МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

  • Бакунов А. М. магистр технических наук, ст. преподаватель Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Беларусь
  • Бакунова О. М. магистр технических наук, исследователь технических наук, ст. преподаватель Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники, Беларусь
  • Александрович А. Ф. технический писатель, ООО "Е-ком Технологии", Беларусь
  • Владысик М. С. техник группы радиосвязи, ГААСУ МЧС Авиация, Беларусь
  • Мелешкевич Д. В. системный администратор, ОАО "МТЗ" "Медицинский центр МТЗ", Беларусь
  • Ситник М. Ю. Инженер-программист, ООО "РАЙЗИНГ", Беларусь
Keywords: technology, innovative, competencies

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.

Published
2020-09-04
Citations
How to Cite
Бакунов А. М., Бакунова О. М., Александрович А. Ф., Владысик М. С., Мелешкевич Д. В., & Ситник М. Ю. (2020). МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ БОЛЬШИХ ДАННЫХ В ПСИХОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЯХ. International Academy Journal Web of Scholar, (7(49). https://doi.org/10.31435/rsglobal_wos/30092020/7183
Share