(normal distribution) — колоколообразное распределение показателей, в котором среднее, медиана и мода совпадают.
Нормальное распределение
Нормальное распределение
Источник: Миллер С. Психология развития, методы исследования. 2002
Нормальное распределение
распределение вероятностей какой либо переменной, графическая форма которого напоминает плавную симметричную колоколообразную кривую.
Источник: Словарь по психогенетике
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ НОРМАЛЬНОЕ
распределение переменных, характеризуемое тем, что крайние значения признака в нем появляются достаточно редко, а значения, близкие к средней величине – достаточно часто.
нормальное распределение
одно из важнейших и наиболее распространенных распределений вероятностей, для которого характерна симметричная кривая распределения (см.: распределение вероятностей).
Источник: Конюхов Н.И. Прикладные аспекты современной психологии: термины, концепции,методы. 1992
Нормальное распределение
вид теоретического распределения переменных. Н. р. наблюдается при изменении признака (переменной) под влиянием множества относительно независимых факторов. График уравнения Н. р. представляет собой симметричную унимодальную колоколообразную кривую, осью симметрии которой является вертикаль (ордината), проведенная через точку 0.
Н. р. наиболее часто применяется для статистического описания совокупности эмпирических данных, для стандартного нормирования тестовых баллов и перевода их в шкальные оценки.
Н. р. наиболее часто применяется для статистического описания совокупности эмпирических данных, для стандартного нормирования тестовых баллов и перевода их в шкальные оценки.
Источник: Основные понятия психодиагностики и экспериментальной психологии. Cловарь 2006
Нормальное распределение (кривая Гаусса)
Симметричная параболическая кривая, иногда возникающая при изображении серии результатов на частотном графике. Многие переменные образуют нормальное распределение, когда измерения проводятся в целой популяции. Считается, что рост человека и коэффициент умственного развития подчиняются принципу нормального распределения при достаточно большом количестве участников. На кривой Гаусса большинство результатов концентрируется вокруг центра, а наиболее высокие и низкие результаты встречаются гораздо реже. Эти «хвосты» нормального распределения вытягиваются в обоих направлениях вдоль оси абсцисс и теоретически никогда не соприкасаются с нею.
Источник: М. Кордуэлл. психология от А до Я: Словарь-справочник, 2000 г
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ, НОРМАЛЬНОЕ
Теоретически ожидаемое распределение вероятности, когда выборки взяты из бесконечно большой популяции, при котором все события имеют равную степень вероятности. Распределение непрерывно, оно распространяется на все значения от - бесконечности до + бесконечности; оно симметрично и одномодально, его среднее, медиана и мода выражаются одним и тем же значением. С нормальным распределением связаны некоторые предостережения, (а) Оно определяется только математическим правилом, в действительности оно никогда не встречается, возможно только приближение к нормальному распределению (это, конечно, справедливо и для большинства других распределений, но имеется тенденция представлять как реально существующее нормальное распределение чаще, чем, скажем, гипергеометрическое), (б) Хотя нормальное распределение имеет знакомую колоколообразную форму, не каждая колоколообразная кривая представляет нормальное распределение, (в) И, наконец, нормальное распределение имеет очень большое значение в статистической теории и статистическом тестировании, так как для применения многих статистических тестов необходимо, чтобы данные приближались к нормальному распределению, то есть, должно быть предположение, что популяция, из которой они были отобраны, была нормальной популяцией. См. центрального предела теорема, параметрическая статистика.
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ НОРМАЛЬНОЕ
теоретически ожидаемое распределение вероятных значений случайной величины в том случае, когда эти значения берутся из неопределенной (условно говоря-бесконеч ной) популяции, в которой все события (все возможные значения случайной величины) появляются с одинаковой вероятностью. Р.н. включает все непрерывно меняющиеся значения случайной величины в интервале от минус бесконечности до плюс бесконечности. Р.н. является симметричным и унимодальным, имеющим одну моду, с совпадающими друг с другом средним значением, медианой и модой. Практически имея дело с Р.н., следует учитывать: 1. Р.н.-это теоретическая конструкция, которая никогда полностью не соответствует реальному распределению эмпирических данных (это касается и других теоретических распределений значений случайной величины). 2. Хотя Р.н. имеет известную, знакомую симметричную форму, далеко не все, внешне похожие на него распределения, являются нормальными. 3. Р.н. имеет важное значение в статистической теории, так как многие статистические тесты предполагают именно такое распределение данных, по отношению к которым они применяются, и основываются на нем. Р.н. статистических данных и соответствующая ему кривая называются также распределением и кривой Гаусса в честь немецкого математика К. Гаусса (1777-1855), открывшего и впервые описавшего это распределение. См. величина случайная, медиана, мода, распределение (дистрибуция) математико-статистическое, среднее значение, статистистика параметрическая.
Источник: Психологичеcкий словарь. М. Владос. 2007
