49. Моделирующий подход в психологии кратко

Привет, Вы узнаете о том , что такое 49. Моделирующий подход в психологии, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое 49. Моделирующий подход в психологии , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Эксперементальная психология.

Сущность моделирования заключается в построении моделей изучаемых феноменов, которое позволяет добиться высокой степени понимания реальности, а иногда и делать точные количественные предсказания относительно будущего развития изучаемых феноменов: то есть здесь решаются задачи выявления связей между переменными, прогнозирования и управления.

Ключевым явл. понятие модели.

Модель – это конструируемый объект (физический или идеальный), кот. воспроизводит некоторые свойства др. объекта, являющегося предметом изучения.

Моделирование заключается в построении и дальнейшем изучении модели, кот. замещает непосредственное изучение исходного объекта. Выводы, полученные при изучении модели, переносятся на исходный объект. Хорошая модель должна быть максимально упрощена и отражать основные св-ва исходного объекта.

Ценность моделирования в том, что можно сделать выводы о феноменах, которые непосредственно изучать сложно или невозможно (опасно).

Процесс создания модели состоит из 3х этапов: построение, подгонка, верификация.

1. Построение – описание модели с использованием некоторого языка – естественного или формально-логического. Модели м.б. качественными или количественными. Для построения модели критически важной явл. формулировка допущений, т.е. решений об идеализации реальности.

2. На этапе подгонки используются различные методы определения оптимальных значений параметров, то есть значений, позволяющих максимально приблизить поведение модели к поведению моделируемого объекта.

3. Верификация – док-во соответствия модели изучаемому процессу на основе оценки способности модели демонстрировать предсказанное поведение при создании опред. условий (сравниваем поведение модели и объекта).

Количественная оценка степени соответствия между эмпирическим и теоретическим набором данных осуществляется с помощью индексов соответствия. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Выбор индекса зависит от мн-ва условий: метрики, особенности распределения использованных переменных. В рез-те проверки принимается решение о принятии модели или о ее отвержении. Логика проверки моделей, т.о. обнаруживает асимметрию вывода, как проверка гипотез в экспериментальном методе.

Как моделирование, так и экспериментальный метод следуют гипотетико-дедуктивной логике. Моделирование – экспериментирование над моделями. В общем виде модель представляет собой систему утверждений о связях между переменными.

В современной психологии используется знаковое моделирование, кот. заключается в построении формальной модели психических процессов с использованием символических систем. Это математическое моделирование. В узком смысле математическое моделирование – описание х-к объектов в виде уравнений:

1) динамическое моделирование – описывает динамику сложных систем с помощью аппарата дифференциальных уравнений;

2) байесовское моделирование – используется для построение количественных моделей когнитивных процессов, составным элементом которых является принятие решений (аппарат проверки гипотез на основе теоремы Байеса).

Два значимых для психологии вар-та знакового моделирования:

1. вычислительное моделирование

Построение формальной модели изучаемого феномена в виде исполняемой компьютерной программы; это позволяет оценить поведение сложных моделей, когда получить такую оценку аналитическим путем трудно. Например, в когнитивной психологии такое встречается.

2.статистическое моделирование

Построение статистических моделей, дающих компактное описание набора эмпирических данных с незначительной потерей информации. В общем виде это – уравнение, описывающее связи между одной или неск. ЗП и одной или неск. НП. Конечная цель – количественное описание связей между пси переменными.

Варианты:

- Линейная регрессионная модель.

Исследователь должен указать ЗП (критерий) и одну или несколько НП (предикаторов). Модель предполагает, что значение критерия представляет собой линейную комбинацию значений предикаторов. Анализируя параметры этой модели, исследователь определяет, какие предикаторы важны, а какие – нет.

Пример: регрессия, связывающая успешность сдачи экзамена с рядом потенциальных предикаторов (кол-во часов занятий, внешний вид студента, его тревожность и проч).

Нужно определить значения регрессионных коэффициентов на этапе подгонки модели, для подгонки используется метод наименьших квадратов. На этапе верификации: в случае линейной регрессии индексом соответствия явл. коэффициент множественной детерминации R^2 , значение данного показателя равно проценту дисперсии критерия, кот. м.б. объяснен совокупным влиянием предикаторов. Высокие значения коэф. говорят о высоком качестве модели.

- Нелинейная регрессионная модель.

Допускает наличие нелинейных связей между критерием и набором предикторов.

- Многоуровневые (иерархические модели)

- Модели с латентными переменными = ненаблюдаемыми факторами, кот. представляют общую для нескольких наблюдаемых переменных дисперсию.

- Структурное моделирование. Здесь используется объединение моделей с латентными переменными и регрессионных.

Проблема контроля эффекта группировки данных. Иерархическая группировка. (ученик – класс- школа—район—город—регион—страна). Объединение во вложенные группы т.о., что на каждом уровне вложения каждая единица относится только к одной группе. Проблема – высокая степень неоднородности.

При анализе рез-тов таких исследований стоит использовать иерархическое моделирование.

Здесь влияние факторов каждого уровня моделируется отдельным уравнением, т.е. регрессионные коэффициенты, описывающие эффекты факторов на нижележащем уровне, сами становятся предметом моделирования на вышележащем уровне. Плюсы: возможность одновр. оценки коэффициентов на разных уровнях; учет различий в точности определения эффектов индивидуал. факторов при оценке эффектов групповых => повышенная точность оценок эффектов гр. и межгр. взаимодействий. Высокая гибкость.

Сложности планирования: надо определить кол-во иерархич. уровней, кот. будут использоваться при сборе и обработке данных – обычно их 2 (микро-и макроуровень); необх. определить кол-во факторов, включаемых в модель на каждом уровне (лучше взять немножко); повышенные требования на этапе интерпретации рез-тов.

Исследование, описанное в статье про 49. Моделирующий подход в психологии, подчеркивает ее значимость в современном мире. Надеюсь, что теперь ты понял что такое 49. Моделирующий подход в психологии и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Эксперементальная психология