在心理学中的数学方法

在心理学中用于处理数据的研究和建立研究现象之间的关系的数学方法。 即使是一个简单的研究也不是没有数学数据处理。

数据处理可以手动完成，但可以 - 使用特殊的软件。 最后的结果可能看起来像一台; 方法 数理统计方法 在心理学，并允许以图形方式显示数据。 对于不同 类型的数据 （定量，定性和有序）使用不同的评估工具。

在心理学的数学方法包括在数值依赖和统计处理的确定。 让我们住上最常见的。

为了测量数据，首先，你必须决定测量的规模。 这里是用来在心理学的数学方法，如注册和缩放，是表达在数值方面的研究的现象。 几种不同类型的秤。 然而，对于数学处理只适合其中的一些。 这主要是数量规模，使您可以测量所研究的对象的特定属性的严重性和数字表达它们之间的区别。 最简单的例子 - 测量智商。 量化尺度允许数据排名操作（参见。等）。 当从定量秤排名数据转换为标称（例如，低，中或高指数值），反向过渡是不可能的。

排名 -该数据的分布以降序（升序）功能，该功能被估计。 这将使用定量秤。 每个值被分配一个等级（索引与最小值 - 等级1，下一个值 - 等级2，等等），则就有可能将这些值从标称量化尺度转移。 例如，所测得的速率 - 的焦虑程度。 100人进行了测试，结果排名，以及研究者认为有多少人低（高或低）率。 然而，呈现所述数据的这种方式需要的信息对每个申请人的部分损失。

相关分析 -是建立现象之间的关系。 在这种情况下变化来测量 的平均值 与其所位于一起改变指示器当指示器的。 在强度和方向：相关性在两个方面考虑。 它可以是正的（用于增加一个指标的增加，和秒）和负（与减小第一第二实施例的速率增加，焦虑在个别等级越高，就越有可能，它需要该组中处于领先地位）。 依赖性可以是线性的，或者更常见的是，以表达曲线。 链接，帮助建立 相关分析， 乍一看可能不明显，如果你使用的数学处理的其他方法在心理学。 这是它的主要优点。 缺点是更复杂，由于使用了相当数量的公式和精打细算的必要性。

因子分析 -是另一种 统计方法 ，其允许预测各种因素对所研究的过程中可能的作用。 在这种情况下，所有的影响因素最初接受为具有同等的重要性，它们的影响是经过计算。 这样的分析能够同时建立的几种现象的常见原因变异。

要显示可以使用制表方法的数据（表创建）和图形布局（图表和图形，这不仅给所获得的结果的可视化表示，但也允许预测处理的过程中）。

主要的条件下，其在心理学上述数学方法提供的可靠性研究是足够的样品，测量精度和正确性的计算的可用性。