Підготовка майбутніх психологів до вирішення дослідницьких завдань за допомогою регресійного аналізу

У статті наведено актуальність застосування регресійного аналізу у вирішенні завдань майбутніх психологів, заснованих на проведенні емпіричних досліджень. Наведено особливості експериментальних даних психолого-педагогічних досліджень. Розглянуто основні поняття регресії, регресійної моделі, прогнозування. Загальна характеристика методів і задач регресійного аналізу. Оцінка параметрів парної та множинної лінійної регресії методом найменших квадратів. На конкретних прикладах показано процес підготовки майбутніх психологів до вирішення дослідницьких професійних завдань за допомогою регресійного аналізу.

Матеріали статті можуть використовуватись у дисертаційних дослідженнях, при виконанні кваліфікаційних робіт, курсових робіт бакалаврів психологів.

Training future psychologists to solve research tasks using regression analysis

Zhernovnikova Yana

Mathematical statistics methods are used in many fields of psychology and pedagogy as a tool necessary for processing research results of various nature.

The skills of research activity are necessary for future bachelors studying in the specialty 053 Psychology, both when writin g coursework and qualification papers, and in the future in professional activities or further studies in master's and postgraduate studies.

The task of identifying the quantitative dependence between characteristics is most often found in psychological and pedagogical research.

However, the question of the correctness, correctness of the use of certain methods of mathematical statistics in the processing of experimental data of psychological and pedagogical research, due to the specificity of the data itself, remains relevant, since the wrong choice of methods and criteria will contribute to the application of erroneous statistical procedures and the formulation of incorrect research conclusions. Therefore, a detailed study of methods, analysis and solution of research tasks is a necessary part of the process of training a competent psychologist.

The training of bachelors in the specialty 053 Psychology at the Kharkiv State Academy of Physical Culture to solve research problems using regression analysis is carried out as part of the study of the discipline «Computer processing of experimental research data».

The topic «Regression analysis» is studied in lectures and practical classes.

The concepts of regression, regression model, forecasting are considered at the lecture. General characteristics of regression analysis methods and problems. Estimating the parameters of paired and multiple linear regression using the method of leasts quares.

The article provides materials on the application of regression analysis, which can be used in the statistical analysis of a research experiment when performing coursework, qualification works for bachelors and masters, and dissertation works. The development of skills and abilities to solve applied research problems using the methods of mathematical statistics in practical classes is an integral part of the process of training future psychologists.

Для здійснення регресійного аналізу та побудови рівняння лінійної регресії в програмі MS Excel необхідно виконати наступні кроки:

1. Натиснути кнопку «Аналіз даних» на вкладці «Дані», вибрати параметр «Регресія».

2. У діалоговому вікні, яке відкрилось, вказати діапазон комірок з даними незалежної змінної у полі «Вхідний інтервал Х», залежної змінної у полі «Вхідний інтервал Y», діапазон для результатів аналізу у полі «Вихідний інтервал», натиснути ОК. У вказаному вихідному інтервалі комірок з'являться результати регресійного аналізу (рис. 1).

Рис. 1. Результати регресійного аналізу

Інтерпретація результатів. У таблиці «Дисперсійний аналіз» оцінюється достовірність отриманої моделі за рівнем значущості критерію Фішера (рядок Регресія, стовпець Значимість F - 0,0029, тобто р <0,05 і модель значима) і ступінь опису моделлю процесу - R-квадрат (другий рядок зверху в таблиці «Регресійна статистика», в прикладі R-квадрат = 0,64). Можна говорити про задовільну апроксимацію (модель в цілому адекватно описує залежність показників «Тривожності» від показників «Фрустрації», «Агресивності» та «Ригідності»).

Значення коефіцієнтів моделі визначаються з таблиці в стовпці «Коефіцієнти» - в рядку Y-перетин наводиться вільний член bo = -0,04; в рядках відповідних змінних наводяться значення коефіцієнтів при цих змінних b і = 0,73, b2 = 0,01 і Ьз = 0,18. Вираз для визначення величини «Тривожності» від показників «Фрустрації», «Агресивності» та «Ригідності» матиме вигляд:

Y = -0,04+0,73*Хі+(-0,01 )*Х2+0,18*Хз.

Отже, підставивши значення незалежних змінних замість змінних Х1, Х2 та Х3 можна отримати значення залежної змінної Y.

В якості самостійної роботи здобувачам вищої освіти пропонується виконати дослідницький проект на тему «Регресійний аналіз», використовуючи при цьому дані, отримані, наприклад, при виконанні кваліфікаційних робіт. При реалізації проекту здобувач вищої освіти самостійно формулює проблему, здійснює збір необхідної інформації, планує можливі варіанти рішення, робить висновки, аналізує свою діяльність, тобто бере участь у вирішенні прикладних дослідницьких завдань.

Висновки

У статті наведено матеріали щодо застосування регресійного аналізу, які можуть бути використані в статистичному аналізі науково-дослідного експерименту при виконанні курсових, кваліфікаційних робіт бакалаврів та магістрів, дисертаційних робіт. Розвиток навичок та умінь вирішення прикладних дослідницьких завдань методами математичної статистики на практичних заняття є невід'ємною частиною процесу підготовки майбутніх психологів.

Література

1. Ашанін В. С., Пятисоцька С. С. Системно-інформаційні основи наукових досліджень в фізичному вихованні та спорті : навчальний посібник. Харків : ХДАФК, 2019. 78 с.

2. Ашанін В. С., Пятисоцька С. С., Жерновнікова Я. В. Статистична обробка та аналіз інформації [навчальний посібник для здобувачів вищої освіти спеціальності 014 Середня освіта (Фізична культура)]. Харків : ХДАФК, 2022. 112 с.

3. Бахрушин В. Є. Методи аналізу даних : навчальний посібник для студентів. Запоріжжя : КПУ, 2011. 268 с.

4. Боснюк В.Ф. Математичні методи у психології. Курс лекцій. Харків. 2016. 56с.

5. Вдовенко В. В. Матем. методи в психології: Навч.-методичний посібник. Кіровоград : ПП «Центр оперативної поліграфії» Авангард», 2017. 112 с.

6.Климчук В. О. Математичні методи у психології : навчальний посібник. К. : Освіта України, 2009. 288 с.

7.Олефір В.О. Математичні методи у психології: методичні вказівки з організації та планування самостійної роботи для здобувачів освітньокваліфікаційного рівня бакалавр за спеціальністю 052 - психологія. Харків. 2016. 59 с.

8.Руська Р.В. Теорія імовірності та математична статистика в психології : навч.посіб. Тернопіль. 2020. 112 с.

9.Татьянчиков А. О. Методичні рекомендації до виконання лабораторних робіт з курсу «Методи психологічного дослідження: математичні методи в психології» для студентів IV курсу спеціальності 053 «Психологія». Одеса : ПНПУ імені К. Д. Ушинського, 2019. 38 с.

References

1. Ashanin V. S., Piatysotska S. S. Systemno-informatsiini osnovy naukovykh doslidzhen v fizychnomu vykhovanni ta sporti : navchalnyi posibnyk. Kharkiv : KhDAFK, 2019. 78 p.

2. Ashanin V. S., Piatysotska S. S., Zhernovnikova Ya. V. Statystychna obrobka ta analiz informatsii [navch. posib. dlia zdobuvachiv vyshchoi osvity spetsialnosti 014 Serednia osvita (Fizychna kultura)]. Kharkiv : KhDAFK, 2022. 112 p.

3. Bakhrushyn V. Ye. Metody analizu danykh : navchalnyi posibnyk dlia studentiv. Zaporizhzhia : KPU, 2011. 268 p.

4. Bosniuk V.F. Matematychni metody u psykholohii. Kurs lektsii. Kharkiv. 2016. 56 p.

5. Vdovenko V. V. Matematychni metody v psykholohii: Navchalno-metodychnyi posibnyk. Kirovohrad : PP «Tsentr operatyvnoi polihrafii» Avanhard», 2017. 112 p.

6. Klymchuk V. O. Matematychni metody u psykholohii : navchalnyi posibnyk. K. : Osvita Ukrainy, 2009. 288 p.

7.Olefir V.O. Matematychni metody u psykholohii: metodychni vkazivky z orhanizatsii ta planuvannia samostiinoi roboty dlia zdobuvachiv osvitnokvalifikatsiinoho rivnia bakalavr za spetsialnistiu 052 - psykholohiia. Kharkiv. 2016. 59 p.

8. Ruska R.V. Teoriia imovirnosti ta matematychna statystyka v psykholohii : navch.posib. Ternopil. 2020. 112 p.

9. Tatianchykov A. O. Metodychni rekomendatsii do vykonannia laboratornykh robit z kursu «Metody psykholohichnoho doslidzhennia: matematychni metody v psykholohii» dlia studentiv IV kursu spetsialnosti 053 «Psykholohiia». Odesa : PNPU imen i K. D. Ushynskoho, 2019. 38 p.

Размещено на Allbest.ru