Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 1 Zajomość statystyki i metod

background image

Do czego potrzebna jest

znajomość statystyki i

metodologii badań

psychologicznych?

Rozumienie tekstów naukowych

Ocena cudzych badań

Możliwość projektowania własnych badań

Możliwość krytycznej analizy doniesień o wynikach badań

omawianych w mass mediach, np. artykuły z pewnego

popularnego miesięcznika, mówią że:

brak rodziców w domu powoduje, że dzieci stają się narkomanami

długotrwała praca przy komputerze wywołuje migreny

kobiety są lepszymi kierowcami niż mężczyźni

picie czerwonego wina polepsza funkcjonowanie układu krążenia

background image

Cechy charakterystyczne poznania

naukowego

(

Brzeziński (2000), w: Strelau (red.), Psychologia, t.

1)

Dwa kryteria, które musi spełniać wiedza racjonalna (w

odróżnieniu od irracjonalnej):

 1. intersubiektywna komunikowalność rezultatu badawczego
(Rezultaty badań naukowych powinny być zrozumiałe nie tylko dla

ich twórcy, ale dla każdego merytorycznie przygotowanego
specjalisty.)

 2. intersubiektywna sprawdzalność (kontrolowalność)

rezultatu badawczego

(Rezultaty badań powinny się charakteryzować powtarzalnością –

rezultaty badań powinny być tak przedstawione, aby każdy
specjalista mógł powtórzyć to badanie i uzyskać podobne wyniki.)

background image

Cele poznania naukowego

Cel wewnętrzny: poznanie prawdy, trafne

opisanie rzeczywistości

Cel zewnętrzny:

1.    opisywanie danego wycinka rzeczywistości
2.  wyjaśnianie owego wycinka rzeczywistości

(funkcja eksplanacyjna nauki)

3.  przewidywanie występowania różnych stanów

rzeczywistości (funkcja prognostyczna nauki)

 

background image

Pojęcie zmiennej

Zmienną można zdefiniować jako właściwość przyjmującą

różne wartości dla obiektów, których dotyczy.

 Dwie podstawowe klasy zmiennych:
 -        

zmienne

zależne:

zmienne

podlegające

oddziaływaniom ze strony innych zmiennych (typowe
oznaczenie “Y”)

 -         zmienne niezależne: zmienne, które oddziałują na inne

zmienne (typowe oznaczenie “X”)

To, czy dana zmienna jest zmienną zależną czy niezależną, zależy od

sformułowania problemu badawczego.

 “Czy patrzenie w oczy wywołuje sympatię u rozmówcy?”
“Czy ludzie lubiani patrzą w oczy rozmówcy częściej niż osoby nielubiane?”

[zmienna niezależna (lub predyktor w badaniu korelacyjnym): patrzenie w

oczy; zmienna zależna: sympatia]

[zmienna niezależna (lub predyktor w badaniu korelacyjnym): bycie

lubianym; zmienna zależna: patrzenie w oczy]

background image

Cztery rodzaje skal

pomiarowych

Klasyfikacja ta opiera się na różnicach między

typami informacji, jakich dostarczają różne

operacje klasyfikowania i pomiaru.

zmienna mierzona na skali nominalnej

 

W przypadku skali nominalnej wykonuje się operacje dotyczące określenia

ilości różnych kategorii oraz równoważności lub nierównoważności

elementów, tzn. określamy, czy dany element jest taki sam, czy też różni

się od innego elementu.

 
Przykładowe zmienne nominalne: płeć, miejsce zamieszkania, zawód,

narodowość, wyznanie, grupa (np. kontrolna lub eksperymentalna),

uczelnia, podział według cech psychologicznych (introwertycy –

ekstrawertycy; neurotyczni – nieneurotyczni; silnie reaktywni – słabo

reaktywni), ulubiona potrawa, znak zodiaku, kolor włosów, numer własny

(telefonu, na koszulce).

background image

zmienna mierzona na skali

rangowej (porządkowej)

W przypadku tej skali możliwe są dodatkowo operacje

uszeregowania elementów zbioru. Przykładowe zmienne

rangowe: wszelkiego rodzaju preferencje (polityczne,

kulturalne, sportowe, czy też kulinarne), jeśli mamy do

czynienia z wyborem opcji najbardziej lubianej i mniej

lubianych.

Zwróćmy uwagę na to, że rangi mogą mieć charakter wiązany (np.

ktoś może najbardziej preferować SLD-UP, niżej, ale w podobny

sposób oceniać PSL, PiS i Samoobronę, jeszcze niżej UW, a najniżej

PO i LPR). Rangi wiązane dla takiej osoby:

SLD-UP – 1

PSL, PiS, Samoobrona – 3 (średnia rang:2, 3 i 4)

UW - 5

PO, LPR – 6,5 (średnia rang 6 i 7)

background image

Skala interwałowa i

stosunkowa

       zmienna mierzona na skali interwałowej (przedziałowej)

 

W przypadku tej skali możliwe są dodatkowo operacje określania różnic

między wynikami. Skale te mają na ogół arbitralnie dobrany punkt

zerowy (skala Celsjusza, skale ocen). Większość skal i kwestionariuszy

psychologicznych dokonuje pomiaru na tej skali (np. iloraz inteligencji,

neurotyczność, reaktywność, wypalenie zawodowe). Również tzw.

skale Likerta (5 lub 7 stopniowe) określające siłę przekonań

(zdecydowanie NIE, raczej NIE, trudno powiedzieć, raczej TAK,

zdecydowanie TAK) lub podobne skale dotyczące zgadzania się lub nie

zgadzania są traktowane jako zmienne interwałowe.

        zmienna mierzona na skali stosunkowej (ilorazowej)
 W tej skali dodatkowo możliwe jest określenie podobieństw w zakresie

stosunków. Taka skala posiada absolutny punkt zerowy (czas, waga,

pieniądze, liczebność danej kategorii).

background image

Rozkład częstości

(liczebności)

Rozkładem częstości jest każde uporządkowanie danych, które pokazuje

częstość różnych wartości zmiennej lub częstość wartości należących do

dowolnie określonych grup zmiennej, zwanych przedziałami klasowymi.

W uporządkowaniu klasowym o przedziale jeden, zachowane zostają

oryginalne wyniki, i można je odtworzyć bezpośrednio z rozkładu

liczebności bez straty informacji. Jeżeli przedział klasowy jest większy,

narażamy się na pewną utratę informacji, natomiast często łatwiej

uchwycić ogólny kształt rozkładu.

Najczęstsze rodzaje wykresów obrazujących rozkład liczebności:

Histogramy – wykres w którym liczebności są przedstawione w postaci słupków.

W histogramie zakładamy, że wszystkie wartości w obrębie przedziału klasowego

rozkładają się równomiernie.

Diagramy kołowe – w tym wykresie przyjmujemy, że wycinek koła jest

proporcjonalny do liczebności w obrębie danego przedziału klasowego, np.

kategoria, która obejmuje 25% przypadków zajmuje ćwiartkę koła. Wszystkie

przypadki zajmują powierzchnię całego koła.

background image

Z notatnika młodego

psychoterapeuty

Ilość spotkań terapeutycznych, na które przychodzili

klienci w celu poddania się krótkiej terapii – typowa terapia

8-9 spotkań, można było się wcześniej wycofać (dane dla 11

klientów):

7, 8, 9, 7, 2, 1, 5, 1, 9, 3, 9
 

Sporządzanie histogramu

  A. Uporządkować według wartości

1, 1, 2, 3, 5, 7, 7, 8, 9, 9, 9

  B. Określić częstości poszczególnych wartości

C. Wykonać słupek odpowiadający każdej częstości tych

wartości

background image

Z notatnika młodego

psychoterapeuty – tabela

częstości

WIZYTY

2

18,2

18,2

18,2

1

9,1

9,1

27,3

1

9,1

9,1

36,4

1

9,1

9,1

45,5

2

18,2

18,2

63,6

1

9,1

9,1

72,7

3

27,3

27,3

100,0

11

100,0

100,0

1
2
3
5
7
8
9
Ogółem

Ważne

Częstość

Procent

Procent

ważnych

Procent

skumulowany

background image

Z notatnika młodego psychoterapeuty

– histogram o uporządkowaniu

klasowym 1

WIZYTY

WIZYTY

9

8

7

5

3

2

1

C

st

ć

3,5

3,0

2,5

2,0

1,5

1,0

,5

0,0

background image

Z notatnika młodego psychoterapeuty

– histogram o uporządkowaniu

klasowym 3

Widać wyraźniej, że

klienci, jeśli się w
ogóle wycofywali,
robili to na początku
terapii

WIZ_K

WIZ_K

3

2

1

C

st

o

ść

7

6

5

4

3

2

1

0

background image

Cztery charakterystyki rozkładu

częstości:

·       skośność (dodatnia lub ujemna)
·       kurtoza lub spiczastość
·     tendencja centralna (średnia,

mediana, modalna lub dominanta)

· rozproszenie (zakres, wariancja,

odchylenie standardowe)

background image

Skośność

Skośność określa symetryczność

bądź asymetryczność rozkładu

liczebności.

Jeśli rozkład jest

niesymetryczny i istnieje

tendencja do skupiania się

większych liczebności w

zakresie mniejszych wartości

zmiennej, a mniejszych

liczebności w zakresie

większych wartości zmiennej,

to wtedy jest rozkład skośny

dodatnio.

Jeżeli jest odwrotnie, to rozkład

jest skośny ujemnie.

STU_CD

5,00

4,50

4,00

3,50

3,00

rozkład ocen studenta CD

rozkład skośny dodatnio

C

st

o

ść

3,5

3,0

2,5

2,0

1,5

1,0

,5

0,0

Odch.Std = ,82
Średnia = 3,67
N = 6,00

background image

Rozkład skośny ujemnie

STU_AB

5,0

4,0

3,0

2,0

rozkład ocen studentki AB

rozkład skośny ujemnie

C

st

ć

3,5

3,0

2,5

2,0

1,5

1,0

,5

0,0

Odch.Std = 1,30
Średnia = 4,2
N = 5,00

background image

Kurtoza

Kurtozę określa stromość

jednego rozkładu w stosunku do

drugiego. Jeżeli jeden rozkład

jest bardziej stromy (spiczasty)

niż drugi mówi się, że jest

bardziej leptokurtyczny. Jeżeli

natomiast jest mniej stromy to

mówi się, że jest bardziej

platykurtyczny. W

szczególności określenia te

stosuje się do rozkładów bardziej

stromych lub mniej stromych od

pewnego specyficznego rozkładu

nazywanego rozkładem

normalnym.

STU_KL

5,0

4,0

3,0

2,0

rozkład ocen studentki KL

rozkład leptokurtyczny

C

st

ć

7

6

5

4

3

2

1

0

Odch.Std = ,83
Średnia = 3,9
N = 8,00

background image

Rozkład platykurtyczny

STU_PR

5,0

4,0

3,0

2,0

rozkład częstości ocen stud. PR

rozkład platykurtyczny

C

st

ć

3,5

3,0

2,5

2,0

1,5

1,0

,5

0,0

Odch.Std = 1,12
Średnia = 3,6
N = 11,00


Document Outline


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 15c Rzetelność
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 8 Wnioskowanie statystyczne
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 9 Testy T Studenta
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 21a Mediator
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 18 Dwuczynnikowa analiza wari
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 17 Analiza wariancji Porównan
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 9b Rozkład normalny
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 7a Statystyczne wnioskowanie
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 14 Wykład integrujący
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 16 Anova
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 11 Testy T Studenta cd
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 15b Analiza wariancji
Metodologia z elelmentami statystyki dr Grzegorz Sędek wykład 6c Rozkład normal

więcej podobnych podstron