На нашем сайте вы можете читать онлайн «Основы регрессионного моделирования для психологов». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Психология, мотивация, Книги по психологии, Общая психология. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Основы регрессионного моделирования для психологов

Автор
Дата выхода
30 января 2019
Краткое содержание книги Основы регрессионного моделирования для психологов, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Основы регрессионного моделирования для психологов. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Вадим Дорофеев) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
Содержательно учебное пособие дополняет лекционно-практический курс «Математическая статистика и математические методы в психологии» и отражает попытку авторов представить учебный материал по регрессионному моделированию в психологии на основе синтеза методологических аспектов психологии, основ статистико-математических технологий регрессионного анализа и компьютерных технологий обработки эмпирических результатов. Предназначено для студентов и магистрантов психологических и психолого-педагогических специальностей.
Основы регрессионного моделирования для психологов читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Основы регрессионного моделирования для психологов без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
Рис. 1.1. Варианты диаграмм совместного рассеивания точек (каждая точка – испытуемый) в двумерном исследовании
Количественным выражением такого вида связи является коэффициент корреляции.
При стохастической связи переменные как случайные величины заданы совместным распределением вероятностей величины.
Не вдаваясь в объяснение статистических технологий решения задачи о нахождении количественного выражения данного вида связи (коэффициента корреляции)[3 - В прил. 1 представлена краткая схема расчетов и анализа коэффициента линейной корреляции Пирсона rxy.
Он заключается в том, что у нас нет никакой возможности даже с определенной долей вероятности спрогнозировать конкретную количественную выраженность одной переменной при условии, что вторая переменная будет также принимать конкретные количественные значения.
Для того чтобы решить эту задачу, необходимо перейти к другому виду выражения этой связи – математическому, позволяющему отражать эту связь в виде определенной математической функции (функциональная связь).
Функциональная связь – связь, при которой каждому значению одной переменной соответствует одно и только одно значение другой переменной, и эта связь выражается какой-либо математической функцией.
Таким образом, выделим второй важный аспект регрессионного анализа: он позволяет устанавливать связь между переменными, выражаемую определенной математической функцией, что дает возможность спрогнозировать конкретную количественную выраженность одной переменной при условии, что вторая переменная будет также принимать конкретные количественные значения.
Мы обращаем внимание на тот факт, что когда разговор идет о функциональной связи, подразумевается, что она выражается определенной математической функцией. Различные виды математических функций, которые используют в регрессионном анализе, будут приведены ниже.
В таких рамках регрессионный анализ направлен на поиск ответов на два макровопроса.
Первый – определение возможного наличия связи между переменными, которую можно выразить математической функцией на базе вероятностной (стохастической) связи и которая всегда имеет место в психологии при достаточном объеме эмпирической выборки.
Второй: если эта связь существует, то какой вид математической функции ее отражает?
Поясним на примере.





