Мир Психологии
Главная Биржа труда Психологический чат Психологический форум
Правила общения div FAQ div Поиск div Пользователи div Группы div Регистрация div Вход
Имя: Пароль: Автоматически входить при каждом посещении
Психологический форум arrow Обмен опытом, практическая психология arrow ЛЮШЕР!!!!!!!!!

ЛЮШЕР!!!!!!!!!
На страницу 1, 2  След.
Начать новую тему   Ответить на тему
Автор Сообщение
Огонек
Начинающий
Сообщения: 6
Регистрация: 14.05.2008
Откуда: Киселевск
СообщениеДобавлено: Ср Май 14, 2008 19:42 Ответить с цитатой

Здравствуйте! Кто-нибудь знает, как лучше обработать и интерпетировать восьмицветный тест Люшера при групповом тестировании???
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
братишка
Пользователь
Сообщения: 10338
Регистрация: 18.04.2007
Откуда: из подвала
СообщениеДобавлено: Чт Май 15, 2008 13:46 Ответить с цитатой

А это как?
20 человек договаривались какой цвет им больше нравится, а какой нет? Удивляюсь
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Огонек
Начинающий
Сообщения: 6
Регистрация: 14.05.2008
Откуда: Киселевск
СообщениеДобавлено: Чт Май 15, 2008 14:12 Ответить с цитатой

Нет. Улыбаюсь, шучу Каждый человек тестировался индивидуально. Но как бы так вывести среднее эмоциональное состояние по группе, чтобы потом можно было сравнить две группы по этой методике.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
братишка
Пользователь
Сообщения: 10338
Регистрация: 18.04.2007
Откуда: из подвала
СообщениеДобавлено: Чт Май 15, 2008 14:38 Ответить с цитатой

Можно посчитать среднее по уровню тревоги в одной группе и другой. И сравнить средние.
Считать ранги и ранговые корреляции.
А лучше забить данные тестирования в SPSS . и ТОГДА такого НАСЧИТАТЬ. и факторный анализ и кластерный и ....любой. и сравнить группы на различия.
вообшщем, смотреть как заблагорассудится. А вручную-не знаю.
Грущу
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Michaеl
Пользователь
Сообщения: 11599
Регистрация: 04.01.2005
СообщениеДобавлено: Пт Май 16, 2008 02:01 Ответить с цитатой

Цитата:
А лучше забить данные тестирования в SPSS .
... А вручную-не знаю.

Это хорошо при условии, что знаешь откуда скачать SPSS и как ей пользоваться.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
Огонек
Начинающий
Сообщения: 6
Регистрация: 14.05.2008
Откуда: Киселевск
СообщениеДобавлено: Пт Май 16, 2008 09:01 Ответить с цитатой

SPSS - это статистика? Если да, то там умею считать только Стьюдента и корреляцию, а со всяким анализом - это хуже... Грущу
Пыталась сделать матрицу, но средний ранг по группе как-то не особо выводится. Вернее, совсем не выводится. Слишком много цветов "претендуют" на одно место... Сейчас пытаюсь сравнивать попарно две первых и две последних позиции, плюс различия по стрессу. Как думаете, так можно?
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
братишка
Пользователь
Сообщения: 10338
Регистрация: 18.04.2007
Откуда: из подвала
СообщениеДобавлено: Пт Май 16, 2008 10:32 Ответить с цитатой

M.B. писал(а):
Цитата:
А лучше забить данные тестирования в SPSS .
... А вручную-не знаю.

Это хорошо при условии, что знаешь откуда скачать SPSS и как ей пользоваться.


для такого дружат со мною. Смеюсь
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
братишка
Пользователь
Сообщения: 10338
Регистрация: 18.04.2007
Откуда: из подвала
СообщениеДобавлено: Пт Май 16, 2008 17:18 Ответить с цитатой

Огонек писал(а):
SPSS - это статистика? Если да, то там умею считать только Стьюдента и корреляцию, а со всяким анализом - это хуже... Грущу
Пыталась сделать матрицу, но средний ранг по группе как-то не особо выводится. Вернее, совсем не выводится. Слишком много цветов "претендуют" на одно место... Сейчас пытаюсь сравнивать попарно две первых и две последних позиции, плюс различия по стрессу. Как думаете, так можно?


Так можно. И средний ранг по группе тоже вычисляем.
Берешь синий. делаешь столбик где вписываешь его ранг у разных испытуемых. складываешь и делишь на количество.
Потом зеленый..и так все 8.
Получится дробный ранг каждого цвета. Самое маленькое дробное число -1 ранг, самое большое -8 ранг.
Вот и получишь средний групповой профиль.
А с прогой лучше.
Сразу бы вычислила коэффициент согласованности оценок-коэффициент конкордантности W Кендалла. И узнала бы насколько согласованным является выбор цветов в одной и другой группе. Есть ли различие. Ну и прочие прелести. Там сложного нет ничего. Непараметрические методы.
Но дело хозяйское.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Michaеl
Пользователь
Сообщения: 11599
Регистрация: 04.01.2005
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 01:42 Ответить с цитатой

братишка писал(а):
... для такого дружат со мною. Смеюсь

А без собственно дружбы никак нельзя?
Ну, ладно, я ж человек беспринципный и не обидчивый, второй раз скажут, - мне и здесь общения с тобой хватает, проглочу.
братишка, а давайте дружить.
Как раз нужно обсчитать нечто аналогичное, а заодно и проконсультироваться в отношении самой гипотезы исследования, что-то она мне представляется весьма сомнительной.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
IceLedy
Пользователь
Сообщения: 1737
Регистрация: 30.11.2005
Откуда: Москва
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 08:54 Ответить с цитатой

Цитата:


Это хорошо при условии, что знаешь откуда скачать SPSS и как ей пользоваться.

Набираете в гугле название программы и инсталлируете ее на свой компьтер. А почему на этой программе остановились?
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
Michaеl
Пользователь
Сообщения: 11599
Регистрация: 04.01.2005
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 09:40 Ответить с цитатой

А какие ещё есть?
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
IceLedy
Пользователь
Сообщения: 1737
Регистрация: 30.11.2005
Откуда: Москва
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 10:28 Ответить с цитатой

http://www.infamed.com/stat/index.html
http://www.rusmedserv.com/medstat/article002.htm
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
IceLedy
Пользователь
Сообщения: 1737
Регистрация: 30.11.2005
Откуда: Москва
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 10:33 Ответить с цитатой

http://www.informika.ru/text/friends/softline/news/00/22-00.html
Вот это посмотрите.
Наиболее часто упоминаются пакеты STATGRAPHICS, CSS, SPSS, SuperCalc и Microsoft Excel.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
Michaеl
Пользователь
Сообщения: 11599
Регистрация: 04.01.2005
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 10:39 Ответить с цитатой

Цитата:
Наиболее часто упоминаются пакеты STATGRAPHICS, CSS, SPSS, SuperCalc и Microsoft Excel.
Да, но используется всё-таки чаще эсрээсэска.
да. и зачем *** друзей отказом от предложений искренней помощи.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
братишка
Пользователь
Сообщения: 10338
Регистрация: 18.04.2007
Откуда: из подвала
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 12:47 Ответить с цитатой

IceLedy писал(а):
http://www.informika.ru/text/friends/softline/news/00/22-00.html
Вот это посмотрите.
Наиболее часто упоминаются пакеты STATGRAPHICS, CSS, SPSS, SuperCalc и Microsoft Excel.


Леди. Так то оно так. Но бесплатно вы не найдете ни Статистику ни SPSS.
По опыту скажу, что Статистика муторнее.
С SPSS работать проще. Тем более психологу. Или врачу.
Хотя тут дело вкуса.
Обе делают один и тот же анализ.
Я как-то из-за какого-то своего таракана забил один и тот же массив и туда и туда. Результат был идентичен. Всех статанализов. От корреляции до факторных нагрузок. Подмигиваю
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
IceLedy
Пользователь
Сообщения: 1737
Регистрация: 30.11.2005
Откуда: Москва
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 13:07 Ответить с цитатой

Цитата:

SPSS

Не знаете,братишка,для МАСов есть что-то наподобие? И еще, все ли можно посчитать а экселе?
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
братишка
Пользователь
Сообщения: 10338
Регистрация: 18.04.2007
Откуда: из подвала
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 14:01 Ответить с цитатой

За маки сразу не скажу, но в Экселе есть статистика, вернее, основная, без лишних наворотов, правда я там дуб дубом.
Грущу
Вот чиво там есть.

Средства статистического анализа данных
Показать все
Скрыть все
В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет выполнен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие средства позволяют представить результаты анализа в графическом виде.

Другие функции. В Microsoft Excel представлено большое число статистических, финансовых и инженерных функций. Некоторые из них являются встроенными, другие доступны только после установки пакета анализа.

Обращение к средствам анализа данных. Средства, которые включены в пакет анализа данных, описаны ниже. Они доступны через команду Анализ данных меню Сервис. Если этой команды нет в меню, необходимо загрузить надстройку (Надстройка. Вспомогательная программа, служащая для добавления в Microsoft Office специальных команд или возможностей.) Пакет анализа.

Дисперсионный анализ

Существует несколько видов дисперсионного анализа. Требуемый вариант выбирается с учетом числа факторов и имеющихся выборок из генеральной совокупности.

Однофакторный дисперсионный анализ. Это средство служит для анализа дисперсии по данным двух или нескольких выборок. При анализе сравнивается гипотеза о том, что каждый пример извлечен из одного и того же базового распределения вероятности с альтернативной гипотезой, предполагающей, что базовые распределения вероятности во всех выборках разные. Если имеется всего две выборки, применяют функцию ТТЕСТ. Для более двух выборок не существует обобщения функции ТТЕСТ, и вместо этого можно воспользоваться моделью однофакторного дисперсионного анализа.

Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями. Этот вид анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам. Например, в опыте по измерению роста растения обрабатывали удобрениями различных производителей (например, А, В, С) и содержали при различной температуре (например, низкой и высокой). Таким образом, для каждой из 6 возможных пар условий {удобрение, температура} имеется набор наблюдений за ростом растений. С помощью этого дисперсионного анализа можно проверить следующие гипотезы.


Извлечены ли данные о росте растений для различных марок удобрений из одной генеральной совокупности независимо от температуры.
Извлечены ли данные о росте растений для различных уровней температуры из одной генеральной совокупности независимо от марки удобрения.
Извлечены ли 6 выборок, представляющих все пары значений {удобрение, температура}, используемые для оценки влияния различных марок удобрений (шаг 1) и уровней температуры (шаг 2), из одной генеральной совокупности. Альтернативная гипотеза предполагает, что влияние конкретных пар {удобрение, температура} превышает влияние отдельно удобрения и отдельно температуры.



Двухфакторный дисперсионный анализ без повторения. Этот вид анализа полезен при классификации данных по двум измерениям, как и двухфакторный дисперсионный анализ с повторением. Однако при этом анализе предполагается только одно наблюдение для каждой пары (например, для каждой пары {удобрение, температура}) в примере выше. При этом анализе можно добавлять проверки в шаги 1 и 2 двухфакторного дисперсионного анализа с повторениями, но недостаточно данных для добавления проверок в шаг 3.

Корреляционный анализ

Функции КОРРЕЛ и ПИРСОН вычисляют коэффициент корреляции между двумя переменными измерений, когда для каждой переменной измерение наблюдается для каждого субъекта N (пропуск наблюдения для субъекта приводит к игнорированию субъекта в анализе). Корреляционный анализ иногда применяется, если имеется более двух переменных измерений для каждого субъекта N. В результате выдается таблица, корреляционная матрица, показывающая значение функции КОРРЕЛ (или ПИРСОН) для каждой возможной пары переменных измерений.

Коэффициент корреляции, как ковариационный анализ, характеризует область, в которой два измерения "изменяются вместе". В отличие от ковариационного анализа коэффициент масштабируется таким образом, что его значение не зависит от единиц, в которых выражены переменные двух измерений (например, если вес и высота являются двумя измерениями, значение коэффициента корреляции не изменится после перевода веса из фунтов в килограммы). Любое значение коэффициента корреляции должно находится в диапазоне от -1 до +1 включительно.

Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция).

Ковариационный анализ

Корреляционный и ковариационный анализ можно использовать для одинаковых значений, если в выборке наблюдается N различных переменных измерений. Оба вида анализа возвращают таблицу (матрицу), показывающую коэффициент корреляции или ковариационный анализ, соответственно, для каждой пары переменных измерений. В отличие от коэффициента корреляции, масштабируемого в диапазоне от -1 до +1 включительно, соответствующие значения ковариационного анализа не масштабируются. Оба вида анализа характеризуют область, в которой две переменные "изменяются вместе".

Ковариационный анализ вычисляет значение функции КОВАР для каждой пары переменных измерений (напрямую использовать функцию КОВАР вместо ковариационного анализа имеет смысл при наличии только двух переменных измерений, то есть при N=2). Элемент по диагонали таблицы, возвращаемой после проведения ковариационного анализа в строке i, столбец i, является ковариационным анализом i-ой переменной измерения с самой собой; это всего лишь дисперсия генеральной совокупности для данной переменной, вычисляемая функцией ДИСПР.

Ковариационный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная ковариация), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная ковариация), или данные двух диапазонов никак не связаны (ковариация близка к нулю).

Описательная статистика

Это средство анализа служит для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.

Экспоненциальное сглаживание

Применяется для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. При анализе используется константа сглаживания a, по величине которой определяется степень влияния на прогнозы погрешностей в предыдущем прогнозе.

Примечание. Для константы сглаживания наиболее подходящими являются значения от 0,2 до 0,3. Эти значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20 до 30 процентов ошибки предыдущего прогноза. Более высокие значения константы ускоряют отклик, но могут привести к непредсказуемым выбросам. Низкие значения константы могут привести к большим промежуткам между предсказанными значениями.

Двухвыборочный F-тест для дисперсии

Двухвыборочный F-тест применяется для сравнения дисперсий двух генеральных совокупностей.

Например, можно использовать F-тест по выборкам результатов заплыва для каждой из двух команд. Это средство предоставляет результаты сравнения нулевой гипотезы о том, что эти две выборки взяты из распределения с равными дисперсиями, с гипотезой, предполагающей, что дисперсии различны в базовом распределении.

С помощью этого средства вычисляется значение f F-статистики (или F-коэффициент). Значение f, близкое к 1, показывает, что дисперсии генеральной совокупности равны. В таблице результатов, если f < 1, "P(F <= f) одностороннее” дает возможность наблюдения значения F-статистики меньшего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем выдает критическое значение меньше 1 для выбранного уровня значимости Alpha. Если f > 1, “P(F <= f) одностороннее” дает возможность наблюдения значения F-статистики большего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем выдает критическое значение большее 1 для Alpha.

Анализ Фурье

Предназначается для решения задач в линейных системах и анализа периодических данных на основе метода быстрого преобразования Фурье (БПФ). Эта процедура поддерживает также обратные преобразования, при этом инвертирование преобразованных данных возвращает исходные данные.



Гистограмма

Используется для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в указанные интервалы значений. При этом рассчитываются числа попаданий для заданного диапазона ячеек.

Например, необходимо выявить тип распределения успеваемости в группе из 20 студентов. Таблица гистограммы состоит из границ шкалы оценок и количеств студентов, уровень успеваемости которых находится между самой нижней границей и текущей границей. Наиболее часто повторяемый уровень является модой интервала данных.

Скользящее среднее

Скользящее среднее используется для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. Скользящее среднее, в отличие от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях изменения данных. Этот метод может использоваться для прогноза сбыта, запасов и других процессов. Расчет прогнозируемых значений выполняется по следующей формуле.



где:

N — число предшествующих периодов, входящих в скользящее среднее;
Aj — фактическое значение в момент времени j;
Fj — прогнозируемое значение в момент времени j.
Генерация случайных чисел

Используется для заполнения диапазона случайными числами, извлеченными из одного или нескольких распределений. С помощью данной процедуры можно моделировать объекты, имеющие случайную природу, по известному распределению вероятностей.

Например, можно использовать нормальное распределение для моделирования совокупности данных по росту индивидуумов, или использовать распределение Бернулли для двух вероятных исходов, чтобы описать совокупность результатов бросания монеты.

Ранг и персентиль

Используется для вывода таблицы, содержащей порядковый и процентный ранги для каждого значения в наборе данных. Данная процедура может быть применена для анализа относительного взаиморасположения данных в наборе. Она использует функции РАНГ и ПРОЦЕНТРАНГ. РАНГ не работает со связанными значениями. Если требуется учитывать связанные значения, можно воспользоваться функцией РАНГ вместе с коэффициентом изменения, описанным в файле справки для функции РАНГ.

Регрессия

Линейный регрессионный анализ заключается в подборе графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или более независимых переменных.

Например, на спортивные качества атлета влияют несколько факторов, включая возраст, рост и вес. Регрессия пропорционально распределяет меру качества по этим трем факторам на основе его спортивных результатов. Результаты регрессии впоследствии могут быть использованы для предсказания качеств нового, непроверенного атлета.

Регрессия использует функцию ЛИНЕЙН.

Выборка

Создает выборку из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность. Если совокупность слишком велика для обработки или построения диаграммы, можно использовать представительную выборку. Кроме того, если предполагается периодичность входных данных, то можно создать выборку, содержащую значения только из отдельной части цикла.

Например, если входной диапазон содержит данные для квартальных продаж, создание выборки с периодом 4 разместит в выходном диапазоне значения продаж из одного и того же квартала.

T-тест

Двухвыборочный t-тест проверяет равенство средних значений генеральной совокупности по каждой выборке. Эти три средства допускают следующие условия: равные дисперсии генерального распределения, дисперсии генеральной совокупности не равны, а также представление двух выборок до и после наблюдения по одному и тому же субъекту.

Для всех трех средств, перечисленных ниже, значение t-статистики t вычисляется и отображается как "t-статистика" в выводимой таблице. В зависимости от данных, это значение t может быть отрицательным или неотрицательным. Если предположить, что средние генеральной совокупности равны, при t < 0 “P(T <= t) одностороннее” дает вероятность того, что наблюдаемое значение t-статистики будет более отрицательным, чем t. При t >=0 “P(T <= t) одностороннее” делает возможным наблюдение значения t-статистики, которое будет более положительным чем t. “t критическое одностороннее” выдает пороговое значение, так что вероятность наблюдения значения t-статистики большего или равного “t критическое одностороннее” равно Alpha.

“P(T <= t) двустороннее” дает вероятность наблюдения значения t-статистики по абсолютному значению большего чем t. “P критическое двустороннее” выдает пороговое значение, так что значение вероятности наблюдения значения t- статистики по абсолютному значению большего “P критическое двустороннее” равно Alpha.

Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями. Двухвыборочный t-тест Стьюдента служит для проверки гипотезы о равенстве средних для двух выборок. Эта форма t-теста предполагает совпадение значений дисперсии генеральных совокупностей и обычно называется гомоскедастическим t-тестом.

Двухвыборочный t-тест с разными дисперсиями. Двухвыборочный t-тест Стьюдента используется для проверки гипотезы о равенстве средних для двух выборок данных из разных генеральных совокупностей. Эта форма t-теста предполагает несовпадение дисперсий генеральных совокупностей и обычно называется гетероскедастическим t-тестом. Если тестируется одна и та же генеральная совокупность, используйте парный тест.

Для определения тестовой величины t используется следующая формула.



Следующая формула используется для вычисления степени свободы df. Так как результат вычисления обычно не бывает целым числом, значение df округляется до целого для получения порогового значения из t-таблицы. Функция Excel ТТЕСТ по возможности использует вычисленные значения без округления для вычисления значения ТТЕСТ с нецелым значением df. Из-за разницы подходов к определению степеней свободы, результаты функций ТТЕСТ и t-тест будут различаться в случае с разными дисперсиями.



Парный двухвыборочный t-тест для средних. Парный двухвыборочный t-тест Стьюдента используется для проверки гипотезы о различии средних для двух выборок данных. В нем не предполагается равенство дисперсий генеральных совокупностей, из которых выбраны данные. Парный тест используется, когда имеется естественная парность наблюдений в выборках, например, когда генеральная совокупность тестируется дважды — до и после эксперимента.

Примечание. Одним из результатов теста является совокупная дисперсия (совокупная мера распределения данных вокруг среднего значения), вычисляемая по следующей формуле.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
братишка
Пользователь
Сообщения: 10338
Регистрация: 18.04.2007
Откуда: из подвала
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 14:08 Ответить с цитатой

IceLedy писал(а):
Цитата:

SPSS

Не знаете,братишка,для МАСов есть что-то наподобие? И еще, все ли можно посчитать а экселе?


есть то она есть, да...

http://www.spss.com/spss_mac/system_req.htm

здесь посмотри, там что, скачать можно?
http://mac.softpedia.com/get/Math-Scientific/SPSS.shtml

а, это триал версия...
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
IceLedy
Пользователь
Сообщения: 1737
Регистрация: 30.11.2005
Откуда: Москва
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 14:21 Ответить с цитатой

Бртишка,спасибо. Еще вопрос:какие преимущества SPSS перед экселем?
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
братишка
Пользователь
Сообщения: 10338
Регистрация: 18.04.2007
Откуда: из подвала
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 15:21 Ответить с цитатой

IceLedy писал(а):
Бртишка,спасибо. Еще вопрос:какие преимущества SPSS перед экселем?


простота, масса анализов, которых нет в экселе. Кластерный, факторный, другие многомерные.
Это же спецпакет.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
IceLedy
Пользователь
Сообщения: 1737
Регистрация: 30.11.2005
Откуда: Москва
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 17:10 Ответить с цитатой

Цитата:


здесь посмотри, там что, скачать можно?

Мда,очень дорого!
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
IceLedy
Пользователь
Сообщения: 1737
Регистрация: 30.11.2005
Откуда: Москва
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 17:17 Ответить с цитатой

Нашла на торренте!
Попробую скачать.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
Огонек
Начинающий
Сообщения: 6
Регистрация: 14.05.2008
Откуда: Киселевск
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 17:57 Ответить с цитатой

Братишка, спасибо. Попробую так сделать.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение ICQ Number
Michaеl
Пользователь
Сообщения: 11599
Регистрация: 04.01.2005
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 18:18 Ответить с цитатой

скачал, но по-моему. что-то не то, эта прога для макинтоша. Удивляюсь
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение
братишка
Пользователь
Сообщения: 10338
Регистрация: 18.04.2007
Откуда: из подвала
СообщениеДобавлено: Сб Май 17, 2008 18:29 Ответить с цитатой

M.B. писал(а):
скачал, но по-моему. что-то не то, эта прога для макинтоша. Удивляюсь

Смеюсь Смеюсь Смеюсь Смеюсь Смеюсь Смеюсь :
не сдержался...мы тут столько об это говорили....именно для него родимого.
Посмотреть профиль Отправить личное сообщение Посетить сайт автора
Показать сообщения:   
Начать новую тему   Ответить на тему
Страница 1 из 2 На страницу 1, 2  След.

Мир Психологии

Главная | О проекте | Баннерообмен | Реклама на сайте
Обратная связь | Копирайт | Партнерство | Баннеры

Psychology 100 Rambler's Top100

Powered by phpBB © 2001-2003 phpBB Group | Время Московское