Методы прикладной статистии: учебная программа учреждения образования по учебной дисциплине для специальности: 6-05-0313-01 Психология; № УД - 2295/б.

Abstract

Цели и задачи учебной дисциплины Цель учебной дисциплины – сформировать у студентов систему знаний об основных методах прикладной статистики в психологии и умений и навыков по их использованию в фундаментальных и прикладных психологических исследованиях. Задачи учебной дисциплины: 1. ознакомить студентов с основными положениями теории вероятностей и их применением в математической статистике; 2. рассмотреть основные параметрические и непараметрические методы обработки количественных данных в психологии; 3. сформировать навыки выбора статистического метода в соответствии с типом данных и гипотезой и использования методов при помощи программного пакета SPSS; 4. раскрыть способы интерпретации результатов применения методов прикладной статистики и их презентации в отчетах. Место учебной дисциплины в системе подготовки специалиста с высшим образованием. Учебная дисциплина относится к модулю «Профессиональная культура психолога» государственного компонента. Учебная дисциплина «Методы прикладной статистики» тесно связана с учебными дисциплинами: «Общая психология», «Основы высшей математики» и «Информационно-аналитические методы в работе психолога»

Требования к компетенциям Освоение учебной дисциплины «Методы прикладной статистики» должно обеспечить формирование следующих универсальных (УК) и базовых профессиональных (БПК) компетенций: УК. Решать стандартные задачи профессиональной деятельности на основе применения информационно-коммуникационных технологий БПК. Проводить статистический анализ эмпирических данных психологических исследований. В результате освоения учебной дисциплины студент должен: знать: - основные понятия и теоремы теории вероятностей; - виды измерительных шкал; - меры центральной тенденции и изменчивости; - параметрические и непараметрические критерии; уметь: - организовывать продуктивное межличностное и профессиональное общение; - проверять эмпирические распределения на нормальность; - применять статистические расчеты для различных видов измерительных шкал; - выявлять различия в уровне исследуемого признака; - проводить оценку достоверности сдвига исследуемого признака; иметь навык - формулирования верифицируемых статистических гипотез; - вычисления описательных инференциальных и базовых аналитических статистик с использованием программного статистического пакета SPSS.