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:

[e-mail]

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.