Metodologia badań 

Metodologia badań 

psychologicznych

psychologicznych

 

 

wyk

wyk

ł

ł

ad 10

ad 10

Prof.  Jerzy Karylowski

Prof.  Jerzy Karylowski

 

 

Pytanie

Pytanie



Jak szybko badany odpowie na 

Jak szybko badany odpowie na 

pytanie o kolor czcionki w zależności 

pytanie o kolor czcionki w zależności 

od koloru czcionki i od przynależności 

od koloru czcionki i od przynależności 

rasowej osoby bodżcowej?

rasowej osoby bodżcowej?

 

 

 

 



Schemat badania:

Schemat badania:



24 (postać) x 4 (kolor) x 3 (replikacja)

24 (postać) x 4 (kolor) x 3 (replikacja)



Schemat analizy 

Schemat analizy 

(analiza 

(analiza 

zademonstrowana w klasie)

zademonstrowana w klasie)



2 (rasa) x 2 (kolor)

2 (rasa) x 2 (kolor)

 

 

Mocne strony badań z 

Mocne strony badań z 

powtarzanymi pomiarami 

powtarzanymi pomiarami 



Zmniejszenie lub wyeliminowanie 

Zmniejszenie lub wyeliminowanie 

wariancji błędu spowodowanej 

wariancji błędu spowodowanej 

różnicami indywidualnymi. 

różnicami indywidualnymi. 



W rezultacie wzrost mocy testu 

W rezultacie wzrost mocy testu 

statystycznego (zmniejszenie ryzyka 

statystycznego (zmniejszenie ryzyka 

błędu drugiego rodzaju) 

błędu drugiego rodzaju) 

 

 

Słabe strony badań z powtarzanymi 

Słabe strony badań z powtarzanymi 

pomiarami

pomiarami



 

 

Trudna do zastosowania gdy efekt 

Trudna do zastosowania gdy efekt 

manipulacji jest długotrwały

manipulacji jest długotrwały



Zwiększone prawdopodobieństwo 

Zwiększone prawdopodobieństwo 

odgadnięcia hipotezy

odgadnięcia hipotezy

 

 

Analiza kowariancji

Analiza kowariancji



To samo co analiza wariancji ale 

To samo co analiza wariancji ale 

zmienna zależna jest zaadjustowana 

zmienna zależna jest zaadjustowana 

(adjusted for) ze względu na różnice 

(adjusted for) ze względu na różnice 

indywidualne w zakresie innej 

indywidualne w zakresie innej 

mierzonej zmiennej (współzmienna)

mierzonej zmiennej (współzmienna)



W analizie kowariancji może być 

W analizie kowariancji może być 

wiecej niż jedna współzmienna

wiecej niż jedna współzmienna

 

 

Analiza kowariancji 2x2 z jedną 

Analiza kowariancji 2x2 z jedną 

współzmienną (przykład w 

współzmienną (przykład w 

klasie)

klasie)



Zmienne niezależne: frustracja i lęk:

Zmienne niezależne: frustracja i lęk:



Współzmienna: średnia ocen

Współzmienna: średnia ocen



Zmienna zależna: agresja

Zmienna zależna: agresja

 

 

Współzmienna a zmienna 

Współzmienna a zmienna 

zależna

zależna



Współzmienna musi być skorelowana 

Współzmienna musi być skorelowana 

ze zmienną zależną

ze zmienną zależną



Współzmienną może być wyjściowy 

Współzmienną może być wyjściowy 

poziom zmiennej zależnej (przed 

poziom zmiennej zależnej (przed 

manipulacją eksperymentalną)

manipulacją eksperymentalną)

 

 

Dwa cele analizy kowariancji

Dwa cele analizy kowariancji



1. Zmniejszenie błędu losowego (bo część 

1. Zmniejszenie błędu losowego (bo część 

wariancji zmiennej zależnej jest „wyjaśniona” 

wariancji zmiennej zależnej jest „wyjaśniona” 

różnicami indywidualnymi w zakresie 

różnicami indywidualnymi w zakresie 

współzmiennej). Podnosi to poziom istotności 

współzmiennej). Podnosi to poziom istotności 

statystycznej (zmniejsza prawdopodobieństwo 

statystycznej (zmniejsza prawdopodobieństwo 

błędu drugiego rodzaju).

błędu drugiego rodzaju).



2. Statystyczne „wyrównanie” wyjściowych 

2. Statystyczne „wyrównanie” wyjściowych 

różnic miedzy grupami w zakresie 

różnic miedzy grupami w zakresie 

współzmiennej (szczególnie gdy grupy nie były 

współzmiennej (szczególnie gdy grupy nie były 

dobrane losowo)

dobrane losowo)

 

 

Alternatywy analizy 

Alternatywy analizy 

kowariancji

kowariancji



Można podzielić badanych na grupy w zależności 

Można podzielić badanych na grupy w zależności 

od poziomu współzmiennej (np. według mediany) i 

od poziomu współzmiennej (np. według mediany) i 

użyć tego podziału jako dodatkowej zmiennej 

użyć tego podziału jako dodatkowej zmiennej 

niezależnej w analizie wariancji. Zaletą tego 

niezależnej w analizie wariancji. Zaletą tego 

rozwiązania jest możliwość sprawdzenia czy 

rozwiązania jest możliwość sprawdzenia czy 

zmienna taka nie wchodzi w interakcje z innymi 

zmienna taka nie wchodzi w interakcje z innymi 

zmiennymi niezależnymi (przykład w klasie). 

zmiennymi niezależnymi (przykład w klasie). 



Gdy współzmienną jest poziom wyjściowy zmiennej 

Gdy współzmienną jest poziom wyjściowy zmiennej 

zależnej, można obliczyć dla każdej osoby wskaźnik 

zależnej, można obliczyć dla każdej osoby wskaźnik 

różnicy i użyć różnic jako zmiennej zależnej w 

różnicy i użyć różnic jako zmiennej zależnej w 

analizie wariancji. Zaletą takiego rozwiązania jest 

analizie wariancji. Zaletą takiego rozwiązania jest 

jego intuicyjność (łatwo wyjaśnić niespecjalistom)

jego intuicyjność (łatwo wyjaśnić niespecjalistom)