ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਗਣਿਤ ਦੇ ਢੰਗ

ਗਣਿਤ ਖੋਜ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਾਈ ਕੀਤੀ ਚਮਤਕਾਰ ਵਿਚਕਾਰ ਰਿਸ਼ਤੇ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਲਈ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਢੰਗ. ਵੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਬਿਨਾ ਗਣਿਤ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਨਹੀ ਹੈ.

ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਦਸਤੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਖਾਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਰਤ. ਫਾਈਨਲ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਰਗੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਢੰਗ ਗਣਿਤ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਦੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਹੈ ਅਤੇ ਗਰਾਫਿਕਲ ਡਾਟਾ ਵੇਖਾਉਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ. ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲਈ ਡਾਟੇ ਦੀ ਕਿਸਮ (ਗਿਣਾਤਮਕ, ਗੁਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ORDINAL) ਵੱਖ-ਵੱਖ ਿਨਰਧਾਰਨ ਸੰਦ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ.

ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਗਣਿਤ ਢੰਗ ਦੋਨੋ ਅੰਕੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਇਲਾਜ 'ਚ ਪੱਕਾ ਇਰਾਦਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ. ਸਾਨੂੰ ਸਭ ਆਮ ਲੋਕ ਤੇ ਰਹਿਣ ਦਿਉ.

ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ, ਸਭ ਦੇ ਪਹਿਲੇ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਪ ਦੀ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਗਣਿਤ ਢੰਗ, ਰਜਿਸਟਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਕੇਲਿੰਗ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਅੰਕੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਾਈ ਕੀਤੀ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁੰਦਾ ਹੈ. ਤੱਕੜੀ ਦੇ ਕਈ ਵੱਖ ਕਿਸਮ. ਪਰ, ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਉਹ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ. ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੱਕ ਗਿਣਾਤਮਕ ਪੈਮਾਨੇ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਧਿਐਨ ਅਧੀਨ ਆਬਜੈਕਟ ਦੇ ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਲਈ ਅਤੇ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਵਿਚਕਾਰ ਫਰਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਸਧਾਰਨ ਮਿਸਾਲ - ਕਿਊ ਮਾਪਣ. ਮਾਤਰਾ ਸਕੇਲ ਡਾਟਾ ਦਰਜਾ ਕਾਰਵਾਈ (ਦੇਖੋ., ਆਦਿ) ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ. ਗਿਣਾਤਮਕ ਸਕੇਲ ਤੱਕ ਦਰਜਾ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਾਮਾਤਰ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਜਦ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਘੱਟ, ਦਰਮਿਆਨੇ ਜ ਉੱਚ-ਪੱਤਰ ਮੁੱਲ), ਉਲਟਾ ਤਬਦੀਲੀ ਅਸੰਭਵ ਹੈ.

ਦਰਜਾ - ਡਾਟਾ ਦੀ ਵੰਡ ਲਈ ਕ੍ਰਮ (ਆਰੋਹੀ) ਫੀਚਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ ਘੱਟਦੇ ਵਿਚ. ਇਹ ਇੱਕ ਗਿਣਾਤਮਕ ਪੈਮਾਨੇ ਵਰਤਦਾ ਹੈ. ਹਰ ਮੁੱਲ (- ਦਰਜੇ 1, ਅਗਲੇ ਮੁੱਲ - ਇੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਇੰਡੈਕਸ ਦੀ ਦਰਜੇ 2, ਅਤੇ ਇਸ 'ਤੇ) ਇਕ ਦਰਜੇ ਜਾਰੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਨਾਮਾਤਰ ਗਿਣਾਤਮਕ ਸਕੇਲ ਮੁੱਲ ਦਾ ਤਬਾਦਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਵ ਬਣਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਮਾਪ ਦੀ ਦਰ - ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ. 100 ਲੋਕ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਖੋਜਕਾਰ ਨੂੰ ਵੇਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੇ ਲੋਕ ਘੱਟ (ਹਾਈ ਜ ਘੱਟ) ਦੀ ਦਰ ਹੈ. ਪਰ, ਡਾਟਾ ਪੇਸ਼ ਦਾ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹਰ ਜਵਾਬਦੇਹ 'ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅੰਸ਼ਕ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਵਾਲਾ.

ਸਬੰਧ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਚਮਤਕਾਰ ਵਿਚਕਾਰ ਇਕ ਰਿਸ਼ਤਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ. ਇਸ ਮਾਮਲੇ 'ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਮਾਪਿਆ ਵਿਚ ਔਸਤ ਮੁੱਲ ਸੂਚਕ ਦੇ ਜਦ ਜੋੜ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਸਥਿਤ ਹੈ, ਵਿਚ ਸੂਚਕ ਨੂੰ ਬਦਲਣ. ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ 'ਤੇ: ਸਬੰਧ ਦੋ ਪਹਿਲੂ ਵਿਚ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਹ (ਪਹਿਲੀ, ਦੂਜੀ ਮਿਸਾਲ ਦੀ ਦਰ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਧਦੀ ਹੈ, ਉੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਚ ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ, ਘੱਟ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸ ਨੂੰ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ) ਸਕਰਾਤਮਿਕ (ਇੱਕ ਸੂਚਕ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੇ ਲਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ) ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਨਿਰਭਰਤਾ ਕਰਵ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ ਲੀਨੀਅਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜ, ਹੋਰ ਆਮ. ਲਿੰਕ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਨਾਲ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਪਹਿਲੀ ਨਜ਼ਰ 'ਤੇ ਜ਼ਾਹਰ ਹੋ ਨਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੇ ਹੋਰ ਢੰਗ ਵਰਤਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਇਸ ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਾ ਹੈ. ਨੁਕਸਾਨ ਹੈ ਫਾਰਮੂਲੇ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਦੀ ਕਾਫੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ ਵਰਤਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਵੱਡਾ ਗੁੰਝਲਤਾ ਹੈ.

ਫੈਕਟਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ - ਇੱਕ ਹੋਰ ਹੈ ਅੰਕੜਾ ਢੰਗ ਹੈ , ਜੋ ਕਿ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਕ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ. ਇਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਸਭ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਾਰਕ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਬਰਾਬਰ ਮਹੱਤਤਾ ਹੋਣ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਸਵੀਕਾਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਭਾਵ mathematically ਹਿਸਾਬ ਹੈ. ਅਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਇਸ ਵਾਰ 'ਤੇ ਕਈ ਚਮਤਕਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਆਮ ਕਾਰਨ ਅਨਿੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਵ ਬਣਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ.

ਡਾਟਾ tabulation ਢੰਗ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਟੇਬਲ ਰਚਨਾ ਨੂੰ) ਅਤੇ ਗਰਾਫੀਕਲ ਲੇਆਉਟ (ਚਾਰਟ ਅਤੇ ਗਰਾਫ਼, ਜੋ ਕਿ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦੇਣ, ਪਰ ਇਹ ਵੀ ਕਾਰਜ ਦੇ ਕੋਰਸ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ) ਨੂੰ ਵੇਖਾਉਣ ਲਈ.

ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਅਤੇ ਹਾਲਾਤ, ਜਿਸ ਦੇ ਤਹਿਤ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਗਣਿਤ ਢੰਗ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਮੁਹੱਈਆ ਕਾਫੀ ਨਮੂਨਾ, ਮਾਪ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗਣਨਾ ਦੇ ਸ਼ੁਧਤਾ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹਨ.