Rodzaje zmiennych i ich zależności w eksperymentach psychologicznych. Badanie związku między kilkoma zmiennymi Zależność monotonicznie malejąca

Rodzaje zależności między cechami. 3

Współczynnik korelacji. 8

Współczynnik korelacji Bravaisa-Pearsona. jedenaście

Ograniczenia stosowania współczynnika korelacji. 13

Sprawdzanie istotności korelacji. 14

Korelacja rang. 15

Korelacja wielokrotna. 16

Lista bibliograficzna. 20

Rodzaje zależności pomiędzy cechami

Hipokrates zwracał także uwagę na fakt, że istnieje pewien związek między budową ciała a temperamentem człowieka, między budową jego ciała a predyspozycją do chorób.
Najczęściej rozważane są najprostsze sytuacje, gdy w trakcie badania mierzone są wartości tylko jednej zmiennej cechy populacji ogólnej. Pozostałe cechy albo uważa się za stałe dla danej populacji, albo odnoszą się do czynników losowych determinujących zmienność badanej cechy. Z reguły badania w sporcie są znacznie bardziej złożone i złożone. Na przykład monitorując postęp procesu treningowego, mierzy się wynik sportowy, a jednocześnie można ocenić szereg parametrów biomechanicznych, fizjologicznych, biochemicznych i innych (prędkość i przyspieszenie ogólnego środka masy oraz poszczególnych części ciała, kąty w stawach, siłę mięśni, wskaźniki układu oddechowego i krążenia, wielkość aktywności fizycznej i energochłonność organizmu na jej wykonanie itp.). W tym przypadku często pojawia się pytanie o związek między indywidualnymi cechami. Na przykład, jak wynik sportowy zależy od poszczególnych elementów techniki ruchu sportowego? Jak wydatek energetyczny organizmu jest powiązany z ilością aktywności fizycznej danego rodzaju? Jak trafnie można ocenić potencjalne możliwości danej osoby w konkretnym rodzaju aktywności sportowej na podstawie wyników wykonania niektórych standardowych ćwiczeń? itp. We wszystkich tych przypadkach uwagę badacza zwraca się na związek pomiędzy różnymi wielkościami opisującymi interesujące go cechy.

Służy temu matematyczne pojęcie funkcji, które odnosi się do przypadków, gdy pewna wartość jednej (niezależnej) zmiennej X, zwanej argument , odpowiada pewnej wartości innej (zależnej) zmiennej Y, tzw funkcjonować . Unikalna relacja między zmiennymi Y I X zwany funkcjonalny , tj. Y = f(X)(„Y jest funkcją X”).
Na przykład w funkcji Y=2X każdą wartość X odpowiada dwukrotności wartości Y. W działaniu Y=2X2 każdą wartość Y dopasowuje 2 zdefiniowane wartości X.

Jednak nie zawsze udaje się znaleźć takie jednoznaczne lub funkcjonalne powiązania pomiędzy zmiennymi. Wiadomo na przykład, że istnieje dodatnia zależność pomiędzy wzrostem (długością ciała) a masą człowieka: osoby wyższe mają zazwyczaj większą masę niż osoby niskie. To samo obserwuje się w odniesieniu do cech jakościowych: blondynki z reguły mają niebieskie oczy, a brunetki mają brązowe oczy. Są jednak wyjątki od tej reguły, kiedy osobniki stosunkowo niskie okazują się cięższe od wysokich, a wśród populacji, choć nieczęsto, zdarzają się brązowookie blondynki i niebieskookie brunetki. Powodem takich „wyjątków” jest to, że każda cecha biologiczna, mówiąc matematycznie, jest funkcją wielu zmiennych; na jego wartość wpływa wpływ czynników genetycznych i środowiskowych, w tym losowych, powodujących zmienność cech. Stąd zależność między nimi staje się nie funkcjonalna, ale charakter statystyczny , gdy pewna wartość jednej cechy, uważana za zmienną niezależną, odpowiada nie tej samej wartości liczbowej, ale całemu zakresowi wartości liczbowych innej cechy, uważanej za zmienną niezależną, rozłożonej w szereg zmian. Ten rodzaj relacji między zmiennymi nazywa się korelacja Lub korelacja (termin „korelacja” pochodzi od łacińskiego correlatio – stosunek, połączenie). W której Ten typ relacji między cechami objawia się tym, że gdy zmienia się jedna z wartości, zmienia się średnia wartość drugiej.
Jeśli powiązania funkcjonalne są równie łatwe do wykrycia zarówno na obiektach indywidualnych, jak i grupowych, to tego samego nie można powiedzieć o powiązaniach korelacyjnych, które bada się jedynie na obiektach grupowych metodami statystyki matematycznej.

· Czy istnieje związek pomiędzy badanymi zmiennymi?

· Jak mierzyć bliskość połączeń?

Ogólny schemat zależności między parametrami w badaniu statystycznym pokazano na ryc. 1.

Rysunek 1. Zależność pomiędzy parametrami w badaniach statystycznych

Na rysunku S przedstawiono model badanego obiektu rzeczywistego. Zmienne objaśniające (niezależne, czynnikowe) opisują warunki pracy obiektu. Czynniki losowe to czynniki, których wpływ jest trudny do uwzględnienia lub których wpływ jest obecnie zaniedbywany. Powstałe (zależne, wyjaśnione) zmienne charakteryzują wynik funkcjonowania obiektu.

Wyboru metody analizy zależności dokonuje się z uwzględnieniem charakteru analizowanych zmiennych.

Korelacja jest zależnością statystyczną pomiędzy zmiennymi losowymi, w której zmiana jednej ze zmiennych losowych prowadzi do zmiany oczekiwań matematycznych drugiej.

Istnieją korelacje parami, częściowe i wielokrotne.

Korelacja parami– jest to związek pomiędzy dwiema cechami (wypadkową i silnią lub pomiędzy dwiema silniami).

Częściowa korelacja– jest to związek pomiędzy dwiema cechami (wynikową i silniową lub między dwiema silniowymi) z ustaloną wartością innych cech czynnikowych.

Korelacja wielokrotna- jest to związek pomiędzy wypadkową a dwiema lub większą liczbą cech czynnikowych uwzględnionych w badaniu.

W zależności od liczby cech uwzględnionych w modelu korelacja może być jednoczynnikowa (lub para) i wieloczynnikowa (lub wielokrotna) .

Analiza korelacji to dział statystyki matematycznej poświęcony badaniu zależności pomiędzy zmiennymi losowymi. Analiza korelacji ma charakter ilościowy

Zadanie analizy korelacji sprowadza się do ustalenia kierunku i formy powiązania pomiędzy cechami, pomiaru jego bliskości oraz oceny wiarygodności wskaźników korelacji próby.
Korelacja między znakami może być liniowe i krzywoliniowe (nieliniowe), dodatnie i ujemne.

Bezpośrednia korelacja odzwierciedla jednolitość zmian cech: wraz ze wzrostem wartości pierwszej cechy zwiększają się wartości drugiej, lub wraz ze spadkiem pierwszej, druga maleje.

Odwrotna korelacja wskazuje wzrost pierwszej cechy wraz ze spadkiem drugiej lub spadek pierwszej cechy wraz ze wzrostem drugiej.
Na przykład większy skok i więcej treningu to korelacja bezpośrednia, skrócenie czasu poświęconego na pokonanie dystansu i więcej treningu to korelacja odwrotna.

Korelację bada się na podstawie danych eksperymentalnych, którymi są wartości zmierzone ( x ja, y i) dwa znaki. Jeśli danych eksperymentalnych jest niewiele, wówczas dwuwymiarowy rozkład empiryczny jest reprezentowany jako podwójny szereg wartości x ja I tak, ja. Jednocześnie zależność korelacyjną pomiędzy cechami można opisać na różne sposoby. Zgodność między argumentem a funkcją można przedstawić za pomocą tabeli, wzoru, wykresu itp.
Analiza korelacji, podobnie jak inne metody statystyczne, opiera się na wykorzystaniu modeli probabilistycznych opisujących zachowanie badanych cech w określonej populacji ogólnej, z której uzyskuje się wartości eksperymentalne x ja I tak, ja.
Badając korelację między cechami ilościowymi, których wartości można dokładnie zmierzyć w jednostkach skali metrycznej (metry, sekundy, kilogramy itp.), Bardzo często przyjmuje się dwuwymiarowy model populacji o rozkładzie normalnym. Model ten przedstawia związek między zmiennymi x ja I tak, ja G graficznie w postaci geometrycznego położenia punktów w układzie współrzędnych prostokątnych. Ta zależność graficzna jest również nazywana diagram rozproszenia Lub pole korelacyjne .

Do badania korelacji stosuje się podejście graficzne i analityczne.

Analiza graficzna rozpoczyna się od skonstruowania pola korelacji. Pole korelacji (lub wykres rozrzutu) to graficzna zależność pomiędzy wynikami pomiarów dwóch cech. Aby go skonstruować, początkowe dane są nanoszone na wykres, wyświetlając każdą parę wartości (xi, yi) jako punkt o współrzędnych xi i yi w prostokątnym układzie współrzędnych.

Wizualna analiza pola korelacji pozwala na przyjęcie założeń co do formy i kierunku zależności pomiędzy obydwoma badanymi wskaźnikami. Ze względu na postać zależności zależności korelacyjne dzieli się zwykle na liniowe (patrz rys. 2) i nieliniowe (patrz rys. 3). Przy zależności liniowej obwiednia pola korelacji jest zbliżona do elipsy. Liniowa zależność dwóch zmiennych losowych polega na tym, że w miarę wzrostu jednej zmiennej losowej druga zmienna losowa ma tendencję do zwiększania się (lub zmniejszania) zgodnie z prawem liniowym.

Rysunek 2. Liniowa zależność statystyczna Rysunek 3. Nieliniowa zależność statystyczna

Kierunek zależności jest dodatni, jeśli wzrost wartości jednego atrybutu prowadzi do wzrostu wartości drugiego (patrz rys. 4) i ujemny, jeśli wzrost wartości jednego atrybutu prowadzi do zmniejszenia wartości drugiego (patrz ryc. 5).

Zależności, które mają tylko dodatnie lub tylko ujemne kierunki, nazywane są monotonicznymi.

Współczynnik korelacji

Ilościowa ocena bliskości związku pomiędzy dwiema zmiennymi losowymi dokonywana jest za pomocą współczynnika korelacji. Rodzaj współczynnika korelacji, a co za tym idzie, algorytm jego obliczania, zależą od skali, w jakiej dokonuje się pomiarów badanych wskaźników oraz od postaci zależności.

Wartość współczynnika korelacji może wahać się w przedziale od -1 do +1:

Wartość bezwzględna współczynnika korelacji pokazuje siłę związku. Im mniejsza jest jego wartość bezwzględna, tym słabsze połączenie. Jeżeli wynosi zero, to w ogóle nie ma połączenia. Im większa wartość modułu współczynnika korelacji, tym silniejsza jest zależność i mniejszy rozrzut wartości dla każdej ustalonej wartości. Znak współczynnika korelacji określa kierunek zależności: minus – ujemny, plus – dodatni (patrz rys. 6).

Ryc.6. Pola korelacji dla różnych wartości współczynnika korelacji

Ryc.7. Współczynniki korelacji dla różnych kształtów pola korelacji.

Współczynnik korelacji odzwierciedla zależność liniową i w ogóle nie nadaje się do opisu złożonych, nieliniowych zależności (konkluzja).

Całkiem warunkowo można zastosować następującą klasyfikację zależności ze względu na wartość współczynnika korelacji (patrz tabela 1).

Tabela 1. Interpretacja wartości współczynników korelacji

1. Znaczenie studiowania tematu(istotność badanego problemu). Znajomość metod oceny zależności pomiędzy cechami indywidualnymi

umożliwia rozwiązanie jednego z kardynalnych problemów wszelkich badań naukowych: umiejętności przewidywania i przewidywania rozwoju sytuacji, gdy zmieniają się pewne znane cechy przedmiotu badań.

2. Cele nauczania: Wiedzieć:

- koncepcje korelacji i zależności funkcjonalnych;

- koncepcje korelacji bezpośredniej i odwrotnej;

- koncepcja współczynnika korelacji;

- metody obliczania współczynników korelacji Pearsona i Speara

- zastosowanie współczynników korelacji w medycynie i ochronie zdrowia

ochrona

- wyświetlać dane liczbowe na polu korelacji;

- oszacować siłę i kierunek połączenia na podstawie wartości współczynnika

korelacje;

- wybrać właściwą metodę analizy korelacji lub regresji w celu oceny dostępnych danych.

- metody obliczania współczynników korelacji Pearsona i

Włócznik;

- umiejętności prezentacji danych liczbowych z wykorzystaniem korelacji

3. Podstawowe pojęcia i postanowienia tematu

Jednym z zadań większości badań biomedycznych jest identyfikacja wzajemnych powiązań jednego lub większej liczby zjawisk.

Światło w oknie może oznaczać (z różnym prawdopodobieństwem), że właściciele są w domu; kaszel z flegmą może oznaczać przewlekłe zapalenie oskrzeli. Jeśli w serii powtarzających się obserwacji jeden ze znaków (lub jego część) pojawia się jednocześnie z innym częściej, niż można to wytłumaczyć przypadkowym splotem okoliczności, to stanowi to podstawę do mówienia o związku, przygodności znaku pojawienie się tych znaków.

Sformułowanie problemu w tego rodzaju badaniach zwykle wygląda następująco: określenie obecności i siły związku statystycznego dowolnej cechy z jedną lub większą liczbą innych cech. Znajomość zależności pomiędzy indywidualnymi cechami pozwala na rozwiązanie jednego z nich główne zadania wszelkich badań naukowych: umiejętność przewidywania, przewidywania rozwoju sytuacji

rozwój sytuacji, gdy zmieniają się pewne znane cechy obiektu badań.

Terminu zależność w przetwarzaniu statystycznym badań biomedycznych należy używać bardzo ostrożnie. Metody statystyczne mogą jedynie dać formalną ocenę zależności. Próby mechanicznego przeniesienia danych obliczeń statystycznych do obiektywnej rzeczywistości mogą prowadzić do błędnych wniosków.

Na przykład stwierdzenie: „Im głośniej rano płaczą wróble, tym wyżej wschodzi słońce”, pomimo oczywistej absurdalności, z punktu widzenia formalnej statystyki, jest całkiem uzasadnione. Zatem termin „zależność” w analizie statystycznej implikuje jedynie statystyczną ocenę zależności.

Wszelkie zjawiska w otaczającym nas świecie można powiązać bezpośrednio lub poprzez sprzężenie zwrotne. Ta cecha nazywa się kierunkowością połączenia.

Pod względem kierunku połączenie może być bezpośrednie lub odwrotne.

Połączenie bezpośrednie (lub dodatnie). charakteryzuje zależność, w której wzrost lub spadek wartości jednej cechy prowadzi odpowiednio do wzrostu lub spadku drugiej. Na przykład, Wraz ze wzrostem temperatury wzrasta ciśnienie gazu (przy zachowaniu stałej objętości). Wraz ze spadkiem temperatury spada również ciśnienie.

Informacje zwrotne (lub negatywne). charakteryzuje się taką zależnością

zdolność, gdy wraz ze wzrostem jednej cechy druga maleje lub odwrotnie, wraz ze spadkiem jednej, druga wzrasta. Odwrotna zależność lub sprzężenie zwrotne jest podstawą normalnej regulacji prawie wszystkich procesów życiowych każdego organizmu.

Charakter relacji może być funkcjonalny lub korelacyjny (statystyczny).

Zależność funkcjonalna– ten typ zależności, w którym każda wartość jednej cechy odpowiada dokładnej wartości innej cechy (zależność można określić funkcją). Na przykład: związek między promieniem a obwodem. Zależność taką można uznać za pełną (wyczerpującą). Całkowicie wyjaśnia zmianę jednej cechy zmianą innej. Ten typ połączenia jest typowy dla obiektów będących przedmiotem zastosowań nauk ścisłych. W badaniach biomedycznych niezwykle rzadko spotyka się powiązanie funkcjonalne, gdyż obiekty badań charakteryzują się dużą zmiennością indywidualną. Natomiast cechy obiektów biologicznych zależą z reguły od zespołu dużej liczby złożonych zależności i nie można ich sprowadzić do zależności dwóch lub trzech czynników.

Zależność korelacyjna– istnieje w przypadku, gdy przy zmianie wartości jednej cechy występuje tendencja do odpowiedniej zmiany wartości innej cechy.

Na przykład, gdy zmienia się wzrost danej osoby, zmienia się również jej masa ciała. Zależność ta nie jest jednak pełna, tj. funkcjonalny. U osób z jednym

W zależności od wzrostu masa ciała może się różnić, ponieważ ma na nią wpływ wiele innych czynników (odżywianie, zdrowie itp.). Oceniając zależności statystyczne, o trendzie możemy mówić tylko wtedy, gdy wzrost jednej cechy powoduje tendencję do wzrostu lub spadku innej cechy.

Zależność korelacyjną opisano za pomocą różnych charakterystyk statystycznych. O wyborze cech do określenia zależności decyduje rodzaj badanych cech, sposób ich grupowania oraz oczekiwany charakter zależności. Czasami, aby zidentyfikować naprawdę istniejące zależności, wystarczy poprawnie sporządzić tabelę rozkładu statystycznego lub skonstruować wizualny wykres tego rozkładu.

Analiza korelacji zajmuje się pomiarem stopnia związku pomiędzy dwiema zmiennymi (x i y). Najpierw zakładamy, że zarówno x, jak i y są wielkościami ilościowymi, na przykład wzrostem i wagą.

Załóżmy, że u każdego pacjenta w próbie zmierzono parę wielkości (x, y). Możemy zaznaczyć punkt odpowiadający parze

tożsamość każdego pacjenta, na dwuwymiarowy wykres punktowy (ryc.

1,2,3). Zazwyczaj zmienna x jest umieszczana na osi poziomej, a zmienna y jest umieszczana na osi pionowej na tym samym schemacie. Umieszczając punkty dla wszystkich pacjentów, otrzymujemy wykres punktowy punktów ( pole korelacyjne), który mówi o związku pomiędzy tymi dwiema zmiennymi.

W rezultacie mogą wystąpić następujące sytuacje:

Rysunek 1. Korelacja dodatnia (bezpośrednia).

Rysunek 2. Korelacja ujemna (odwrotna).

Rysunek 3. Brak korelacji

Jeżeli na wykresie punktowym zbudujesz linię prostą, która najlepiej opisuje przedstawiane dane (odległości punktów od linii prostej są minimalne), to otrzymana linia prosta będzie linia regresji. Obliczenie współczynników korelacji daje liczbową charakterystykę tego, jak blisko linii regresji znajdują się obserwacje. Główne współczynniki korelacji to Współczynnik korelacji Pearsona i współczynnik korelacji Spearmana.

Właściwości współczynników korelacji:

Wartości współczynnika korelacji różnią się od-1

do +1.

Znak współczynnika korelacji wskazuje kierunek zależności, rosnący (dodatni r, relacja forward) lub zmniejsza (ujemne r, sprzężenie zwrotne) jedną zmienną w miarę wzrostu drugiej.

Wielkość współczynnika korelacji wskazuje, jak blisko linii prostej znajdują się punkty. W szczególności, jeśli r = +1 lub r = -1, wówczas istnieje bezwzględna (funkcjonalna) korelacja dla wszystkich punktów leżących na prostej (rys. 1, rys. 2); jeśli r = 0, to nie ma korelacji liniowej (rys. 3). Im bliżej r jest punktów skrajnych (±1), tym większy stopień połączenia liniowego.

Współczynnik korelacji jest bezwymiarowy, tj. nie ma jednostek z powodu

Wartość współczynnika korelacji obowiązuje tylko w zakresie wartości x i y w próbce. Nie można stwierdzić, że współczynnik będzie miał tę samą wielkość, biorąc pod uwagę wartości x lub y, które są znacznie większe niż te w próbie.

Nie ma znaczenia, który ze znaków jest oznaczony jako x, a który to y; x i y mogą się wzajemnie zastępować bez wpływu na wartość r (rху ~rух).

Korelacja pomiędzy x i y niekoniecznie oznaczają przyczynę i skutek.

Należy zauważyć, że w przypadku czynników biologicznych taki czy inny charakter związku zostaje z reguły zachowany tylko w pewnym zakresie zmian cech. Poza tym przedziałem połączenie może osłabnąć, zmienić kierunek na przeciwny lub całkowicie zaniknąć.

Na przykład wraz ze wzrostem wieku dziecka wzrasta siła mięśni szkieletowych. W wieku dorosłym takiego połączenia już nie ma. Natomiast w starszych grupach wiekowych tendencja ulega odwróceniu.

Siła korelacji pomiędzy cechami ocenia się za pomocą wartości współczynnika korelacji zgodnie z tabelą 1:

			Tabela 1
Rozkład wartości współczynników korelacji liniowej
	Charakterystyka komunikacyjna		Odwracać
	Brak połączenia
			od 0 do -0,3
		od 0,3 do 0,7	od -0,3 do -0,7
			od - 0,7 do - 1
	Pełny (funkcjonalny)

Przypadki, w których nie należy obliczać współczynnika korelacji liniowej:

uzyskano nieliniową zależność między cechami, na przykład zależność kwadratową (ryc. 4,a);

dane obejmują więcej niż jedną obserwację dla każdego pacjenta;

występują wartości anomalne (ryc. 4,b);

dane zawierają podgrupy pacjentów, dla których średni poziom obserwacji co najmniej jednej ze zmiennych różni się (ryc. 4c).

Rysunek 4. Diagramy pokazujące, kiedy nie należy obliczać współczynnika korelacji, (a) - zależność jest nieliniowa, (b) - w przypadku wystąpienia wartości odstającej, (c) - dane składają się z podgrup.

Współczynnik korelacji Pearsona

Współczynnik korelacji Pearsona () określa siłę i kierunek

połączenie tylko dla danych ilościowych (x, y – wartości badanych cech, n – liczba par danych):

∑ (∑)(∑)

Warunki obliczenia współczynnika korelacji Pearsona:

badane cechy mają charakter ilościowy;

próbka składa się z niezależnych par wartości x i y; co najmniej jedna z tych dwóch zmiennych ma rozkład normalny.

Wiarygodność współczynnika korelacji ustala się wagowo

pozorem przeciętnego błędu. Ponieważ współczynnik korelacji w badaniach klinicznych jest zwykle obliczany dla ograniczonej liczby obserwacji, często pojawiają się pytania o wiarygodność uzyskanego współczynnika. W tym celu wyznacza się błąd średni współczynnika korelacji. Przy wystarczająco dużej liczbie obserwacji (ponad 100) średni błąd współczynnika korelacji () oblicza się ze wzoru:

n – liczba obserwacji.

W przypadku, gdy liczba obserwacji jest mniejsza niż 100, dokładniejsze jest określenie błędu średniego współczynnika korelacji ze wzoru:

Przy wystarczającej wiarygodności badań medycznych obecność tego lub innego stopnia powiązania można stwierdzić tylko wtedy, gdy wartość współczynnika korelacji przekracza lub jest równa wartości jego trzech błędów (r ≥3m r ). Zwykle ten stosunek współczynnika korelacji (r) do jego błędu średniego (m r) oznacza się literą tr:

Jeżeli t r ≥3, to współczynnik korelacji jest istotny statystycznie

Przykład obliczenia współczynnika korelacji Pearsona

Należy ustalić, czy istnieje związek pomiędzy liczbą godzin, jakie student poświęca na przygotowanie się do kolokwium ze statystyki, a ostateczną liczbą poprawnych odpowiedzi (a co za tym idzie oceną końcową). Test obejmuje 100 pytań z banku zadań testowych. W tabeli przedstawiono dane dotyczące 6 losowo wybranych uczniów.

Oczywiście liczba godzin ma bezpośrednie przełożenie na ocenę końcową. Zmienna „Godziny przygotowania” (x) jest zmienną niezależną, ponieważ prowadzi to do obserwowanej zmienności zmiennej Wynik egzaminu (y). Związek przyczynowy pomiędzy zmiennymi zależnymi i niezależnymi istnieje tylko w jednym kierunku: zmienna niezależna (x) → zmienna zależna (y). To połączenie nie działa w drugą stronę.

Współczynnik korelacji Pearsona (r) oblicza się za pomocą poniższego równania

∑ (∑)(∑)

Poniższa tabela pomoże Ci rozbić to równanie na kilka prostych obliczeń.

Godziny nauki	Wynik egzaminu
			∑ =79

Korzystając z tych wartości i n=6 (całkowita liczba uczniów), otrzymujemy:

∑ (∑)(∑)

Obliczmy teraz średni błąd współczynnika korelacji

√ √

Ustalimy, czy nawiązane przez nas połączenie jest niezawodne

Ponieważ t r ≥3, wówczas współczynnik korelacji jest istotny statystycznie

Istnieje zatem istotna statystycznie, silna dodatnia (bezpośrednia) korelacja pomiędzy liczbą godzin poświęconych na naukę przedmiotu a oceną z egzaminu. Wynika z tego, że wyniki egzaminu można przewidzieć na podstawie określonej liczby godzin poświęconych na naukę przedmiotu.

Współczynnik korelacji Spearmana

Współczynnik korelacji rang Spearmana (rs) jest nieparametryczny

Chiński odpowiednik współczynnika korelacji Pearsona.

Stosowanie tego współczynnika korelacji można zalecić w następujących przypadkach:

kiedy konieczne szybko w przybliżeniu określić związek między niektórymi cechami;

jeśli konieczna jest ocena związku pomiędzywysokiej jakości (ranga-

vy) i cechy ilościowe lub tylko pomiędzy cechami jakościowymi;

kiedy rozkład wartości cech księgowych (w tym ilościowych) nie odpowiada normalnemu dystrybucja lub dystrybucja

definicja nie jest znana.

Obliczenie:

1. Uporządkuj wartości x w kolejności rosnącej, zaczynając od najmniejszej wartości i przypisz im kolejne rangi (cyfry 1, 2, 3, .., n). Opcje równe otrzymują średnią wartość z sumy ich liczb porządkowych.

2. Ranking w podobny sposób y.

3. Oblicz r s - współczynnik korelacji pomiędzy rangami x i y według wzoru:

Gdzie (	) – różnice pomiędzy rangami odpowiednich par y i x;

n – liczba par do porównania.

Przykład obliczenia współczynnika korelacji Spearmana.

Na podstawie tabeli 2 należy ustalić, czy istnieje związek pomiędzy liczbą godzin, jakie student poświęca na przygotowanie się do egzaminu testowego ze statystyki, a ostateczną liczbą poprawnych odpowiedzi (i co za tym idzie oceną końcową). Test obejmuje 100 pytań z banku zadań testowych.

Tworzymy serię odmian x i klasyfikujemy ją:

Kompilujemy serię odmian y i rangę:

Dla ułatwienia obliczeń wypełnij poniższą tabelę:

Ry-Rx

(Ry-Rx) 2

Stwierdzono zatem, że badana zależność korelacyjna jest bezpośrednia i silna.

W trakcie analizy korelacji lub analizy korelacji rozwiązuje się całą grupę powiązanych ze sobą problemów:

1) Ustalenie kierunku (bezpośredniego lub odwrotnego) i formy (liniowej lub nieliniowej) zależności korelacyjnej.

2) Ocena bliskości (siły, gęstości) korelacji.

3) Ocena reprezentatywności szacunków statystycznych zależności uzyskanych z danych próbnych (wielkość błędu, przedział ufności, poziom istotności).

4) Ustalenie wielkości determinacji (udziału wzajemnego oddziaływania) czynników skorelowanych.

Zatem, metody statystyczne badanie zależności między zmiennymi zależy od:

charakter zmiennych(jakościowy ilościowy)

charakter rozkładu zmiennych ilościowych (normalny,

nienormalny, nieznany)

liczba obserwacji (duża, mała)

relacje pomiędzy obserwacjami (zależny, niezależny).metody statystyczne badanie zależności między zmiennymi może

jednoczynnikowy, tj. biorąc pod uwagę jedynie związek pomiędzy dwiema analizowanymi zmiennymi

wieloczynnikowy, te. biorąc pod uwagę wpływ niektórych innych zmiennych na związek między dwiema badanymi zmiennymi.

Pojęcie analizy regresji

Regresja określa matematyczną zależność pomiędzy zależnościami

moja zmienna (odpowiedź) i jedna lub więcej zmiennych niezależnych (predyktory).

Analiza regresji wykorzystując współczynnik regresji, pozwala ilościowo przewidzieć zmiany jednej zmiennej, gdy zmienia się inna.

Do opisu połączenia można zastosować różne funkcje matematyczne, z których najważniejsze to:

■ liniowy

■ wykładniczy

■ logistyka

Prosta regresja liniowa lub regresję wielokrotną można zastosować w przypadku elementów ciągłych, np. ciśnienia krwi, masy ciała.

Regresja logistyczna ma zastosowanie w przypadkach, gdy zależne cechy są binarne (na przykład martwy/żywy, odzyskany/nieodzyskany).

Regresja liniowa

Równanie matematyczne, które szacuje prostą linię regresji liniowej, to:

x nazywa się predyktorem – zmienną niezależną lub objaśniającą. Dla danej wartości x, Y jest wartością zmiennej y (zwaną zależnością

sim, zmienna wyjściowa lub zmienna odpowiedzi), która znajduje się w linii oceny. Jest to wartość, której oczekujemy dla y (średnio), jeśli znamy wartość x, i nazywa się ją „przewidywaną wartością y” (rysunek 5).

a jest wyrazem wolnym (przecięciem) linii oceny; to jest wartość Y, gdy

b – nachylenie lub nachylenie szacowanej linii; reprezentuje wielkość, o jaką średnio wzrasta Y, jeśli zwiększymy x o jedną jednostkę (rysunek 5). Współczynnik b nazywany jest współczynnikiem regresji.

Na przykład: gdy temperatura ciała człowieka wzrośnie o 1o C, tętno wzrasta średnio o 10 uderzeń na minutę.

Rysunek 5. Linia regresji liniowej pokazująca współczynnik a i nachylenie b (wielkość Y wzrasta wraz ze wzrostem x o jedną jednostkę)

Matematycznie rozwiązanie równania regresji liniowej sprowadza się do obliczenia parametrów aib w taki sposób, że punkty danych początkowych pola korelacji leżeć jak najbliżej regresji bezpośredniej.

Statystyczne użycie słowa regresja wywodzi się ze zjawiska zwanego regresją do średniej, przypisywanego Francisowi Galtonowi (1889). Pokazał, że chociaż wysocy ojcowie mają zwykle wysokich synów, średni wzrost synów jest niższy niż ich wysokich ojców. Średni wzrost synów „cofał się” lub „cofał” do średniego wzrostu wszystkich

ojców w populacji. Zatem średnio wysocy ojcowie mają niższych (ale wciąż dość wysokich) synów, a niscy ojcowie mają wyższych (ale wciąż dość niskich) synów.

W badaniach przesiewowych i badaniach klinicznych obserwujemy regresję do średniej, gdzie do leczenia może zostać wybrana podgrupa pacjentów, ponieważ u nich poziom pewnej zmiennej, np. cholesterolu, jest wyjątkowo wysoki (lub niski). Jeśli pomiar ten jest powtarzany w miarę upływu czasu, średnia z drugiego odczytu dla podgrupy jest zwykle niższa niż z pierwszego odczytu i wykazuje tendencję (tj. regresję) w stronę średniej populacji dopasowanej pod względem wieku i płci, niezależnie od zastosowanego leczenia. Pacjenci włączeni do badania klinicznego na podstawie wysokiego poziomu cholesterolu podczas pierwszego badania prawdopodobnie wykażą średnio spadek poziomu cholesterolu podczas drugiego badania, nawet jeśli nie byli leczeni w tym okresie.

Często do opracowania normatywnych skal i standardów rozwoju fizycznego wykorzystuje się metodę analizy regresji.

Stopień dopasowania linii regresji do danych można ocenić, obliczając współczynnik R (zwykle wyrażany w procentach i nazywany współczynnikiem determinacji), który jest równy kwadratowi współczynnika korelacji (r2). Reprezentuje proporcję lub procent wariancji y, którą można wyjaśnić jego związkiem z x, tj. udział zmienności cechy wyniku, który powstał pod wpływem niezależnej cechy. Może przyjmować wartości z zakresu od 0 do 1 lub od 0 do 100%. Różnica (100% - R) reprezentuje procent wariancji y, którego nie można wyjaśnić tą interakcją.

Zależność między wzrostem (mierzonym w cm) a skurczowym ciśnieniem krwi (SBP, mierzonym w mmHg) u dzieci. Przeprowadziliśmy sparowaną analizę regresji liniowej związku między SBP a wzrostem (ryc. 6). Istnieje znacząca liniowa zależność między wzrostem a SBP.

Rycina 6. Dwuwymiarowy wykres przedstawiający zależność pomiędzy skurczowym ciśnieniem krwi a wzrostem. Przedstawiono szacunkową linię regresji, czyli skurczowe ciśnienie krwi.

Równanie oszacowanej linii regresji jest następujące: SBP = 46,28 + 0,48 x wysokość.

W tym przykładzie wyraz wolny nie jest interesujący (wzrost o zero jest wyraźnie poza zakresem wartości zaobserwowanych w badaniu). Możemy jednak zinterpretować nachylenie; Przewiduje się, że SBP u tych dzieci wzrośnie średnio o 0,48 mm Hg. ze wzrostem wysokości o jeden centymetr

Możemy użyć równania regresji, aby przewidzieć SBP, jakiego oczekiwalibyśmy od dziecka przy danym wzroście. Na przykład dziecko o wzroście 115 cm ma przewidywane SBP wynoszące 46,28 + (0,48 x 115) = 101,48 mmHg. Art. dziecko o wzroście 130 ma przewidywane SBP 46,28 + (0,48 x 130) =

108,68 mm Hg. Sztuka.

Obliczając współczynnik korelacji stwierdzono, że wynosi on 0,55, co wskazuje na bezpośrednią korelację średniej siły. W tym przypadku współczynnik determinacji wynosi r 2 = 0,55 2 = 0,3. Można więc powiedzieć, że udział wpływu wzrostu na poziom ciśnienia krwi u dzieci nie przekracza odpowiednio 30%, inne czynniki stanowią 70% wpływu;

Regresja liniowa (prosta) ogranicza się do spojrzenia na związek pomiędzy zmienną zależną i tylko jedną zmienną niezależną. Jeśli w relacji występuje więcej niż jedna zmienna niezależna, należy zastosować regresję wielokrotną. Równanie takiej regresji wygląda następująco:

y = a + bx1 +b2 x2 +.... + bn xn

Ktoś może być zainteresowany wpływem kilku zmiennych niezależnych x1, x2, .., xn na zmienną odpowiedzi y. Jeśli wierzymy, że te x mogą być współzależne, nie powinniśmy osobno patrzeć na wpływ zmiany wartości jednego x na y, ale jednocześnie powinniśmy wziąć pod uwagę wielkość wszystkich pozostałych x.

Przykład Ponieważ istnieje silna korelacja pomiędzy wzrostem i wagą dziecka

uzależnienia, można się zastanawiać, czy związek między wzrostem a skurczowym ciśnieniem krwi również się zmienia, jeśli uwzględni się także masę ciała i płeć dziecka. Wielokrotna regresja liniowa bada łączny wpływ tych wielu niezależnych zmiennych na y.

Równanie regresji wielokrotnej w tym przypadku może wyglądać następująco:

SBP=79,44 –(0,03 x wzrost)+ (1,18 x waga) + (4,23 x płeć)*

* - (dla płci stosuje się wartości 0 - chłopiec, 1 - dziewczynka) Zgodnie z tym równaniem dziewczynka o wzroście 115 cm i wadze

la 37 kg, będzie miał przewidywane SBP:

SBP = 79,44 – (0,03 x 115) + (1,18 x 37) + (4,23 x 1) = 123,88 mmHg.

Regresja logistyczna jest bardzo podobna do regresji liniowej; stosuje się go, gdy istnieje wynik binarny będący przedmiotem zainteresowania (tj. obecność/brak objawu lub podmiot, który ma/nie ma choroby) i pewna liczba czynników predykcyjnych. Na podstawie równania regresji logistycznej można określić, które predyktory wpływają na wynik i, korzystając z wartości predyktorów pacjenta, oszacować prawdopodobieństwo osiągnięcia przez niego określonego wyniku. Na przykład: czy wystąpią powikłania, czy nie, czy leczenie będzie skuteczne, czy nie.

Rozpocznij tworzenie zmiennej binarnej reprezentującej dwa wyniki (np. „ma chorobę” = 1, „nie ma choroby” = 0). Nie możemy jednak zastosować tych dwóch wartości jako zmiennej zależnej w analizie regresji liniowej, ponieważ naruszone zostaje założenie normalności i nie możemy zinterpretować przewidywanych wartości, które nie są równe zero lub jeden. W rzeczywistości zamiast tego przyjmujemy prawdopodobieństwo, że podmiot zostanie zaklasyfikowany do najbliższej kategorii („choruje”) zmiennej zależnej i aby przezwyciężyć trudności matematyczne, stosujemy transformację logistyczną do równania regresji – naturalną logarytm ilorazu szans „choroba” (p) do prawdopodobieństwa „brak choroby” (1-p).

Proces integracyjny zwany maksymalnym prawdopodobieństwem, a nie zwykłą regresją (ponieważ nie możemy zastosować procedury regresji liniowej), tworzy oszacowanie równania regresji logistycznej na podstawie przykładowych danych

logit (p) = a + bx1 +b2 x2 +.... + bn xn

Logit (p) - oszacowanie prawdziwego prawdopodobieństwa, że ​​pacjent z indywidualnym zestawem wartości dla x 1 ... x n ma chorobę;

a jest oszacowaniem stałej (wyraz wolny, przecięcie);

b 1 , b 2 , ... , b n - oszacowania współczynników regresji logistycznej.

4. Pytania na temat lekcji:

1. Zdefiniuj powiązania funkcjonalne i korelacyjne.

2. Podaj przykłady korelacji bezpośredniej i odwrotnej.

3. Wskaż wielkości współczynników korelacji dla słabych, średnich i silnych powiązań między cechami.

4. W jakich przypadkach stosuje się metodę rangową obliczania współczynnika korelacji?

5. W jakich przypadkach stosuje się obliczenie współczynnika korelacji Pierso?

6. Jakie są główne etapy obliczania współczynnika korelacji przy użyciu metody rang?

7. Zdefiniuj „regresję”. Jaka jest istota metody regresji?

8. Opisz wzór na proste równanie regresji liniowej.

9. Zdefiniuj współczynnik regresji.

10. Jaki wniosek można wyciągnąć, jeśli współczynnik regresji masy ciała na wzrost wynosi 0,26 kg/cm?

11. Do czego służy wzór równania regresji?

12. Jaki jest współczynnik determinacji?

13. W jakich przypadkach stosuje się równanie regresji wielokrotnej?

14. Do czego służy metoda regresji logistycznej?

5. Zadania testowe:

1. TERMIN „KORELACJI” W STATYSTYCE ROZUMIONY JEST JAK

1) związek, zależność

2) relacja, stosunek

3) funkcja, równanie

4) współczynnik

2. ZALEŻNOŚĆ MIĘDZY CHARAKTERYSTYKAMI MOŻNA UZNAĆ ZA ŚREDNĄ PRZY WARTOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA KORELACJI

1) r = 0,13

2) r = 0,45

3) r = 0,71

4) r = 1,0

3. WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI R = - 0,82 MÓWI, ŻE KORELACJA

1) proste, średnio mocne

2) odwrotnie, słabo

4) odwrotny, mocny

4. GDY WARTOŚĆ WSPÓŁCZYNNIKA KORELACJI NALEŻY W ZAKRESIE WYTRZYMAŁOŚĆ POŁĄCZENIA SZACOWANA JEST OD 0 DO 0,3

1) słaby

2) średnia

3) silny

4) pełny

5. ZWIĄZEK MIĘDZY CECHYMI MOŻNA UZNAĆ ZA SILNY, GDY WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI JEST WARTOŚCIOWY

1) r = - 0,25

2) r = 0,62

3) r = - 0,95

4) r = 0,55

6. ZALEŻNOŚĆ, W KTÓREJ WZROST LUB ZMNIEJSZENIE WARTOŚCI JEDNEJ CECHY PROWADZI DO WZROSTU LUB ZMNIEJSZENIA DRUGIEJ CHARAKTERYSTYKI CHARAKTERYZUJE NASTĘPUJĄCY TYP RELACJI

2) odwrócić

3) pełny

4) niekompletny

7. ZALEŻNOŚĆ, W KTÓREJ WZROST JEDNEGO ZNAKU DAJE SPADEK DRUGIEGO, CHARAKTERYSTYKUJE NASTĘPUJĄCY TYP KORELACJI

2) odwrócić

3) pełny

4) niekompletny

8. OKREŚLA WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI Pearsona

1) istotność statystyczna różnic między zmiennymi

2) stopień różnorodności cechy w sumie

3) siła i kierunek związku pomiędzy zmiennymi zależnymi i niezależnymi

4) udział wariancji wynikowej cechy wyjaśniony wpływem zmiennych niezależnych

9. WARUNKIEM OBLICZENIA WSPÓŁCZYNNIKA KORELACJI Pearsona JEST

1) rozkład zmiennych jest nieznany

2) rozkład normalny co najmniej jednej z dwóch zmiennych

3) co najmniej jedna z dwóch zmiennych jest mierzona na skali rang

4) nie ma rozkładu normalnego zmiennych

10. WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI RANGI SPEARMANA JEST OBLICZONY KIEDY

1) istnieje rozkład normalny zmiennych

2) konieczna jest ocena związku między cechami jakościowymi i ilościowymi

3) konieczne jest określenie istotności statystycznej różnic pomiędzy zmiennymi

4) konieczna jest ocena stopnia zróżnicowania cechy w agregacie

11. ZALEŻNOŚĆ PRZY WYWOŁANIU KAŻDEJ WARTOŚCI JEDNEJ CHARAKTERYSTYKI ODPOWIADAJĄCEJ DOKŁADNEJ WARTOŚCI DRUGIEJ

1) proste

2) odwrócić

3) korelacja

4) funkcjonalny

12. ZALEŻNOŚĆ, PRZY ZMIANIE WARTOŚCI JEDNEJ CHARAKTERYSTYKI, NAZYWA SIĘ TREND (CHARAKTER) ROZKŁADU WARTOŚCI INNEGO ZMIANY CHARAKTERU

1) proste

2) odwrócić

3) korelacja

4) funkcjonalny

13. DO WYŚWIETLENIA ZALEŻNOŚCI KORELACJI SŁUŻY WYKRES

1) liniowy

2) wykres punktowy

3) promieniowy

4) dynamiczny

14. JEŚLI WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI JEST RÓWNY JEDNOŚCI, TO ZALEŻNOŚĆ JEST

1) mocny, prosty

2) silna odwrotność

3) średni, prosty

4) pełny (funkcjonalny), bezpośredni

15. ZALEŻNOŚĆ MIĘDZY Y I X MOŻNA UZNAĆ WIĘCEJ PRZY NASTĘPUJĄCEJ WARTOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA KORELACJI LINIOWEJ

1) r = 0,35

2) r = 0,15

3) r = - 0,57

4) r = 0,46

16. W BADANIACH WYKORZYSTANA JEST ANALIZA KORELACJI

1) relacje między zjawiskami

2) rozwój zjawiska w czasie

3) struktury zjawisk

4) statystyczne znaczenie różnic pomiędzy zjawiskami

17. WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI MOŻE PRZYJMOWAĆ WARTOŚCI

1) od 0 do 1

2) od -1 do 0

3) od -1 do 1

POKAZUJE, ŻE

1) ze znakiem rosnącym x dla 1 znaku y wzrasta o 0,678

2) ze znakiem rosnącym x dla 1 znaku y wzrasta o 0,016

3) ze znakiem rosnącym x o 1 znak y zmniejsza się o 0,678

4) ze znakiem rosnącym x o 1 znak y zmniejsza się o 0,016

22. ZMIENNA NIEZALEŻNA W RÓWNANIU REGRESJI NAZYWA SIĘ

1) opcja

2) poziom

3) predyktor

4) zmienna odpowiedzi Kendela

4) Czuprowa

26. UDZIAŁ ZMIANY CHARAKTERU WYNIKOWEGO POWSTAJĄCEGO POD WPŁYWEM CHARAKTERU NIEZALEŻNEGO WYJAŚNIA WSPÓŁCZYNNIK

1) Korelacje Pearsona

2) Korelacje Spearmana

3) determinacja

4) odmiany

27. DO BADANIA ZWIĄZKU, W KTÓRYM WYSTĘPUJE WIĘCEJ NIŻ JEDNA ZMIENNA NIEZALEŻNA, WYKORZYSTUJE

1) regresja liniowa

2) regresja wielokrotna

3) Korelacja rang Spearmana

4) obliczenie stopy wzrostu

28. ABY OBLICZYĆ WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI SPEARMANA JEST KONIECZNE

1) uporządkuj zmienne w kolejności rosnącej

2) uporządkuj zmienne w kolejności malejącej

3) podnieś zmienne do kwadratu

4) przypisz kolejne rangi (liczby) zmiennym w kolejności rosnącej 1, 2, 3, ..., n)

29. ZALEŻNOŚĆ WAGI OD WZROSTU OSOBY(WSKAŹNIK WZROSTU I WAGI) OPISANO W POMOCY

1) regresja logistyczna

2) regresja wielokrotna

3) regresja wykładnicza

4) regresja liniowa

30. ZALEŻNOŚĆ POZYTYWNYCH LUB NEGATYWNYCH WYNIKÓW LECZENIA OD WIELU CZYNNIKÓW OPISANA JEST W POMOCY

1) regresja logistyczna

2) regresja wielokrotna

3) regresja wykładnicza

4) regresja liniowa

31. WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI MIERZONY JEST W

1) procent

2) te same jednostki, co badana cecha

3) ppm

4) nie ma jednostek miary

32. Z NASTĘPNYCH WARTOŚCI DO OKREŚLENIA WIELKOŚCI JEDNEJ CECHY PRZY ZMIANIE INNEJ O JEDNOSTKĘ MIARY STOSOWANO SIĘ

1) odchylenie standardowe

2) Współczynnik korelacji

3) współczynnik regresji

4) współczynnik zmienności

6. Zadania sytuacyjne na dany temat

Zadanie nr 1

Równanie regresji opisuje zależność ciśnienia skurczowego od wzrostu, masy ciała i płci:

y = 79,44 – 0,03x1 + 1,18x2 + 4,23x3

gdzie x 1 – wysokość; x 2 – waga; x 3 – podłoga.

1. Oblicz oczekiwane ciśnienie skurczowe dla chłopca o wzroście 130 cm i wadze 30 kg. Jak nazywa się ten typ równania regresji?

2. Oblicz oczekiwane ciśnienie skurczowe dla dziewczynki o wzroście 111 cm i wadze 17 kg. Jak nazywa się ten typ równania regresji?

Zadanie nr 2

Poniższa tabela przedstawia płace 10 drużyn hokejowych Major League (w milionach) za 2 lata, wskazując liczbę zwycięstw w tym okresie.

1. Oblicz współczynnik korelacji Pearsona, scharakteryzuj siłę i kierunek korelacji.

2. Oblicz współczynnik korelacji Spearmana, scharakteryzuj siłę i kierunek korelacji.

Zadanie nr 3

Tabela pokazuje dane dotyczące wzrostu i masy ciała studentów grupy 117 Państwowego Uniwersytetu Medycznego w Krasnojarsku. Oblicz współczynnik korelacji Spearmana i dowiedz się, czy istnieje korelacja pomiędzy tymi danymi, jej siłą i kierunkiem.

Zadanie nr 4

Tabela pokazuje dane dotyczące wzrostu i masy ciała studentów grupy 118 Państwowego Uniwersytetu Medycznego w Krasnojarsku. Oblicz współczynnik korelacji Spearmana i dowiedz się, czy istnieje korelacja pomiędzy tymi danymi, jej siłą i kierunkiem.

7. Lista umiejętności praktycznych:

1. Właściwy jest wybór metody analizy korelacji w oparciu o charakter dostępnych danych.

3. Ocenić siłę korelacji.

5. Wybierz właściwą metodę analizy regresji w oparciu o charakter dostępnych danych.

6. Użyj równań regresji, aby przewidzieć wyniki badań.

8. Przybliżone tematy prac badawczych

Bardzo często marketer szuka odpowiedzi na pytania typu: „Czy udział w rynku będzie rósł wraz ze wzrostem liczby dealerów?”, „Czy istnieje związek pomiędzy wielkością sprzedaży a reklamą?” Powiązania takie nie zawsze mają charakter przyczynowo-skutkowy, ale mogą mieć po prostu charakter statystyczny. W postawionych pytaniach z całą pewnością można mówić o wpływie jednego czynnika na drugi. Jednakże stopień wpływu badanych czynników może być różny; Najprawdopodobniej wpływ mogą mieć również inne czynniki. Istnieją cztery typy zależności między dwiema zmiennymi: niemonotoniczna, monotoniczna, liniowa i krzywoliniowa.

Zależność niemonotoniczną charakteryzuje się tym, że obecność (brak) jednej zmiennej jest systematycznie powiązana z obecnością (nieobecnością) innej zmiennej, lecz nic nie wiadomo o kierunku tej interakcji (czy np. wzrost jednej zmiennej) zmienna prowadzi do wzrostu lub spadku innej). Wiadomo na przykład, że odwiedzający restauracje wolą zamawiać kawę rano, a herbatę w środku dnia.

Zależność niemonotoniczna pokazuje po prostu, że goście porannych obiadów wolą także zamawiać jajka, kanapki i ciastka, a w porze lunchu chętniej zamawiają dania mięsne z dodatkiem.

Zależność monotoniczna charakteryzuje się możliwością wskazania jedynie ogólnego kierunku zależności pomiędzy dwiema zmiennymi, bez stosowania jakichkolwiek cech ilościowych. Nie da się powiedzieć o ile np. pewien wzrost jednej zmiennej powoduje wzrost innej zmiennej. Istnieją tylko dwa rodzaje takich połączeń: wzrost i spadek. Na przykład właściciel sklepu obuwniczego wie, że starsze dzieci zwykle wymagają większych butów. Nie da się jednak jednoznacznie ustalić związku pomiędzy konkretnym wiekiem a dokładnym rozmiarem buta.

Zależność liniowa charakteryzuje relację liniową pomiędzy dwiema zmiennymi. Znajomość cech ilościowych jednej zmiennej automatycznie przesądza o znajomości wartości innej zmiennej:

y=a+bx, (4.3)

gdzie y jest oszacowaną lub przewidywaną zmienną zależną (atrybut wynikowy);

a jest wolnym składnikiem równania;

b jest współczynnikiem regresji mierzącym średni stosunek odchylenia cechy wypadkowej od jej wartości średniej do odchylenia charakterystyki czynnikowej od jej wartości średniej na jedną jednostkę jej miary - zmienność w y na jednostkę zmienności x;

x jest zmienną niezależną (charakterystyką czynnikową) służącą do określenia zmiennej zależnej.

Współczynniki aib obliczane są z obserwacji wielkości y i x metodą najmniejszych kwadratów.

Załóżmy, że agent handlowy sprzedaje zabawki dla dzieci, odwiedzając losowo mieszkania. Brak wizyty w mieszkaniu oznacza brak sprzedaży, czyli a = 0. Jeśli średnio co dziesiąta wizyta wiąże się ze sprzedażą o wartości 62 USD, to koszt sprzedaży na wizytę wyniesie 6,2 USD, czyli b = 6,2.

y=0 + 6,2x.

Zatem przy 100 wizytach możesz spodziewać się przychodów na poziomie 620 USD. Należy pamiętać, że ocena ta nie jest obowiązkowa, lecz ma charakter probabilistyczny.

Zależność krzywoliniowa charakteryzuje relację między zmiennymi, która ma bardziej złożony charakter w porównaniu z linią prostą. Na przykład związek między zmiennymi można opisać krzywą w kształcie 5 (patrz rozdział 7.3).

W zależności od rodzaju połączenie można scharakteryzować poprzez określenie: jego obecności (nieobecności), kierunku oraz wytrzymałości (szczelności) połączenia.

Obecność charakteryzuje obecność lub brak systematycznego związku między dwiema badanymi zmiennymi; ma ona charakter statystyczny. Przeprowadzając test istotności statystycznej, sprawdza się, czy istnieje związek między danymi. Jeśli wyniki badania odrzucą hipotezę zerową, oznacza to, że między danymi istnieje związek.

W przypadku monotonicznych połączeń liniowych te ostatnie można opisać z punktu widzenia ich kierunku – w kierunku wzrostu lub spadku.

Związek między dwiema zmiennymi może być silny, umiarkowany, słaby lub nieobecny. Zależność silna charakteryzuje się dużym prawdopodobieństwem istnienia związku pomiędzy dwiema zmiennymi, zależność słaba charakteryzuje się niskim prawdopodobieństwem.

Istnieją specjalne procedury określania powyższych charakterystyk połączeń. Na początku należy zdecydować, jaki typ relacji może istnieć pomiędzy dwiema badanymi zmiennymi. Odpowiedź na to pytanie zależy od wybranej skali pomiarowej.

Skala niskiego poziomu (nazwa) może odzwierciedlać tylko niedokładne połączenia, podczas gdy skala ilorazowa lub przedział może odzwierciedlać bardzo dokładne połączenia. Po określeniu rodzaju połączenia (monotoniczny, niemonotoniczny) należy ustalić, czy połączenie to istnieje dla całej populacji. W tym celu przeprowadzane są badania statystyczne.

Po stwierdzeniu, że w populacji istnieje określony typ zależności, ustala się jej kierunek. Na koniec konieczne jest ustalenie siły (bliskości) połączenia.

Aby określić, czy istnieje zależność niemonotoniczna, stosuje się tabelę kontyngencji dwóch zmiennych i test chi-kwadrat. Z reguły test chi-kwadrat służy do analizy tabel kontyngencji cech nominalnych, ale można go również zastosować do analizy zależności zmiennych porządkowych lub przedziałowych. Jeśli, powiedzmy, okaże się, że dwie zmienne nie są ze sobą powiązane, wówczas dalsze badanie ich nie ma sensu. Niektóre oznaki powiązania wynikały prawdopodobnie z błędu próbkowania. Jeżeli test chi-kwadrat wykazał zależność, to w rzeczywistości istnieje ona dla populacji i może wymagać zbadania. Analiza ta nie wskazuje jednak charakteru zależności.

Załóżmy, że wśród pracowników i robotników badano lojalność wobec określonej marki piwa (dwie zmienne mierzone na skali nazw). Wyniki badania zestawiono w poniższej formie (tabela 4.16).

Tabela 4.16

Macierze kontyngencji częstotliwości

Wyniki wstępnego zestawienia

Oryginalne dane procentowe (podzielone przez 200)

Procenty kolumnowe

Pierwsza z tych macierzy zawiera częstości zaobserwowane, które porównuje się z częstościami oczekiwanymi, zdefiniowanymi jako częstotliwości teoretyczne wynikające z przyjętej hipotezy o braku związku pomiędzy dwiema zmiennymi (spełniona jest hipoteza zerowa). Wielkość różnicy pomiędzy częstotliwościami obserwowanymi i oczekiwanymi wyraża się za pomocą wartości x-kwadrat. Ta ostatnia jest porównywana z wartością tabelaryczną dla wybranego poziomu istotności. Gdy wartość chi-kwadrat jest mała, przyjmuje się hipotezę zerową, a zatem zakłada się, że obie zmienne są niezależne i badacz nie powinien tracić czasu na szukanie związku między nimi, gdyż związek ten jest wynikiem błędu próbkowania.

Wróćmy do naszego przykładu i obliczmy oczekiwane częstotliwości, korzystając z tabeli częstotliwości:

=

gdzie f ni jest częstotliwością obserwowaną w komórce i;

f ai - oczekiwana częstotliwość w komórce i;

n to liczba komórek macierzy.

Z tabeli wartości krytycznych x-kwadrat wynika, że ​​dla stopnia swobody równego 1 w naszym przykładzie i poziomu istotności alfa = 0,05, wartość krytyczna x-kwadrat wynosi 3,841. Można zauważyć, że obliczona wartość x-kwadrat jest znacznie większa od jego wartości krytycznej. Wskazuje to na istnienie istotnej statystycznie zależności pomiędzy wykonywanym zawodem a lojalnością wobec badanej marki piwa, i to nie tylko w przypadku tej próby, ale także w skali całej populacji. Z tabeli wynika, że ​​głównym powiązaniem jest to, że pracownicy rzadziej kupują piwo tej marki w porównaniu do pracowników biurowych.

Siłę połączenia i jego kierunek określa się poprzez obliczenie współczynnika korelacji, który waha się od -1 do +1. Wartość bezwzględna współczynnika korelacji charakteryzuje bliskość połączenia, a znak wskazuje jego kierunek.

W pierwszej kolejności określa się istotność statystyczną współczynnika korelacji. Niezależnie od wartości bezwzględnej współczynnik korelacji, który nie ma istotności statystycznej, jest bez znaczenia. Istotność statystyczną testuje się za pomocą hipotezy zerowej, która stwierdza, że ​​populacja ma współczynnik korelacji równy zero. Jeżeli hipoteza zerowa zostanie odrzucona, oznacza to, że współczynnik korelacji dla próby jest istotny i jego wartość dla populacji nie będzie równa zeru. Istnieją tabele, za pomocą których dla próbki o określonej wielkości można określić najmniejszą wartość istotności dla współczynnika korelacji.

Tabela 4.17

Siła połączenia w zależności od wartości współczynnika korelacji

Spójrzmy na przykład. Zbadano możliwy związek pomiędzy całkowitą sprzedażą firmy na dwudziestu odrębnych terytoriach a liczbą marketerów realizujących tę sprzedaż. Obliczono średnie wartości sprzedaży i odchylenia standardowe. Średnia sprzedaż wyniosła 200 milionów dolarów, a odchylenie standardowe 50 milionów dolarów. Średnia liczba sprzedawców wyniosła 12 przy odchyleniu standardowym 4. Aby ujednolicić otrzymane liczby dla jednolitych porównań, wielkości sprzedaży w każdym regionie przelicza się na odchylenia standardowe od średniej dla wszystkich regionów (odbierając wielkość sprzedaży dla każdego regionu od średniej dla regionów wielkości sprzedaży i podzielenie uzyskanych wartości przez odchylenie standardowe). Te same obliczenia przeprowadza się dla marketerów obsługujących różne regiony (ryc. 4.7). Z ryc. Rysunek 4.7 pokazuje, że obie linie zmieniają się w podobny sposób. Wskazuje to na pozytywną, bardzo ścisłą zależność pomiędzy obiema badanymi zmiennymi.

Ryż. 4.7. Korelacja między liczbą marketerów a wielkością sprzedaży

Dane źródłowe w rozważanym przykładzie można również przedstawić inaczej (ryc. 4.8). Z ryc. 4,8 implikuje stosunkowo słaby rozrzut punktów (gdyby wszystkie leżały na jednej prostej, współczynnik korelacji wynosiłby +1) i dość duże nachylenie wyimaginowanej krzywej przebiegającej przez te punkty, co wskazuje na silny wpływ liczby marketerów na temat wielkości sprzedaży.

Podstawą konstrukcji współczesnej psychologii eksperymentalnej jest formuła K. Levina- zachowanie jest funkcją osobowości i sytuacji:

B =f(P;S).

Zamiast tego neobehawioryści zastosowali tę formułę R(osobowość) O (organizm), co jest dokładniejsze, jeśli za obiekty testowe uznamy nie tylko ludzi, ale także zwierzęta i sprowadzimy osobowość do organizmu.

Tak czy inaczej, w szczególności większość specjalistów w teorii eksperymentów psychologicznych McGuigana, Wierzę, że w psychologii istnieją dwa rodzaje praw:

1) „reakcja na bodziec”;

2) „zachowanie organizmu*.

Pierwszy typ praw zostaje odkryta podczas badania eksperymentalnego, gdy bodziec (zadanie, sytuacja) jest zmienną niezależną, a zmienną zależną jest reakcja podmiotu.

Drugi typ praw jest wynikiem metody systematycznej obserwacji i pomiarów, ponieważ właściwości ciała nie można kontrolować środkami psychologicznymi.

Czy istnieją „crossovery”? Oczywiście. Rzeczywiście, w eksperymencie psychologicznym często bierze się pod uwagę wpływ tak zwanych zmiennych dodatkowych, z których większość to zróżnicowane cechy psychologiczne. Dlatego warto dodać do listy prawa „systemowe”, opisujący wpływ sytuacji na zachowanie osoby o określonych właściwościach. Ale w eksperymentach psychofizjologicznych i psychofarmakologicznych można wpływać na stan ciała, a w trakcie eksperymentu formującego - celowo i nieodwracalnie zmieniać pewne właściwości osobowości.

W klasycznym psychologicznym eksperymencie behawioralnym funkcjonalna zależność formy

R = f(S),

Gdzie R- odpowiedź, A S- sytuacja (bodziec, zadanie).

Zmienna S jest systematycznie zmieniana i rejestrowane są określone przez nią zmiany w reakcji podmiotu. Podczas badania ujawniają się warunki, w jakich podmiot zachowuje się w taki czy inny sposób. Wynik zapisuje się w postaci zależności liniowej lub nieliniowej.

Inny typ zależności symbolizuje się jako zależność zachowania od osobistych właściwości lub stanów ciała podmiotu:

R = f(O) lub R = f(P).

Badana jest zależność zachowania osoby badanej od konkretnego stanu organizmu (choroba, zmęczenie, poziom aktywacji, frustracja potrzeb itp.) lub od cech osobistych (lęk, motywacja itp.). Badania prowadzone są z udziałem grup osób różniących się daną cechą: majątkiem lub stanem obecnym.

Oczywiście te dwie ścisłe zależności są najprostszymi formami relacji między zmiennymi. Możliwe są bardziej złożone zależności ustalone w konkretnym eksperymencie; w szczególności projekty czynnikowe umożliwiają identyfikację zależności formy R = f (S 1, S 2), gdy odpowiedź podmiotu zależy od dwóch zmiennych parametrów sytuacji, a zachowanie jest funkcją stanu organizmu i środowiska.

Skupmy się na wzorze Levina. W ogólnej formie wyraża ideał psychologii eksperymentalnej: umiejętność przewidywania zachowania konkretnej jednostki w określonej sytuacji. Zmienną „osobowość”, wchodzącą w skład tej formuły, trudno uznać jedynie za „dodatkową”. Tradycja neobehawiorystyczna sugeruje używanie terminu zmienna „interweniująca”. Ostatnio do takich „zmiennych” – właściwości i stanów osobistych, przypisano termin „zmienna moderatora”, czyli mediator.

Rozważmy główne możliwe opcje relacji między zmiennymi zależnymi.

Przynajmniej jest sześć typów, zmienne połączenia.

Pierwszy, jest najprostszy, - żadnej zależności , Graficznie wyraża się to w postaci prostej równoległej do osi x na wykresie, gdzie wzdłuż osi x (X) wykreśla się poziomy zmiennej niezależnej. Zmienna zależna nie jest wrażliwa na zmiany zmiennej niezależnej (patrz rysunek 4.8).

Monotonicznie rosnące uzależnienie obserwuje się, gdy wzrost wartości zmiennej niezależnej odpowiada zmianie zmiennej zależnej (patrz ryc. 4.9).

Monotonicznie malejąca zależność obserwuje się, jeśli wzrost wartości zmiennej niezależnej odpowiada spadkowi poziomu zmiennej niezależnej (patrz ryc. 4.10).

Zależność nieliniowa– Typ w kształcie litery U występuje w większości eksperymentów, w których ujawniają się cechy mentalnej regulacji zachowania: (patrz ryc. 4.11).

Relacja w kształcie odwróconej litery U uzyskano w licznych badaniach eksperymentalnych i korelacyjnych zarówno z psychologii osobowości, motywacji, jak i psychologii społecznej (patrz ryc. 4.12).

Ostatni wariant zależności nie jest wykrywany tak często, jak poprzednie - złożona zależność quasi-okresowa poziom zmiennej zależnej od poziomu zmiennej niezależnej (patrz rys. 4.13).

Przy wyborze metody opisu obowiązuje „zasada oszczędności”. Każdy prosty opis jest lepszy od opisu złożonego, nawet jeśli jest równie skuteczny. Dlatego tezy powszechne w rodzimych dyskusjach naukowych w rodzaju: „W rzeczywistości wszystko jest znacznie bardziej skomplikowane, niż autor sobie wyobraża” są, delikatnie mówiąc, pozbawione sensu. Co więcej, nikt nie wie, jak „w rzeczywistości”.

Tak zwany „opis złożony”, „opis wielowymiarowy” to często po prostu próba uniknięcia rozwiązania problemu naukowego, sposób na zamaskowanie osobistej niekompetencji, którą chcą ukryć za plątaniną korelacji i skomplikowanych formuł, w których wszystko jest równe. wszystko.

Odpowiedzi psychologii

1. Psychologia - (psyche - dusza i logos - nauka) - jedna z głównych nauk o człowieku. Pochodzi ze starożytnej Grecji, z przełomu VII i VI wieku. pne e, kiedy ludzie po raz pierwszy zaczęli zadawać pytania o znaczenie duszy, o różnice w duszach zwierząt i ludzi, o funkcje i zdolności duszy.

Psychologia jako nauka ma szczególne cechy, które odróżniają ją od innych dyscyplin. Mało kto zna psychologię jako system sprawdzonej wiedzy, głównie ci, którzy ją konkretnie studiują, rozwiązując problemy naukowe i praktyczne. Jednocześnie psychologia jako system zjawisk życiowych jest znana każdemu człowiekowi. Jest mu on przedstawiany w postaci jego własnych odczuć, obrazów, idei, zjawisk pamięci, myślenia, mowy, woli, wyobraźni, zainteresowań, motywów, potrzeb, emocji, uczuć i wielu innych. Podstawowe zjawiska psychiczne możemy bezpośrednio wykryć w sobie i pośrednio zaobserwować je u innych ludzi.

Termin „psychologia” po raz pierwszy pojawił się w użyciu naukowym w XVI wieku. Początkowo należała do nauki specjalnej, która zajmowała się badaniem tak zwanych zjawisk mentalnych lub mentalnych, tj. takich, które każdy człowiek z łatwością wykrywa u siebie świadomość w rezultacie samoobserwacja. Później, w XVII-XIX w., zakres badań psychologów znacznie się poszerzył, obejmując nieświadome procesy psychiczne (nieświadomość) i działalność osoba.

Badania psychologiczne w XX wieku wykroczyły poza zjawiska, wokół których koncentrowały się przez wieki. W związku z tym nazwa „psychologia” częściowo utraciła swoje pierwotne, raczej wąskie znaczenie, gdy odnosiła się tylko do subiektywny, zjawiska bezpośrednio postrzegane i doświadczane przez człowieka świadomość. Jednak zgodnie z wielowiekową tradycją nauka ta nadal zachowuje swoją dawną nazwę.

Od XIX wieku psychologia staje się niezależną i eksperymentalną dziedziną wiedzy naukowej.

Jaki jest przedmiot studiowania psychologii? Przede wszystkim Psyche ludzi i zwierząt, co obejmuje wiele zjawisk subiektywnych. Przy pomocy niektórych, takich jak doznania i percepcja, uwaga i pamięć, wyobraźnia, myślenie i mowa, człowiek rozumie świat. Dlatego często nazywane są procesami poznawczymi. Regulują to inne zjawiska Komunikacja z ludźmi, bezpośrednio kontroluj działania i działania. Nazywa się je właściwościami psychicznymi i stanami osobowości, obejmującymi potrzeby, motywy, cele, zainteresowania, wolę, uczucia i emocje, skłonności i zdolności, wiedzę i świadomość. Ponadto psychologia bada komunikację i zachowanie człowieka, ich zależność od zjawisk psychicznych, a co za tym idzie, zależność od nich powstawania i rozwoju zjawisk psychicznych.

Człowiek nie penetruje świata po prostu poprzez swoje procesy poznawcze. Żyje i działa w tym świecie, tworząc go dla siebie w celu zaspokojenia swoich potrzeb materialnych, duchowych i innych oraz dokonuje określonych czynności. Aby zrozumieć i wyjaśnić ludzkie działania, zwracamy się do takiego pojęcia, jak osobowość.

Z kolei procesy psychiczne, stany i właściwości człowieka, zwłaszcza w ich najwyższych przejawach, trudno w pełni zrozumieć, jeśli nie rozważy się ich w zależności od warunków życia człowieka, sposobu organizacji jego interakcji z przyrodą i społeczeństwem (działania i komunikacja). Komunikacja i aktywność są zatem także przedmiotem współczesnych badań psychologicznych.

Procesy psychiczne, właściwości i stany człowieka, jego komunikacja i aktywność są oddzielane i badane osobno, chociaż w rzeczywistości są ze sobą ściśle powiązane i tworzą jedną całość, zwaną żywotna aktywność osoba.

Badając psychologię i zachowanie ludzi, naukowcy szukają ich wyjaśnienia z jednej strony w biologicznej naturze człowieka, z drugiej w jego indywidualnym doświadczeniu, a z trzeciej w prawach, na których opiera się społeczeństwo. zbudowany i zgodnie z którym funkcjonuje. W tym drugim przypadku zależność psychiki i zachowania człowieka od miejsca, jakie zajmuje w społeczeństwie, od istniejącego ustroju społecznego, ustroju, metod nauczania i wychowania, od specyficznych relacji, jakie dana osoba utrzymuje z otaczającymi ją ludźmi, od To rola społeczna, w jakie odgrywa się w społeczeństwie, od rodzajów zajęć, w których bezpośrednio uczestniczy.

Oprócz indywidualnej psychologii zachowania zakres zjawisk badanych przez psychologię obejmuje także relacje między ludźmi w różnych stowarzyszeniach ludzkich - duże i małe grupy, zespoły.

Zainteresowanie człowiekiem należy szukać u samych źródeł filozofii starożytnej Grecji. Jej wezwanie do poznania siebie stało się symbolicznym mottem całej psychologii. Jednym z pierwszych, który jasno postawił zadanie poznania osoby jako przedmiotu, był Kant. „Antropologia z pragmatycznego punktu widzenia” zawiera ideę, że celem kultury jest uczynienie człowieka głównym podmiotem wiedzy i transformacji. Kant jako źródła wskazał: introspekcję; obserwowanie innych ludzi. Ogromnej ilości materiału do zrozumienia człowieka dostarczyła wiedza religijna, człowiek bowiem zawsze był jednym z ważnych przedmiotów doktryny religijnej. Samoanaliza, samokontrola i samoanaliza są od dawna praktykowane jako sposoby doskonalenia moralnego człowieka w różnych systemach religijnych. Myśliciele religijni zajmowali się głębokimi naukowymi i filozoficznymi badaniami człowieka, próbując wyjaśnić to, co niezrozumiałe i dostrzec jego właściwości. Nauki humanistyczne dzieli się zazwyczaj na przyrodnicze i humanistyczne. Naturalne – genetyka, anatomia, fizjologia, medycyna. Humanitarne – zajmują się człowiekiem, jego psychiką, kulturą materialną i duchową. Kwestia rozróżnienia nauk o człowieku i społeczeństwie jest kontrowersyjna i zagmatwana. Z ideą przezwyciężenia fragmentacji nauk humanistycznych w latach 60. Ananyev przemówił. Wzywając do zjednoczenia niemal wszystkich nauk wokół problemu człowieka, centralne miejsce przyznał psychologii. Psychologia jest jedną z najbardziej złożonych nauk, ponieważ nośnikiem psychiki jest mózg, najbardziej złożony narząd i mechanizm pod względem struktury i działania. Połączenie podmiotu i przedmiotu psychologii tłumaczy się tym, że człowiek za pomocą psychiki poznaje otaczający go świat, a następnie na tej podstawie własną psychikę, wpływ tego świata na tym. Wyjątkowe, praktyczne konsekwencje psychologii polegają na tym, że wyniki badań tej nauki, w porównaniu z innymi dziedzinami wiedzy, bardzo często mają dla ludzi znacznie większe znaczenie zarówno obiektywne, jak i subiektywne, ponieważ wyjaśniają przyczyny wszystkich ludzkich działań, czynów i zachowań . Psychologia jest jedną z najbardziej obiecujących nauk, ponieważ rola i znaczenie człowieka, jego psychiki i świadomości stale rosną. Psychologia jest nauką, która nie tylko poznaje, ale także stwierdza i tworzy osobę.

Jak każdy system wiedzy naukowej, psychologia ma swoją historię, którą można podzielić na cztery etapy.

W pierwszym etapie wyobrażenia o ludzkiej psychice miały charakter animistyczny: każdy przedmiot był obdarzony duszą. Animację postrzegano jako przyczynę rozwoju zjawisk i ruchu. Arystoteles rozszerzył pojęcie psychiki na wszystkie procesy organiczne, rozróżniając dusze roślinne, zwierzęce i rozumne. Później wyłoniły się dwa przeciwstawne punkty widzenia na psychikę: materialistyczny(Demokryt) i idealistyczny(Platon). Demokryt wierzył, że psychika, jak cała przyroda, jest materialna. Dusza składa się z atomów, tylko subtelniejszych niż atomy tworzące ciała fizyczne. Poznanie świata odbywa się poprzez zmysły. W opinii Platon, dusza nie ma nic wspólnego z materią i w przeciwieństwie do tej ostatniej jest idealna. Wiedza o świecie nie jest interakcją psychiki ze światem zewnętrznym, ale pamięcią duszy o tym, co widziała w idealnym świecie, zanim weszła w ludzkie ciało.

Na drugim etapie rozwoju psychologii jako nauki, w XVII wieku, położono metodologiczne przesłanki naukowego zrozumienia psychiki i świadomości. Więc, R. Kartezjusz wierzył, że zwierzęta nie mają duszy, a ich zachowanie jest odruchem wpływów zewnętrznych. Jego zdaniem człowiek ma świadomość i jest w trakcie

myślenie ustanawia obecność życia wewnętrznego. D. Locke'a argumentował, że w umyśle nie ma nic, co nie przeszłoby przez zmysły, wysunął zasadę atomistycznej analizy świadomości, zgodnie z którą zjawiska mentalne można sprowadzić do pierwotnych, dalszych, nierozkładalnych elementów (wrażeń) i na ich podstawie więcej złożone formacje powstają poprzez skojarzenia. Późniejsi naukowcy angielscy T. Hobbesa I D. Gartleya opracowali deterministyczną koncepcję skojarzeń leżących u podstaw funkcjonowania psychiki i francuscy badacze P. Holbacha I K. Helvetia rozwinął niezwykle ważną koncepcję dotyczącą społecznego zapośredniczenia ludzkiej psychiki.

Na trzecim etapie rozwoju psychologii, w XIX wieku, rozwój teorii odruchów warunkowych w fizjologii odegrał główną rolę w przekształceniu jej w samodzielną dziedzinę wiedzy. IP Pawłow oraz praktyka leczenia chorób psychicznych, a także prowadzenie bezpośrednich badań eksperymentalnych psychiki. Na początku XX wieku. twórca behawioryzmu, amerykański psycholog D. Watsona zwrócił uwagę na niekonsekwencję Descarto-Lockowskiej koncepcji świadomości i stwierdził, że psychologia powinna porzucić badania nad świadomością i skupić swoją uwagę wyłącznie na tym, co obserwowalne, tj. na ludzkie zachowanie.

Na czwartym (nowoczesnym) etapie rozwoju nauk psychologicznych, począwszy od połowy XX wieku, zaczęła ona przekształcać się w zróżnicowaną, stosowaną dziedzinę wiedzy, służącą interesom praktycznej działalności ludzi i społeczeństwa.

Zagraniczne nauki psychologiczne stosują różne podejścia do zrozumienia ludzkiej psychiki: psychoanalityczny(3, Freud, A. Adler, K. Jung, K. Horney, E. Fromm i in.), behawiorysta(D. Utson, E. Tolman, K. Hull, R. Bales, B. Skinner i in.), kognitywista(U. Neisser, A. Paivio, F. Haider, F. Festinger i in.), humanistyczny(G. Allport, G. Murray, G. Murphy, A, Maslow, K. Rogers, itd.).

Rosyjska nauka psychologiczna przestrzega dialektyczno-materialista pogląd na pochodzenie psychiki. W okresie sowieckim jej badania budziły kontrowersje. P.P. brał w nich czynny udział. Blonsky, L.S. Wygotski, K.N. Korniłow, S.L. Rubinstein, D.N. Uznadze i in. Jednak wraz z początkiem masowych represji stalinowskich w latach 30. XX w. badania te zakończono na trzydzieści lat. W latach 60. i 80. rozpoczęło się odrodzenie psychologii domowej. Znaczący wkład w rozwój jej problemów wniósł B.G. Ananyev, A.V. Brushlinsky, A.A. Bodalev, E.S. Kuźmin, A.N. Leontyev, B.F. Lomov, V.N., Myasishchev, B.D. Nebylitsyn, A.V. Pietrowski, K.K. Płatonow, B.M. Tepłowa i innych.

Nauka stara się odzwierciedlić złożoną rzeczywistość mentalną, która jest przedmiotem psychologii, w jej istotnych właściwościach i w uogólnionej formie, czyli w pojęciach. Pojęcia ostatecznie tworzą ramy każdej nauki. Razem tworzą one system kategoryczny. Kategoria to niezwykle szerokie pojęcie, które odzwierciedla najbardziej ogólne i istotne właściwości, znaki, powiązania i relacje obiektów, zjawisk rzeczywistości i wiedzy.

Zmiana naukowego spojrzenia na psychologię człowieka wiąże się ze zmianą kategorii i wypełnieniem ich nową treścią. W tym sensie zmiana psychologii jako nauki jest ściśle powiązana z dwoma kierunkami, które ostatecznie ją charakteryzują Struktura:

Zróżnicowanie działów psychologii;

Projektowanie i rozwój kierunków naukowych i szkół.

Jednocześnie różnicowanie gałęzi psychologii i kierunków teoretycznych ma zasadniczo różne mechanizmy.

Podstawa identyfikacji odmienności gałęzie psychologii to sfery działalności człowieka, które determinują funkcjonowanie ludzkiej psychiki i rodzą różnego rodzaju problemy, których rozwiązanie wymaga wykorzystania wiedzy naukowej. Współczesna psychologia jest nauką niezwykle zróżnicowaną. Różni autorzy liczą od 50 do 100 stosunkowo niezależnych dziedzin nauki, które rości sobie status „pełnoprawnych” dyscyplin naukowych.

Gałęzie psychologii wyróżniają się z wielu powodów:

według celu działalności (zdobywanie lub stosowanie nowej wiedzy) - nauki podstawowe i stosowane;

na temat badań - psychologia rozwoju, kreatywność, osobowość itp.;

według rodzaju powiązań psychologii z innymi naukami - psychofizjologią, neuropsychologią, psychologią matematyczną;

o powiązaniach z różnymi dziedzinami praktyki - psychologią organizacji, psychologią inżynieryjną, psychologią sportu, psychologią wychowania, psychologią polityczną, psychologią prawną, psychologią społeczną, psychologią wojskową i wieloma innymi;

zgodnie z przedmiotem i specyfiką jej rozwoju - psychologia zwierząt (zoopsychologia), psychologia człowieka (psychologia antropologiczna), w tym psychologia dziecięca i rozwojowa, patopsychologia.

Wśród poszczególnych dziedzin na szczególną uwagę zasługuje tak fundamentalna część psychologii jak psychologia ogólna - dyscyplina, która stara się znaleźć odpowiedzi na fundamentalne pytania stojące przed całą nauką psychologiczną, opracować zasady teoretyczne, uzasadnić metody poznania psychologicznego, sformułować najważniejsze prawa istnienia i rozwoju rzeczywistości mentalnej.

Do głównych pytań rozpatrywanych w jej ramach należą: „Co to jest psychika?”, „Jakie są psychologiczne mechanizmy poznania świata, regulacji zachowania?”, „Jak różne procesy psychiczne oddziałują na siebie, na przykład pamięć, myślenie, percepcja?”, „Jakie są kryteria rozwoju osobowości?”, „Co sprawia, że ​​człowiek działa, pokonuje trudności, przeszkody na drodze do osiągnięcia celu?” itp.

Podstawowe pytania stawiane przez psychologię ogólną znajdują się w centrum innych dziedzin nauk psychologicznych. Na przykład, psychologia wojskowa bada specyfikę funkcjonowania psychiki człowieka w warunkach działań wojennych, identyfikuje czynniki stresogenne walki, ich wpływ na człowieka, bada zagadnienia związane z pomocą psychologiczną uczestnikom działań bojowych itp. . Zamiar Psychologia edukacyjna polega na naukowym i psychologicznym uzasadnieniu warunków efektywności procesu edukacyjnego. Psychologia inżynierska bada procesy i środki interakcji informacyjnej pomiędzy człowiekiem a maszyną. Psychologia związana z wiekiem, która bada wzorce rozwoju ontogenetycznego psychiki, cechy psychologiczne ludzi w różnym wieku, ma na celu stworzenie teorii rozwoju psychicznego człowieka w ontogenezie. Jednym z kluczowych problemów jest związek mózgu z psychiką psychofizjologia I neuropsychologia. Badane są problemy nieprawidłowego rozwoju umysłowego psychologia specjalna, wzorce aktywności zawodowej - psychologia pracy.

Każda z tych i innych gałęzi rozwija własne, stosunkowo autonomiczne idee teoretyczne, a z kolei obejmuje szereg bardziej szczegółowych dyscyplin, które są skorelowane z poszczególnymi aspektami problemu.

2. Nowoczesna psychologia to szeroko rozgałęziona dziedzina wiedzy człowieka na temat wzorców rozwoju i funkcjonowania psychiki jako szczególnej formy aktywności życiowej. Główne zadanie Psychologia jako nauka zajmuje się badaniem obiektywnych wzorców psychologicznych (procesów umysłowych, psychologicznych właściwości osobowości i psychologicznych cech ludzkiej działalności). Problemy psychologii zasadniczo sprowadza się do następujących kwestii:

1) nauczyć się rozumieć istotę zjawisk psychicznych i ich wzorce;

2) nauczyć się nimi zarządzać;

3) wykorzystywać zdobytą wiedzę do poprawy efektywności człowieka w różnych dziedzinach praktyki, a także do poprawy zdrowia psychicznego, satysfakcji i szczęścia ludzi w życiu codziennym;

4) stanowić teoretyczną podstawę praktyki usług psychologicznych. Psychologia ma powiązania i przyczynia się do rozwoju wielu innych nauk;

5) psychologia, identyfikując wzorce kształtowania się osobowości, pomaga pedagogice w prawidłowym konstruowaniu procesu edukacyjnego.

Metody psychologiczne:

Metody empiryczne, za pomocą których psycholog uzyskuje dane eksperymentalne.

Podstawowy:

1. Obserwacja– ta metoda psychologii polega na percepcji, rejestrowaniu przejawów zachowań, a także uzyskiwaniu sądów na temat subiektywnych sądów mentalnych.

Etapy obserwacji naukowej:

1) Dostępność hipotezy;

2) Jasny plan obserwacji („gdzie?”, „kiedy?” i „dlaczego?”);

3) Zapisywanie wyników w specjalnym dzienniku;

Przykłady obserwacji: nauczyciele obserwujący uczniów; rodzice dla dzieci.

Rodzaje obserwacji:

1. Nadzór zewnętrzny(za innymi ludźmi);

2. Nadzór wewnętrzny(dla siebie, czyli introspekcja jest pierwszą metodą psychologii, pojawiła się w XVII wieku i nazywa się metodą introspekcji);

3. Dołączony(badacz jest bezpośrednim uczestnikiem procesu, który obserwuje, czyli zna lepiej ludzi, których obserwuje, nie musi spędzać więcej czasu na obserwacjach; uczestnicy obserwacji (obiekty) nie wiedzą, że są obserwowani; ta obserwacja jest bezstronna, subiektywna (metoda „–”));

4. Nieuwzględnione/strona trzecia(obserwator nie jest uczestnikiem obserwowanego procesu; obserwator nie zna wszystkich subtelności obserwowanych osób, potrzebuje dodatkowego czasu; początkowo obiekty zachowują się nienaturalnie; ta obserwacja jest bardziej obiektywna („+” metoda)).

Dla wszystkich typów obserwacji:

„+” - łatwość zachowania.

„–” - podmiotowość (od strony obserwatora).

Cel- dokładne, prawdziwe.

Stronniczy- FAŁSZ.

Subiektywny– może być zarówno obiektywny, jak i stronniczy (w zależności od obserwatora).

Jeśli ktoś obserwuje uważnie i beznamiętnie, uzyska obiektywne dane.

Eksperyment- metoda psychologiczna, która polega na aktywnej interwencji badacza, który dokonuje pełnej manipulacji jedną lub kilkoma zmiennymi (czynnikami) i rejestruje towarzyszące zmiany w zachowaniu badanego obiektu.

Eksperymenty wyróżniają:

1. Na miejscu:

- laboratorium(w specjalnych warunkach przy użyciu specjalnego sprzętu). Działania podmiotu są określone przez instrukcje. Osoba badana wie, że przeprowadzany jest eksperyment.

Przeprowadzając eksperyment w sferze intelektualnej, człowiek nie może pokazać się lepszym, niż jest w rzeczywistości.

Studiując sferę osobistą, człowiek może ukryć swoje negatywne strony. Dlatego też, aby zbadać sferę osobistą, podmiot nie jest informowany o prawdziwym celu eksperymentu. Strona 304 „Eksperyment Milgrama”;

Naturalne (przedszkole, szkoła; nie wymaga specjalnego wyposażenia). podmiot zachowuje się bardziej naturalnie, nie ma w nim napięcia.

2. Zgodnie z celem wydarzenia:

- stwierdzając(pokazuje aktualny poziom rozwoju);

- kształtujący(sugeruje ukierunkowany rozwój pewnych cech):

a) nauczanie (rozwija procesy poznawcze);

b) wychowawcze (rozwija cechy osobowe).

„+” i „–” eksperymentu:

„–” złożoność przeprowadzenia eksperymentu spełniającego wszystkie wymagania.

Obiektywizm „+”.

Eksperyment stwierdzający nie wymaga dużo czasu.

Eksperyment formacyjny pozwala zmienić swoją osobowość.

Metody pomocnicze:

1. Ankieta- metoda psychologiczna, w trakcie której ludziom zadawane są pytania i na podstawie udzielonych na nie odpowiedzi oceniana jest psychologia tych ludzi.

Rodzaje ankiet:

konwersacja;

b) ankieta pisemna – kwestionariusz:

· otwarte (odpowiedzi dowolne) „+” – uwzględniane są wszystkie pragnienia osoby, „-” osoba może nie zrozumieć pytania;

· pytania mieszane „+” i „–”;

· zamknięte (z opcjami odpowiedzi) „–” ograniczone odpowiedzi.

„+” – łatwość wdrożenia. Nie wymaga dużo czasu.

„–” – subiektywność (zarówno ze strony testującego, jak i badanego). Nie sprzyja rozwojowi.

2. Testy- standaryzowane testy psychologiczne, w wyniku których podejmuje się próbę oceny konkretnego procesu psychicznego lub osobowości jako całości. Testy umożliwiają ilościową ocenę cech jakościowych psychiki (test inteligencji). Zadania testowe mogą być bardzo różne, podobnie jak odpowiedzi na nie (darmowe, z opcjami, rysunkami). Testy mają ważność, która jest miarą zgodności wyników testów z obiektywnymi kryteriami zewnętrznymi. Testy są opracowywane przez dziesięciolecia, testowane na dziesiątkach tysięcy ludzi i weryfikowane za pomocą równoległych metod.

Kwestionariusze osobowości.

Metody badania osobowości opierają się na wykorzystaniu systemu pytań kierowanych do osoby, której cechy psychologiczne są badane, czyli standaryzowanych odpowiedzi; różnią się ważnością.

„+” – cel, którego wykonanie nie wymaga długiego czasu; Łatwość wdrożenia.

„–” – nie przyczynia się do rozwoju.

Socjometria to badanie relacji międzyludzkich w grupie, analiza produktów działania.

Metoda biograficzna - analizowana jest biografia osoby.

Metodologia to system zasad organizacji zajęć teoretycznych i praktycznych, system reguł i standardów wiedzy oraz metod konstruowania teorii.

Istnieje metodologia na różnych poziomach.

Ogólna metodologia naukowa to system zasad i standardów wspólnych dla wszystkich dziedzin wiedzy. Aby stać się przewodnikiem dla nauki specjalnej, należy ją określić w odniesieniu do niej – jest to poziom określonej metodologii naukowej.

Zasady metodologiczne współczesnej psychologii stosują podejście dialektyczne jako ogólne metody naukowe; oraz jako konkretne podejście naukowe – podejście systemowo-aktywne.

Podstawowe zasady podejścia system-aktywność;
1 - determinizm;
2 - aktywność;
3 - jedność świadomości i komunikacji;
4 - systematyczne;
5 - rozwój.

1) Zasada determinizmu wskazuje przyczyny zjawisk psychicznych. Zjawiska psychiczne są zdeterminowane czynnikami rzeczywistości zewnętrznej. (Pamiętaj: psychika jest formą odbicia obiektywnej rzeczywistości). Jednak każdy wpływ zewnętrzny powoduje taki lub inny efekt psychologiczny jedynie w drodze transformacji, przetworzenia przez warunki wewnętrzne (takie jak na przykład nastrój podmiotu, jego postawy, potrzeby, doświadczenie). 2) Oznacza to, że psychika jest aktywnym odbiciem (zasada działania refleksji mentalnej). Dzięki aktywności psychika pełni funkcję orientowania podmiotu w różnorodności otaczających go wydarzeń i zjawisk (przejawia się to w selektywności, stronniczości podmiotu w stosunku do wpływów zewnętrznych - na przykład zwiększonej wrażliwości lub odwrotnie, ignorowaniu pewnych bodźce zależne od potrzeb czy postaw jednostki) oraz funkcję regulacji zachowania (nakłanianie do działania odpowiadającego potrzebom i interesom jednostki).

Zasada działania ma istotne znaczenie praktyczne. Badacz przeprowadzający eksperyment psychologiczny musi więc mieć na uwadze, że o zachowaniu człowieka w danej sytuacji decydują nie tylko warunki tej sytuacji, ale w dużej mierze także stosunek tej osoby do tego, co się dzieje. Według wybitnego rosyjskiego psychologa V.N. Myasishcheva wszelkie zdolności człowieka można zidentyfikować i zbadać tylko wtedy, gdy ma on pozytywne nastawienie do wykonywanej czynności.

3) Jedność świadomości i zachowania. Był okres w historii psychologii, kiedy psychologowie spierali się na temat przedmiotu tej nauki. Niektórzy rozważali takie zjawiska świadomości, bezpośrednio przypisane przedmiotowi obserwacji (psychologia świadomości), inni - tylko to, co poddaje się obiektywnej, zewnętrznej obserwacji i zapisowi - zachowanie (behawioryzm). Podejście aktywnościowe jako przedmiot psychologii głosi aktywność - kategorię, która ucieleśnia jedność tego, co zewnętrzne i wewnętrzne, jedność świadomości i zachowania. Co oznacza taka jedność? Z jednej strony zachowanie podmiotu w określonej sytuacji będzie zależeć od tego, jak postrzega tę sytuację, co o niej wie i jak się do niej odnosi. Z kolei sam charakter stosunku do danej sytuacji, charakter i zakres zdobytej wiedzy na jej temat będzie zależał od tego, jak podmiot praktycznie oddziałuje na tę sytuację.

4) Zasada konsekwencji. System to zbiór elementów, które są ze sobą połączone i tworzą integralność, jedność.

Osoba jest zaangażowana w różne powiązania z rzeczywistością (poznanie, badanie rzeczywistości, przystosowanie się do warunków, komunikacja z innymi, takimi jak on, itp.). Według wielu takich połączeń, człowiek ma wiele właściwości psychicznych. Jednocześnie żyje i działa jako jedna całość.

Różne wyspecjalizowane dziedziny psychologii badają ich specyficzne zjawiska psychiczne lub grupy właściwości psychicznych. (Tak więc psychologia poznawcza bada procesy poznawcze, przetwarzanie informacji u ludzi; psychologia behawioralna koncentruje się na zależności zachowania od warunków środowiskowych itp.). Jednocześnie z konieczności izolują i abstrahują te właściwości od wszystkich innych. Ponieważ jednak obiekt rzeczywisty ma wiele właściwości, które są ze sobą powiązane i wzajemnie na siebie wpływają, wyciąganie wniosków o całości na podstawie jego indywidualnego pomiaru jest „tak samo niemożliwe, jak nie da się zrekonstruować złożonej bryły wolumetrycznej z obrazu jej pojedynczego rzutu” na samolot” (B.F. Lomov). Zapomnienie o tej zasadzie prowadzi do redukcjonizmu, czyli sprowadzania całej różnorodności właściwości i relacji przedmiotu badań do jednego, do uproszczonej interpretacji osoby.

Typowym przykładem takiego redukcjonizmu jest refleksologia, kierunek nauk przyrodniczych w psychologii, który rozwinął się w naszym kraju w latach 1900–1930. i związany z działalnością V. M. Bekhtereva. Jego istota jest dobrze wyrażona w formie poetyckiej:
Czym jest osoba? Inteligencja? Uczucia? Będzie?
Odruch kombinowany – i nic więcej.

Rozwoju całej różnorodności właściwości psychicznych człowieka nie można wyprowadzić z jednej podstawy (na przykład tylko z biologicznej lub tylko ze społecznej). Podejście systematyczne zakłada różnorodność źródeł i sił napędowych rozwoju psychicznego człowieka.

5) Zasada rozwoju. Rozwój jest naturalną, ukierunkowaną i nieodwracalną zmianą zachodzącą w czasie.

Rozwój umysłowy realizowany jest w różnych formach:
- w formie filogenezy - powstawanie struktur mentalnych w toku ewolucji biologicznej gatunku;
- ontogeneza - tworzenie struktur mentalnych w trakcie życia pojedynczego organizmu;
- socjalizacja - rozwój procesów poznawczych, osobowości, relacji międzyludzkich, ze względu na specyfikę socjalizacji w różnych kulturach. Konsekwencją socjogenezy są różnice w myśleniu, wartościach i standardach postępowania wśród przedstawicieli różnych kultur;
- mikrogeneza - odnosi się do powstawania i dynamiki obrazów, idei, koncepcji itp., zdeterminowanej obecną sytuacją i rozwijającej się w stosunkowo krótkich odstępach czasu. Przykładem mikrogenezy edukacji umysłowej może być opanowanie określonej umiejętności, asymilacja koncepcji, dynamika stanu emocjonalnego itp.

Wyższe, genetycznie późniejsze formy psychiki rozwijają się na bazie niższych, genetycznie wcześniejszych. Nie oznacza to jednak, że różnica między wczesnymi i późniejszymi formami psychiki jest czysto ilościowa, zgodnie ze wzorem „wcześniej jest prościej, bardziej prymitywnie, później jest bardziej złożona”. W rozumieniu dialektycznym rozwój psychiki uważa się nie tylko za wzrost, ale także za zmianę: kiedy zmiany ilościowe zamieniają się w jakościowe.

Nieuwzględnienie faktu, że każdy etap rozwoju umysłowego ma swoją niepowtarzalność jakościową, ma swoje wzorce, prowadzi do tak zasadniczych błędów, jak na przykład podniesienie do rangi odruchowych mechanizmów zachowania zwierząt na niższych poziomach genetycznych uniwersalne prawa ludzkiego zachowania. Ten sam błąd popełnia się, przypisując małpom i innym zwierzętom ten sam rodzaj inteligencji, co inteligencja ludzka, lub próbując przenieść prawa dojrzałego myślenia na myślenie dziecka. Myślenie osoby dorosłej różni się od myślenia dziecka nie tylko tym, że dorosły wie i może więcej, ale także tym, że operuje innymi koncepcjami, innymi schematami logicznymi, opiera się na innym systemie wartości itp.

Ponadto psychika ludzka charakteryzuje się różnorodnością genetyczną, co oznacza, że ​​w psychice jednej osoby mogą współistnieć struktury różnych poziomów – wyższego i niższego. Zatem wraz ze świadomą regulacją własnego zachowania zachowywane są odruchowe i impulsywne formy działania; wraz z myśleniem logicznym - patologicznym, irracjonalnym. To wyjaśnia utrzymywanie się przesądów lub lęków z dzieciństwa, które czasami ludzie noszą ze sobą przez całe życie.

Niezależna zmienna- w eksperymencie naukowym zmienna, którą eksperymentator celowo manipuluje lub wybiera w celu określenia jej wpływu na zmienną zależną.

Zmienna zależna- w eksperymencie naukowym zmienna mierzona, której zmiany są powiązane ze zmianami zmiennej niezależnej.

Zmienną niezależną, na przykład w eksperymencie psychologicznym, można uznać za intensywność bodźca, a zmienną zależną jest zdolność podmiotu do postrzegania tego bodźca.

Uznanie -

aktualnie postrzegany przedmiot lub zjawisko było postrzegane w przeszłości

Odtwarzanie nagranego dźwięku

– proces zapamiętywania, w wyniku którego w psychice następuje aktualizacja (odrodzenie) wcześniej utrwalonych informacji.

Zapamiętanie

- proces pamięciowy mający na celu utrwalenie nowych informacji w psychice poprzez powiązanie ich z wiedzą wcześniej zdobytą.

Ochrona

– proces pamięciowy charakteryzujący się zatrzymywaniem otrzymanych informacji w pamięci przez stosunkowo długi okres czasu.

Podstawowe właściwości pamięci:

1) pojemność (objętość) to przestrzenna cecha pamięci, określona przez maksymalną możliwą ilość informacji przechowywanych w pamięci.

2) szybkość zapamiętywania to tymczasowa cecha pamięci, która polega na szybkości asymilacji i utrwalania napływających informacji w pamięci.

3) czas przechowywania to tymczasowa cecha pamięci, wyznaczana przez okres od wprowadzenia informacji do pamięci do jej zaniku lub istotnego zniekształcenia, zmieniającego istotę istotnych informacji.

4) dokładność odtwarzania to informacja charakterystyczna dla pamięci, odzwierciedlająca stopień bezbłędnego odtwarzania informacji i charakteryzująca się stopniem różnicy między informacją pierwotnie otrzymaną w pamięci (na „wejściu”) a jej odpowiednikiem podczas odtwarzania (na wyjście").

5) szybkość odtwarzania to tymczasowa cecha pamięci, określona szybkością wydobywania niezbędnych informacji z pamięci.

6) odporność na zakłócenia to energetyczna cecha pamięci, która polega na jej zdolności do wytrzymywania wpływów wtórnych w stosunku do jej pracy z rzeczywistym znaczącym materiałem mnemonicznym i uniemożliwiających jej pełne zapamiętywanie, przechowywanie lub odtwarzanie. Funkcje myślenia:

1. Pojęcie to jedna z logicznych form myślenia, odzwierciedlająca istotne właściwości, powiązania i relacje obiektów i zjawisk, wyrażona słowem lub grupą słów.

2. Osąd jest jedną z logicznych form myślenia, w której wyraża się związek między dwoma pojęciami.

3. Wnioskowanie to forma myślenia, w której wyciąga się określony wniosek na podstawie kilku sądów.

4. Analogia to wnioskowanie, w którym wyciąga się wniosek na podstawie częściowych podobieństw między zjawiskami, bez wystarczającego zbadania wszystkich warunków.

5. Analiza jest operacją umysłową, podczas której złożony obiekt zostaje podzielony na części składowe.

6. Synteza to operacja umysłowa polegająca na łączeniu różnych części, elementów, boków przedmiotu w jedną całość.

7. Generalizacja to proces uwydatniania podobieństw między obiektami, uwydatniania tego, co w tych obiektach jest wspólne. Na przykład możesz znaleźć coś podobnego pomiędzy najbardziej odmiennymi przedmiotami i połączyć je w jedną klasę podobieństwa kolorów: wiśnia, piwonia, krew, surowe mięso, gotowane raki. Właściwości psychologiczne i cechy myślenia.

1. Istotą procesu myślowego jest problematyczna sytuacja. Aby zacząć myśleć, trzeba być zaskoczonym, musi pojawić się pytanie. Znalezienie odpowiedzi na pytanie jest działaniem mentalnym.

2. Odpowiedź na pytanie uzyskujemy poprzez rozumowanie(ścieżka dyskursywna).

3. Ludzkie myślenie jest wrodzone przewidywać e. Foresight jest refleksją wyprzedzającą, która objawia się w formie eksperymentu myślowego (dowolnego aktu twórczej działalności). Eksperyment myślowy przeprowadza się metodą prób i błędów, co samo w sobie nie jest prymitywne, ponieważ każdy pomysł może zawierać błędy.

4. Centrum myślący. Rozwiązując zadanie student zapamiętuje potrzebny w tym przypadku wzór, tj. wybiera stowarzyszenia, które dostarczają rozwiązania sytuacji problemowej. Kiedy aktywność umysłowa jest upośledzona, osoba znajduje się w przypadkowym strumieniu skojarzeń. A utrata umiejętności selekcji niezbędnych informacji jest jednym z przejawów zaburzeń psychicznych.

5. Działalność myślenie objawia się:

a) w zabarwieniu emocjonalnym (myśleniu towarzyszy uczucie intelektualne; przyjemnie jest, że problem jest rozwiązany, lub smutno, że nie zostaje on rozwiązany);

b) obecność ciągłej i dobrowolnej uwagi.

Działalność myślenie zależy od:

a) z pamięci (pamięć niesie ze sobą ideę figuratywną, wiedzę wstępną) - jeśli pamięć słabnie, wówczas myślenie również zawodzi;

b) ze składnika wolicjonalnego (konieczność, wytrwałość).

6. Jest to akt mentalny operowanie obrazami. Na przykład dla artystycznego typu myślenia są to wizualne, słuchowe, motoryczne reprezentacje aktywności umysłowej (lub reprezentacje kinestetyczne, czyli reprezentacje działań za pomocą obrazów werbalnych; reprezentacje powstają za pomocą percepcji i wrażeń).

7. Ludzkie myślenie jest w stanie rozwój przez całe życie jest wzbogacany treścią, metodami i udoskonalany. Zmiana i rozwój myślenia następuje indywidualnie.

Wyobraźnia spełnia następujące funkcje:

1. Poznawcze – dzięki procesowi wyobraźni wiedza o rzeczywistości poszerza się i pogłębia. Wyobraźnia pozwala działać w sytuacjach niepewności, spekulować i uzupełniać brakujące informacje.

2. Przewidywanie lub przewidywanie wyniku działania. Wyobraźnia pozwala stworzyć obraz przyszłego produktu działalności, czyli. która w rzeczywistości jeszcze nie istnieje.

3. Wyobraźnia odgrywa ważną rolę w procesie zrozumienia drugiego człowieka. Dzięki wyobraźni człowiek może postawić się na miejscu innej osoby, wyobrazić sobie jego myśli i uczucia.

4. Dzięki wyobraźni powstaje sen. Może pełnić funkcję motywacyjną; to znaczy, aby zachęcić osobę do działania.

5. Funkcja ochronna - w wyobraźni człowiek może doświadczyć przyszłych możliwych kłopotów, co chroni go przed stresem i przygotowuje na realne trudności.