心理学における数学的方法

心理学における数学的方法が用いられる研究データの処理と研究された現象の間の規則性の確立のために。最も単純な調査でさえ、数学的なデータ処理なしではできません。

データ処理は手動で行うこともできるが、特別なソフトウェアを使用することができます。最終的な結果は表のように見えます。心理学における数学統計の方法は、データを許可し、グラフィック表示する。異なる種類のデータ（定量的、定性的および順序的）について、異なる評価ツールが使用される。

心理学における数学的方法には、数値的な依存関係の確立と統計的処理の方法の両方が含まれる。それらの中で最も一般的なものについてもっと詳しく説明しましょう。

データを測定するには、まず、測定の規模を決定する必要があります。そして、ここでは、心理学のような数学的方法を 登録 と スケーリング調査された現象の表現である数値指標。スケールにはいくつかの種類があります。しかし、それらのうちのいくつかだけが数学的処理に適している。これは、主に、調査中のオブジェクトの特定の特性の表現度を測定し、その差異を数値的に表現できる定量的なスケールです。最も単純な例は、諜報係数の測定です。定量的なスケールは、データのランク付け操作を実行することを可能にする（下記参照）。ランク付けされると、量的スケールからのデータは公称値（例えば、インジケータの低、中、または高値）に変換され、逆の遷移はもはや不可能である。

ランキング データの分布が降順であるかどうか（増加）し、それは推定される。定量的なスケールが使用される。各値には、あるランク（最小値のインデックスはランク1、次の値はランク2など）が割り当てられ、その後に値を量的スケールから名目値に変換することが可能になります。例えば、測定可能な指標は、不安のレベルである。 100人がテストされ、得られた結果はランク付けされ、研究者はいくつの人が低い（高いか中位の）指標を有するかを見ることができる。しかしながら、データを提示するこの方法は、各回答者のための情報の部分的な損失を伴う。

相関分析 現象間の関係の確立です。 この場合、インジケータの変化に伴い、インジケータの平均値がどのように変化するかが測定されます。相関は、力と方向の2つの側面で考慮されます。ポジティブ（1つの指標の増加、第2指標もまた増加）と負（第1指標が減少するにつれて、第2指標は減少する。例えば、個人における不安のレベルが高いほど、グループにおける主要な位置を占める可能性は低い。依存関係は線形であってもよいし、より頻繁に起こるように曲線で表現されてもよい。心理学における数学的処理の他の方法が使用されている場合、一見すると相関分析を確立するのに役立つリンクは明白ではないかもしれません。これが彼の主な美徳です。欠点は、かなりの数の式および慎重な計算を使用する必要性に関連して非常に面倒であると考えられる。

ファクター分析 別の統計的方法があります研究中のプロセスに対する様々な要因の影響を予測することができる。同時に、すべてのインパクトファクタは、最初は等しい値を持つものとして受け入れられ、その影響度は数学的に計算されます。このような分析により、いくつかの現象の変動の共通原因を一度に確立することができます。

受信したデータを表示するには、表の作成方法（表の作成）とグラフィカルな構成（得られた結果を視覚的に表現するだけでなく、プロセスの経過を予測するための図やグラフを使用）

上記の主な条件心理学における数学的方法は、研究の信頼性を保証し、十分なサンプリングが可能であり、測定の正確さと計算の正確さである。