మనస్తత్వ శాస్త్రంలో గణిత పద్ధతుల్లో

పరిశోధన డేటా ప్రాసెసింగ్ మరియు అధ్యయనం దృగ్విషయం మధ్య సంబంధాలు ఏర్పాటు మనస్తత్వ శాస్త్రంలో ఉపయోగిస్తారు గణిత పద్ధతుల్లో. కూడా సాధారణ అధ్యయనం గణిత డేటా ప్రాసెసింగ్ లేకుండా లేదు.

డేటా ప్రాసెసింగ్ మానవీయంగా చేయవచ్చు, కానీ చేయవచ్చు - ప్రత్యేక సాఫ్ట్వేర్ ఉపయోగించి. తుది ఫలితం ఒక పట్టిక లాగా ఉండవచ్చు; పద్ధతులు గణితాత్మక సంఖ్యా శాస్త్రం యొక్క మనస్తత్వ శాస్త్రంలో మరియు గ్రాఫిక్స్ డేటా ప్రదర్శించడానికి అనుమతిస్తుంది. వివిధ డేటా రకాలు (పరిమాణాత్మక, గుణాత్మక మరియు ఆర్డినల్) వివిధ అంచనా సాధనాలు ఉపయోగించాలి.

మనస్తత్వ శాస్త్రంలో గణిత పద్ధతుల్లో సంఖ్యా పరతంత్రత మరియు గణాంక చికిత్సలో రెండు నిర్ణయం కలిగి. మాకు చాలా సాధారణ వాటిని నివసించు లెట్.

డేటా కొలిచేందుకు క్రమంలో, మొదటి అన్ని యొక్క, మీరు కొలతలను స్థాయిలో నిర్ణయించుకోవాలి. మరియు ఇక్కడ, మనస్తత్వశాస్త్రంలో గణిత పద్ధతులను ఉపయోగించాడు నమోదు మరియు స్కేలింగ్ వంటి, న్యూమరికల్ పరంగా అధ్యయనం విషయాలను వ్యక్తపరచడానికి ఉంది. ప్రమాణాల యొక్క పలు ప్రత్యేకమైన రకాల. అయితే, గణిత ప్రాసెసింగ్ కోసం మాత్రమే కొన్ని వాటిని అనుకూలంగా ఉంటాయి. ఈ ప్రధానంగా మీరు అధ్యయనం వస్తువులు నిర్దిష్ట లక్షణాలు తీవ్రత కొలవడానికి మరియు సంఖ్యాపరంగా వాటి మధ్య తేడా వ్యక్తం అనుమతించే ఒక పరిమాణాత్మక ఎత్తున ఉంది. సాధారణ ఉదాహరణ - IQ కొలిచే. పరిమాణ స్కేల్ డేటా ర్యాంకింగ్ ఆపరేషన్ (చూడండి., మొదలైనవి). పరిమాణ స్థాయి నుండి డేటా ర్యాంకింగ్ నామమాత్రపు అనువదించబడింది (ఉదా, తక్కువ, మీడియం లేదా అధిక ఇండెక్స్ విలువ), రివర్స్ బదిలీ అసాధ్యం.

ర్యాంకింగ్ - అవరోహణ అంచనా క్రమంలో (ఆరోహణ) ఫీచర్, డేటా పంపిణీ. ఈ పరిమాణాత్మక స్థాయి ఉపయోగిస్తుంది. ప్రతి విలువ (- రాంక్ 1, తదుపరి విలువ - కనిష్ట విలువ ఇండెక్స్ ర్యాంక్ 2, మరియు అందువలన న) ఒక ర్యాంక్ కేటాయించిన, అది నామమాత్ర పరిమాణ స్థాయి నుంచి విలువల బదిలీ సాధ్యం అవుతుంది. ఉదాహరణకు, కొలిచిన రేటు - ఆందోళన స్థాయి. 100 మంది, పరీక్షించి చేశారు ఫలితాలు స్థానంలో ఉన్నాయి, మరియు పరిశోధకుడు అనేక మంది తక్కువ (అధిక లేదా తక్కువ) రేటు కలిగి ఎలా చూస్తాడు. అయితే, డేటా అందించాల్సిన ఈ విధంగా ప్రతి ప్రతివాది సమాచారాన్ని పాక్షిక నష్టం అనివార్యమైంది.

సహసంబంధం విశ్లేషణ - దృగ్విషయం మధ్య ఒక సంబంధాన్ని ఏర్పాటు చేయడం. మార్పు కొలవబడుతుంది ఈ సందర్భంలో సగటు విలువ అది ఉన్న ఇది కలిసి సూచిక మార్చినపుడు సూచిక. బలం మరియు దిశ: సహసంబంధం రెండు అంశాలలో భావిస్తారు. ఇది (మొదటి, రెండవ ఉదాహరణకు రేటు తగ్గించడం తో పెరుగుదలలు ఉన్నత వ్యక్తిగత ఆందోళన స్థాయిని ఇది సమూహం లో ప్రముఖ స్థానం పడుతుంది తక్కువ అవకాశం) (పెరుగుతున్న ఒక సూచిక పెరుగుతుంది, మరియు రెండవ) అనుకూల మరియు ప్రతికూల కావచ్చు. ఆధారపడటం వక్రత వ్యక్తం సర్వసాధారణంగా వరుసలో ఉన్నట్లు లేదా విధించవచ్చు. ఏర్పాటు సహాయపడే లింకులు సహసంబంధం విశ్లేషణ, మీరు మనస్తత్వశాస్త్రంలో గణిత ప్రాసెసింగ్ ఇతర పద్ధతులు ఉపయోగిస్తే, మొదటి చూపులో స్పష్టమైన కాకపోవచ్చు. ఈ దాని ప్రధాన అనుకూలత. ప్రతికూలత కారణంగా సూత్రాలు మరియు జాగ్రత్తగా లెక్కల గణనీయమైన సంఖ్యలో ఉపయోగించి యొక్క ఆవశ్యకతా ఎక్కువ సంక్లిష్టత ఉంది.

కారక విశ్లేషణ - మరొక గణాంక పద్దతి అధ్యయనం ప్రక్రియపై వివిధ కారకాలు మూడింటిని ప్రభావాన్ని అంచనా అనుమతిస్తుంది. ఈ సందర్భంలో, అన్ని ప్రభావితం కారకాలు ప్రారంభంలో సమాన ప్రాముఖ్యత కలిగి ఆమోదించబడింది, మరియు వారి ప్రభావం గణితశాస్త్ర లెక్కిస్తారు. ఇటువంటి ఒక విశ్లేషణ ఒకేసారి అనేక విషయాలను ఒక సాధారణ కారణం వైవిధ్యం ఏర్పాటు సాధ్యం చేస్తుంది.

(ఫలితాలను పొందడంపై దృశ్యమాన ప్రాతినిధ్యం ఇస్తున్న మాత్రమే, కానీ కూడా ప్రక్రియ యొక్క కోర్సు అంచనా అనుమతిస్తుంది పటాలు మరియు గ్రాఫ్లు,) డేటా లెక్కింపు పద్ధతులను ఉపయోగించవచ్చు (పట్టిక సృష్టి) మరియు గ్రాఫికల్ లేఅవుట్ ప్రదర్శించడానికి.

ప్రధాన నియమాలు మరియు సైకాలజీ లో పైన చెప్పిన గణిత పద్ధతుల్లో విశ్వసనీయత అధ్యయనాన్ని కూడా కల్పిస్తాయి పరిస్థితుల తగిన నమూనా కొలత ఖచ్చితత్వం మరియు లెక్కల ఖచ్చితత్వంపై లభ్యత ఉన్నాయి.