मनोविज्ञान में गणितीय तरीके

मनोविज्ञान में गणितीय विधियों का उपयोग किया जाता हैअनुसंधान डेटा के प्रसंस्करण और घटनाओं के बीच नियमितता की स्थापना के लिए अध्ययन किया। यहां तक ​​कि सबसे सरल जांच गणितीय डेटा प्रोसेसिंग के बिना नहीं कर सकती।

डाटा प्रोसेसिंग मैन्युअल रूप से किया जा सकता है, लेकिनकर सकते हैं - विशेष सॉफ्टवेयर के उपयोग के साथ अंतिम परिणाम एक तालिका की तरह दिख सकता है; मनोविज्ञान में गणितीय आँकड़ों के तरीकों की अनुमति और ग्राफिक रूप से डेटा प्रदर्शित करते हैं। विभिन्न प्रकार के डेटा (मात्रात्मक, गुणात्मक और क्रमशः) के लिए, विभिन्न मूल्यांकन उपकरणों का उपयोग किया जाता है।

मनोविज्ञान में गणितीय विधियों में संख्यात्मक निर्भरता की स्थापना और सांख्यिकीय प्रसंस्करण के तरीकों की अनुमति दोनों शामिल हैं। आइए हम उनमें से सबसे आम पर अधिक विस्तार से अवगत कराएं।

डेटा को मापने के लिए, सबसे पहले, माप के पैमाने को निर्धारित करना आवश्यक है। और यहां हम मनोविज्ञान में ऐसे गणितीय तरीकों का प्रयोग करते हैं पंजीकरण और स्केलिंग, जिसमें जांच की घटनाओं में अभिव्यक्ति में शामिल होता हैसंख्यात्मक संकेतक कई तरह के तराजू हैं हालांकि, उनमें से कुछ केवल गणितीय प्रसंस्करण के लिए उपयुक्त हैं। यह मुख्य रूप से एक मात्रात्मक पैमाने है जो आपको अध्ययन के तहत वस्तुओं के विशिष्ट गुणों की अभिव्यक्ति की डिग्री को मापने और संख्यात्मक रूप से उनके बीच के अंतर को व्यक्त करने की अनुमति देता है। सरलतम उदाहरण खुफिया गुणांक का माप है। मात्रात्मक पैमाने पर रैंकिंग आंकड़ों के संचालन को करने की अनुमति मिलती है (नीचे देखें)। जब रैंक किया जाता है, मात्रात्मक पैमाने का डेटा नाममात्र (उदाहरण के लिए, सूचक का एक कम, मध्यम या उच्च मूल्य) में अनुवाद किया जाता है, और एक रिवर्स संक्रमण अब संभव नहीं है।

श्रेणी क्या अवरोही क्रम में डेटा का वितरण है(वृद्धि) विशेषता है, जो अनुमान है। एक मात्रात्मक पैमाने का उपयोग किया जाता है प्रत्येक मान को एक निश्चित रैंक (न्यूनतम मूल्य वाले सूचकांक 1 रैंक, अगले मान रैंक 2 है, और इसी तरह) असाइन किया जाता है, इसके बाद मात्रात्मक पैमाने से मान का नाममात्र मूल्य में अनुवाद करना संभव हो जाता है। उदाहरण के लिए, मापने योग्य सूचक चिंता का स्तर है 100 लोगों का परीक्षण किया गया, प्राप्त परिणाम रैंक किए गए, और शोधकर्ता देख सकता है कि कितने लोगों के पास कम (उच्च या मध्यम) सूचक है हालांकि, डेटा प्रस्तुत करने के इस तरीके से प्रत्येक प्रतिवादी के लिए जानकारी का आंशिक नुकसान आ सकता है

सहसंबंध विश्लेषण घटना के बीच संबंधों की स्थापना क्या है? इस मामले में, यह मापा जाता है कि एक संकेतक के औसत मूल्य में परिवर्तन होगा जब संकेतक बदलता है, जिसके संबंध में यह स्थित है। सहसंबंध को दो पहलुओं में माना जाता है: बल और दिशा से यह सकारात्मक हो सकता है (एक सूचक में वृद्धि के साथ, दूसरा सूचक भी बढ़ता है) और नकारात्मक (पहली वृद्धि के रूप में, दूसरा सूचक घटता है: उदाहरण के लिए, किसी व्यक्ति में चिंता का स्तर जितना अधिक होगा, उतना कम होने की संभावना है कि वह समूह में अग्रणी स्थान ले जाएगा)। निर्भरता रैखिक हो सकती है, या, जैसा कि अक्सर होता है, वक्र संबंधों का विश्लेषण करने में मदद करने वाले लिंक पहली नज़र में स्पष्ट नहीं हो सकते हैं यदि मनोविज्ञान में गणितीय प्रसंस्करण के अन्य तरीकों का उपयोग किया जाता है। यह उनका मुख्य गुण है काफी फ़ायर्लों और सावधानीपूर्वक गणना करने के लिए उपयोग की आवश्यकता के संबंध में खामियों को महान श्रमिकता का श्रेय दिया जा सकता है।

फैक्टर विश्लेषण क्या एक और सांख्यिकीय पद्धति है जोअध्ययन के तहत प्रक्रिया पर विभिन्न कारकों के संभावित प्रभाव की भविष्यवाणी करने की अनुमति देता है। इसी समय, सभी प्रभाव कारकों को शुरू में एक समान मूल्य के रूप में स्वीकार किया जाता है, और उनके प्रभाव की डिग्री गणितीय गणना की जाती है। इस तरह के एक विश्लेषण से हमें एक बार में कई घटनाओं की परिवर्तनशीलता के सामान्य कारण को स्थापित करने की अनुमति मिलती है।

प्राप्त आंकड़ों को प्रदर्शित करने के लिए,सारणीकरण विधियों (तालिकाओं का निर्माण) और ग्राफिकल निर्माण (आरेख और ग्राफ जो न केवल प्राप्त परिणामों के दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान करते हैं, बल्कि आपको इस प्रक्रिया के दौरान भविष्यवाणी करने की अनुमति भी देते हैं) का उपयोग करें।

मुख्य परिस्थितियों में जिसके ऊपर उपरोक्तमनोविज्ञान में गणितीय तरीके अनुसंधान की विश्वसनीयता सुनिश्चित करते हैं, एक पर्याप्त नमूने की उपलब्धता, माप की शुद्धता और गणना की शुद्धता है।