Wykład Podsumowujący

Dr Izabela Krejtz

Prof. Grzegorz Sędek

Kilka kwestii

organizacyjnych

Wykład kończy się egzaminem, 35

pytań,
18 zalicza



Wiedza jest kumulatywna …



dobrze więc było chodzić na wykłady i



nie spóźniać się i



nie wychodzić w trakcie



:o)

Materiały są dostępne w internecie

na stronie SWPS

Wymagania:

Na egzaminie obowiązuje:



materiał przekazany w trakcie wykładów oraz



materiał zawarty w podręczniku.



Rozdziały (zaznaczone w sylabusie)

Uwaga: Materiały z wykładu umieszczane w sieci

SWPS nie stanowią pełnego odzwierciedlenia

treści wykładów.

Literatura obowiązkowa:



Shaughnessy, J.J., Zechmeister, E.B. i Zechmeister, J.S.

(2002). Metody badawcze w psychologii. Gdańsk:

Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne

Trzej profesorowie (fizyk, chemik i statystyk) zostali

wezwani do dziekana. Jak tylko przyszli do jego biura

sekretarka wywołała dziekana do ważnego telefonu.

Profesorowie z przerażaniem zauważyli pożar w koszu na

śmieci.
Powiada Fizyk: Wiem co zrobić. Powinniśmy ochłodzić

płonące materiały do temperatury niższej niż temperatura

zapłonu i wtedy ogień wygaśnie.
Odzywa się Chemik: Nie! Nie! Wiem co zrobić. Powinniśmy

odciąć dopływ tlenu wtedy ogień zgaśnie z powodu braku

jednego ze składników reakcji.
Podczas gdy fizyk i chemik dyskutowali, nagle zauważyli co

robi statystyk.
Biegał po pokoju i roznosił ogień w inne miejsca. Przerażeni

krzyknęli: co robisz?”
Staram się zapewnić odpowiednią wielkość próby

Wykład 1: dziesięć pułapek

1. Banalna hipoteza
2. Zmienna zależna na skali nominalnej
3. Mała próba
4. Problemy z punktem środkowym skali Likerta
5. Niska rzetelność pomiaru
6. Mechaniczne odpowiedzi (efekt „halo”)
7. Brak rekodowania zmiennych przy testowaniu

rzetelności

8. Problemy schematu badań między osobami
9. Problemy schematu badań wewnątrz osób
10. Nieodpowiednia (np. nadmierna generalizacja)

interpretacja wyników badania

Przykładowe pytanie

Gdy zmienna zależna jest mierzona na

skali nominalnej:
A) wystarczy bardzo mała liczba badanych

do uzyskania istotnych wyników
B) jest to pomiar bardziej precyzyjny niż na

innych skalach
C) ogranicza to znacznie ilość możliwych

testów statystycznych do analizy wyników
D) zapewnia wysoką moc statystyczną

badania

Wykład 2: Trafność i błąd w

badaniach empirycznych

trafność wewnętrzna
trafność konstruktów
trafność zewnętrzna
trafność w badaniach korelacyjnych i

eksperymentalnych
błąd losowy
błąd systematyczny
porównanie obu rodzajów błędu

Trzech statystyków wybrało się na
polowanie i natknęli się na dużą łanię
Pierwszy z nich strzelił, ale chybił o metr
na lewo.
Drugi strzelił, ale chybił o metr na prawo.

Trzeci podsumował: „Średnio biorąc to ją
trafiliśmy”

Przykładowe pytanie

Błąd losowy:
A) zwiększenie liczebności badanych
zmniejsza jego rolę
B) jest do uniknięcia w badaniach
eksperymentalnych
C) zagraża trafności wewnętrznej badania
D) wynika głównie z błędu losowego
przydziału osób do warunków badania

Obserwacja naukowa

Cechy obserwacji naukowej



Warunki, kryteria, systematyczność

Podział obserwacji



Uczestnicząca vs. naturalna

Sposoby rejestracji zachowania



Jakościowe vs. ilościowe

Bezradność intelektualna

Ograniczenia i zagrożenia obserwacji

Przykładowe pytanie

Przeprowadzono obserwację reakcji

szczurów laboratoryjnych na nowe obiekty

pojawiające się ich otoczeniu na 5 minut

przed wprowadzeniem nowego elementu i

2 razy w odstępach 5 minutowych po.

Dokonano obserwacji metodą:
Metodą próbek laboratoryjnych
Metodą próbek naturalnych
Metodą próbek czasowych
Metodą próbek zdarzeń

Wykład 4: moderatory i

mediatory

Podstawowy warunek jaki musi spełniać

zmienna aby była moderatorem
3 warunki jakie musi spełniać zmienna

aby być mediatorem
Zaplanowanie i interpretacja wyników

analiz statystycznych testujących rolę

danej zmiennej jako mediatora lub

moderatora
Czy dana zmienna może być jednocześnie

mediatorem i moderatorem?

Przykładowe pytanie

Sprawdzano czy płeć modela jest moderatorem zależności

między atrakcyjnością fizyczną modela (umiarkowanie

atrakcyjny vs. bardzo atrakcyjny) a chęcią kupowania

nowego modelu telefonu komórkowego. Płeć jest

moderatorem jeśli stwierdzono:

A. Istotny wpływ płci modela na kupowanie telefonu
B. Istotny wpływ atrakcyjności fizycznej modela na

kupowanie telefonu

C. Zarówno istotny wpływ atrakcyjności fizycznej jak

i interakcji atrakcyjności i płci modela na

kupowanie telefonu

D. Zarówno istotny wpływ atrakcyjności fizycznej

modela jak i wpływ płci modela na kupowanie

telefonu

Wykład 5: Logika 1

(materiały i przykładowe pytania w
internecie)

Wykład 6: wnioskowanie

indukcyjne

Prawo wielkich liczb
Centralne twierdzenie graniczne
Błąd standardowy
Filozoficzne podstawy schematu

eksperymentalnego: kanony Milla
Schemat badania w wieloczynnikowej

analizie wariancji (sposób zapisu)
Metody i rodzaje randomizacji
Równoważenie prób badawczych
Słupki błędu i przedziały ufności

Przykładowe pytanie

Błąd standardowy:
A) nie zależy od wielkości próby
B) jest odwrotnie proporcjonalny do
wielkości próby
C) jest tym większy im większe jest
odchylenie standardowe w próbie
D) jest tym większy im więcej jest
zmiennych niezależnych w badaniu

Wykład 7: schematy ANOVA między

osobami

Schematy dwuczynnikowe i trójczynnikowe:
- Interpretacja efektów głównych i analiza

testów post-hoc oraz porównań

planowanych

- Interpretacja efektów interakcyjnych

poprzez efekty proste i przedziały ufności

Definicja i interpretacja interakcji dwóch

zmiennych i interakcji trzech zmiennych

Interpretacja wydruków oraz wykresów

słupkowych i liniowych

Przykładowe pytanie

PLEC

mężczyźni

kobiety

kraj

USA

Polska

Jeśli założyć, ze każdy wyraźny efekt
jest istotny to w tym badaniu stwierdzono:
A) Dwa efekty główne
B) Tylko efekt interakcji
C) Efekt interakcji i efekt główny kraju
D) Efekt interakcji i dwa efekty główne

Wykład 8: schematy ANOVA

wewnątrz osób i schematy

mieszane

Zapis różnych schematów ANOVA
5 powodów wprowadzania czynników wewnątrz

osób:

-eliminacja zakłóceń wynikających z różnic

indywidualnych

-wymaga niewielu osób badanych
-efektywny w badaniu wpływu konfiguracji wielu

zmiennych

-niezbędny gdy procedura zawiera serię wielu

oddziaływań

- Bardziej wrażliwy i mający większą moc

statystyczną

Wykład 8: schematy ANOVA

wewnątrz osób i schematy

mieszane

Interpretacja założenia o sferyczności
Interpretacja efektów głównych i
interakcyjnych
Analiza zgodności wyników z
hipotezami
Interpretacja wykresów liniowych i
słupkowych

Wykład 8: schematy ANOVA

wewnątrz osób i schematy

mieszane

Wady planów badawczych z
powtarzanymi pomiarami:

- pozytywne i negatywne efekty

wprawy

- transfer różnicowy

Szacowanie siły efektu dla
dowolnego planu ANOVA: eta
kwadrat

Przykładowe pytanie

Test sferyczności
A) Należy stosować też wtedy gdy czynnik

wewnątrz osób ma dwa poziomy
B) jego istotność powoduje, że trzeba

zastosować odpowiednią poprawkę na

poziom istotności
C) jego istotność powoduje, że nie trzeba

stosować poprawek na poziom istotności
D) jego istotność zwiększa moc

statystyczną badania

Wykład 9: Wprowadzenie do

analizy regresji

Pojęcie regresji
Linia regresji
Predykcja na podstawie wyników
surowych i standaryzowanych
R kwadrat jako kwadrat wyjaśnionej
wariancji
błąd standardowy oszacowania
Hipotezy zerowe

Przykładowe pytanie

Na podstawie samych tylko
niestandaryzowanych współczynników
regresji i stałej możemy:
A) Przewidywać wartość zmiennej zależnej
B) Przewidywać wartości standaryzowane
zmiennej zależnej
C) Szacować istotność predyktorów
D) Szacować istotność stałej

Wykład 10: wielozmiennowa

analiza regresji

Plany badawcze oparte na modelu
regresyjnym
Korelacja cząstkowa i semicząstkowa
Predykcja wyników w regresji
wielozmiennowej
Problem skorelowanych predyktorów
Założenia

Przykładowe pytanie

Badacz chciał stwierdzić na ile pamięć

operacyjna jest powiązana z IQ, jeśli

uprzednio uwzględni się wiek i

reaktywność badanych. W tym celu

powinien zastosować:
A) analizę regresji z metodą eliminacji

wstecznej
B) hierarchiczną analizę regresji
C) trójczynnikową analizę wariancji w

schemacie między osobami
D) analizę kowariancji

Wykład 11: hierarchiczna

analiza regresji i regresja

krzywoliniowa

Różne metody wprowadzania
predyktorów (jednoczesna, selekcja
postępujaca, eliminacja wsteczna,
krokowa): zalety i wady
Założenia i zastosowania
hierachicznej analizy regresji
Interpretacja wyników i prawidłowy
zapis wniosków z analiz regresji

Wykład 11: hierarchiczna

analiza regresji i regresja

krzywoliniowa

Regresja Krzywoliniowa:

- Założenia psychofizyki poznawczej
- R kwadrat jako współczynnik

dopasowania

Interpretacja współczynników a, b i c

Przykładowe pytanie

W hierarchicznej analizie regresji, istotność
i wartość beta wprowadzanych
predyktorów należy opisywać:
A) Na początku analizy
B) Na końcu analizy
C) W momencie wchodzenia danego
predyktora do analizy
D) Na przedostatnim kroku analizy, ze
względu na hierarchię predyktorów