В процессе всей своей жизни человек часто сталкивается с событиями и явлениями, исход которых заранее не определен. Но и в этих ситуациях человек вынужден принимать решения.
Обычно принятию решения предшествует анализ известных данных - на основании опыта, здравого смысла, интуиции и т.п. Первые известные примеры обработки данных описаны в Ветхом Завете (Книга Чисел). Стремясь увидеть и обосновать закономерности в неопределенных процессах, человечество выработало целый арсенал методов, которые называются прикладной статистикой, или математической статистикой .
Цель математической статистики - это получение и обработка данных для статистически значимой поддержки процесса принятия решения, решении задач диагностирования и планирования.
В психологии методы математической статистики используют, чтобы обосновать ответ на вопросы о случайности и закономерности изучаемого явления.
Целью своих исследований мы считаем доказать наличие или отсутствие взаимозависимости между испытываемой женщиной ревностью и удовлетворенностью браком.
Для этого мы используем корреляционно-регрессивный анализ. Этот метод математической статистики позволяет выявить связи и построить модели зависимости одного показателя от другого.
Задачи:
- исследовать проблему;
- изучить методики;
- провести исследования;
- сопоставить результаты;
- провести математический анализ результатов
- сделать выводы.
Литература
1. Бурлачук Л.Ф., Морозов С.М.
Словарь-справочник по математической диагностике. Киев, 1989. - 200 с.
2. Немов Р.С.
Психология. Учеб. Для студ. высш. пед. учеб. заведений в 3-х книгах. - М.: Гуманист, 2003. - кн. 3: Психодиагностика. - 640 с.
3. Носенко И.А.
Начала статистики для лингвистов. - М.: Высшая школа, 1981, 157 с.
4. Рогов Е.И. Настольная книга практического психолога в образовании. - М., 1996. - 529 с.
5. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А.
Анализ данных на компьютере./ Под ред. В.В.Фигурнова. М.: Финансы и статистика, 1995. - 384 с.