Войти
Психологическая статистика - это применение формул, теорем, чисел и законов в психологии. Статистические методы психологии включают разработку и применение статистической теории и методов моделирования психологических данных. Эти методы включают психометрию, факторный анализ, экспериментальные планы, многомерные поведенческие исследования. В статье также обсуждаются журналы в той же области Wilcox, R. (2012).
Психометрия занимается измерением психологических характеристик. Он включал разработку и применение статистических моделей для ментальных измерений (Лорд и Новик и т. Д.). Теории измерений делятся на два основных направления: (1) классическая теория тестов; (2) Теория отклика на предмет (Наннэлли, Дж. И Бернштейн, И. (1994)).
Классическая теория тестирования или теория истинных оценок или теория надежности в статистике - это набор статистических процедур, полезных для разработки психологических тестов и шкал. Он основан на фундаментальном уравнении X = T + E, где X - общая оценка, T - истинная оценка, а E - ошибка измерения. Для каждого участника предполагается, что существует истинный балл, и его необходимо получить балл (X) должен быть как можно ближе к нему (Lord, FM, and Novick, MR (1968), Raykov, T. Маркулидес, Джорджия (2010)). Близость X к T выражается в оценке полученной оценки. Надежность с точки зрения классической процедуры тестирования - это соотношение истинной оценки и полученной оценки. Типичные процедуры построения теста состоят из следующих этапов:
(1) Определение конструкции (2) Обозначение области поведения конструкции (3) Записать в 3-5 раз больше элементов, чем желаемая длина теста (4) Получить элемент контент, проанализированный экспертами, и элементы выборки (5) Получение данных по исходной версии теста (6) Анализ элементов (Статистическая процедура) (7) Факторный анализ (Статистическая процедура) (8) После второй выборки сделайте окончательную версию (9) Используйте его для исследования
Надежность рассчитывается определенным образом. (A) Надежность между оценщиками: Надежность между оценщиками - это оценка согласия между независимыми оценщиками. Это наиболее полезно для субъективных ответов. Каппа Коэна, альфа Криппендорфа, коэффициенты внутриклассовой корреляции, коэффициенты корреляции, коэффициент согласованности Кендала и т. Д. Являются полезными статистическими инструментами. (B) Надежность теста-повторного тестирования: Процедура повторного тестирования - это оценка временной согласованности теста. Тест проводится дважды с одним и тем же образцом с интервалом времени. Корреляция между двумя наборами оценок используется в качестве оценки надежности. Предполагается, что условия испытаний идентичны. (C) Надежность внутренней согласованности: надежность внутренней согласованности оценивает согласованность элементов друг с другом. Разделенная половина надежности (Spearman-Brown Prophecy) и Cronbach Alpha - популярные оценки этой надежности. (Кронбах LJ (1951)). (D) Надежность параллельной формы: это оценка соответствия между двумя разными инструментами измерения. Взаимосвязь между двумя параллельными формами теста или шкалы используется как оценка надежности параллельной формы.
Валидность шкалы или теста - это способность прибора измерять то, что он предназначен для измерения (Nunnally, J. Bernstein, I. (1994)). Construct validity, Content Validity, Criterion Validity - это типы действительности. Валидность конструкции оценивается с помощью конвергентной и дискриминантной валидности и факторного анализа. Конвергентная и дискриминантная валидность подтверждается корреляцией между подобием различных конструкций. Валидность контента: предметные эксперты оценивают валидность контента. Валидность критерия - это корреляция между тестом и критериальной переменной (или переменными) конструкции. Регрессионный анализ, Множественный регрессионный анализ, Логистическая регрессия используется в качестве оценки достоверности критерия. Программные приложения: программное обеспечение R имеет пакет «Psych», который полезен для анализа классической теории тестирования.
Современная теория тестирования основана на модели скрытых признаков. По каждому пункту оцениваются способности тестируемого. Параметр способности называется тета (θ). Параметр сложности называется b. два важных допущения - это локальная независимость и одномерность. Теория отклика предмета имеет три модели. Это логистическая модель с одним параметром, логистическая модель с двумя параметрами и логистическая модель с тремя параметрами. Кроме того, также можно использовать полихромную модель IRT (Hambleton Swaminathan, 1985).
Программное обеспечение R имеет пакеты ltm, полезные для анализа IRT.
Факторный анализ лежит в основе психологической статистики. В нем есть две школы: (1) исследовательский факторный анализ (2) подтверждающий факторный анализ
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 сокращается до матрицы шаблонов факторов k X r, где r < k. Principal Component analysis and common factor analysis are two ways of extracting data. Principal axis factoring, ML factor analysis, alpha factor analysis and image factor analysis is most useful ways of EFA. It employees various factor rotation methods which can be classified into orthogonal (resulting in uncorrelated factors) and oblique (resulting correlated factors).
Пакет «Psycho» в R полезен для EFA.
Подтверждающий факторный анализ (CFA) - это методика факторного анализа, которая начинается с теории и проверки теории 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 + δ
, где X - наблюдаемые переменные, Λ - структурные коэффициенты, ξ - скрытые переменные (факторы), а δ - ошибки. Однако параметры оцениваются с использованием методов машинного обучения; доступны и другие методы оценки. Критерий хи-квадрат очень чувствителен, поэтому используются различные меры соответствия (Bollen, 1989, Loehlin, 1992). Пакет R «sem», «lavaan» полезны для того же.
Методы эксперимента очень популярны в психологии. Он имеет более чем 100-летнюю традицию. Экспериментальная психология имеет статус суб-дисциплины в психологии. Статистические методы применяются для построения и анализа экспериментальных данных. Они включают, t-тест, ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA, биномиальный тест., хи-квадрат и т. Д. используются для анализа экспериментальных данных.
Многовариантное исследование поведения становится очень популярным в психологии. Эти методы включают множественную регрессию и прогнозирование; Модерируемый и опосредованный регрессионный анализ; Логистическая регрессия; Канонические корреляции; Кластерный анализ; Многоуровневое моделирование; Анализ выживаемости-отказов; Моделирование структурных уравнений; иерархическое линейное моделирование и т. д. очень полезно для психологической статистики (Hayes, 2013; Agresti, 1990; Loehlin, 1992; Menard, 2001; Tabachnick, Fidell, 2007).
Есть много специализированных журналов, которые публикуют достижения в области статистического анализа для психологии. Психометрика находится на переднем крае. Образовательные и психологические измерения, оценка, Американский журнал оценки, Прикладные психологические измерения, Методы исследования поведения, Британский журнал математической и статистической психологии, Журнал образовательной и поведенческой статистики, Журнал математической психологии, Многофакторные поведенческие исследования, Психологическая оценка, Моделирование структурных уравнений другие полезные журналы.
Для статистических методов психологических исследований доступны различные пакеты программного обеспечения. Их можно разделить на коммерческое программное обеспечение (например, JMP и SPSS) и программное обеспечение с открытым исходным кодом (например, R). Среди бесплатных программ наиболее популярным является программное обеспечение R. В Интернете есть много ссылок на R, а также пишутся специализированные книги по R для психолога (например, Belhekar, 2016). «Психологический» пакет R очень полезен для психологов. Среди других популярных пакетов - "lavaan", "sem", "ltm", "ggplot2". PSPP и KNIME - другие бесплатные пакеты. В число коммерческих пакетов входят JMP, SPSS и SAS. JMP и SPSS обычно описываются в книгах.
