Métodos matemáticos em psicologia Teste respostas de sinergia

A psicologia usa métodos matemáticos para analisar dados. Uma das principais ferramentas é a ANOVA, que pode ser univariada, multivariada, medidas repetidas ou outras variações dependendo do tipo de desenho experimental. A distribuição de uma característica pode ser simétrica, com valores extremos que são raros e uma frequência que aumenta gradativamente dos valores extremos para os médios da característica. Para estudar a variabilidade do sujeito sob a influência de vários estímulos, a metodologia Q utiliza amostragem. Para variáveis ​​ordinais, a correlação é usada, e a análise fatorial é usada para examinar a relação entre uma variável e diversas outras variáveis. Um análogo não paramétrico da análise de variância unidirecional é o teste. O coeficiente de correlação é utilizado quando se deseja avaliar a relação entre duas variáveis ​​medidas na mesma amostra. A medição na escala métrica envolve o uso de uma unidade de medida, e os números refletem não apenas as diferenças entre os objetos, mas também o nível de expressão da propriedade. Um número que caracteriza uma amostra de acordo com o nível de expressão de uma característica medida é denominado medida de tendência central. A metodologia R na pesquisa psicológica usa amostragem para estudar a variabilidade de uma propriedade psicológica sob alguma influência. O análogo mais sensível do teste t-Student para amostras dependentes é o teste. As amostras estatísticas variam dependendo do procedimento de sua organização. O método ANOVA multivariada é usado para estudar a relação entre diversas variáveis. Uma distribuição não tem moda quando todos os valores ocorrem com a mesma frequência ou quase com a mesma frequência. O principal objetivo da análise fatorial é uma descrição econômica dos dados iniciais com perda mínima de informações iniciais. Uma figura que consiste em vértices e linhas que os conectam é chamada de polígono de frequência. Os coeficientes de correlação são usados ​​para testar hipóteses sobre relações entre variáveis. A ferramenta para determinar o nível de significância estatística é o valor p. A metodologia do teste não precisa necessariamente conter todas as questões possíveis. O estudo de duas variáveis ​​numéricas é realizado por meio de um gráfico de dispersão. A parte da variância de uma variável explicada pelos componentes principais (fatores) é chamada de coeficiente de determinação. A distribuição normal das propriedades psicológicas é caracterizada por vários parâmetros, incluindo a média, o desvio padrão e o formato da curva de distribuição. Se a distribuição não for normal, métodos não paramétricos de análise de dados, como teste de Wilcoxon, teste de Mann-Whitney, etc., podem ser utilizados.

Para avaliar a influência de uma variável independente sobre a variável dependente em um experimento, é utilizada a análise de regressão. Um modelo de regressão descreve uma relação matemática entre variáveis ​​e pode ser linear ou não linear. Para avaliar a precisão das previsões do modelo, várias métricas são utilizadas, como coeficiente de determinação, erro médio absoluto, etc.

Na pesquisa psicológica, métodos de análise estatística multivariada também são amplamente utilizados, como análise fatorial, análise de cluster, análise discriminante e outros. Esses métodos permitem identificar estruturas ocultas nos dados, agrupar observações por similaridade e classificar objetos com base em um conjunto de variáveis.

Todos esses métodos de análise de dados são ferramentas importantes para a pesquisa psicológica e fornecem resultados objetivos e confiáveis ​​a partir dos quais podem ser tiradas conclusões sobre propriedades e processos psicológicos.

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