Математические исследования в психологии.

Введение. Актуальность. Тайна человеческой личности занимала умы многих ученых (да и не только их) не одно столетие. Наверное, сколько живет на свете человек, столько он пытается разобраться в себе самом и в том, что происходит с окружающими его людьми. Ответы на многочисленные вопросы ищет не только он сам, но и целая наука - психология. Явления, изучаемые в психологии, по-настоящему сложны и уникальны. Помимо этого, они труднодоступны для изучения. Именно в связи с этим успехи в психологии на протяжении ее долгой и трудной истории напрямую зависели от совершенства применяемых методов исследования. В настоящее время математика используется в психологии для статистической обработки результатов, для планирования эксперимента и прогнозирования ожидаемых результатов, для разработки и построения математических моделей различных психологических явлений, процессов, ситуаций. В психологии сведены в единую систему методы различных наук: философии и социологии, математики и физики, информатики и медицины, биологии и истории - все они нашли себе применение. Благодаря использованию методов естественных и точных наук психология во второй половине XIX в. получила статус самостоятельной науки и начала активно развиваться. Тогда же в психологии стали создаваться и применяться различные технические приборы и устройства для экспериментальных научных исследований. В начале XX в. к ним присоединились электрические приборы, в конце - радио-, видеоаппаратура, персональные компьютеры. Основанные на этой теории методы построения информационных исследований существенно расширяют традиционные области применения психологических исследований и образуют самостоятельное направление научно-прикладных исследований, которое получило специальное название — нечеткое моделирование. В последнее время нечеткое моделирование является одним из наиболее активных и перспективных направлений прикладных исследований в области психологии. Нечеткое моделирование оказывается особенно полезным, когда в описании процессов присутствует неопределенность, которая затрудняет или даже исключает применение точных количественных методов и подходов. Нечеткое моделирование позволяет получать более адекватные результаты по сравнению с результатами, которые основываются на использовании традиционных аналитических моделей и алгоритмов. Диапазон применения нечетких методов с каждым годом расширяется. Нечеткая логика, которая служит основой для реализации методов нечеткого управления, более естественно описывает характер человеческого мышления и ход его рассуждений, чем традиционные формально-логические системы. Именно поэтому изучение и использование математических средств для представления нечеткой исходной информации позволяет строить модели, которые наиболее адекватно отражают различные аспекты неопределенности, постоянно присутствующей в окружающей нас реальности.

Содержание Введение. 3 1. Методы исследования в психологии 6 1.1. Методы научных исследований: понятие и характеристика. 8 1.2. Психология и математика. 9 2. Логико-математические основы системных описаний 13 2. 1. Множества. 17 2.1.1. Статистика и обработка данных в психологии. 23 3. Исследование о применении элементов и методов нечеткой математики в психологических исследованиях. 30 Заключение 40 Список литературы 41

Список литературы 1. Артемьева, Е.Ю. Сборник задач по теории вероятностей и математической статистике для психологов / Е.Ю.Артемьева. – М.: МГУ, 1999. – 92 с. 2. Баранов Л.Г., Птушкин А.И., Трудов А.В. Нечеткие множества в экспертном опросе. // Социология: 4 м №19, 2004 3. Г.Р. Рейнин. Группа биполярных признаков в типологии Юнга.//Сборник: Соционика ментология и психология личности №6 - М.: Международный институт соционики, 2001.- 323с. 4. Г.Р. Рейнин. О смешанных и чистых типах.//Сборник: Соционика ментология и психология личности №6 - М.: Международный институт соционики, 2001. – 129с. 5. Галактионов А.И. Основы инженерно-психологического проектирования АСУ ТП. М.: Энергия, 1997. 6. Ганичева, А.В. Математика для психологов. / А.В.Ганичева, В.П.Козлов. – М.: Аспект Пресс, 2005. – 239 с. 7. Гмурман, В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике / В.Е. Гмурман. – М.: Высш. шк., 2001 – 400 с. 8. Головина Г.М. Метод многомерного шкалирования нечетких оценок // Математические методы в современной психологии: статус, разработка, применение. М.: Институт психологии РАН, 1995. 9. Головина Г.М. О нечеткой структуре психологических дисциплин // Методы исследования психологических структур и их динамики / Под ред. Савченко Т.Н., Головиной Г.М. М.: ИП РАН, 1999. 10. Головина Г.М., Савченко Т.Н. Модель динамики успешности деятельности // Методы исследования психологических структур и их динамики / Под ред. Савченко Т.Н., Головиной Г.М. М.: Институт психологии РАН, 1999. 11. Гуленко В.В., А.В. Молодцов. Введение в соционику – К.: ВЗУУП, 1991. – 193с. 12. Гусев, А.Н. Измерение в психологии / А.Н.Гусев, М.Б. Михалевская, Ч.А.Измайлов. – М.: УМК «Психология», 2005. – 320 с. 13. Джидарьян И.А. Представление о счастье в российском менталитете. С.-Пб, 2001. 14. Джордж А. Келли Теория личности. Психология личных конструкторов/ Пер. с англ., под ред. А.А. Алексеева - СПб.: Речь, 2000.-180 с. 15. Дрынков А.В., Острякова ТВ, Савченко Т.Н. Многомерное шкалирование и кластерный анализ: совместное применение // Математические методы в исследованиях индивидуальной и групповой деятельности. М.: ИП РАН, 1990. 16. Ермолаев, О.Ю. Математическая статистика для психологов / О.Ю.Ермолаев. – М.: МПСИ: Флинта, 2006. – 336 с. 17. Заде Л. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер - анализе // Классификация и кластер. М., 1980. 18. К.Г. Юнг. Психологические типы.- СПб.:Ювента – М.: Прогресс – Универс, 1995. – 341с. 19. Келли Г. Процесс каузальной атрибуции.//Современная зарубежная социальная психология. Тексты. Под ред. Г.М. Андреевой, Н.Н. Богомоловой, Л.А. Петровской. - М.: МГУ, 1994.-133с. 20. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. - 432 с. 21. Кричевец, А. Н. Математика для психологов: учебник / А.Н. Кричевец, Е.В. Шикин, А.Г.Дьячков; под ред. А.Н. Кричевца. – М.: Флинта: Московский психолого-социальный институт, 2003. – 375 с. 22. Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети. Учеб. пособие. М.: Издательство Физико-математической литературы, 2001. - 224 c. 23. Крылов В.Ю. Статус математических методов в современной психологии // Математические методы в современной психологии: статус, разработка, применение. М.: ИП РАН, 1995. 24. Крылов В.Ю., Острякова Т.В. Новые методы кластерного анализа, основанные на психологической теории развития понятий Л.С. Выготского // II Международные научные ломовские чтения. М., 1994. 25. Лавров, И.А. Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов / И.А.Лавров, Л.Л.Максимова. – М.: Физматлит, 2001. – 256 с. 26. Львова Л. Л., Савченко Т.Н., Головина Г.М. Классификация ошибок оперативного персонала атомных станций и их психологические причины // Теоретические и прикладные вопросы экспериментально-психологических исследований. Психологический межвузовский вестник / Под ред. Дружинина В.Н., Спасенникова В.В. М.: ИП РАН, 1997. 27. Мухатдинова О.Р. Построение и анализ социограмм на основе нечеткой логики // http://ecsocman.edu.ru. 28. Наследов, А.Д. Математические методы психологического исследования. Анализ и интерпретация данных: учеб. пособие / А.Д. Наследов. – СПб.: Речь, 2004. –392 с. 29. Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения. Под редакцией Р.Р. Ягера. - М.: Радио и связь, 1996. 30. Орлов А. И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. М.: Знание, 2000. — 64 с. 31. Рейнин Г.Р., Теоретический анализ типологических описаний личности в психологии.//Сборник: Соционика ментология и психология личности №6, М.: Международный институт соционики, 2001 – 225с. 32. Савченко Т.Н., Головина Г.М. Математическая психология // Современная психология: Справочное руководство / Под ред. Дружинина В.Н. М.: ИНФРА-М, 1999. 33. Савченко Т.Н., Головина Г.М., Крылов В.Ю. Использование классификации конфликтов для управления воздушным движением // Труды общества расследователей авиационных происшествий. М., 1994. 34. Сидоренко, Е.В. Методы математической обработки в психологии / Е.В.Сидоренко. – СПб.: Речь, 2006. – 350 с. 35. Соловьев А.С. Методы теории нечетких множеств и их применение в исследовании // Математические методы и модели в социологии. М., 2007. 36. Суходольский, Г.В. Математическая психология / Г.В.Суходольский. – Х.: Изд-во Гуманитарный центр, 2006. – 360 с. 37. Толстова Ю.Н. Измерение в психологии. М., 1998. 38. Толстова Ю.Н. Психология и математика. М., 2003. 39. Туганбаев, А.А. Задачи по высшей математике для психологов / А.А.Туганбаев. – М.: Флинта: МПСИ, 2007. – 320 с. 40. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. Самара, 1995.