Все вопросы к тесту (html) Математические методы в психологии



Исследование, позволяющее выявить существенные переменные, уточнить теоретические гипотезы, повысить понимание проблемы, - это проверочное исследование:

Исследование, предполагающее объяснение релевантных механизмов социальной регуляции поведения и адекватное предсказание этого поведения, - это системное прикладное исследование:

Модели измерения, в которых постулируется существование некоторой функции, шкалы, переводящей наблюдаемые эмпирические отношения в числовые отношения, - это объяснительные, аксиоматико-дедуктивные модели:

Модели, обоснованность которых определяется не способностью объяснять эмпирические данные, а предсказательной силой модели, - это эмпирические предсказательные модели:

Содержательно интерпретированная математическая структура, т. е. структура, где идентифицированы элементы множества А и связи между ними, - это математическая модель:



Две принципиально различные задачи решаются в социально-психологическом исследовании, одной из которых является необходимость научиться измерять те теоретические понятия, которые входят в данную теорию:

Количественная обработка первичного эмпирического материала - содержание первого этапа математизации:

Одним их подходов к разработке математических моделей является гипотетико-дедуктивный подход:

Одними из направлений разработок математических моделей социальных процессов являются модификация и расширение классической теории экспериментов:

Одной из особенностей применения математики в социальной науке является огромная сложность и системность изучаемых объектов:

Одной из существенных черт современной фундаментальной науки является высокий уровень ее дифференциации:

План исследования - спецификация и временная локализация экспериментальных воздействий, измеряемых переменных, а также идентификация числа групп, подвергающихся разным экспериментальным воздействиям:

Существенным тормозом на пути прогресса в использовании математики в социальной психологии являлось отсутствие адекватных теоретических концепций:

Теоретическая закономерность, теоретический принцип, закон, классификация, гипотеза являются формами экспериментальной структуры:

Эмпирические модели характеризуются тем, что эмпирические данные служат не столько для проверки теоретических идей, гипотез, сколько для формулирования, разработки самой формы модели:



Математическое описание изучаемого процесса или явления, позволяющее сформулировать и рассчитать количественные характеристики данного процесса или явления - модель:

Модель, в которой зависимая переменная является дискретной переменной, концептуализируемой как состояние, в котором может находиться данный процесс или явление - стохастическая модель:

Процессы, направленные на сохранение стабильности биологической системы - управляемые процессы целенаправленного поведения:

Совокупность групповых ценностных ориентаций по отношению к различным аспектам взаимодействия, не сводящимся к эмоциональным межличностным отношениям - параметры психологического климата:

Функциональные зависимости, не включающие время в качестве модельной переменной - системные модели:



Индекс степени баланса указывает, в какой степени в группе существует тенденция к балансу:

Математические трудности - одно из ограничений в усложнении модельного описания объекта:

Методы измерения детерминированы определенными экспериментальными гипотезами и связаны с содержательными аспектами феномена, рассматриваемого в данной структурной модели:

Одним из видов материи являются социальные системы разного уровня:

Одной из подструктур уровней системной модели групповой структуры является психологическая подструктура:

Основное различие динамических моделей процессов по используемому математическому аппарату связано с вопросом о стохастичности или детерминированности модели:

Принцип доминирования предполагает, что определенная альтернатива предпочитается тогда, когда независимо от того, какое случайное событие присходит, получаемый выигрыш не меньше выигрыша в других альтернативах:

Психологическая структура обычно описывается как определенная двумерная конфигурация точек и соединяющих их линий:

Психологию можно представить в виде трех компонентов, подструктур: теоретической, эмпирической и экспериментальной:

Упорядочение набора качеств по величине коэффициента функциональной определенности дает нам функционально-структурную характеристику особенностей развития индивида:



Вес латентной переменной у i-го индивида - некоторая количественная мера проявления латентной переменной в наблюдаемых или специально вызываемых действиях данного индивида:

Конфигурация векторов - система векторов, длина каждого из которых определяется элементами главной диагонали, а угол между каждой парой - остальными элементами корреляционной матрицы:

Корреляционный анализ - метод многомерной статистики для различения и диагностирования психологических явлений, отличия между которыми неочевидны:

Факторный анализ - система статистических методов исследования влияния независимых качественных переменных на изучаемую зависимую количественную переменную по дисперсии:

Явная переменная - величина, которую непосредственно измерить нельзя, и для которой неизвестны уравнения связи с какими-либо явными переменными:



В формуле R2 = Е, значение Е - матрица погрешностей:

Геометрическая интерпретация факторной матрицы - конфигурация векторов в системе координат:

Математический смысл ротации - поворот ортогональной системы координат относительно неизменного начала отсчета на некоторый угол:

Математическое ожидание для исходной корреляционной матрицы обозначается как Y:

Направленность факторного анализа связана с объектом, в котором исследуется латентная структура, и с условиями, при которых она изучается:

Основная функция методов многомерного анализа - выявление скрытой или латентной структуры психологического явления:

Процедура факторного анализа включает ротацию и предсказание:

Факторная матрица, включающая в себя как общие, так и специфические факторы, называется комплектной:

Факторный анализ разработан только для данных, представленных в интервальной шкале:



Графическим представлением результатов кластерного анализа является дендрограмма:

Двухфакторный дисперсионный анализ для связанных выборок применяется для данных, измеренных в ранговых и интервальных шкалах:

Двухфакторный дисперсионный анализ позволяет оценить не только влияние каждого из факторов в отдельности, но и их взаимодействие:

Дисперсионным анализом называется метод организации статистического анализа и интерпретации результатов экспериментов, в которых изучается зависимость количественной переменной от сочетания градаций качественной переменной:

К свойствам кластеров относятся плотность, дисперсия и достоверность:

Количество выборок определяется количеством ячеек дисперсионного комплекса:

Наличие эффектов влияния факторов и их взаимодействие определяется с помощью F-критерия:

Различия в объеме воспроизведения слов, обусловленные действием фактора В, являются не более выраженными, чем случайные различия между показателями:

Суть кластерного анализа сводится к нахождению "расстояния" между объектами по всей совокупности параметров и изображению их графически:

Факторы длины слов и скорости их предъявления в отдельности не оказывают значимого действия на объем воспроизведения:



Вариант двухфакторного дисперсионного анализа для несвязанных выборок применяется в тех случаях, когда разные выборки испытуемых оказываются под воздействием разных сочетаний двух факторов:

Дисперсия позволяет определить естественные группировки, полученные разными методами:

Метод однофакторного дисперсионного анализа для несвязанных выборок применяется в тех случаях, когда исследуется изменения результативного признака под влиянием изменяющихся условий или градаций какого-либо фактора:

Определить степень рассеивания точек в пространстве относительно центра кластера, степень перекрытия и расстояния, на котором кластеры расположены друг от друга, позволяет свойство кластеров - плотность:

Смысл кластеризации состоит в последовательном объединении объектов в так называемые кластеры, т. е. в группы, где сходство между объектами выше, чем с другими объектами или кластерами - группами объектов: