1
“Nobody cites dead psychologists”
R. Sternberg
2
Jedno badanie nie wystarcza
• Wiarygodny jest wynik
powtórzony kilkakrotnie.
• SMAR – Systematycznie
Modyfikowane Autoreplikacje
– Strategia polegająca na
wielokrotnym powtarzaniu przez ten
sam zespół autorów badania
wykazującego jakąś prawidłowość
przy celowym wprowadzaniu
modyfikacji
• próby,
• metody pomiaru i
• zmiennych stanowiących przedmiot
badania.
3
Po co replikować badania?
Jeśli wyniki wcześniejszego badania nie były
statystycznie istotne
• Sprawdzenie czy nie zaszedł błąd
drugiego rodzaju
• Błąd drugiego rodzaju: nie
uzyskanie wyników statystycznie
istotnych gdy w rzeczywistości
zależność występuje
4
Po co replikować uzyskany efekt
• Wykazanie rzetelności
(powtarzalności)
• Sprawdzenie skuteczności
manipulacji i teoretycznej trafności
miar
• Maksymalizacja trafności
zewnętrznej
• Eliminacja alternatywnych wyjaśnień
• Poszukiwanie moderatorów efektu
• Poszukiwanie mediatorów efektu
5
• Ogólne efekty mogą być
modyfikowane przez:
– Specyfikę próby (błąd próby),
warunków badania, eksperymentatora,
inne zmienne, ogólnego kontekstu
społecznego, błędów operacjonalizacji.
• Wielokrotne powtórzenie badania z
modyfikacjami pozwala oczyścić
efekt z błędu losowego.
6
Istotność statystyczna
Istotność statystyczna
nie równa się
istotności merytorycznej
istotności merytorycznej
7
Od czego zależy istotność
statystyczna?
• W większości testów statystycznych
istotność zależna jest od:
– Wielkości próby
– Wariancji wyników
• Porównując wyniki dwóch badań
warto wziąć pod uwagę wielkość
efektu (wielkość wyjaśnionej
wariancji) d Cohena
8
d Cohena
d=
M
1
−M
2
SD
obugrup
9
Eta-kwadrat
2
=
F xdf
MG
F xdf
MG
df
WG
10
Rzetelność czy oryginalność
• Nacisk na uzyskanie wyników
istotnych stat. Sprawia, że
psychologia jako dziedzina jest
nauką podatną na błąd I rodzaju.
• Dlatego, aby podnieść rzetelność
swoich wyników wielu badaczy
decyduje się na autoreplikacje
– Eliminują głównie błąd próby
11
Cele autoreplikacji
• Zwiększenie rzetelności (powtarzalności)
wyników
• Maksymalizacja trafności wewnętrznej
– Zwiększenie efektu manipulacji
eksperymentalnej
– Oczyszczenie z wpływu zmiennych
ubocznych
• Eliminacja alternatywnych wyjaśnień
– Konkurencyjne teorie; różne czynniki
– Jaki jest efekt manipulacji eksperymentalnej
– Co mierzymy, np. kwestionariuszem
12
Cele autoreplikacji cd.
• Maksymalizacja trafności zewnętrznej i
teoretycznej
– Badanie na innej próbie; inne cechy
demograficzne badanych
– Badanie w innych warunkach
– Zmiana operacjonalizacji zmiennych
zależnych
– Zmiana procedur manipulacji
• Sprawdzanie skuteczności manipulacji
– Nie dokonujemy w tym samym badaniu
co pomiaru “kluczowych” zmiennych
zależnych
13
• Zmieniając pomiary zmiennych
zależnych zależy nam na uzyskaniu
zbieżnych wyników w serii badań =
dywergencja zmiennych i sposobów
ich pomiarów z konwergencją
wyników
14
• Zwiększanie liczby pomiarów w
badaniu zmniejsza ich rzetelność –
rośnie błąd spowodowany
pomiarami poprzednimi.
• Sprawdzanie skuteczności
manipulacji po pomiarze zmiennej
zależnej jest bezwartościowe.
15
Poszukiwanie moderatorów
zależności
• Moderator - czynnik decydujący o
kierunku i sile podstawowej
zależności
• Pozwala zaobserwować granice, w
jakich zaobserwowana zależność
obowiązuje
Zmienna 1
Zmienna 3
Interakcja 1 x
3
Zmienna 2
A – główna zależność
Świadectwem tego, że
Świadectwem tego, że
zmienna
zmienna 3
3
jest moderatorem
jest moderatorem
zależności
zależności A
A
jest istotność
jest istotność
C
C
.
.
B
B
nie musi być istotna
nie musi być istotna
C
16
Moderatory
• Moderatorami mogą być zmienne o
bardzo różnym charakterze -
osobowościowe, jak również
zmienne sytuacyjne
• W sensie statystycznym zmienna
jest moderatorem jeżeli
– w analizie wariancji wystąpi
statystycznie interakcja z drugą
zmienną niezależną
– W analizie korelacji cząstkowej jej
kontrola zmieni natężenie lub/i
kierunek związku pierwszej zmiennej
niezależnej ze zmienną zależną
17
Poszukiwanie mediatorów
zależności
• Mediator – proces lub stan
pośredniczący między zmienną
niezależną (przyczyną) a zmienną
zależną (skutkiem)
• Mediatory są w stanie odpowiedzieć
na pytanie o mechanizm zależności:
Dlaczego dana zależność
występuje?
Zmienna 1
Zmienna 3
Zmienna 2
Zmienna 3 jest mediatorem
Zmienna 3 jest mediatorem
jeżeli
jeżeli
Istotne są związki D, E, F
Istotne są związki D, E, F
D
E
F
18
Mediator
• Główna zmienna niezależna wpływa na
zmienną zależną zarówno bezpośrednio, jak i
za pośrednictwem mediatora.
• Związek między zmienną niezależną i zmienną
zależną znika lub słabnie jeżeli kontrolujemy
związek mediatora ze zmienną niezależną i ze
zmienną zależną.
• Mediację testujemy za pomocą
– analiz regresji
• Wpływ zmiennej niezależnej na pośredniczącą
• Wpływ zmiennej niezależnej na zmienną zależną
• Wpływ zmiennej niezależnej i pośredniczącej na
zmienną zależną
– Analizy równań strukturalnych
19
Moderacja vs mediacja
• Najczęściej
poszukiwana wtedy
kiedy zależność
między zmienną
niezależną i zależną
jest słaba i/lub mało
rzetelna
• Identyfikujemy
warunki, w których
zależność występuje,
a w jakich zanika.
• Najczęściej
poszukiwana wtedy
kiedy zależność
między zmienną
niezależną i zależna
jest silna.
• Poszukujemy
mechanizmów. Na
mocy jakich procesów
pośredniczących dana
zależność występuje.
• Istotny element
budowania teorii
psychologicznych
20
Płeć a reakcje emocjonalne
• Płeć jest moderatorem reakcji emocjonalnych
– Kobiety zazwyczaj przejawiają silniejsze reakcje
emocjonalne niż mężczyźni
• Różnica między kobietami i mężczyznami
rośnie wraz ze wzrostem stopnia, w jakim
badani wierzą w istnienie różnic między
kobietami i mężczyznami (Grossman i Wood,
1993).
• Kiedy badanych poinstruowano, że właściwa
reakcja polega na odczuwaniu silnych lub
słabych emocji na pokazywane bodźce...
– różnice płciowe zniknęły (zarówno mierzone
technikami samoopisu jak i wskaźnikami
fizjologicznymi
Moderatorem jest płeć, a mediatorem jest
Moderatorem jest płeć, a mediatorem jest
normatywne przekonanie dotyczące siły reagowania
normatywne przekonanie dotyczące siły reagowania
na bodźce emocjonalne
na bodźce emocjonalne
21
Rola pojemności pamięci operacyjnej
(mediator lub moderator) w rozumowaniu
sylogistycznym w starszym wieku oraz w
stanach depresyjnych
Praca magisterska Katarzyny Dąbrowskiej i Mateusza
Praca magisterska Katarzyny Dąbrowskiej i Mateusza
Kurcewicza (promotor: G. Sędek)
Kurcewicza (promotor: G. Sędek)
22
Myśli o sobie jako moderator (modyfikator)
zależności między poziomem stresu a
depresją
Stres
Depresja
1. Zależność słaba lub
nawet nieistotna
2. Może zachodzi tylko w
pewnych warunkach?
3. Sprawdzamy rolę
pozytywnego lub
negatywnego
myślenia o sobie
23
Myśli o sobie jako moderator zależności
Myśli o sobie jako moderator zależności
między stresem a depresją
między stresem a depresją
Stres
Myśli
S x M
depresja
1.W przypadku moderatora
interakcja moderatora i predyktora musi
być istotnie powiązana ze zmienną zależną
2. Predyktor i moderator mogą, ale nie muszą
być istotnie powiązane ze zmienną zależną
*
24
Myśli o sobie jako moderator zależności między
stresem a depresją: wykres słupkowy
• Wykres słupkowy
pozwala wygenerować
dodatkową predykcję:
– Różnice między
osobami:
– Pozytywnie lub
negatywnie myślącymi
o sobie pojawią się
przede wszystkim w
warunku silnego stresu
N
a
tę
że
n
ie
d
e
p
re
s
ji
27
Dlaczego depresja i starszy wiek?
Podobne modele teoretyczne zaburzeń
poznawczych
• Ograniczenie zasobów poznawczych
• Upośledzenie funkcji hamowania
• Obniżona efektywność wykonywania
złożonych operacji poznawczych
• Zaburzenia wykonywania operacji
łączonych z funkcjonowaniem płatów
czołowych (funkcje wykonawcze)
28
Rola pojemności pamięci operacyjnej w
procesach rozumowania
• Rozwiązywanie sylogizmów
• Rozwiązywanie zadań angażujących
pojemność WM
• W grupie osób depresyjnych oraz
starszych
• Jaka rola pojemności pamięci
operacyjnej w każdej z grup
(mediator czy moderator)?
29
Rozwiązywanie sylogizmów
• Sylogizm, schemat dedukcyjny złożony z
dwu przesłanek, oraz wniosku – konkluzji
(Sternberg 2000)
• Konkluzja rozumowania sylogistycznego
jest prawdziwa – przy założeniu
prawdziwości przesłanek – gdy wniosek w
niej zawarty wynika logicznie z obu
przesłanek
• Poprawność wykonania sylogizmów jest
wskaźnikiem poziomu rozumowania
dedukcyjnego
30
• Przesłanka pierwsza:
Każdy Jaś jest uśmiechnięty
• Przesłanka druga:
Każdy uśmiechnięty człowiek jest radosny
• Konkluzja:
Każdy Jaś jest radosny
31
Uśmiechnięci
Manipulacja trudnością
• Ilość modeli umysłowych potrzebna do
rozwiązania
– o Jasiu
Jasiowie
Radośni
Przesłanka pierwsza:
Każdy Jaś jest uśmiechnięty
Przesłanka druga:
Każdy uśmiechnięty człowiek jest
radosny
Konkluzja:
Każdy Jaś jest radosny
32
Rodzaje zadań mierzących pojemność
pamięci operacyjnej
• Operational Span (OSPAN; Turner i Engle 1986)
– Czy 6:3+2=7? Woda
• Counting Span (CSPAN; Case, Kurland i Goldberg
1982; Engle i wsp.1999)
33
Korelacje
1
,466**
,705**
.
,000
,000
57
57
57
,466**
1
,506**
,000
.
,000
57
57
57
,705**
,506**
1
,000
,000
.
57
57
57
Korelacja Pearsona
Istotność (dwustronna)
N
Korelacja Pearsona
Istotność (dwustronna)
N
Korelacja Pearsona
Istotność (dwustronna)
N
WIEK_KAT
POPR_SYL
RSPAN
WIEK_KAT
POPR_SYL
RSPAN
Korelacja jest istotna na poziomie 0.01 (dwustronnie).
**.
34
Zależności między wiekiem a pojemnością
pamięci operacyjnej i ilością rozwiązanych
sylogizmów
• Spełnione 3 warunki mediacji?
Wiek wpływa na rozwiązywanie sylogizmów
(założenie)
• Wiek wpływa na pamięć operacyjną
• Pamięć operacyjna wpływa na rozwiązywanie
sylogizmów
• Czy pierwotny związek (założenie) ulegnie
osłabieniu, przy uwzględnieniu mediatora
(pamięć operacyjna)?!
35
Związki korelacyjne
WIEK
LICZBA ROZWIAZANYCH
SYLOGIZMÓW
POJEMNOŚĆ WM (RSPAN)
-0,466***
-0,705***
0,51***
Zależności między zmiennymi (
r Pearsona)
36
Analiza regresji. Zmienna zależna:
rozwiązywanie sylogizmów.
Predyktory: wiek i pamięć operacyjna
Współczynniki
a
10,226
,960
10,652
,000
1,120
,836
,218
1,339
,186
,140
,065
,353
2,166
,035
(Stała)
WIEK_KAT
RSPAN
Model
1
B
Błąd
standardowy
Współczynniki
niestandaryzowane
Beta
Współczynniki
standaryzowa
ne
t
Istotność
Zmienna zależna: POPR_SYL
a.
37
Gdy uwzględnimy pojemność pamięci
operacyjnej
WIEK
ILOŚĆ ROZWIAZANYCH
SYLOGIZMÓW
POJEMNOŚĆ WM (RSPAN)
-0,218 n.i.
-0,705***
0,353*
Zależności między zmiennymi, po uwzględnieniu WM jako mediatora
(współczynniki Beta w analizie regresji)