វិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យាចិត្តវិទ្យា

វិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យាចិត្តវិទ្យាសម្រាប់ការប្រើប្រាស់នៅក្នុងការស្រាវជ្រាវនិងការដំណើរការទិន្នន័យបង្កើតទំនាក់ទំនងរវាងបាតុភូតសិក្សា។ ទោះបីជាការសិក្សាសាមញ្ញមួយគឺមិនមែនដោយមិនមានដំណើរការទិន្នន័យគណិតវិទ្យា។

ដំណើរការទិន្នន័យអាចត្រូវបានធ្វើដោយដៃ, ប៉ុន្តែអាច - ប្រើកម្មវិធីពិសេស។ លទ្ធផលចុងក្រោយអាចនឹងមើលទៅដូចជាតុមួយ; វិធីសាស្រ្ត ស្ថិតិគណិតវិទ្យា ចិត្តវិទ្យានិងអនុញ្ញាតឱ្យដើម្បីបង្ហាញទិន្នន័យជាលក្ខណៈក្រាហ្វិក។ សម្រាប់ការផ្សេងគ្នា ប្រភេទទិន្នន័យ (បរិមាណគុណភាពនិងបូរណសំខ្យា) ប្រើឧបករណ៍វាយតម្លៃខុសគ្នា។

វិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យានៅក្នុងការប្តេជ្ញាចិត្តទាំងចិត្តសាស្ត្រក្នុងការពឹងផ្អែកលេខនិងព្យាបាលស្ថិតិ។ សូមឱ្យយើងរស់នៅលើអ្នកដែលជាទូទៅបំផុត។

ក្នុងគោលបំណងដើម្បីវាស់ស្ទង់ទិន្នន័យដំបូងនៃការទាំងអស់, អ្នកត្រូវតែសម្រេចចិត្តនៅលើមាត្រដ្ឋាននៃការវាស់វែងនេះ។ ហើយនៅទីនេះត្រូវបានប្រើវិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យានៅក្នុងចិត្តវិទ្យា, ជាការចុះបញ្ជីនិងការធ្វើមាត្រដ្ឋានគឺដើម្បីបង្ហាញពីបាតុភូតដែលបានសិក្សានៅក្នុងលក្ខខណ្ឌលេខ។ ប្រភេទខុសគ្នាជាច្រើននៃជញ្ជីង។ ទោះយ៉ាងណាសម្រាប់ដំណើរគណិតវិទ្យាគឺសមរម្យតែប៉ុណ្ណោះពួកគេមួយចំនួន។ នេះគឺជាចម្បងជាខ្នាតបរិមាណដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដើម្បីវាស់ស្ទង់ពីភាពធ្ងន់ធ្ងរនៃលក្ខណៈសម្បត្តិជាក់លាក់នៃវត្ថុដែលនៅក្រោមការសិក្សានិងលេខរៀងបង្ហាញពីភាពខុសគ្នារវាងពួកគេ។ ឧទាហរណ៍សាមញ្ញបំផុត - វាស់ IQ ។ ធ្វើមាត្រដ្ឋានអនុញ្ញាតឱ្យប្រតិបត្ដិការ quantification ទិន្នន័យចំណាត់ថ្នាក់ (មើល។ ល។ ) នៅពេលដែលទិន្នន័យចំណាត់ថ្នាក់ពីខ្នាតបរិមាណបកប្រែទៅបន្ទាប់បន្សំមួយ (ឧ, ទាបមធ្យមឬសន្ទស្សន៍ខ្ពស់តម្លៃ), ការផ្លាស់ប្តូរបញ្ច្រាសគឺមិនអាចទៅរួចទេ។

ចំណាត់ថ្នាក់ - ចែកចាយនៃទិន្នន័យនៅក្នុងគោលបំណងលក្ខណៈពិសេស (ឡើង) ដែលត្រូវបានប៉ាន់ប្រមាណចុះ។ នេះប្រើខ្នាតបរិមាណ។ តម្លៃនីមួយគឺត្រូវបានផ្ដល់ចំណាត់ថ្នាក់លេខមួយ (index ជាមួយតម្លៃអប្បបរមា - ហ 1, តម្លៃក្រោយ - ឋានៈ 2 និងដូច្នេះនៅលើ), បន្ទាប់មកវាបានក្លាយទៅជាអាចធ្វើទៅបានដើម្បីផ្ទេរតម្លៃពីខ្នាតបរិមាណបន្ទាប់បន្សំ។ ឧទាហរណ៍, អត្រាការវាស់ - កម្រិតនៃការបារម្ភនេះ។ មនុស្ស 100 នាក់ត្រូវបានគេធ្វើតេស្តលទ្ធផលត្រូវបានចំណាត់ថ្នាក់និងជាអ្នកស្រាវជ្រាវមើលឃើញពីរបៀបដែលមនុស្សជាច្រើនមានអត្រា (ខ្ពស់ឬទាប) ទាប។ ទោះជាយ៉ាងណា, វិធីនៃការបង្ហាញទិន្នន័យនេះហុចផលការបាត់បង់ផ្នែកនៃអំពីអ្នកឆ្លើយតបគ្នា។

ការវិភាគជាប់ទាក់ទងគ្នា - គឺដើម្បីបង្កើតទំនាក់ទំនងរវាងបាតុភូតមួយ។ ក្នុងករណីដែលបានវាស់វែងជាផ្លាស់ប្តូរនេះ តម្លៃជាមធ្យម នៃសូចនាករពេលផ្លាស់ប្តូរសូចនាករក្នុងការភ្ជាប់ជាមួយដែលវាមានទីតាំងស្ថិតនៅ។ ការជាប់ទាក់ទងគ្នាត្រូវបានចាត់ទុកនៅក្នុងទិដ្ឋភាពពីរ: នៅលើកម្លាំងនិងទិសដៅ។ វាអាចជាវិជ្ជមាន (សម្រាប់ការបង្កើនសូចនាករកើនឡើងមួយ, និងលើកទីពីរ) និងអវិជ្ជមាន (ការកើនឡើងក្នុងអត្រាឧទាហរណ៍ទីពីរដំបូងថយចុះ, ខ្ពស់ជាងកម្រិតនៃការថប់បារម្ភក្នុងបុគ្គលនេះទំនងជាតិចជាងដែលវាត្រូវចំណាយពេលទីតាំងនាំមុខគេមួយនៅក្នុងក្រុមនេះ) ។ ការពឹងផ្អែកអាចជាលីនេអ៊ែរឬច្រើនជាទូទៅដើម្បីបង្ហាញខ្សែកោង។ តំណភ្ជាប់ដែលជួយក្នុងការបង្កើតការ វិភាគការជាប់ទាក់ទងគ្នា, មិនអាចមានជាក់ស្តែងនៅ glance ដំបូង, ប្រសិនបើអ្នកប្រើវិធីសាស្រ្តផ្សេងទៀតនៃដំណើរការគណិតវិទ្យាចិត្តវិទ្យា។ នេះគឺជាអត្ថប្រយោជន៍សំខាន់របស់ខ្លួន។ គុណវិបត្តិគឺស្មុគស្មាញកាន់តែច្រើនដោយសារតែការចាំបាច់នៃការប្រើប្រាស់មួយចំនួនសន្ធឹកសន្ធាប់នៃរូបមន្តនិងការគណនាការប្រុងប្រយ័ត្នផងដែរ។

ការវិភាគកត្តា - គឺមួយទៀត វិធីសាស្រ្តស្ថិតិ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យទាយផលប៉ះពាល់នៃកត្តាជាច្រើនប្រហែលជាដំណើរការនៅក្រោមការសិក្សាលើនេះ។ ក្នុងករណីនេះទាំងអស់ដែលបានទទួលយកកត្តាដំបូងមានឥទ្ធិពលលើការមានសារៈសំខាន់ស្មើគ្នាក្នុងនាមជានិងឥទ្ធិពលរបស់ពួកគេត្រូវបានគណនាគណិតវិទ្យា។ បែបវិភាគមួយធ្វើឱ្យវាអាចបង្កើតបានជាមូលហេតុទូទៅនៃបាតុភូតការប្រែប្រួលច្រើននៅពេលតែ។

ដើម្បីបង្ហាញទិន្នន័យវិធីសាស្រ្តថេបអាចត្រូវបានប្រើ (ការបង្កើតតារាង) និងប្លង់ក្រាហ្វិកនេះ (តារាងនិងក្រាហ្វិកដែលមិនត្រឹមតែផ្តល់តំណាងឱ្យលទ្ធផលដែលទទួលបានទេប៉ុន្តែថែមទាំងអនុញ្ញាតឱ្យទស្សន៍ទាយការពិតណាស់នៃដំណើរការនេះ) ។

លក្ខខណ្ឌចម្បងដែលវិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យាដែលបានរៀបរាប់ខាងលើចិត្តវិទ្យាបានផ្តល់នូវភាពអាចជឿជាក់បានគឺជាការសិក្សាមួយដែលអាចរកបានគ្រប់គ្រាន់ជាគំរូ, ភាពត្រឹមត្រូវការវាស់វែងនិងការត្រឹមត្រូវនៃការគណនានេះ។