Статистические методы в психологии и социально-гуманитарных науках

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ 
Федеральное государственное автономное образовательное  
учреждение высшего образования 
ОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Ф.М. ДОСТОЕВСКОГО 
 
 
 
 
Ю. В. Потапова 
 
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ  
В ПСИХОЛОГИИ  
И СОЦИАЛЬНО-ГУМАНИТАРНЫХ НАУКАХ 
 
Практикум 
 
 
 
 
 
 
 
© Потапова Ю.В., 2024 
© ФГАОУ ВО «ОмГУ им. Ф.М. Достоевского», 2024 
 
ISBN 978-5-7779-2678-4 
 
 
 
 
 
Омск 
 
2024 
 

УДК 159.9+316.6 
ББК 88.5в.я73я05 
 П640 
 
Рецензенты: 
канд. психол. наук, доцент кафедры общей и социальной психологии 
Омского государственного университета им. Ф.М. Достоевского  
А. Ю. Маленова; 
канд. психол. наук, доцент кафедры педагогики и психологии 
Сибирского юридического университета Т. И. Рогозина 
 
Потапова, Ю. В. 
П640  
Статистические методы в психологии и социально-гуманитарных науках : 
практикум / Ю. В. Потапова. – Омск : Издательство Омского государственного 
университета, 2024. – 1 CD-ROM. – Загл. с титул. экрана. 
 
 
 
ISBN 978-5-7779-2678-4 
Включает задания, направленные на отработку навыков применения базовых 
статистических методов в психологии и иных социально-гуманитарных науках: описательные статистики, параметрические и непараметрические критерии сравнения, 
корреляционный, однофакторный дисперсионный и факторный анализ.  
Представлено краткое описание, позволяющее выполнить большинство процедур подсчетов самостоятельно, приведены алгоритмы выполнения заданий в программах SPSS и Jamovi с пояснениями о том, каким образом трактовать результаты 
и как представлять их в тексте научной работы. Приведенные данные взяты из оригинальных социально-психологических исследований, проводимых с применением 
ряда зарубежных и отечественных психодиагностических инструментов.  
Для студентов I–III курсов и магистрантов I–II курсов направлений подготовки 
«Психология», «Организационная психология», «Организация работы с молодежью», «Социальная работа» в рамках изучения курсов «Математические методы в 
психологии», «Математические методы в социально-гуманитарных науках», «Основы научных исследований», «Методы социологических и психологических исследований». 
УДК 159.9+316.6 
ББК 88.5в.я73я05 
 
Текстовое электронное издание 
Самостоятельное электронное издание 
 
Минимальные системные требования: 
процессор с частотой 1,3 ГГц или выше; ОЗУ 512 Mб;  
Microsoft Windows XP/Vista/7/8/10; Adobe Acrobat Reader 8.0 и выше; 
CD-ROM; мышь 
 
 
© Потапова Ю.В., 2024 
ISBN 978-5-7779-2678-4 
© ФГАОУ ВО «ОмГУ им. Ф.М. Достоевского», 2024 
 
 

Содержание 
 
Предисловие 
........................................................................................................................... 
5 
1. ВВЕДЕНИЕ В МАТЕМАТИЧЕСКУЮ СТАТИСТИКУ 
1.1. Измерение в психологии. Переменные и шкалы ..................................................... 
6 
1.2. Подготовка базы данных для анализа. Начало работы в SPSS и Jamovi ................. 
7 
1.3. Нормирование данных ..............................................................................................12 
1.4. Доверительный интервал 
..........................................................................................14 
1.5. Работа с базой данных 
...............................................................................................16 
1.6. Ряды распределения 
..................................................................................................16 
2. ОПИСАТЕЛЬНЫЕ СТАТИСТИКИ И КРИТЕРИИ СРАВНЕНИЯ ДАННЫХ 
РАЗЛИЧНОГО ТИПА 
2.1. Описательные статистики для непрерывных данных ............................................20 
2.2. Описательные статистики и нормальность распределения в SPSS и Jamovi 
........23 
2.3. Критерии сравнения номинальных данных ............................................................25 
Контрольная работа 1. Номинальные критерии ................................................29 
2.4. Многофункциональный критерий ϕ (угловое преобразование Фишера) ...........30 
2.5. Непараметрические критерии сравнения независимых выборок.  
U-критерий Манна–Уитни 
.........................................................................................32 
2.6. Непараметрические критерии сравнения трех и более независимых 
выборок. H-критерий Краскела–Уоллиса ................................................................35 
2.7. Непараметрические критерии сравнения связанных выборок  
(T-Уилкоксона и χ2-Фридмана) .................................................................................37 
Контрольная работа 2. Непараметрические критерии сравнения 
независимых выборок 
..........................................................................................................40 
Контрольная работа 3. Непараметрические критерии 
для зависимых выборок 
.......................................................................................................41 
2.8. Параметрические критерии сравнения (t-критерий Стьюдента). 
Одновыборочный t-критерий 
...................................................................................41 
3. ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ, КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ,  
ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ 
3.1. Однофакторный дисперсионный анализ ................................................................45 
3.2. Корреляционный анализ ...........................................................................................47 
3.3. Факторный анализ......................................................................................................49 
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ........................................................................................................................53 
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ И РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 
..................................54 
ПРИЛОЖЕНИЯ 
П р и л оже н и е  1. Методики исследования стресса в период  
пандемии COVID-19 и их описание 
................................................56 
П р и л оже н и е  2. Методики исследования сепарации студентов  
от родителей ....................................................................................58 
П р и л оже н и е  3. Основные статистические таблицы ................................................59 
П р и л оже н и е  4. Базы данных для анализа 
................................................................66
 

Предисловие 
На современном этапе развития наук жесткое разделение на «физиков» и «лириков» (т. е. на условно «точные» и гуманитарные науки) постепенно уступает место 
новому тренду – междисциплинарности. Социально-гуманитарные науки теперь 
сложно представить без использования статистических методов, поскольку именно 
они помогают доказать существование определенных тенденций, закономерностей, связей между изучаемыми явлениями. Кроме того, использование статистических методов помогает не только на этапе обработки результатов – они дают возможность обосновать включение в выборку определенных групп испытуемых и 
подтвердить с научной точки зрения пропорции их представленности. 
Данный практикум посвящен прикладной задаче – помочь студентам освоить 
процедуры подсчетов, которые они могут сделать тремя способами: «вручную», используя только калькулятор или записывая данные в программе Excel и производя 
все вычисления самостоятельно, а также с помощью двух статистических пакетов: 
SPSS и Jamovi. Использование самостоятельных подсчетов помогает вникнуть в сущность метода, понять, как работают определенные критерии, из чего складывается 
оценка уровня статистической значимости. Это важно для осмысленного применения метода, осознания того, какие ограничения у него существуют, понимания, как 
интерпретировать результаты. Для того чтобы сопоставлять полученные эмпирические значения критерия с критическими, в приложениях приведены статистические 
таблицы по всем рассмотренным в практикуме методам. Правила, по которым производится сравнение, также приведены в тексте издания. 
Для экономии времени и ресурсов, однако, в большинстве реальных исследований студенты могут пользоваться программами, которые выполняют подсчет автоматически, и важно понимать только, каким алгоритмом пользоваться для его 
осуществления и последующей работы с полученными статистическими данными. 
Из-за изменений на рынке программного обеспечения не всем становится доступно 
использование привычной уже программы SPSS, поэтому в содержание практикума 
включена информация и о том, как пользоваться пакетом Jamovi, распространяемым как бесплатное программное обеспечение для исследовательских целей. 
Базы данных, приведенные в настоящем практикуме, – это результаты реальных исследований, фрагменты которых используются в учебных целях. Имея дело с 
такими данными, исследователь может столкнуться с ситуациями, которые будут 
сопровождать его на научном пути – выбор метода, его обоснование, применение 
и интерпретация.  
Представленные в самом издании базы данных выступают в качестве образца 
представления материала. Базы данных в Excel учащимся необходимо получить у 
преподавателя, приступая к выполнению курса.  
Хочется надеяться, что это издание принесет пользу и откроет перед студентами социально-гуманитарного профиля возможности самостоятельно применять 
статистические методы, достигая поставленных научных целей. В добрый путь! 
5 

1. ВВЕДЕНИЕ В МАТЕМАТИЧЕСКУЮ СТАТИСТИКУ 
1.1. Измерение в психологии. Переменные и шкалы 
Вопросы к занятию 
1. Что такое измерение? 
2. С какими сложностями сталкивается исследователь-психолог, проводя измерение? 
3. Что такое переменная? Показатель? Признак? Каково соотношение объемов 
этих понятий? 
 
Задание 1 
На рисунке приведены результаты прохождения теста Леонгарда–Шмишека 
испытуемым. 
 
24
18
20
21
21
18
21
21
18
14
10
15
20
25
30
0
5
Гипертимы
Дистимные
Тревожные
Эмотивные
Возбудимые
Педантичные
Циклотимные
Выраженность акцентуации, балл
Демонстративные
Экзальтированные
Неуравновешенные
Акцентуации
 
Характерологический профиль испытуемого 
 
Какие данные относительно измерения нужно знать, чтобы понять сущность 
представленной информации? 
 
Задание 2 
Определите, к какому типу шкал относятся следующие примеры: 
1. Шкала, составленная по итогу ранжирования испытуемыми уровня значимости терминальных ценностей, где 1 – наиболее значимая, 18 – наименее значимая. 
2. Шкала, в которой испытуемый в процентах отмечает уровень своего доверия 
власти (от 0 % – полное недоверие до 100 % – абсолютное доверие). 
3. Шкала, в которой испытуемый отмечает свой возраст. 
4. Шкала, где обозначена степень согласия испытуемого с утверждением:  
1 – вполне удовлетворен;  
2 – удовлетворен;  
6 

– скорее удовлетворен, чем не удовлетворен;  
4 – затрудняюсь ответить;  
5 – скорее не удовлетворен, чем удовлетворен;  
6 – неудовлетворен;  
7 – совершенно неудовлетворен. 
5. Шкала, в которой отмечаются профессии испытуемых: 
1 – учитель; 
2 – врач; 
3 – пожарный; 
4 – полицейский; 
5 – продавец. 
 
Задание 3 
Для оптимизации приемной кампании руководство факультета решило выяснить, каковы мотивы абитуриентов, выбирающих специальность «Социальная психология», откуда они узнают о факультете/кафедре, что является решающим для 
того, чтобы они подали оригиналы документов в конкретный вуз. Необходимо составить анкету и продумать для каждого вопроса шкалу, чтобы получить максимальное количество точной информации.   
 
1.2. Подготовка базы данных для анализа.  
Начало работы в SPSS и Jamovi 
Вопросы к занятию 
1. Что такое база данных? 
2. Как выглядит база данных, подготовленная для анализа? Что включают ее 
столбцы? Строки? 
3. Какие действия необходимо совершить, чтобы получить таблицу с данными 
для анализа? 
 
В базе данных 1 приложения 4 приведены результаты опроса 100 человек. Это 
фрагмент исследования, проведенного на омских школьниках. В таблице столбцы 
«Вовлеченность», «Контроль», «Принятие риска» соответствуют шкалам теста жизнестойкости С. Мадди в адаптации Д.А. Леонтьева и Е.И. Рассказовой (Леонтьев, 
Рассказова 2006). 
Справочная информация об опроснике. 
Шкалы: 
• Вовлеченность (commitment) характеризует включенность человека в интересующую и приносящую ему удовлетворение деятельность. Низкий уровень вовлеченности связан с ощущением одиночества, скуки, отверженности. 
• Контроль (control) связан с убеждением в том, что деятельность человека может приносить результат и его активность что-то может поменять в окружающей 
7 

среде, хотя результат не всегда гарантирован. Низкий уровень связан с переживанием беспомощности. 
• Принятие риска (challenge) высоко развито у человека, который любой опыт 
воспринимает как возможность научиться новому. Противоположная установка характеризуется стремлением избежать неудачи в делах, где не гарантирован хороший исход, стремлением к стабильности в ущерб развитию личности. 
Интегральный показатель – жизнестойкость – получается путем сложения значений трех шкал: вовлеченности, контроля и принятия риска. Нормативные значения теста жизнестойкости представлены в табл. 1. 
Таблица 1 
Нормативные значения теста жизнестойкости 
Нормы 
Жизнестойкость Вовлеченность Контроль Принятие риска 
Среднее значение (М) 
80,72 
37,64 
29,17 
13,91 
Стандартное отклонение (σ) 
18,53 
8,08 
8,43 
4,39 
 
Задание 1. Кодирование данных 
Придумайте числовой код для кодирования текстовых данных. Закодируйте 
значения столбцов «Национальность», «Пол», опишите код в шапке таблицы.  
 
К примеру, для переменной «Пол» можно обозначить женский пол цифрой «1», 
мужской – «2».  
 
Замените все текстовые значения в таблице базы данных 1 на числовые с помощью функции Excel «Заменить» для часто встречающихся ответов и вручную для 
редких и уникальных ответов. 
 
Задание 2a. Ввод данных. SPSS 
Скопируйте полученную таблицу в программу SPSS.  
Для этого выделите весь массив данных, исключая верхнюю строку (шапку таблицы, в которой содержится текстовая информация), нажмите на правую кнопку и 
выберите функцию «Копировать». 
Откройте программу SPSS, выберите опцию «Ввести данные». Откройте лист 
«Данные». Правой кнопкой нажмите на верхнюю левую ячейку и выберите пункт 
«Вставка». 
В листе «Переменные»: 
– в столбце «Имя» задайте имя каждой переменной (без пробела);  
– в столбце «Метка» можете написать развернутую информацию о переменной. 
Для номинальных переменных код, используемый ранее в задании 1, должен 
быть перенесен в столбец «Значения». Для этого нажмите на ячейку в соответствующей определенной переменной строке. Появится значок квадрата с тремя точками. Нажав на него, введите число, которое вы использовали для кодирования но- 
8 

минальной переменной, в поле «Значение», а его текстовую расшифровку – в поле 
«Метка». Затем нажмите «Добавить». 
 
Например, если вы обозначили представителей женского пола цифрой «0», то в 
поле «Значение» вводим 0, а в поле «Метка» – Женский или Девушки. 
 
Если требуется удалить или изменить метку, для этого есть соответствующие 
кнопки: «Изменить» и «Удалить». 
Выберите тип шкалы в столбце «Шкала» – номинальная, порядковая или количественная. 
 
Задание 2b. Ввод данных. Jamovi 
Скопируйте данные из Excel в программу Jamovi (только числовые данные, без 
верхней строки). По умолчанию в этой программе каждой переменной (столбцу) 
присваивается латинская буква, соответствующая очередности.  
Во вкладке «Данные» двойным щелчком нажмите на название переменной, 
обозначенной буквой A. Откроется окно, где можно будет заменить стандартное 
однобуквенное название (А, В, С, …) на то, которое необходимо, при необходимости 
описать переменную, в выпадающем списке «Измерение» выбрать шкалу, в которой измерена переменная: номинальная, порядковая, непрерывная (количественная, метрическая), идентификатор (номер наблюдения).  
Выбрать тип данных: целое число (дискретные), десятичная дробь (непрерывные), текстовые. Чтобы подсчеты и сравнения велись корректно, для номинальных 
переменных следует выбрать вариант «Целое число». 
В окне «Уровни» можно заменить числа, которыми прописан код, на текст, соответствующий ему по смыслу. 
 
К примеру, если вы обозначили цифрой «1» женщин, а цифрой «2» мужчин, то в 
окне «Уровни» вместо «1» можно написать «Женщины», «2» – «Мужчины». Обратите 
внимание, что если сразу вставить текстовые данные, перевести их в номинальную переменную, которая была бы способна обозначать группы людей при подсчетах, будет 
невозможно. 
 
Задание 3a. Вычисление переменных. SPSS 
Вычислите интегральный показатель (жизнестойкость) для каждого респондента, используя сумму значений переменных «Вовлеченность», «Принятие риска» 
и «Контроль». Для этого в SPSS нажмите «Преобразовать» – «Вычислить переменную». Появится окно, в котором можно производить подсчеты. 
В поле «Вычисляемая переменная» напишите имя новой переменной (без 
пробелов), в поле «Числовое выражение» – переменные, с которыми требуется совершить действия (выберите их левой кнопкой мыши и перенесите в поле, нажав 
на кнопку с изображением стрелки). Запишите числовое выражение как сумму трех 
исходных переменных («Вовлеченность», «Принятие риска» и «Контроль»). 
Нажмите «Ок». 
9 

Задание 3b. Вычисление переменных. Jamovi 
Во вкладке «Переменные» нажмите кнопку «Вычислить» – появится новый 
столбец, в окне «Вычисляемая переменная» можно задать ее имя (заменить стандартную букву, которой названа переменная, на нужное название). 
Нажав на значок «ƒx», выберите (двойным щелчком) переменные, с которыми 
нужно произвести действия, и проставьте математические знаки между ними 
(например, сложите данные по переменным «Вовлеченность», «Принятие риска» и 
«Контроль»). 
 
Задание 4a. Вычисление переменных. SPSS 
Используя нормативные значения (приведенные выше), вычислите уровень 
жизнестойкости для каждого испытуемого. Запишите их как 1 – низкий уровень,  
2 – средний уровень, 3 – высокий уровень в новый столбец, используя функцию 
«Преобразовать» – «Перекодировать в другие переменные».  
В окне «Имя» введите название новой переменной. Нажмите на кнопку «Старые и новые значения». 
Чтобы задать низкий уровень, в поле «Новые значения» введите 1, а в поле 
«Диапазон от наименьшего до указанного» введите число, соответствующее значению (M – σ). Чтобы задать средний уровень, в поле «Новые значения» введите 2, а 
границы интервала обозначьте в поле «Диапазон». Чтобы задать высокий уровень, 
в новых значениях введите «3», и границу введите в поле «Диапазон от указанного 
значения до наибольшего. Нажмите «Продолжить». 
Для новой полученной переменной пропишите значения, соответствующие 
уровням. 
По аналогии вычислите уровни для переменных «Вовлеченность», «Контроль», «Принятие риска». 
 
Задание 4b. Вычисление переменных. Jamovi 
Примем, что низкий уровень вовлеченности высчитывается как (M – σ), высокий как (M + σ), а средний – между этими указанными границами. 
 
Например, в табл. 1 приведено, что среднее значение вовлеченности равно 37,64, 
а стандартное отклонение 8,08. Тогда низкий уровень высчитывается как 37,64 – 8,08 = 
29,56, т. е. значения менее 29,56 будут означать низкую вовлеченность. Высокий уровень вовлеченности равен 37,64 + 8,08 = 45,72, т. е. вовлеченность выше 45,72 считается высокой. Тогда уровень вовлеченности от 29,56 до 45,72 можно считать развитой 
на среднем уровне. Для упрощения процедуры, поскольку вовлеченность представлена 
целым числом, будем считать, что низкий уровень будет до 29 баллов, средний – от 30 
до 45, высокий – от 46 баллов. 
 
В Jamovi перевести данные в уровни можно, если нажать на кнопку «Преобразовать» – в окне «Исходная переменная» выбрать переменную, которую требуется 
10