 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
Melzak R., 1980. Le defi de la douleur, Montreal, Cheneliere et Stanke.
Mazziotta J., Phelps M., Carson R., Kuhl D. (1982). "Tomographic mapping of human cerebral
metabolism: auditory stimulation", Neurology, n° 32, p. 921-937.
Ouvrage collectif (1973). "Le cerveau et la pensee", Science et Vie, Hors serie, n° 112.
Ouvrage collectif (1988). "Le cerveau et la memoire", Science et Vie, Hors serie, n° 162.
Paillard J., 1976. "Tonus, postures et mouvements", dans C. Kayser, Physiologie (t. II), Paris,
Flammarion, p. 521-728.
Richelle M., Lejeune H. (1986). "La perception du temps chez l'animal", La recherche, n° 182, vol. 17,
p. 1332-1342.
Приложение Б. Статистика и обработка данных
Введение
Слово «статистика» часто ассоциируется со словом «математика», и это пугает студентов,
связывающих это понятие со сложными формулами, требующими высокого уровня абстрагирования.
Однако, как говорит Мак-Коннелл, статистика — это прежде всего способ мышления, и для ее
применения нужно лишь иметь немного здравого смысла и знать основы математики. В нашей
повседневной жизни мы, сами о том не догадываясь, постоянно занимаемся статистикой. Хотим ли мы
спланировать бюджет, рассчитать потребление бензина автомашиной, оценить усилия, которые
потребуются для усвоения какого-то курса, с учетом полученных до сих пор отметок, предусмотреть
вероятность хорошей и плохой погоды по метеорологической сводке или вообще оценить, как повлияет
то или иное событие на наше личное или совместное будущее, — нам постоянно приходится отбирать,
классифицировать и упорядочивать информацию, связывать ее с другими данными так, чтобы можно
было сделать выводы, позволяющие принять верное решение.
Все эти виды деятельности мало отличаются от тех операций, которые лежат в основе научного
исследования и состоят в синтезе данных, полученных на различных группах объектов в том или ином
эксперименте, в их сравнении с целью выяснить черты различия между ними, в их сопоставлении с
целью выявить показатели, изменяющиеся в одном направлении, и, наконец, в предсказании
определенных фактов на основании тех выводов, к которым приводят полученные результаты. Именно
в этом заключается цель статистики в науках вообще, особенно в гуманитарных. В последних нет
ничего абсолютно достоверного, и без статистики выводы в большинстве случаев были бы чисто
интуитивными и не могли бы составлять солидную основу для интерпретации данных, полученных в
других исследованиях.
Для того чтобы оценить огромные преимущества, которые может дать статистика, мы попробуем
проследить за ходом расшифровки и обработки данных, полученных в эксперименте. Тем самым,
исходя из конкретных результатов и тех вопросов, которые они ставят перед исследователем, мы
сможем разобраться в различных методиках и несложных способах их применения. Однако, перед тем
как приступить к этой работе, нам будет полезно рассмотреть в самых общих чертах три главных
раздела статистики.
1. Описательная статистика,
как следует из названия, позволяет описывать, подытоживать и
воспроизводить в виде таблиц или графиков данные того или иного распределения, вычислять среднее
для данного распределения и его размах и дисперсию.
2. Задача индуктивной статистики — проверка того, можно ли распространить результаты,
полученные на данной выборке,
на всю популяцию,
из которой взята эта выборка. Иными словами,
правила этого раздела статистики позволяют выяснить, до какой степени можно путем индукции
обобщить на большее число объектов ту или иную закономерность, обнаруженную при изучении их
ограниченной группы в ходе какого-либо наблюдения или эксперимента. Таким образом, при помощи
индуктивной статистики делают какие-то выводы и обобщения, исходя из данных, полученных при
изучении выборки.
3. Наконец, измерение корреляции позволяет узнать, насколько связаны между собой две
переменные, с тем чтобы можно было предсказывать возможные значения одной из них, если мы знаем
другую.
Существуют две разновидности статистических методов или тестов, позволяющих делать
