Використання ІКТ для статистичного аналізу психологічних процесів майбутніх психологів

Автор(и):

DOI: https://doi.org/10.30929/2307-9770.2021.09.01.09

Мова статті: UKR

Завантажити статтю

Анотація

Використання комп’ютерних технологій в навчальному процесі дозволяє швидко та ефективно здійснювати обробку значних обсягів інформації, що отримуються в результаті дослідження та визначити вплив певних факторів на досліджуване явище чи процес. Психологу важливо вміти правильно аналізувати та обробляти дані, які він отримує в результаті проведеного психологічного дослідження. Застосування статистичних методів обробки даних є невід’ємним етапом аналізу психологічних процесів. Специфіка статистичної обробки результатів психологічних спостережень полягає в тому, що база даних, яку аналізують, характеризується великою кількістю показників різних типів, їх високою варіативністю під впливом неконтрольованих випадкових явищ, складністю кореляційних зв’язків між змінними вибірками. У зв’язку з цим однією з необхідних умов формування дослідницької компетенції фахівця-психолога є оволодіння методами і критеріями статистичного аналізу. У статті висвітлено важливість засвоєння статистичного аналізу психологічних явищ та процесів з використанням комп’ютерних технологій для майбутніх психологів. Розкрито сутність основних методів статистичного аналізу: описової статистики, кореляційного аналізу, методів регресійного аналізу, показників динаміки та виявлення тенденції розвитку, а також здійснення прогнозування розвитку психологічного явища чи процесу в майбутньому. Продемонстровано застосування статистичних методів із використанням електронних таблиць Місrоsоft Ехсеl, як найпростішого та безкоштовного, а значить доступного для пересічного здобувача вищої освіти-майбутнього психолога, та проведення аналізу за отриманими результатами обробки показників. Виконання завдань прикладного характеру з використанням комп’ютерних технологій сприяє полегшенню сприйняття матеріалу та більш глибокого засвоєння дисципліни «Статистичний аналіз та моделювання психологічних процесів» та сутності самих психологічних процесів. Дозволяє отримати навички статистичного аналізу для пошуку оптимальних рішень. Доведено ефективність використання Microsoft Excel для статистичного аналізу психологічних явищ. Запропонований методичний підхід впроваджено у навчальний процес. У результаті спостереження за заняттями узагальнено й систематизовано отримані результати. Подальші дослідження пропонується присвятити моделюванню явищ та процесів в психології.

Ключові слова

статистика; статистичний аналіз; комп’ютерні технології в психології; Місгоsоft Ехсеl

Бібліографічні посилання

  1. Гласс Дж., Стенли Дж. Статистические методы в педагогике и психологии. М., 1976. 495 с.
  2. Гришина А. В. Математичні методи в психології. Київ, Україна: Інститут кримінально-виконавчої служби, 2015.
  3. Климчук В. О. Викладання курсу “Математичні методи у психології” в умовах кредитно-модульної системи / Соціальна психологія, №2 (28), 2008. С. 180–189.
  4. Климчук В. О. Математичні методи у психології. Київ, Україна: Освіта України, 2009. 288 с.
  5. Літнарович Р. М. Основи математичної статистики у психології. Рівне, Україна: МЕГУ, 2006. 49 с.
  6. Олефір В. О. Математичні методи в психології: методичні вказівки з організації та планування самостійної роботи студ для здобувачів освітньо-кваліфікаційного рівня бакалавр за спеціальністю 053 – психологія. Харків, Україна: Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна, 2016. 59 с.
  7. Руденко В. М., Руденко Н. М. Математичні методи в психології : підручник. Київ : Академвидав, 2017. 384 с.
  8. Coombs C. H., Dawes R. M., Tversky A. Mathematical psychology: An elementary introduction, Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1970, 419 p.
  9. Howitt D., Cramer D. Introduction to Statistics in Psychology. N.-Y.: FT, 2010.
  10. Thorndike R. L., Hagen E. Measurement and evaluation in psychology and education. N. Y.: L.: Wiley, 1961. 597 p.
  11. Айвазян С. А., Степанов В. С. Программное обеспечение по статистическому анализу данных: методология сравнительного анализа и выборочный обзор рынка. URL: http://pubhealth.spb.ru/SAS/STatProg.htm. (дата звернення 18.02.21).
  12. Василенко Ж. В. Программное обеспечение по статистическому анализу данных. Методология сравнительного анализа. URL: http://www.giac.unibel.by/sm_full.aspx?guid =8313. (дата звернення 20.02.21)
  13. Майборода Р. Є., Сугакова О. В. Cтатистичний аналіз даних за допомогою пакету STATISTICA URL: http://matphys.rpd.univ.kiev.ua/downloads/courses/mmatstat/StatAn.doc. (дата звернення:15.02.21)
  14. Остапенко Я. О. Використання PSPP під час статистичного аналізу, Східна Європа: економіка, бізнес та управління, №2 (13), 2018. URL: http://www.easterneurope-ebm.in.ua/index.php/13-2018-ukr (дата звернення:15.02.21)
  15. Остапенко Я. О., Програмні продукти статистичних та економіко-математичних досліджень в економіці, International Scientific Conference Anti-Crisis Management: State, Region, Enterprise: Conference Proceedings, . Le Mans, France: Baltija Publishing, Part III, P.48-50, 17th, November, 2017.
  16. Роїк М. В., Присяжнюк О. І., Денисюк В. О. Огляд програмних засобів статистичного аналізу даних, Ефективна економіка, № 7, 2017. URL: http://www.m.nayka.com.ua/?op=1&j=efektyvna-ekonomika&s=ua&z=5676 (дата звернення 15.02.21).
  17. Andy Field. Discovering Statistics using SPSS. URL: https://www.discoveringstatistics.com/books/dsus/ (дата звернення 15.02.21).
  18. Bentler P. M. EQS 6 Structural Equations Program Manual. Encino, CA: Multivariate Software, Inc., 2006. 418 p.
  19. Harrington D. Confirmatory factof analysis. ‒ New York : Oxford University Press, Inc., 2009. 122 p.
  20. Ritz, Christian, Streibig, Jens Carl. Nonlinear Regression with R Springer-Verlag, New York, NY, 2008. ISBN 978-0-387-09615-5. 144 pp.
  21. Spector Phil Data Manipulation with R. 2008 Springer.157 p.