1
Wydział Zamiejscowy SWPS we Wrocławiu
Kierunek studiów: psychologia
Rok akademicki: 2010/2011
semestr letni
Metodologia ze statystyką – kurs zaawansowany / Methodology with statistics – advanced course
Forma: wykład
Liczba godzin: 30
ECTS:
Tryb studiów: stacjonarny / niestacjonarny
Wpis do indeksu: prowadzący jest zobligowany do poinformowania tych studentów, którzy wyrażają chęć otrzymania wpisu
w indeksie o możliwości uzyskania wpisu (terminie, miejscu).Dziekanat nie uzupełnia wpisów imieniu prowadzących.
Prowadzący
Prof. dr hab. Jerzy Brzeziński
Kontakt dla studentów
e-mail:
jerzy.brzezinski@amu.edu.pl
Wymagania; kursy
wprowadzające wymagane lub
zalecane
Bez wymagań
Opis kursu:
Wedle założeń autora programu wykładu, student powinien opanować
podstawową wiedzę w zakresie: zaawansowanego planowania badań empirycznych (eksperymentalnych i korelacyjnych)
w psychologii oraz w zakresie analizy statystycznej danych zebranych w tych badaniach. Jeśli chodzi o badania
eksperymentalne, to student powinien opanować zasady planowania badań wywodzące się ze statystycznego modelu
jednowymiarowej analizy wariancji (ANOVA) – jedno-, dwu- i trójczynnikowej (układy grup niezależnych i zależnych). W
przypadku zaś badań korelacyjnych student pozna statystyczny model wielokrotnej regresji liniowej, strategie budowy
modelu, a także dwie odmiany wprowadzania zmiennych (predyktorów) jakościowych do modelu..
Cel zajęć:
Student powinien opanować umiejętność planowania zaawansowanych eksperymentów psychologicznych w ramach
statystycznego modelu ANOVA oraz zaawansowanych badań korelacyjnych w ramach statystycznego modelu wielokrotnej
regresji liniowej. Powinien też umieć interpretować rezultaty badań przeprowadzonych w ramach modelu ANOVA i
wielokrotnej regresji liniowej.
Forma i warunki zaliczenia: egzamin – zawsze z oceną; egzamin testowy – czas trwania: 30 min., 30 pytań; kryterium
zaliczenia 18 poprawnych odpowiedzi.
Tematy poszczególnych zajęć:
WYKŁAD 1. Nowe eksperymentowanie w psychologii.
Co nowego wprowadził do metodyki eksperymentu R. A. Fisher? Trzy modele ANOVA: model efektów stałych (I.), model
efektów losowych (II.), model efektów mieszanych (III.). Wielkość grup (n) – model ortogonalny vs. model nieortogonalny.
Reguły zapisu wyników w ANOVA i reguły sumowania.
WYKŁAD 2. Eksperyment jednoczynnikowy (A) – I.
Porównania między- i wewnątrzgrupowe. Podstawowe pojęcia jednoczynnikowej (A) odmiany modelu ANOVA: sumy
kwadratów (SS) – między i wewnątrz, stopnie swobody (df) – między i wewnątrz, średni kwadrat (MS). Pojęcie efektu
głównego czynnika A:
i
=
i
- . Pojęcie błędu eksperymentalnego
i(k)
. Struktura wyniku Y
ik
.
WYKŁAD 3. Eksperyment jednoczynnikowy (A) – II.
Zapis hipotez: H
0
i H
1
. Stosunek F. Podejmowanie decyzji wobec H
0
. Korzystanie z tablic rozkładu F. Założenia ANOVA
(siedem założeń). Transformacja wyników surowych. Wskaźniki wariancji zmiennej zależnej wyjaśnianej czynnikiem A i
różnicami wewnątrzgrupowymi – wskaźniki „omega-kwadrat” (
2
). Dlaczego stosujemy np. test HSD-Tukey’a, a nie wiele
razy test t-Studenta?
WYKŁAD 4. Eksperyment dwuczynnikowy (AB) – I.
Porównania między- i wewnątrzgrupowe. Podstawowe pojęcia dwuczynnikowej (AB) odmiany modelu ANOVA: sumy
kwadratów (SS) – czynnik A, czynnik B, interakcja AB, wewnątrzgrupowa, stopnie swobody (df) – A, B, AB, wewnątrz (błąd
eksperymentalny), średni kwadrat (MS) – A, B, AB, wewnątrz (błąd eksperymentalny).
2
WYKŁAD 5. Eksperyment dwuczynnikowy (AB) – II.
Pojęcie efektów głównych:
i
,
j
, (
)
ij
. Pojęcie błędu eksperymentalnego
ij(k)
. Sens statystyczny i psychologiczny interakcji
AB. Interpretacja graficzna interakcji AB. Pojęcie efektów prostych: A b
j
oraz B a
i
. Struktura wyniku Y
ijk
. Zapis hipotez: H
0
i
H
1
. Stosunek F. Podejmowanie decyzji wobec H
0
.
WYKŁAD 6. Eksperyment dwuczynnikowy (AB) – III.
Wskaźniki wariancji zmiennej zależnej wyjaśnianej czynnikiem A, czynnikiem B, interakcją czynników A i B oraz różnicami
wewnątrzgrupowymi – wskaźniki „omega-kwadrat” (
2
).
Analiza typowych przykładów zastosowań ANOVA-A i ANOVA-AB.
WYKŁAD 7. ANOVA-ABC – interpretacja interakcji ABC; test Dunnetta
Eksperyment trójczynnikowy (ABC). Podstawy. Interakcja trójczynnikowa i jej graficzna interpretacja. Pojęcie efektów
prostych. Wskaźniki wariancji zmiennej zależnej wyjaśnianej czynnikami A, B, C i ich interakcjami.
Porównanie wielu grup „eksperymentalnych” z jedną „kontrolną”. Test Dunnetta.
WYKŁAD 8. Eksperymenty jednoczynnikowe z powtarzaniem pomiarów zmiennej zależnej.
Założenia. Idea powtarzania pomiarów zmiennej zależnej w ANOVA.
Plan jednoczynnikowy. Podstawy. Obliczenia. Wskaźniki „omega-kwadrat” (
2
).
Ograniczenia planów jednoczynnikowych z powtarzaniem pomiarów zmiennej zależnej.
WYKŁAD 9.
Eksperymenty dwuczynnikowe z powtarzaniem pomiarów zmiennej zależnej.
Plan dwuczynnikowy – warianty: jeden czynnik „powtarzany” i dwa czynniki „powtarzane”. Wskaźniki wariancji zmiennej
zależnej wyjaśnianej czynnikami A, B i ich interakcją.
Ograniczenia planów z powtarzaniem pomiarów zmiennej zależnej.
Inne warianty planów z powtarzaniem pomiarów.
ANOVA z powtarzaniem pomiarów zmiennej zależnej dla danych „0-1”.
WYKŁAD 10. Analiza trendu i badanie zgodności sędziów kompetentnych.
Analiza trendu w ANOVA-A. Liniowość vs. krzywoliniowość
Badanie zgodności sędziów kompetentnych (metodą ANOVA i metodą Kendalla).
WYKŁAD 11.
Nieparametryczne odmiany ANOVA
.
Test Kruskala-Wallisa i test Friedmana.
WYKŁAD 12. Model jedno-wielozmiennowy – odmiana ilościowa
.
Model geometryczny i jeg interpretacja. Współczynnik korelacji wielokrotnej R
Y.12
– na przykładzie dwóch zmiennych-
predyktorów. Współczynnik determinacji wielokrotnej R
Y.122
.. Równanie regresji liniowej dla dwóch zmiennych-predyktorów.
Współczynniki: a i b. Wagi „beta” ( ). Współczynniki korelacji/determinacji cząstkowej i semi-cząstkowej oraz ich
interpretacja. Analiza reszt.
WYKŁAD 13. Model jedno-wielozmiennowy – odmiana jakościowa.
Model jedno-wielozmiennowy (zmienna-kryterium: interwałowa lub ilorazowa, zmienne-predyktory: jakościowe).
Kodowanie „zero-jedynkowe” oraz „quasi-eksperymentalne” jednej (dwu- i wielowartościowej) oraz dwóch (dwu- i
wielowartościowych) zmiennych jakościowych (nominalnych). Zalety kodowania „zero-jedynkowego” oraz „quasi-
eksperymentalnego”. Interpretacja współczynników regresji: b i a.
WYKŁAD 14. Strategie budowy modelu jedno-wielozmiennowego.
Dwie strategie budowy modelu wielokrotnej regresji liniowej. Metoda krokowa – postępująca (ang. forward selection)
(też: selekcji a priori). Metoda krokowa – wsteczna (ang. backward elimination) (też: eliminacji a posteriori).
WYKŁAD 15. Podsumowanie kursu i omówienie zagadnień egzaminacyjnych.
3
Literatura obowiązkowa
Brzeziński, J. (2007). Metodologia badań psychologicznych (wyd. 5). Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN (rozdz. 10).
Brzeziński, J. (2008). Badania eksperymentalne w psychologii i pedagogice (wyd. 2). Warszawa: Wydawnictwo Naukowe
Scholar.
Ferguson, G. A., Takane, Y. (2003 – lub nowsze wydanie). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa:
Wyd. Nauk. PWN (w zakresie określonym programem).
Zakrzewska, M. (2007). Analiza wariancji i analiza regresji wielokrotnej – tożsamość modeli. Maszynopis udostępniony
studentom na stronach WWW.
Literatura uzupełniająca
King, B. M., Minium, E. W. (2009). Statystyka w psychologii i pedagogice. Warszawa: Wyd. Nauk. PWN.