Психологическая статистика

Психологическая статистика – это применение формул, теорем, чисел и законов к психологии . Статистические методы психологии включают разработку и применение статистической теории и методов моделирования психологических данных. Эти методы включают психометрию , факторный анализ , экспериментальные планы и байесовскую статистику . В статье также рассматриваются журналы той же области. ^[1]

Психометрия [ править ]

Психометрия занимается измерением психологических качеств. Он включает в себя разработку и применение статистических моделей для мысленных измерений. ^[2] Теории измерений делятся на две основные области: (1) классическая теория испытаний ; (2) Теория реакции на предмет . ^[3]

Классическая теория тестов [ править ]

Классическая теория тестов, или теория истинного результата, или теория надежности в статистике представляет собой набор статистических процедур, полезных для разработки психологических тестов и шкал. Он основан на фундаментальном уравнении Х = Т + Егде X — общий балл, T — истинный балл, а E — ошибка измерения. Для каждого участника предполагается, что существует истинный балл и необходимо получить балл (X), который должен быть как можно ближе к нему. ^[2]^[4] Близость X к T выражается через рейтинговую способность полученного балла. Надежность с точки зрения классической процедуры тестирования – это корреляция между истинной оценкой и полученной оценкой. Типичные процедуры построения теста состоят из следующих этапов:

(1) Определить конструкцию (2) Опишите поведенческую область конструкции.(3) Напишите в 3–5 раз больше заданий, чем желаемая длина теста.(4) Получите анализ содержимого элемента от экспертов и отбраковывайте элементы.(5) Получить данные по первоначальной версии теста. (6) Анализ объекта (статистическая процедура)(7) Факторный анализ (статистическая процедура)(8) После второго отбора создайте окончательную версию.(9) Используйте его для исследования.

Надежность [ править ]

Надежность рассчитывается определенным образом. (A) Межоценочная надежность: Межоценочная надежность – это оценка согласия между независимыми оценщиками. Это наиболее полезно для субъективных ответов. Каппа Коэна , Альфа Криппендорфа , коэффициенты внутриклассовой корреляции , коэффициенты корреляции , коэффициент соответствия Кендала и т. д. являются полезными статистическими инструментами. (B) Надежность повторного тестирования: Процедура повторного тестирования представляет собой оценку временной последовательности теста. Тест проводится дважды с одним и тем же образцом с интервалом времени. В качестве оценки надежности используется корреляция между двумя наборами оценок. Условия испытаний считаются идентичными. (C) Надежность внутренней согласованности: Надежность внутренней согласованности оценивает согласованность элементов друг с другом. Половинная надежность ( пророчество Спирмена-Брауна ) и альфа Кронбаха являются популярными оценками этой надежности. ^[5] (D) Надежность параллельной формы : это оценка согласованности между двумя различными инструментами измерения. Взаимная корреляция между двумя параллельными формами теста или шкалы используется в качестве оценки надежности параллельной формы.

Срок действия [ править ]

Валидность шкалы или теста — это способность прибора измерять то, для измерения чего он предназначен. ^[3] Конструктивная валидность , достоверность контента и валидность критерия — это типы достоверности. Валидность конструкции оценивается с помощью конвергентной и дискриминантной валидности и факторного анализа. Конвергентная и дискриминантная валидность устанавливаются путем корреляции между сходными и разными конструкциями. Валидность контента: Эксперты в данной области оценивают достоверность контента. Критерий валидности — это корреляция между тестом и критериальной переменной (или переменными) конструкции. Регрессионный анализ , множественный регрессионный анализ и логистическая регрессия используются в качестве оценки достоверности критерия. Программные приложения: Программное обеспечение R имеет пакет «psych», который полезен для анализа классической теории тестов . ^[6]

теория тестирования Современная

Современная теория тестирования основана на модели скрытых черт. Каждый пункт оценивает способности тестируемого. Параметр способностей называется тета (θ). Параметр сложности называется b. двумя важными допущениями являются локальная независимость и одномерность. Теория ответа на предмет имеет три модели. Это логистическая модель с одним параметром, логистическая модель с двумя параметрами и логистическая модель с тремя параметрами. Кроме того, также полезна полихромная модель IRT. ^[7]

В программном обеспечении R есть пакеты ltm, полезные для анализа IRT.

анализ Факторный

Факторный анализ лежит в основе психологической статистики. Он имеет две школы: (1) Исследовательский факторный анализ (2) Подтверждающий факторный анализ .

факторный анализ ( Исследовательский ) EFA

Исследовательский факторный анализ начинается без теории или с очень предварительной теории. Это метод уменьшения размеров. Это полезно в психометрии , многомерном анализе данных и аналитике данных . Обычно k-мерная матрица корреляции или ковариационная матрица переменных сводится к матрице шаблонов коэффициентов k X r, где r < k. Анализ главных компонентов и анализ общих факторов — это два способа извлечения данных. Факторинг по главной оси, факторный анализ ML, альфа-факторный анализ и факторный анализ изображения являются наиболее полезными способами EFA. В нем используются различные методы ротации факторов, которые можно разделить на ортогональные (приводящие к некоррелированным факторам) и наклонные (приводящие к коррелирующим факторам).

Пакет «psych» в R полезен для EFA.

факторный анализ ( Подтверждающий ) CFA

Подтверждающий факторный анализ (CFA) — это метод факторного анализа, который начинается с теории и проверяет ее путем проведения факторного анализа. CFA также называют анализом скрытой структуры, который рассматривает фактор как скрытые переменные, вызывающие фактические наблюдаемые переменные. Основное уравнение CFA:

X = Λξ + d

где X — наблюдаемые переменные, Λ — структурные коэффициенты, ξ — скрытые переменные (факторы), а δ — ошибки. Однако параметры оцениваются с использованием методов ML; доступны и другие методы оценки. Критерий хи-квадрат очень чувствителен, поэтому используются различные меры соответствия. ^[8]^[9]Пакеты R «sem», «lavaan» полезны для того же.

Экспериментальный дизайн [ править ]

Экспериментальные методы очень популярны в психологии уже более 100 лет. Экспериментальная психология — это раздел психологии.Статистические методы, применяемые для разработки и анализа экспериментальных психологических данных, включают t-критерий , ANOVA , ANCOVA , MANOVA , MANCOVA , биномиальный тест , хи-квадрат и т. д.

поведенческое Многомерное исследование

Многомерные поведенческие исследования становятся очень популярными в психологии. Эти методы включают множественную регрессию и прогнозирование; Модерируемый и опосредованный регрессионный анализ; Логистическая регрессия ; Канонические корреляции ; Кластерный анализ ; Многоуровневое моделирование ; Анализ выживания-неудачи; Моделирование структурными уравнениями ; иерархическое линейное моделирование и т. д. очень полезны для психологической статистики. ^[10]^[11]^[9]^[12]^[13]

Журналы для статистических приложений в психологии

Существует множество специализированных журналов, публикующих достижения в области статистического анализа в психологии:

Программные пакеты для психологических исследований [ править ]

Доступны различные пакеты программного обеспечения для статистических методов психологических исследований. Их можно разделить на коммерческое программное обеспечение (например, JMP и SPSS ) и программное обеспечение с открытым исходным кодом (например, R ). Среди предложений с открытым исходным кодом программное обеспечение R является самым популярным. Существует множество онлайн-справок по R, а также пишутся специализированные книги по R для психологов. ^[14] «Психический» пакет R очень полезен для психологов. «lavaan», «sem», «ltm», « ggplot2 Среди других популярных пакетов — ». PSPP и KNIME — другие бесплатные пакеты. Коммерческие пакеты включают JMP, SPSS и SAS . JMP и SPSS обычно описаны в книгах.

См. также [ править ]

Примечания [ править ]

^ Уилкокс, Р. (2012). Современная статистика для социальных и поведенческих наук: практическое введение. Флорида: CRC Press. ISBN 9781439834565
↑ Перейти обратно: Перейти обратно: ^а ^б Лорд, Ф.М., и Новик, М.Р. (1968). Статистические теории результатов умственных тестов. Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли, 1968.
↑ Перейти обратно: Перейти обратно: ^а ^б Наннелли, Дж. и Бернштейн, И. (1994). Психометрическая теория. МакГроу-Хилл.
^ Райков, Т. и Маркулидес, Г.А. (2010) Введение в психометрическую теорию. Нью-Йорк: Рутледж.
^ Кронбах ЖЖ (1951). Коэффициент альфа и внутренняя структура тестов. Психометрика 16, 297–334. дои: 10.1007/bf02310555
^ Клайн, TJB (2005) Психологическое тестирование: практический подход к разработке и оценке. Публикации Sage: Таузенд-Оукс.
^ Хэмблтон, Р.К., и Сваминатан Х. (1985). Теория ответа на предмет: принципы и приложения. Бостон: Клювер.
^ Боллен, Калифорния. (1989). Структурные уравнения со скрытыми переменными. Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья.
↑ Перейти обратно: Перейти обратно: ^а ^б Лелин, Дж. Э. (1992). Модели со скрытыми переменными: введение в факторный, траекторный и структурный анализ (2-е изд.). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум.
^ Хейс, AF (2013). Введение в посредничество, модерацию и условный анализ процессов. Гилфорд Пресс: Нью-Йорк.
^ Агрести, А. (1990). Категориальный анализ данных. Уайли: Нью-Джерси.
^ Менар, С. (2001). Прикладной логистический регрессионный анализ. (2-е изд.). Таузенд Оукс. КА: Публикации Sage.
^ Табачник, Б.Г., и Фиделл, Л.С. (2007). Использование многомерной статистики, 5-е изд. Бостон: Аллин и Бэкон.
^ Белхекар, В.М. (2016). Статистика для психологии с использованием R, Нью-Дели: SAGE. ISBN 9789385985003

Ссылки [ править ]

Агрести, А. (1990). Категориальный анализ данных. Уайли: Нью-Джерси.
Боллен, К.А. (1989). Структурные уравнения со скрытыми переменными. Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья.
Белхекар, В.М. (2016). Статистика для психологии с использованием R, Нью-Дели: SAGE. ISBN 9789385985003
Дэнси, Кристин П.; Рейди, Джон (2011). Статистика без математики для психологии . Прентис Холл. ISBN 978-0-273-72602-9 .
Коэн, Б.Х. (2007) Объяснение психологической статистики, 3-е издание , Wiley. ISBN 978-0-470-00718-1
Кронбах Ж.Дж. (1951). Коэффициент альфа и внутренняя структура тестов. Психометрика 16, 297–334. дои: 10.1007/bf02310555
Хэмблтон, Р.К., и Сваминатан Х. (1985). Теория ответа на предмет: принципы и приложения. Бостон: Клювер.
Харман, Х.Х. (1976). Современный факторный анализ (3-е изд.). Чикаго: Издательство Чикагского университета.
Хейс, А.Ф. (2013). Введение в посредничество, модерацию и условный анализ процессов. Гилфорд Пресс: Нью-Йорк.
Хауэлл, Д. (2009) Статистические методы в психологии, международное издание , Уодсворт. ISBN 0-495-59785-6
Клайн, TJB (2005) Психологическое тестирование: практический подход к разработке и оценке. Публикации Sage: Таузенд-Оукс.
Лелин, Дж. Э. (1992). Модели со скрытыми переменными: введение в факторный, траекторный и структурный анализ (2-е изд.). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум.
Лорд, Ф.М., и Новик, М.Р. (1968). Статистические теории результатов умственных тестов. Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли, 1968.
Менар, С. (2001). Прикладной логистический регрессионный анализ. (2-е изд.). Таузенд Оукс. КА: Публикации Sage.
Наннелли, Дж. и Бернштейн, И. (1994). Психометрическая теория. МакГроу-Хилл.
Райков Т. и Маркулидес Г.А. (2010) Введение в психометрическую теорию. Нью-Йорк: Рутледж.
Табачник, Б.Г., и Фиделл, Л.С. (2007). Использование многомерной статистики, 6-е изд. Бостон: Пирсон. ISBN 9780205849574
Уилкокс, Р. (2012). Современная статистика для социальных и поведенческих наук: практическое введение. Флорида: CRC Press. ISBN 9781439834565

Внешние ссылки [ править ]

Ресурсы библиотеки о
Психологическая статистика

Ресурсы в вашей библиотеке

[1] Уилкокс, Р. (2012). Современная статистика для социальных и поведенческих наук: практическое введение. Флорида: CRC Press. ISBN 9781439834565

[:0-2] Перейти обратно: Перейти обратно: ^а ^б Лорд, Ф.М., и Новик, М.Р. (1968). Статистические теории результатов умственных тестов. Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли, 1968.

[:1-3] Перейти обратно: Перейти обратно: ^а ^б Наннелли, Дж. и Бернштейн, И. (1994). Психометрическая теория. МакГроу-Хилл.

[4] Райков, Т. и Маркулидес, Г.А. (2010) Введение в психометрическую теорию. Нью-Йорк: Рутледж.

[5] Кронбах ЖЖ (1951). Коэффициент альфа и внутренняя структура тестов. Психометрика 16, 297–334. дои: 10.1007/bf02310555

[6] Клайн, TJB (2005) Психологическое тестирование: практический подход к разработке и оценке. Публикации Sage: Таузенд-Оукс.

[7] Хэмблтон, Р.К., и Сваминатан Х. (1985). Теория ответа на предмет: принципы и приложения. Бостон: Клювер.

[8] Боллен, Калифорния. (1989). Структурные уравнения со скрытыми переменными. Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья.

[:2-9] Перейти обратно: Перейти обратно: ^а ^б Лелин, Дж. Э. (1992). Модели со скрытыми переменными: введение в факторный, траекторный и структурный анализ (2-е изд.). Хиллсдейл, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум.

[10] Хейс, AF (2013). Введение в посредничество, модерацию и условный анализ процессов. Гилфорд Пресс: Нью-Йорк.

[11] Агрести, А. (1990). Категориальный анализ данных. Уайли: Нью-Джерси.

[12] Менар, С. (2001). Прикладной логистический регрессионный анализ. (2-е изд.). Таузенд Оукс. КА: Публикации Sage.

[13] Табачник, Б.Г., и Фиделл, Л.С. (2007). Использование многомерной статистики, 5-е изд. Бостон: Аллин и Бэкон.

[14] Белхекар, В.М. (2016). Статистика для психологии с использованием R, Нью-Дели: SAGE. ISBN 9789385985003

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]