മനഃശാസ്ത്രത്തിൽ ഗണിത രീതികൾ

ഗവേഷണ ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് പഠിച്ച് തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കാൻ സൈക്കോളജി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഗണിത രീതികൾ. പോലും ഒരു ലളിതമായ പഠനം ഗണിതശാസ്ത്ര മനശാസ്ത്രം അല്ല.

മനശാസ്ത്രം സ്വമേധയാ കഴിയും, എന്നാൽ കഴിയും - പ്രത്യേക സോഫ്റ്റ്വെയർ ഉപയോഗിച്ച്. അവസാന ഫലം ഒരു മേശ പോലെയാണ്; രീതികൾ ഗണിതശാസ്ത്ര സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്സ് മനഃശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഒപ്പം ഗ്രാഫിക് ഡാറ്റ പ്രദർശിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കും. വ്യത്യസ്ത വേണ്ടി ഡാറ്റ തരങ്ങൾ (ക്വാണ്ടിറ്റേറ്റീവ്, ഗുണപരമായ ആൻഡ് ഓർഡിനൽ) വ്യത്യസ്ത വിലയിരുത്തൽ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക.

മനഃശാസ്ത്രത്തിൽ ഗണിത രീതികൾ സംഖ്യാപരമായ ആശ്രിതത്വം സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ചികിത്സ ദൃഢനിശ്ചയം ഉൾപ്പെടുന്നു. ഞങ്ങളെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ പശുക്കൾ അമരട്ടെ.

, ഡാറ്റ അളക്കാൻ എല്ലാ ആദ്യ ക്രമത്തിൽ, നിങ്ങൾ അളവുകൾ സ്കെയിലിൽ തീരുമാനിക്കണം. എന്നാൽ ഇവിടെ മനഃശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഗണിതശാസ്ത്ര രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു രജിസ്ട്രേഷനും ഉടന്തന്നെ, സംഖ്യാപരമായ നിബന്ധനകൾ പഠിച്ചു പ്രതിഭാസങ്ങളും വ്യക്തമായിരിക്കണം. സ്കെയിൽ വ്യത്യസ്തങ്ങളായ തരം. എന്നാൽ, ഗണിതശാസ്ത്ര പ്രോസസ്സിംഗ് വേണ്ടി അവരിൽ ചിലർ മാത്രം അനുയോജ്യമായ. ഇത് പ്രധാനമായും നീ പഠിക്കു കീഴിൽ വസ്തുക്കൾ പ്രത്യേക പ്രോപ്പർട്ടികൾ കാഠിന്യം കണക്കാക്കുന്നതിനും എണ്ണത്തിൽ അവർ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം പ്രകടിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു ഗുണഭോക്താക്കളാകാൻ സ്കെയിൽ ആണ്. ലളിതമായ ഉദാഹരണം - അളന്നു ഐ.ക്യു. പരിണാമങ്ങൾ സ്കെയിൽ ഡാറ്റ റാങ്കിംഗ് ഓപ്പറേഷൻ (കാണുക., മുതലായവ) അനുവദിക്കുന്നു. നാമമാത്രമായ (ഉദാ, കുറഞ്ഞ, ഇടത്തരം അല്ലെങ്കിൽ ഉയർന്ന സൂചിക മൂല്യം) വിവർത്തനം ഗുണഭോക്താക്കളാകാൻ തോതിലുള്ള നിന്ന് ഡാറ്റ റാങ്കിംഗ് ചെയ്യുമ്പോൾ, റിവേഴ്സ് പരിവർത്തനം അസാധ്യമാണ്.

റാങ്കിംഗ് - ഇറങ്ങുകയും കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു ഏത് ഓർഡർ (ആരോഹണ) സവിശേഷത, ലെ ഡാറ്റ വിതരണം. ഈ ഒരു ഗുണഭോക്താക്കളാകാൻ സ്കെയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഓരോ മൂല്യം ഒരു റാങ്ക് (- റാങ്ക് 1, അടുത്ത മൂല്യം - ഒരു കുറഞ്ഞ മൂല്യം ഇൻഡക്സിൽ അങ്ങനെ റാങ്ക് 2,) നൽകുന്നത്, പിന്നെ അത് നാമമാത്ര ഗുണഭോക്താക്കളാകാൻ തോതിലുള്ള നിന്ന് മൂല്യങ്ങൾ കൈമാറ്റം മാറുന്നു. ഉത്കണ്ഠ നില -, അളന്നു നിരക്ക് ഉദാഹരണത്തിന്. 100 ആളുകൾ, പരീക്ഷിച്ചു ചെയ്തു ഫലങ്ങൾ റാങ്ക് ചെയ്തിരിക്കുന്നു, ഗവേഷകൻ പലരും കുറഞ്ഞ (ഉയർന്ന അല്ലെങ്കിൽ കുറഞ്ഞ) നിരക്ക് എങ്ങനെയാണ് കാണുന്നു. എന്നാൽ, ഡാറ്റ അവതരിപ്പിക്കുന്നത് ഈ വഴി ഓരോ പ്രതികളുടെ വിവരങ്ങൾ ഭാഗിക നഷ്ടം സത്യമായും.

ബന്ധമുണ്ട് വിശകലനം - തമ്മിലുള്ള ഒരു ബന്ധം സ്ഥാപിക്കാൻ ആണ്. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ മാറ്റം ആയിട്ടല്ല ശരാശരി മൂല്യം ഏത് അതിനെ സ്ഥിതി സംയോജിച്ച് സൂചകം മാറ്റുമ്പോൾ സൂചകം എന്ന. ബന്ധമുണ്ട് രണ്ട് വശങ്ങൾ കണിശത ബലവും ദിശ ന്. ഇത് നെഗറ്റീവ് (അത് ഗ്രൂപ്പിൽ ഒരു പ്രമുഖ സ്ഥാനം എടുക്കും എന്ന് കൂടുതൽ വ്യക്തിയിലും ഉത്കണ്ഠ നില, സാധ്യത കുറവാണ് ആദ്യ രണ്ടാം ഉദാഹരണത്തിന് മായം നിരക്ക് വർദ്ധിക്കുന്നു,) (ഒരു ഇൻഡിക്കേറ്റർ കൂടുകയും വർധിപ്പിക്കുകയും രണ്ടാമത്തെ വേണ്ടി) നല്ല കഴിയും. ആശ്രിതത്വം ലീനിയർ, കർവ് പ്രകടിപ്പിക്കാൻ, സാധാരണയായി അല്ലെങ്കിൽ ചെയ്യാം. സ്ഥാപിക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ലിങ്ക് കോറിലേഷൻ വിശകലനം, പ്രകടമാണ് നിങ്ങൾ മനഃശാസ്ത്രത്തിന്റെ ഗണിതശാസ്ത്ര പ്രോസസ്സിംഗ് മറ്റു രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, ആദ്യ നോട്ടത്തിൽ വന്നേക്കാം. ഈ അതിന്റെ പ്രധാന നേട്ടം ആണ്. പരിമിതികളുണ്ട് കാരണം സമവാക്യങ്ങളും ശ്രദ്ധിക്കുക കണക്കുകൾ ഒരു നിശ്ചിത എണ്ണം ഉപയോഗിച്ച് ആവശ്യങ്ങളിൽ വലിയ സങ്കീർണ്ണത ആണ്.

ഘടകങ്ങളുടെ വിശകലനം - മറ്റൊന്ന് സ്ഥിതിവിവര രീതി പഠനം കീഴിൽ പ്രക്രിയ വിവിധ ഘടകങ്ങൾ സാധ്യത പ്രഭാവം ഷിതമായത് അനുവദിക്കുന്ന. ഈ സാഹചര്യത്തിൽ, എല്ലാ സ്വാധീനിക്കുകയും ഘടകങ്ങൾ ആദ്യം തുല്യ പ്രാധാന്യം ഇല്ലാതെ, അവരുടെ സ്വാധീനം ഗണിതശാസ്ത്രത്തിൽ കണക്കു അംഗീകരിച്ചു. അത്തരം ഒരു വിശകലനം അതു സാധ്യമാണ് ഒരേസമയം നിരവധി പ്രതിഭാസങ്ങളുടെ ഒരു സാധാരണ കാരണം വരിഅബിലിത്യ് സ്ഥാപിക്കാൻ ചെയ്യുന്നു.

പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ തബുലതിഒന് രീതികൾ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയും (പട്ടിക സൃഷ്ടി) ഗ്രാഫിക്കൽ ലേഔട്ട് (ഫലം ഒരു ദൃശ്യ പ്രാതിനിധ്യം നൽകാൻ മാത്രമല്ല ഏത്, മാത്രമല്ല പ്രക്രിയയുടെ കോഴ്സ് പ്രവചിക്കാൻ അനുവദിക്കുക ചാർട്ടുകളും ഗ്രാഫുകളും,).

പ്രകാരം മനഃശാസ്ത്രത്തിന്റെ മേൽപ്പറഞ്ഞ ഗണിത രീതികൾ വിശ്വാസ്യത പഠനം നൽകുന്ന പ്രധാന നിബന്ധനകളും വ്യവസ്ഥകളും കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഒരു മതിയായ സാമ്പിൾ, അളവിന്റെ കൃത്യതയും ശരിയായ ലഭ്യത ആകുന്നു.