомерная статистика (многомерный статистический анализ).

В данной статье представлена классификация по различным критериям методов математическая статистики, наиболее часто применяемых в психологии. Кроме того, была предпринята попытка описать кратко будущее статистических методов в психологических исследованиях.

Биографии авторов

Александр В. Дятлов, Южный федеральный университет

Доктор социологических наук, профессор

Ирина В. Абакумова, Донской государственный технический университет

доктор психологических наук, профессор

Литература

Гнеденко Б. В. Математические методы в теории надежности: Основные характеристики надежности и их статистический анализ. М.: КД Либроком, 2019. 584 c.

Дятлов А. В, Гугуева Д. А. Анализ данных в социологии. Ростов-на-Дону: Издательство Южного федерального университета, 2018. 205 с.

Дятлов А. В., Сажин П. В., Анистратенко Т. Г. Поведенческие науки: применение статистических методов. Ростов-на-Дону: Фонд науки и образования, 2015. 242 с.

Кляцкин В. И. Статистический анализ когерентных явлений в стохастических динамических системах. М.: Красанд, 2015. 776 c.

Козлов А. Ю. Статистический анализ данных в MS Excel: Учебное пособие. М.: Инфра-М, 2018. 80 c.

Куликов Е. И. Прикладной статистический анализ. М.: ГЛТ, 2018. 464 c.

Наследов А. Д. IMB SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. СПб.: Питер, 2016. 416 c.

Романко В. К. Статистический анализ данных в психологии: Учебное пособие. М.: БИНОМ. ЛЗ, 2017. 312 c.

Сошникова Л. А., Томашевич В. Н., Учебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М.: Юнити, 1999. 598 с.

Симушкин С. В. Многомерный статистический анализ. Казань: Казанский государственный университет, 2009. 114 с.

Терещенко О. В. Многомерный статистический анализ данных в социальных науках. Минск: БГУ, 2012. 239 с.

Johnson R. A., Wichern D.W. Applied multivariate analysis (6th ed.), New Jersey: Pearson Education, 2007. 769 p.

Neter J., Wasserman W., Kutner M.H. Applied linear statistical models (2nd ed.), Homewood, Illinois: McGraw-Hill Irwin, 2004. 1424 p.

Schafer J. L. Analysis of incomplete multivariate data // Monographs on statistics and applied probability. Taylor & Francis, 1997. 430 p.

Stevens J. Applied multivariate statistics for the social sciences (4rd ed.). New Jersey: LEA, 2002. 699 p.

Tabachnik B. G., Fidel L. S. Using multivariate statistics (6th ed.). Boston: Allyn and Bacon, 2012. 983 p.

Jacq J. Multivariate analysis techniques in social science research from problem to analysis. London: Sage Publications, 1998. 432 p.
Опубликован
2020-05-31
Как цитировать
Дятлов, А. В., & Абакумова, И. В. (2020). Психология и математическая статистика: перспективы ХХI века. Инновационная наука: психология, педагогика, дефектология, 3(1), 47-58. извлечено от https://inov-ppd.ru/index.php/inov/article/view/66
Раздел
Психология