МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
Abstract
The study and analysis of data processing methods in psychological research is the main goal of the work. Big data methods are a collection of statistical methods that can find complex signals in large amounts of data.
References
Breiman, L., Friedman, J., Stone, C.J., & Olshen, R.A. (1984). Classification and regression trees. Boca Raton, Florida: CRC press.
Hayes, T., Usami, S., Jacobucci, R., & McArdle, J.J. (2015). Using Classification and Regression Trees (CART) and random forests to analyze attrition: Results from two simulations. Psychology and aging, 30, 911-929.
Browne, M.W. (2000). Cross-validation methods. Journal of Mathematical Psychology, 44, 108-132.
Grimm, K.J., Mazza, G., & Davoudzadeh, P. Model selection in finite mixture models: A k-fold cross- validation approach. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal.
Masyn, K. E. (2013). Latent class analysis and finite mixture modeling. In T. D. Little (Ed.), Oxford library of psychology. The Oxford handbook of quantitative methods: Statistical analysis (p. 551–611). Oxford University Press.
McNeish, D.M. (2015). Using lasso for predictor selection and to assuage overfitting: A method long overlooked in behavioral sciences. Multivariate Behavioral Research, 50, 471-484.
Brandmaier, A.M., von Oertzen, T., McArdle, J.J., & Lindenberger, U. (2013). Structural equation model trees. Psychological Methods, 18, 71-86.
О.Н. Образцова, О.М. Бакунова, Д.М. Кугач, А.В. Хомяков Практико-ориентированное обучение в сфере информационных технологий в БГУИР и сотрудничество вуза с ведущими компаниями IT // Проблемы современного образования: материалы VIII международной научной конференции, 10-11 сентября 2017. – Прага: Vědecko vydavatelské centrum «Sociosféra-CZ», 2017 - С.38-41
Бакунов А.М., Бакунова О.М., Калитеня И.Л., Образцова О.Н. Профориентация как предпосылка выбора профиля обучения // Непрерывная система образования "школа-университет". Инновации и перспективы: сборник статей Международной научно-практической конференции (23-24 февраля 2017 г.) - Минск: БНТУ, 2017. - С. 35-37.
Бакунова О. М., Калитеня И. Л., Бакунов А. М., Антонов Е. Д., Мелешкевич Д. В. Информационные компьютерные сети и системы в сфере образования // Непрерывное профессиональное образование лиц с особыми потребностями: сборник статей международной науч.- практической конференции (Минск, 14 - 15 декабря 2017 года). – Минск: БГУИР, 2017. – С. 39 – 41.
Views:
205
Downloads:
189
Copyright (c) 2020 The authors
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
All articles are published in open-access and licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0). Hence, authors retain copyright to the content of the articles.
CC BY 4.0 License allows content to be copied, adapted, displayed, distributed, re-published or otherwise re-used for any purpose including for adaptation and commercial use provided the content is attributed.
