МОДЕЛИ

Многомерный анализ требует соединения трех различных типов информ. в одном методе, к-рый можно применять на практике. С т. зр. психолога, из накопленных в психологии действенных идей и знаний необходимо извлекать наиболее существенное и применять к ситуации анализа исходных данных. Такое очищенное знание, особенно если оно формализовано, наз. психол. моделью. Психол. модель обеспечивает контекст для выбора наиболее подходящего метода из множества многомерных или др. методов анализа (либо статистического описания) данных.

Второй тип используемой информ. — это мат. или структурная модель, устанавливающая отношения между осн. переменными, наблюдениями, параметрами и пр. Структурная модель является формально-математическим представлением, к-рое предполагается релевантным многомерной ситуации в силу психол. модели. В общем, многомерные методы основываются на линейных по своей природе моделях. Т. к. психол. теории часто предполагают существование нелинейных связей, иногда бывает трудно сделать допущение о линейности. И все-таки принятие этого допущения может быть оправданным в тех случаях, когда большинство зависимых (т. е. предсказываемых) переменных имеют

аппроксимативно непрерывный характер. Если же эти переменные являются дихотомическими или порядковыми, будет трудно обосновать допущение о линейности иначе как соображениями удобства или аппроксимации.

Третий тип информ. — это статистическая модель. Такую модель нужно разрабатывать всякий раз, когда предполагается что-то большее, чем простое описание данных. В этом случае, помимо статистического описания данных, интерес могут представлять выводы о более широкой совокупности, на выборке из к-рой и были получены изучаемые данные.

Осн. вопрос при состыковке структурной и статистической моделей — ошибка, обусловленная структурой наблюдений (error structure of observations). Недавно полученное обобщение многомерного нормального распределения, допускающее ненулевой, но постоянный эксцесс кривых плотности распределения переменных, оказалось полезным в качестве основы для расширения традиционных методов; был тж введен ряд непараметрических методов.

В добавление к описанию распределения переменных статистическая модель должна описывать модель выборки, используемой для получения наблюдений. Обычно полагают, что таковая является моделью независимых случайных наблюдений, при к-рой на оценки каждого отдельного человека не влияют оценки др. людей. Наконец, статистическая модель должна точно определять границы области действия определенных статистических или случайных процессов.

Хотя М. м. а. можно и нужно использовать как разведочные, для проникновения в суть собранных данных и формулирования гипотез о скрывающихся за ними факторах, большой класс этих методов составляют конфирматорные (подтверждающие) по своему характеру методы, предназначенные для проверки теорий. В общем, конфирматорный подход к многомерному анализу претендует на решение следующих задач: а) оценивание параметров распределения для проверки гипотез об этих параметрах; б) определение доверительных областей измеренных значений переменных на основе обоснованного применения теории выборок и стандартных ошибок; в) оценивание адекватности гипотетической структурной модели; г) сравнение контрастных моделей; д) придание вероятностных формулировок разным результатам и е) доверительное оценивание выводов.

Январь 24, 2019 Общая психология, психология личности, история психологии
Еще по теме
14.2. НАУКА И «МОДЕЛИ» РЕАЛЬНОСТИ (МОДЕЛИ ЧЕЛОВЕКА, ОРГАНИЗАЦИИ, ОБЩЕСТВА)
СИСТЕМА МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ВИЛЬСОНА.
МОДЕЛИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО РАЗРЕЗА И КОГНИТИВНЫЕ МОДЕЛИ
ОДНОУРОВНЕВЫЕ МОДЕЛИ
РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ
ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ.
ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
СЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
ИСТОРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ИНТЕЛЛЕКТА
Модель Во и Нормана
КОННЕКЦИОНИСТСКИЕ МОДЕЛИ
МОДЕЛЬ МЕЖОТРАСЛЕВЫХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ.
МОДЕЛЬ ВЫПОЛНЕНИЯ
Определение модели
БИОЭКОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ.
МОДЕЛЬ ВОЗВРАЩАЮЩЕГОСЯ ПРОЦЕССА.
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ.
Добавить комментарий