Metodologia badań psychologicznych (prowadzenie Krzysztof Kwapis)

Ćwiczenia 1

Podręczniki:

I. J.Brzeziński „Metodologia badań psychologicznych”. PWN 2003

II. P.Francuz; R. Mackiewicz „Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą”. KUL 2005

III. J. Shaughnessy; E. Zechmeister; J. Zechmeister „Metody badawcze w psychologii” GWP 2002.

IV. S. Kamiński „Nauka i metoda. Pojęcie nauki i klasyfikacja nauk.” TN KUL 1998

Co to jest metodologia?

Metodologia:

ogólna metodologia nauk - traktującą o prawidłowościach rządzących procesem poznawczym , wspólnym dla wszystkich nauk (np. klasyfikowanie, definiowanie, wnioskowanie, wyjaśnianie itp.)

szczególna metodologia nauk - dotyczy danej dyscypliny naukowej. Zajmuje się charakterystycznymi dla tej dyscypliny procedurami poznawczymi (np. planowanie eksperymentów w psychologii czy budowa testów psychologicznych)

Metodologia nauk to jedna z nauk o nauce (to metanauka). Jest rozumiana jako teoria metod naukowych.

Co to jest metoda naukowa i czym się charakteryzuje?

Próby określenia metody naukowej:

MN - jest to świadome i systematycznie stosowany, wzorcowy sposób skutecznego i ekonomicznego działania.

MN - świadomie i systematycznie stosowany, wzorcowy dobór i układ elementarnych czynności, który pozwala skuteczniej i ekonomiczniej (wydajniej i oszczędniej) uzyskać cel tego działania (T. Kotarbiński)

MN - to powtarzalny sposób działania zwiększający jego sprawność, sposób, który jest wyznaczony za pomocą spójnego zbioru reguł (dyrektyw) (S. Kamiński).

Cechy metody naukowej:

1. Skuteczna !

2. Ekonomiczna!

(pewna metoda jest skuteczna i ekonomiczna gdy po wykonaniu określonych kroków (czynności) zostanie osiągnięty cel przy minimalnych kosztach

3. dyskursywna (etapowa)

4. świadomie stosowana/kontrolowana (umożliwia kontrolę nad tymi krokami)

5. jest wzorcem postępowania

6. powtarzalna (nie ma metody jednorazowej !)

7. systematyczna (jest pewien porządek, kolejność kroków)

8. owocna i kreatywna (służy zdobywaniu nowej wiedzy)

Terminy zbliżone: strategia, taktyka, technika, technologia. Nie ma ścisłych określeń tych terminów, ale są to pojęcia zbliżone do metody.

metodyka-teoria uczenia się czegoś (nie uprawiania nauki w ogóle, ale uczenia i uczenia się np. języka angielskiego)

strategia-zbiór taktyk, posługuje się różnymi taktykami do osiągnięcia celu

taktyka-fragment strategii dotyczący rozłożenia sił i środków

technika-dobór konkretnych środków działania. Technika podchodzi pod taktykę. Środki mogą się zmieniać, ale metoda pozostanie taka sama. Różnymi środkami można coś osiągnąć.

technologia-zbiór przepisów postępowania w działaniach dotyczących przedmiotów fizycznych (np. metody dotyczące obróbki cieplnej metali itp.)

Dwa cele nauczania metodologii wg J. Brzezińskiego: (I)

1. psychologowi do zrozumienia naukowych tekstów i procedur: zwłaszcza tych, które są sprawozdaniami z badań. Nie powinno się wierzyć na słowo, trzeba umieć sformułować własną opinię na temat wartości poznawczej wyników, o których traktuje dane opracowanie.

2. psycholog powinien umieć samodzielnie zaprojektować badanie empiryczne, samodzielnie je przeprowadzić oraz samodzielnie je zinterpretować i uogólnić wyniki.

Psychologia jako nauka empiryczna

Każda dojrzała nauka posiada: przedmiot, cel i metodę.

Przedmiot psychologii wg T. Tomaszewskiego to „człowiek i jego zachowanie się”. Obydwa elementy tego określenia są ściśle ze sobą związane: kiedy mówimy o psychologii jako nauce o człowieku, to interesujemy się nim głównie jako podmiotem zachowania się; kiedy mówimy o p jako nauce o zachowaniu się, to mamy na myśli przede wszystkim najwyższe, specyficznie ludzkie formy zachowania się”. „ Pg jest to nauka o czynnościach człowieka i o człowieku jako ich przedmiocie” (I)

Cel (funkcje) nauki:

-deskryptywna (opis zachowania)

-eksplanacyjna (wyjaśnienie zachowania)

-prognostyczna (predykcja, przewidywanie zachowania)

Klasyfikacja nauk: za S. Kamiński (IV)

Nauki

ogólne szczegółowe

filozofia

formalne empiryczne

logika matematyka przyrodnicze społeczne (humani.)

fizyczne biologiczne psychologia

socjologia

ekonomia

historia

nauki polityczne prawo

Psychologia jako nauka empiryczna posługuję się metodami indukcyjnymi.

Metoda indukcyjna to metoda nauk empirycznych tzn. tych nauk, które w punkcie wyjścia mają doświadczenie i posługują się doświadczeniem dla uprawomocniania wyników (prawa naukowe, hipotezy naukowe).

Odmianą metody indukcyjnej jest stosowana m.in. w psychologii metoda statystyczna- jest to sposób zbierania, krytyki, porządkowania i prezentowania danych liczbowych o zjawiskach masowych oraz analizy i interpretacji tych danych celem uzyskania informacji o danej masie statystycznej pewnej populacji. Bada pewną skończoną populację metodą reprezentacji. Zamiast przebadać wszystkie elementy bada kilka i na ich podstawie mówi coś o całości.

Podstawowe metody w psychologii: obserwacja, eksperyment, studium przypadku, badanie korelacyjne.

Obserwacja -planowe postrzeganie zjawisk bez wpływu na jego powstanie i przebieg.

Eksperyment - rodzaj obserwacji, w którym szuka się odpowiedzi na wcześniej postawione pytania i równocześnie ingeruję się już to w powstanie zjawiska już to w jego przebieg.

Struktura procesu badawczego w psychologii (ujęcie J. Brzezińskiego) (I)

1 sformułowanie problemu badawczego oraz hipotezy badawczej

2 określenie obrazu przestrzeni zamiennych (oczywiście-niezależnych x,…xn) istotnych dla zmiennej zależnej y, czyli skrótowo: o(py) oraz obrazu struktury przestrzennej zmiennej y, czyli skrótowo: o(sy).

3 operacjonalizacja zmiennych

4 wybór modelu badawczego:

4a) model eksperymentalny

4b) model korelacyjny

5 dobór próby z populacji

6 wybór modelu statystycznego

6a) model testu t, lub ANOVA, MANOWA

6b) model wielokrotnej regresji MR/ korelacji

7 akceptacja lub odrzucenie hipotezy

8 ocena, interpretacja i generalizacja rezultatu badawczego

Słownik:

zmienna (variable) -właściwość przyjmująca różne wartości dla obiektów, których dotyczy.

Trafność - dokładność, z jaką test mierzy to, do pomiaru czego został skonstruowany.

rzetelność pomiaru - miara dokładności pomiaru psychometrycznego dokonywanego za pomocą testu - niezależnie od tego, co tak naprawdę test mierzy.

Zmienna - jest właściwością, która przybiera różne wartości. Mierzymy ich nasilenie w badanych obiektach.

Pomiar - jest procedurą przyporządkowania liczb różnym wartościom zmiennej według ustalonej zasady.

1 Podział zmiennych

a)

Ze względy na wielkość zb, z którego dana zmienna przyjmuje wartość:

- z. dwuwartościowe (dychotomiczne) np. płeć

- z. wielowartościowe (politomiczne) np. ugodowość (liczba wartości jest ograniczona)

- z trójwartościowe (trychotymiczne) np. w kwestionariuszach: tak, nie, nie wiem.

Dwuwartościowe, które w naturalny sposób przyjmują tylko dwie wartości ze zbioru dwuelementowego np. płeć i te które de facto są wielowartościowe, ale badacz sprowadził do postaci dwuwartościowej - zdychotomizowane np. poziom neurotyzmu (wysoki, niski), albo wzrost (osoby o niskim i wysokim wzroście)

b)

z. ciągłe (continuous variable)-zbiór wartości tworzy kontinuum (miedzy 2 można znaleźć 3) np. wzrost

z. dyskretne (discrete variable)- pomiędzy dwiema sąsiednimi wartościami zmiennej nie występuje trzecia wartość np. płeć, typ wykształcenia.

c)

z. jakościowe, kategorialne (qualitative, categorical variable) tu będą dychotomiczne, też politomiczne, które są klasyfikacjami (podział wyczerpujący -wszystkie, oraz rozłączny-obiekt należy tylko do jednej klasy np. typ wykształcenia, wyznanie, płeć)

z. ilościowe (quantitative variable), którymi są wyróżnione wyżej zmienne ciągłe, będą to zmienne ciągłe np. czas reakcji, wartość GSR (reakcje skórno-galwaniczne), zmienne zoperacjonalizowane mierzone wystandaryzowanymi testami psychologicznymi.

2. Skale pomiarowe

Zbiór wartości zmiennej przyjmuje postać jednej z czterech skal wyróżnionych przez Stevensa

1. nominalna

2. porządkowa

3. interwałowa

4. ilorazowa (stosunkowa)

Typ skali określa nam podstawowe operacje empiryczne, jakie można na zbiorze wartości danje zminenj przeprowadzić, wskazuje dopuszczalne przekształcenia matematyczne, jakie statystyki, miary korelacji, testy statystyczne.

Uwaga

Termin „zmienna nominalna” to skrót myślowy oznaczający faktycznie zmienną mierzoną na skali nominalnej.

z. nominalna -pozwala na pogrupowanie obiektów wg. wartości, jakie przyjmują zmienne np. płeć. Zmienna ta przyjmuje dla każdej osoby z populacji jedną z dwóch wartości. Całą populację można rozdzielić na tyle wartości ile z. n może przyjmować. Możemy tylko stwierdzić, że dwa obiekty „umieszczone” na skali są jednakowe pod względem wartości z.n albo różne. z.n są to zmienne jakościowe.

Inaczej mówiąc: „Skala nominalna umożliwia zaklasyfikowania zdarzenia do jednej z wielu kategorii. Możemy na przykład „zmierzyć” kolor oczu ludzi, klasyfikując je jako brązowe lub niebieskie.”

z. porządkowa- umożliwia uporządkowanie obiektów wg wartości zmiennej. Stwierdzamy nie tylko równość lub różność, ale też, że zmienna przysługuje danemu obiektowi w stopniu wyższym niż innemu np. postawa wobec żydów. Nie można orzekać nic o dystansie między jednostkami skali.

Inaczej mówiąc: „W ramach tej skali możemy określić, czy coś jest większe lub mniejsze od czegoś innego. Często spotykanym przykładem skali porządkowej jest ranking uczniów w obrębie klasy. Możemy ich uporządkować od najlepszego do najsłabszego, jednak znając tylko miejsce w rankingu, nie mamy żadnych informacji o tym, jak dalece poszczególni uczniowie różnią się od siebie pod względem wyników w nauce.”

z. interwałowa - pozwala stwierdzić o ile natężenie zmiennej jest większe np. temp powietrza 30 stopni C jest większa o 20s C od temp 10 s C. „Zmienne operacjonalizowane za pomocą standardowych skal testowych można traktować jako zmienne interwałowe”

„Pozwala określić jak daleko od siebie znajdują się dwa zdarzenia na jakimś wymiarze. Na skali porządkowej przedział pomiędzy zdarzeniem, któremu nadano rangę 1, a zdarzeniem o randze 2 nie zawsze jest równy przedziałowi pomiędzy zdarzenia randze , a zdarzeniem randze 5. Na skali interwałowej różnica pomiędzy przedziałami numerycznymi jest równa. Różnica na przykład pomiędzy 50 a 70 prawidłowymi odpowiedziami w teście zdolności jest równa różnicy pomiędzy 70 a 90 prawidłowymi odpowiedziami, a stosunek interwałów na skali również jest znaczący. To, czego brakuje skali interwałowej, to punkt zerowy. Na przykład, jeśli twój wynik na skali zdolności wyniósł zero, nie musi to wcale oznaczać, że nie posiadasz żadnych zdolności werbalnych.

Możliwe są na tej skali do wykonania operacje arytmetyczne, jak dodawania, odejmowanie. Można liczyć średnią arytmetyczną.

Psychologowie starają się ją stosować tą skalę, kiedy tylko jest to możliwe.

Przykład: ocena serdeczności. Badacz oceniają serdeczność rodziców do dziecka na skali od 1 do 7, gdzie 1 oznacza brak ciepła, a 7 kontakty z dzieckiem charakteryzuje ciepło. Wydaje się to skala interwałowa. Nie ma w niej sensownego punktu zero a interwały wydają się równe. Faktycznie wielu badaczy potraktowałoby to jako skale interwałową. Chociaż faktycznie jest to skala porządkowa. W skali, która była by naprawdę interwałowa, na przykład wartość 2 powinien dzielić taki sam przedział od wartości 3, jaki dzieli wartość 4 od wartości 5 lub 6 od 7. Jest mało prawdopodobne, aby subiektywne oceny takich cech, jak serdeczność, agresywność czy niepokój, wiernie oddawały równe odległości pomiędzy kolejnymi wartościami skali”.

z. stosunkowe (ilorazowe) -oprócz powyższego, pozwalają stwierdzić ile razy jest większe natężenie zmiennej np. wiek, czas reakcji.

„Posiada wszystkie właściwości skali interwałowej oraz dodatkową jakość-absolutną wartość zero. Pojawienie się zera umożliwia operacje dzielenia i pozwala sensownie mówić o stosunkach wartości, liczbowych. Temperatura Celsjusza jest przykładem interwałowej skali pomiaru. Zero stopni Celsjusza nie oznacza, że temperatury nie ma wcale. Nie można również powiedzieć, że w temperaturze 100 stopni jest dwa razy więcej ciepła niż w temperaturze 50 stopni lub że 60 stopni oznacza ciepło trzykrotnie większe niż temperatura 20 stopni”. Przykładem miary stosunkowej jest skala temperatury Kalvina, która zawiera zero absolutne i można na jej podstawie liczyć stosunki liczbowe. Fizyczne pomiary czasu, wagi i odległości można zwykle traktować jako skale stosunkowe.

Ważne jest, aby wiedzieć, z jakimi typu zmiennymi mamy do czynienia. Po wyłonieniu wszystkich zmiennych i ich zdefiniowaniu badacz musi określić ich typ- jak będzie je traktował.

5. Zmienne zależne, niezależne, uboczne i zakłócające.

Zmienna, która jest przedmiotem badania, której związki z innymi zmiennymi chcemy określić (wyjaśnić) nosi nazwę zmiennej zależnej. Zmienna od której ona zależy, która na nią oddziałują to zmienna niezależna.

Jaka jest zależność poziomu wykonania zadania od poziomu aktywacji organizmu?

Z.n. z różną siłą oddziałują na zmienną zależną (Y). Można je uporządkować wg siły.

-Najsilniej działające to zmienna niezależna główna.- poziom aktywacji, poziom trudności zadania

-Słabiej oddziałujące to z.n. uboczna.- wartość otrzymanej nagrody, pobudliwość emocjonalną, prawdopodobieństwo subiektywne otrzymania celu.

-kontrolowane

-niekontrolowane

- zmienne mające wpływ na zależność między zmiennymi niezależnymi ważnymi a z. zależną np. nastawienie osoby badanej do badacza, temperatura pomieszczenia nazywamy z.n. zakłucające

-nie skorelowane z badaniem „na zewnątrz” sytuacji badawczej, mają wpływ niespecyficzny i ich wpływu badacz nie może przewidzieć np. tolerancja na zmiany ciśnienia

-z. skorelowany, są wewnątrz syt. badawczej np. interakcja badacz-badający (lęk przed oceną, status motywacyjny osoby badanej, aprobata społeczna.

-uniwersalne np. metoda

-okazjonalne np. zmęczenie

Problemy badawcze i hipotezy badawcze

Badanie naukowe rozpoczynają się od sformułowania problemu. Problem badawczy ogólnie mówiąc dotyczy relacji zachodzących między zmiennymi (z i n), które są w związku przyczynowo skutkowym.

Gdy problem badawczy jest sformułowany następny krok dotyczy sformułowania najbardziej prawdopodobnej, na gruncie wiedzy badacza, nań odpowiedzi, czyli hipotezy badawczej.

W metodologii p.b rozumienie się jako pytanie lub zbiór pytań. Nowak: „problem badawczy to tyle, co pewne pytanie lub zespół pytań, na które odpowiedzi ma dostarczyć badanie”.

Jak dany problem będzie sformułowany zależy jego dojrzałość.

-problem badawczy wyznacza już ramy jego rozwiązania, można już podać wstępną postać hipotez stanowiących jego przypuszczalne rozwiązanie. Przy stawianiu pytania zakładamy już jakąś wiedzę, dotyczącej fragmentu rzeczywistości objętej przez pytanie.

-Such- stopień, w którym pytanie mieści w sobie wskazówki jego rozwiązania jest wskaźnikiem dojrzałości problemu. Obecność wskazówek jest też kryterium sensowności poznawczej pytania.

Pierwsze sformułowanie problemu jest zazwyczaj nieprecyzyjne, niedojrzałe i nie zadowala badacza. Upływa pewien okres zanim problem uzyska właściwy stopień dojrzałości. Problem jest przeformułowany tak, aby każda zmiana zawierała więcej wskazówek jego rozwiązania.

Klasyfikacja pytań:

-pytanie rozstrzygnięcia- rozpoczyna się od partykuły „czy”, dwie wykluczające się odpowiedzi: tak/nie. Ujawnia ono swoje alternatywy (odpowiedzi). Odpowiedź może być tylko „tak” lub „nie”.

Czy dziecko w wieku trzech lat jest zdolne do myślenia abstrakcyjnego?

-pytanie dopełnienia -nie ujawnia alternatyw. Podają tylko ogólny schemat odpowiedzi.

Od którego roku życia dziecko jest zdolne do przeprowadzenia operacji formalnych?-nie ujawnia alternatyw, jedynie pewien ich zakres, zakres możliwych rozwiązań, alternatywy nie są dokładnie podane.

Wynika z tego, że pytanie r. zawiera więcej jednoznacznych wskazówek, co do jego rozstrzygnięcia (wiemy, jakie mogą być odpowiedzi, tylko dwie, zakres odpowiedzi jest bardzo ograniczony przez formę pytania, mamy bardzo konkretne wskazówki). Dlatego większość problemów badawczych przyjmuje postać pytania rozstrzygnięcia-tylko one dają całkowitą pewność, że są poprawnie sformułowane.

W formułowaniu problemu należy przejść od pytania ogólnego do pytania uszczegółowionego, względnie kilku takich pytań, będących odrębnymi problemami szczegółowymi. Należy jasno zdefiniowań pojęcia oraz zrozumieć relacje zachodzące między nimi-ułatwi to rozwiązanie problemu.

Należy pamiętać, że pytania badawcze zakotwiczone w teorii, zdobytej wiedzy (nie jest zawieszone w próżni metodologicznej)

Hipoteza jako odpowiedź na pytanie badawcze.

Def: Hipoteza - każde stwierdzenie, złożenie lub wniosek, które jest tymczasowym, próbnym wyjaśnieniem danego zjawiska.

-cechy dobrze sformułowanej hipotezy.

Hipoteza może być uznana za naukową, jeżeli jest sprawdzalna, jeśli można poddać ją procedurze badania empirycznego. Sprawdzalne oznacza, że muszą być powiązane „związkami wynikania ze zdaniami obserwacyjnymi: zdania te może obserwacja bezpośrednio potwierdzać i wtedy sprawdzane hipotezy są również potwierdzone, bądź też zdania te mogą okazać się -w świetle obserwacji- fałszywe i wtedy sprawdzane hipotezy na ogół odrzucamy (problem operacjonalizacji zmiennych zawartych w hipotezie!!!)

Hipoteza jest dobrze sformułowana gdy: s.226- Brzeziński

-można z niej wyprowadzić jak największą liczbę konsekwencji empirycznych, które dadzą się skonfrontować z doświadczeniem

-hipoteza musi być adekwatną odpowiedzią na problem

-musi być najprostszą odpowiedzią na problem, gdyż im bardziej prostą przyjmie postać-tym łatwiej będzie można ją sprawdzić

-hipoteza musi być tak sformułowana, by łatwo można było ją przyjąć, względnie odrzucić,

-nie powinna przyjmować postaci szerokiej generalizacji.

Operacjonalizacja zmiennych -klucz do eksperymentu

„W nauce posługujemy się dwoma językami: obserwacji i teorii. „W języku obserwacji używa się terminów, które denotują obiekty fizyczne. Dla opisu obserwowalnych rzeczy czy zdarzeń używa się w nim terminów, które oznaczaj obserwowalne własności i relacje.

Natomiast w języku teorii używa się terminów, które odnoszą się do nieobserwowalnych aspektów jakichś obiektów czy właściwości zdarzeń. Terminy takie to np. inteligencja, lęk, popęd, ekstrawersja, frustracja. Jeśli chcemy posługiwać się takimi terminami jak wyżej przytoczone, tzn. terminami teoretycznymi, przy wyjaśnianiu i przywidywaniu obserwowalnych zdarzeń, muszą one być w jakiś sposób powiązane - bezpośrednio lub pośrednio- z terminami obserwacyjnymi” (Brzeziński).

„Przedstawiciele nauk społecznych, przy wprowadzaniu terminów teoretycznych, posługują się wskaźnikami, po to, aby powiedzieć, po czym można poznać, jakie obserwowalne fakty i procesy należy dostrzec, aby można było orzec, czy zachodzi czy też nie zachodzi zjawisko oznaczane przez termin, jakim się posługujemy. Wskaźnikami są narzędzia pomiarowe, czyli testy psychologiczne” (Brzeziński).

(oprac. Francuz, Mackiewicz)

Działamy w naukach empirycznych na dwóch poziomach. Na jednym posługujemy się konstruktem teoretycznym w rodzaju „huśtawka emocjonalna” lub „wyczerpane zasoby samokontroli”, a na drugim -konkretnym sposobem wprowadzenia osoby badanej w taki właśnie stan.

Termin teoretyczny dotyczy psychologicznych zmiennych, które nie są obserwowalne, a terminy empiryczne-pewnych sytuacji, faktów czy wydarzeń, które możemy obserwować. Zasoby samokontroli to termin teoretyczny odpowiednikiem w postaci terminu empirycznego może być: długość czasu mierzona w zadaniu wymagającym wytrwałości. Procedura znajdywania empirycznych odpowiedników dla terminów teoretycznych nazywamy operacjonalizacją.

Jak pisze autorzy (F i M):

„W operacjonalizacji najważniejsze jest to, co potocznie określa się jako „wylądowanie”, czyli takie odniesienie terminu teoretycznego do konkretnego przejawu zachowania się obserwowalnego obiektu, który pozwoli na odróżnienie od siebie dwóch osobników ze względu na to zachowanie.”

Na przykład w pytaniu: „Czy szczury lepiej zapamiętują drogę do pokarmu, gdy mają większą motywację?”.

Termin teoretyczny: „zapamiętywanie drogi do pokarmu” i „motywacja”.

Z punktu widzenia takiego pytania badawczego badacz chce móc odróżniać od siebie przynajmniej dwa szczury, z których jeden „lepiej”, a drugi „gorzej” zapamiętuje drogę w labiryncie- i tylko tyle.

Badaczowi pozostaje odpowiedzieć na pytanie: „jakie obserwowalne i mierzalne zjawisko (np. zachowanie się szczura) może być dobrym wskaźnikiem intuicyjnie rozumianego pojęcia zapamiętywania?”. To, jakie zjawisko przyjmie badacz za wskaźnik lub miarę pamięci, zależy od niego. Zwykle terminy teoretyczne mają określone wskaźniki przez tradycję badań nad danym zjawiskiem i możemy wykorzystać wskaźniki ustalone przez innych. W przypadku pamięci jest to liczba błędów popełnionych podczas nauki, w przykładowym badaniu szczur, który lepiej „zapamiętał drogę do pokarmu” to ten, który rzadziej skręca w niewłaściwą stronę. Odwołanie do tradycji ma też tą zaletę, że umożliwia porównywanie wyników uzyskanych przez różnych badaczy.

Thorndike tak zoperacjonalizwował „motywację”: długość czasu, w którym były pozbawione jedzenia. Im szczur głodniejszy tym ma większą motywację do poszukiwania jedzenia.

Zdania teoretyczne i empiryczne

Terminy teoretyczne i empiryczne mają odpowiedniki na poziomie zdań. Zdanie teoretyczne to takie zdanie, w którym występuję co najmniej jeden termin teoretyczny: Krzysiek ma większą zdolność myślenia dedukcyjnego niż Piotrek. Termin teoretyczny to „zdolność myślenia dedukcyjnego”. Zdanie empiryczne nie zawiera terminów teoretycznych np.: W ciągu godziny Krzysiek rozwiązał więcej zadań z logiki niż Piotrek.

Pytania badawcze z reguły formułujemy w terminach teoretycznych. Wyniki przeprowadzonego eksperymentu to oczywiście zdania empiryczne. Jeżeli poprawnie zoperacjonalizujemy terminy teoretyczne, to także możemy poprawnie odpowiedzieć na pytanie badawcze.

-spory merytoryczne (dotyczą meritum, treści istotnej dla sprawy)

-spory metodologiczne (dotyczą metody ujęcia treści)

Operacjonalizacja zmiennej poprzez grupę wskaźników

Czasami nie można przeprowadzić operacjonalizacji zmiennych według zasady „jeden termin teoretyczny-jeden empiryczny. Np. inteligencja. David Wechsler w swoim teście do badania inteligencji podaje 15 wskaźników.

Model eksperymentalny:

Opis i przewidywanie (korelacja, obserwacja, ślady itd.) nie tworzą jeszcze nauki. Naukowe rozumienie osiągamy wtedy, gdy poznajemy przyczyny badanego zjawiska. Odpowiadamy na pytanie „dlaczego”. Określenie przyczyn umożliwia metoda eksperymentalna. Specyficzną zaletą eksperymentu jest jego efektywność w ustalaniu relacji przyczynowo-skutkowych.

W eksperymencie badacze manipulują jednym lub wieloma czynnikami i dokonują pomiaru wpływu tego postępowania na zachowanie. Czynniki, które badacz kontroluje lub, którymi manipuluje, są nazywane zmiennymi niezależnymi.

Najistotniejsze właściwości eksperymentu (tym charakteryzuję się prawidłowo przeprowadzony eksperyment):

Trafność wewnętrzna, trafność zewnętrzna, rzetelność, wrażliwość.

Trafność wewnętrzna- e. charakteryzuję się t.w, kiedy możemy wnioskować, że manipulacja zmienną niezależną spowodowała zmianę w zmiennej zależnej i wykluczyć można inne prawdopodobne wyjaśnienia otrzymanych wyników. Badacze dążą do tego, by ich e miały dużą trafność wewnętrzną, ponieważ tylko wtedy można coś twierdzić na temat przyczyn zachowania. Celem eksperymentu jest wywołanie różnicy w zachowaniu, a kiedy różnica ta pojawia się w powtórzonym eksperymencie możemy mówić o jego rzetelności. Kiedy e jest rzetelny możemy powiedzieć, że nasze wnioski nie są oparte na czynnikach przypadkowych. Zmienne niezależne różnią się pod względem wielkości wpływu wywieranego na zachowanie. Eksperyment wrażliwy jest w stanie wykryć ten wpływ nawet wtedy, gdy jest on niewielki.

Trafność zewnętrzna-jego wynik można uogólnić na osoby, sytuacje i warunki, których badacz w nim nie uwzględnił. Trafność zewnętrzna wiąże się z odpowiedzią na pytanie, czy takie same wyniki eksperymentu pojawią się wtedy, gdy będą brać w nim udział inne osoby w innej sytuacji i warunkach.

Sposoby zwiększani trafności zewnętrznej

1. do eksperymentu włącza się takie właściwości sytuacji, na które badacz chce uogólnić wyniki prowadzonego eksperymentu

2. dobieranie próby osób lub zdarzeń. Reprezentatywne dla danej populacji dobranie próby. Dobór losowy.

3. Replikacja. Oznacza powtórzenie procedur zastosowanych w eksperymencie w celu określenia, czy w wyniku badania innych osób za drugim razem pojawią się te same rezultaty. Ma na celu dostarczenie dowodu na rzetelność wyników eksperymentu.

Celem eksperymentu jest empiryczne testowanie hipotez wyprowadzanych z teorii psychologicznych.

Kontrola w eksperymencie

Kontrola jest niezbędnym elementem eksperymentu. Osiągana jest dzięki manipulacji, utrzymywania stałych warunków i równoważeniu. Pozwala wnioskować o przyczynach zdarzeń, jaka zmienna niezależna spowodowała obserwowane zmiany w zmiennej zależnej.

Eksperyment charakteryzuje się trafnością wewnętrzną, kiedy spełnia trzy warunki wymagane przy wnioskowaniu przyczynowo-skutkowym: współ-zmienność, porządku czasowego związku (osiągane dzięki manipulacji zmienną niezależną, która też umożliwia precyzyjne określenie współzmienności) i eliminowania innych możliwych wyjaśnień.

-warunek współzmienności, czyli kowariancji jest spełniony, kiedy obserwujemy związek pomiędzy zmienną niezależną a zmienną zależną.

-warunek porządku czasowego związku jest spełniony, kiedy w eksperymencie manipulujemy zmienną niezależną, po czym obserwujemy zmiany w zmiennej zależnej. Wnioskowania przyczynowo-skutkowego dokonujemy wtedy, gdy przyczyna poprzedza efekt.

Manipulacja jest kluczem do spełnienia tych dwóch warunków.

-najtrudniejsze jest spełnienie trzeciego warunku: aby wnioskować, że pewne czynniki miają wpływ na zachowanie, musimy się upewnić, czy inne wyjaśnienia nie są możliwe. Stosujemy wtedy dwie dodatkowe metody kontroli: utrzymywanie stałych warunków i równoważenia.

Utrzymywanie stałych warunków pozwala być pewnym, że zmienna niezależna jest jedynym czynnikiem systematycznie różnicującym obie grupy. Jeśli różnicuję jeszcze inny czynnik niż manipulacja, wyników eksperymentu nie można byłoby zinterpretować (brakowałoby trafności wewnętrznej).

Kiedy zmienne się pokrywają (zmienne niezależne główne i inne potencjalne zmienne niezależne współwystępują), istnieje inne możliwe do przyjęcia wyjaśnienie obserwowanej współzmienności i w związku z tym eksperymentowi brak trafności wewnętrznej. Utrzymywanie stałych warunków pozwala tego uniknąć.

Kontrolujemy tylko te czynniki, które uważamy za istotne, mogące oddziaływać na badane zachowanie.

Równoważenie jako procedura kontroli jest potrzebna, ponieważ nie wszystkie czynniki, które chcemy kontrolować, można pozostawiać stałymi. Najważniejszymi czynnikami w badaniach psychologicznych, których nie da się utrzymywać na stałym poziomie, są cechy osób badanych. Wyeliminowanie różnić indywidualnych między uczestnikami jest niemożliwe-nie możemy wszystkich uczynić takimi samymi ludźmi. Należy, więc znaleźć sposób, aby różnice indywidualne nie nakładały się na zmienną niezależną

Inne możliwe wyjaśnienia wyklucza się dzięki utrzymywaniu stałych warunków oraz równoważeniu.

Podczas eksperymentu są zbierane, rejestrowane dane liczbowe i jakościowe (nominalne). Następnie opis i wnioskowanie statystyczne pozwala odpowiedzieć na postawione pytanie.

Eksperyment:

Model eksperymentalny, to taki model sprawdzania hipotez o zależnościach między zmienną (zmiennymi) zależną i zmienną (zmiennymi) niezależ. g., który zakłada:

1-mniapuację co najmniej jedną zmienną niezależną-główną

2- kontrolowanie pozostałych zmiennych u., zak. uznanych przez badacza za istotne dla zmiennej zależnej

3- dokonanie pomiaru zmienności zmiennej (zmiennych) zależnej, spowodowanej zamierzonymi przez badacza oddziaływaniem na nią z n g

Plan badawczy/ plan eksperymentalny

Postępowanie badawcze prowadzone jest w modelu eksperymentalnym wg określonego schematu tzw. planem eksperymentalnym. Jest to wystandaryzowany sposób postępowania badawczego, a także określony sposób postępowania w zakresie analizy statystycznej danych eksperymentalnych.

Opracowane przede wszystkim na podstawie podręcznika „Liczby nie wiedzą skąd pochodzą” Francuz, Mackiewicz.

1. Układ z dwoma grupami badawczymi (grupy niezależne/ dane niezależne)

Plan z grupą kontrolna bez pomiaru początkowego zmiennej zależnej

Najprostszy wariant modelu E to taki gdzie osoby badane dzielone są na dwie grupy a kryterium podziału jest poziom zmiennej, którą manipulujemy, czyli zmienna niezależna główna. Jest to układ umożliwiający porównanie dwóch grup (układ międzygrupowy).

Logika tego planu jest prosta. Jeśli dwie grupy są podobne pod względem wszystkich ważnych cech na początku eksperymentu i jeśli w samym eksperymencie dwie grupy są traktowane tak samo z wyjątkiem poziomu zmiennej niezależne, wtedy jakakolwiek różnica w zachowaniu pomiędzy dwoma grupami musi być spowodowana przez zmienną niezależną.

Badanie przebiega w dwóch etapach:

1 badacz wprowadza do grupy eksperymentalnej zmienną n.g. Grupa kontrolna pozostaje w niezmienionych warunkach

2 badacz dokonuje pomiaru zmiennej zależnej (posttest).

Przykład:

Czy łatwiej jest zapamiętać takie rysunki, które mają sens, czy bezsensowne?

Grupy nie mogą różnić się pod względem z.n istotnych. Randomizacja zakłada, że tak jest. Pozwala ona zakładać, iż grupa E i K rzeczywiście „startują” z tego samego poziomu zmiennej z.

Warunki stosowania tego planu:

-osoby badane muszą być dobrane losowo (randomizacja). Losowy podział osób badanych na grupy ma eliminować jakikolwiek związek pomiędzy indywidualnymi cechami osób badanych lub/i sytuacji eksperymentalnej a specyfiką grupy. (to znaczy aby cechy indywidualne osób badanych nie układały się w taki sposób aby wpłynąć na charakter grupy)

-procedura eksperymentalna identyczna dla wszystkich osób jedynie poziom zmiennej niezależnej g jest różny dla porównywanych grup

-procedura pomiaru zz musi być identyczna dla każdej osoby niezależnie od grupy, po to, aby można było porównywać wyniki w obu grupach. Wyniki muszą być zebrane w taki sam sposób.

Słabość:

-Jesteśmy „narażeni na błąd próbkowania, to znaczy nigdy nie możemy być pewni, czy rozkład cech osób badanych przydzielonych do jednej grupy jest taki sam, jak rozkład cech w drugiej grupie”. Chociaż jest niewielkie prawdopodobieństwo, że akurat dobierzemy losowo osoby z np. mocno nasilonym lękiem, ale może tak się zdarzyć - błąd próbkowania.

Dobór losowy zmniejsza ryzyko wpływu niekontrolowanych zmiennych ubocznych, ale nie usuwa go całkowicie.

- nie wiemy, jaki jest poziom wyjściowy z. z i nie możemy powiedzieć nic o wielkości zmiany jak została wywołana postępowanie eksperymentalnym.

Układ z powtarzanym pomiarem w jednej grupie badanej (grupy zależne/ dane zależne).

Najlepszym „sposobem na to, aby osoby badane w obu grupach były takie same, jest po prostu…dobranie tych samych do oby grup.” Czyli bada się jedną grupę ludzi, ale w dwóch sytuacjach, na początku i po zakończeniu jakiegoś procesu np. treningu, szkolenia, terapii.

Zbierane w ten sposób dane określa się jako zależne.

Przykład:

Zadaniem badanych była ocena prawdopodobieństwa prawdziwości wniosków przy założeniu, że przesłanki są prawdziwe. Np. oceniali poprawność następujących przekonań.

Czy podobieństwo zwierząt(informacji) wymienionych w przesłankach i we wniosku wpływa na ocenę prawdziwości wniosku.

Wynik:

Prawdopodobieństwo pierwszego oceniano średnio na 0,86, a drugiego na 0,39.

Znaczy to, że wyciąganie wniosku jest łatwiejsze wtedy, gdy informację w przesłankach są bardziej podobne do tych we wniosku.

Pomaga stwierdzić, że zmienne zależna zależy od z.n.g, a nie od różnić indywidualnych osób biorących udział w eksperymencie. W tym przykładzie taki układ pokazuję, że poprawność wnioskowania zależy od treści zadania, a nie od różnic indywidualnych osób, (ponieważ są to te same osoby badane dwa razy w dwóch różnych sytuacjach -te różne sytuacje to różne wartości zmiennej niezależnej. Jeśli wyniki różnią się w pierwszym pomiarze od wyników z drugiego pomiaru, to znaczy, że to właśnie różne sytuacje (zmienna niezależna główna) na tą różnicę wpłynęły a nie różnice indywidualne.

Zalety

-udaję się przekonać, że za pomocą manipulacji eksperymentalnej te same osoby dają różne odpowiedzi. Zredukowany jest wpływ zmiennych niezależnych zakłócających związanych z osobami badanymi. Inteligencja, temperament, nastrój mniej się różnią u jednej osoby w dwóch sytuacjach niż u dwóch różnych osób.

-mniejsza liczba osób badanych przy zachowaniu liczby pomiarów

Wady

-odkrycie intencji (badanie wpływ koloru koszuli na sympatie wyborców do polityka)

-korygowanie odpowiedzi/ chęć przypodobania się badaczowi i odpowiadania tak jak on oczekuje.

-trening

Plan z powtórzonym pomiarem zmiennej zależnej w jednej grupie (grupy zależne/dane zależne)

Szczególną wersją planu z powtórzonym pomiarem jest taki eksperyment, w którym dokonujemy pomiaru zmiennej zależnej przed zastosowaniem z.n.g i po działaniu z.n.g. Pierwszy pomiar to pretest drugi to posttest.

Przykład: określenie stosunku do kandydatów na prezydenta RP. Osoba badana udzielała odpowiedzi na początku eksperymentu (pretest) i po reklamie politycznej(posttest).

Pretest może być obecny nie tylko w układzie powtórzonym pomiarem, ale może być zastosowany także w eksperymencie z grupami niezależnymi. Pretest daje możliwość oceniania, jaki jest stan wyjściowy zmiennej zależnej.

Zalety stosowania pretestu:

- pozwala precyzyjnie zmierzyć wartość zmiennej zależnej od z.n.

- pozwala określić, jaki jest stan wyjściowy zmiennej zależnej i porównanie z posttestem; umożliwia to określenie wielkości wpływu zmiennej zależnej.

Wada:

-może uwrażliwić osoby badane na obecność zmiennej niezależnej we właściwym eksperymencie.

-transfer, czyli przeniesienie sposoby reagowania z wcześniejszej fazy (pretest) na późniejszą (posttest) badany może uważać, że trzeba być konsekwentnym.

- tzw. efekt pretestu jest dodatkowym niekontrolowanym źródłem wariancji

Plan z grupą kontrolną, z pomiarem początkowym i końcowym zmiennej zależnej (grupy niezależne/ dane niezależne).

3 etapy

1 przeprowadzenie pretestu z.z w grupie E i K

2 wprowadzenie do grupy E zmiennej n.g i pozostawienie w warunkach nie zmienionych grupę K (lub podanie placebo)

3 przeprowadzenie posttestu z.z a oby grupach

Stosuje się po to, aby wiedzieć, jaki jest poziom wyjściowy zmiennej zależnej. Kiedy przypuszczamy, że dana zmienna zależna może z natury być bardzo wrażliwa na zmiany powinno się szczególnie wtedy stosować pretest.

Zalety

-umożliwia określenie, jaki jest stan wyjściowy zmiennej zależnej w porównywanych grupach; stwierdzenie przed badaniem, że nie ma różnic w poziomie zmiennej zależnej w porównywanymi grupami działa na korzyść tezy, że różnice w reakcjach osób badanych są wynikiem działania jednego z poziomów z.n.g. a nie tendencyjnego doboru badanych grup; inaczej mówiąc grupy powinny startować z tego samego poziomu zmiennej zależnej, inaczej trudno byłoby ocenić wielkość rzeczywistego przyrostu lub obniżenia wartości zmiennej zależnej wskutek działania z.n.

Wady

-jak wyżej

Plan czterogrupowy Solmona (najlepsza procedura gdy zmienna niezależne przyjmuję dwa poziomy).

Pomimo wad pretestu można tak skonstruować eksperyment, aby nie trzeba było z niego rezygnować. Polega na kontrolowaniu zarówno wpływu pretestu, jak i zmiennej niezależnej głównej na zmienną zależną bez rezygnowania pomiaru wstępnego (pretestu). Tak zaprojektowany eksperyment wymaga podziału badanych na cztery grupy. W dwóch z nich badani zostaną poddani pretestowi oraz manipulacji zmienną niezależną główną, a w dwóch - tylko zmienną niezależną główną.

Przebiega w trzech etapach:

1.przeprowadzenie w pierwszej grupie E i w pierwszej grupie K pretestu.

2.wprowadzenie do obu grup E postępowania eksperymentalnego, a obie grupy kontrolne pozostawia bez zmian lub wprowadza do nich placebo.

3 wykonanie pomiaru zmiennej zależnej (posttestu) we wszystkich grupach.

Przykład:

Jakie jest wpływ dwóch typów argumentów na postawę etnocentryzmu konsumenckiego(chęć kupowania zagranicznych produktów?. Pierwszy rodzaj argumentów dotyczy sytuacji osoby badanej, drugi bardziej teoretyczny. Dwóm grupom przedstawia się listę argumentów osobistych, ale tylko w jednej z nich przeprowadza się pretest. Dwóm grupom następnym podje się argumenty teoretyczne i znowu tylko jedną z nich przeprowadza się wstępne badanie etnocentryzmu. Po przedstawieniu argumentów wszystkim jeszcze raz bada się etnocentryzm konsumenckiego ( posttest).

Analizę wyników można przeprowadzać na dwa sposoby: (1) elementarny i (2) zaawansowany.

1.

Potwierdzenie hipotezy uzyskujemy, gdy;

(a) końcowy pomiar (posttest) w grupie E z pretestem musi być większy/ mniejszy/ po prostu różnić się, od pomiaru końcowego (posttest) w grupie kontrolnej z pretestem.

(b) końcowy pomiary różnią się w grupach porównawczych (tj. E i K) bez pretestu.

(c) spełniony jest warunek o braku znaczących różnicy między pretestem w grupie E i grupie K.

Kontrolę tzn. efektu pretestu - czyli jego ewentualnego wpływu na z.z- dokonuje się przez:

(a) porównanie pomiaru końcowego z.z w grupie E z pretestem z pomiarem końcowym grupy E bez pretestu. Powinny być takie same Y_1k= Y_3k (Brzeziński s. 328-329).

(b) porównanie pomiaru końcowego z. z grupy K (z pretestem) z grupą K (bez pretestu). Powinny być takie same Y_2k=Y_4k

2. Analiza zaawansowana. Sposób ten odwołuje się do wielowymiarowych modeli statystycznych takich jak ANOVA, analiza kowariancji ANCOVA, czy analiza regresji wielokrotnej MR.

ANOVA.

Można zastosować model dwuczynnikowej analizy wariancji. Są dwa czynniki występujące na dwóch poziomach (postępowanie eksperymentalne: 1, 0) pretest (występuje 1, brak 0)

Analizę wariancji przeprowadza się na wynikach z.z we wszystkich czterech grupach.

Wariancję całkowitą można rozbić na wariancje cząstkowe:

1. Wariancję wprowadzoną przez zmienną niezależną. Badacz chce, aby była jak największa.

2. Wariancję wprowadzoną przez pretest Y. Badach chce, aby była jak najmniejsza

3. Wariancję wprowadzoną przez interakcję zmiennej niezależnej z pretestem. Badacz chce, aby też była jak najmniejsza.

4. Wariancję wprowadzoną przez inne, nie kontrolowane przez badacza zmienne (tzw. wariancja resztowa). Badach chce, aby była jak najmniejsza.

Za pomocą odpowiednich wskaźników (%) można określić procentowy udział poszczególnych wariancji cząstkowych w wariancji całkowitej. Natomiast za pomocą testu F-ANOVA można określić istotność zmienności wywołanych poszczególnymi czynnikami.

Zaleta: główną zaletą jest jest możliwość kontrolowania efektu pretestu bez rezygnowania z przeprowadzenia pomiaru początkowego zmiennej zależnej.

Układ Solomona jako przykład eksperymentu czynnikowego

Układ ten można potraktować jako układ z dwiema zmiennymi niezależnymi (właściwą-argumentacja, oraz dodaną -z pretestem lub bez pretestu. Badanych dzieli się ze względu na te kryteria. Układ eksperymentu, w którym badani są przedzielania do grup ze względu ma więcej niż jedno kryterium nazywa się eksperymentem czynnikowym. Czynnik=zmienna niezależna główna. (wspólny wpływ.)

Zastosowanie układów czynnikowych pozwala nie tylko na wzięcie pod uwagę większej liczby zmiennych niezależnych w eksperymencie, lecz także na analizowanie wspólnego wpływu tych zmiennych na zmienną zależną.

Eksperyment czynnikowy z czterema grupami badanych - (przykład o składaniu fałszywych zeznań).

Przykład

I część

Osoby badane zostały poinformowane, że celem eksperymentu jest pomiar czasu wpisywania do komputera liter czytanych w różnym tempie, chociaż prawdziwy cel był zupełnie inny. Osoby zostały poproszone o to, żeby jak najszybciej wciskały klawisz z podaną przez eksperymentatora literą. Badanym nie można było nacisnąć ALT, bo spowoduje to utratę danych. Podczas trwania eksperymentu komputer się wyłączał, a do pokoju, w którym odbywało się badanie wchodził badacza z pytaniem: czy nie nacisnąłeś ALT? Prawie wszyscy zaprzeczali. Wtedy badacz zwracał się z pytaniem do osoby, która dyktowała litery czy widziała, żeby badany naciskał ALT. Oczywiście lektorka była tajną wspólniczką badacza i w połowie przypadków zeznawała, że widziała jak badany nasikał ALT (fałszywie zeznawała) a w połowie kolejnej, że nie patrzyła na klawiaturę.

II część

Osoba badana oskarżona o zepsucie eksperymentu opuszczała pokój i szła do poczekalni tam czekał na nią kolejny tajny współpracownik i pytał: „Co się stało”.

Wszystkie odpowiedzi były nagrywane.

III części

Inna grupa osób słuchając nagrań badanych kwalifikowała odpowiedzi badanych jako przyznających się i nieprzyznających się do wciśnięcia ALT.

Zmienną zależną było wewnętrzne przekonanie osoby wpisującej litery, co do tego, czy rzeczywiście nacisnęła zakazany klawisz.

Jest to eksperyment dwuczynnikowy, ponieważ manipulowano w nim dwiema zmiennymi niezależnymi:

1 tempo czytania liter (wolne, szybkie), a drugą - zeznanie osoby dyktującej litery (fałszywe lub neutralne).

Plany eksperymentalne można rozszerzać na wiele zmiennych -zgodnie z zdrowym rozsądkiem. Można zwiększać liczbę z.n .g jak i ich pomiarów. Jeśli bierzemy 2 zmienne n. g i każda z nich przyjmuję dwie wartości to musimy mieć 4 grupy: N ⁿ :N-wartość, n- czynnik/ zmienna. Jeśli bierzemy 3 czynniki, z którym każdy przyjmuję po dwie wartości to musimy mieć 8 grup. W czterech 16 grup. Można też wziąć jedną z.n.g, ale przyjmującą 7 wartości.

Ale zwiększenie liczby zmiennych nie musi oznaczać zwiększenia liczby osób potrzebnych do przebadania. Mamy na to sposób: eksperyment z powtarzanymi pomiarami. Dla zmiennej niezależnej o 2 wartościach można zbadać dwie grupy albo dwa razy tą samą grupę. Należy uwzględnić wszystkie zastrzeżenia w stosunku do obu typów eksperymentów.

Plan z pomiarem początkowym i końcowym zmiennej zależnej w różnych grupach

R - X Y1k Grupa 1.

R Y2p -X Grupa 2.

1 - przeprowadzenie pretestu Y w grupie 2 (kontrolnej)

2 - wprowadzenie tylko do grupy 1 (eksperymentalnej) zmiennej X

3 - wykonanie posttest Y w grupie 1 (eksperymentalnej)

Zaleta

-rozwiązuje problem efektu pretestu

Wada

-trafność wewnętrzna zachwiana jest przez wpływ czynnika dojrzewania i historia. Randomizacja zapewnia kontrolę czynnika selekcji i jest niezbędnym elementem w tak przeprowadzonym eksperymencie, jeśli badanie nie spełnia warunku randomizacji mamy do czynienia z quasi-eksperymentem (qE)!.

Plan ten jest stosowany, gdy nie można prowadzić równoległej obserwacji grupy kontrolnej i eksperymentalnej oraz przeprowadzenie z tego powodu posttestu Y. W wersji qE jest wykorzystywany w badaniach edukacyjnych. „Gdy działanie eksperymentalne kierowane jest cna całą zbiorowość (szkoła lub kilka szkół) i jego rezultatu powinny przynieść widoczne skutki u wszystkich osób będących obiektem eksperymentu) (Brzeziński 2003)”.

Plan trzygupowy, z podwojnym pomiarem początkowym i jednym pomiarem końcowym zmiennej zależnej.

R X Y1k Grupa 1

R Y2p Grupa 2

R Y3p Grupa 3

1-przeprowadzenie pretestu Y3p grupie 3

2- przeprowadzenie pretestu Y2p w grupie 2

3-postepowanie eksperymentalne tylko w grupie 1

4- przeprowadzenie pretestu tylko w grupie 1

Odstępy czasu pomiaru Y w grupach powinny być równe

Czynnik dojrzewania poddany jest tu szczególnej kontroli. Sprawdzany czy zmiana Y nie została wywołana czynnikiem dojrzewania, a nie manipulacją eksperymentalną.

Zastosowania w badaniach edukacyjnych (Brzeziński 2003).

Plan czterogrupowy, z pomiarem początkowym i końcowym zmiennej zależnej w różnych grupach.

R X Y1k Grupa 1

R Y2p -X Grupa 2

R X Y3k Grupa 3

R Y4p -X Grupa 4

Jest to podwojenie planu z pomiarem początkowym i końcowym zmiennej zależnej w różnych grupach . Pomiar końcowy Y w grupie 1 przeprowadza się w tym samum czasie do pomiar początkowy w grupie 4. Koniec pierwszej części zbiega się w czasie z początkiem drugiej części badania. W ten sposób można rozbudować ten plan o kolejne części.

1-pretest Y2

2- postępowanie eksperymentalne w grupie 1

3- pomiar końcowy Y1 oraz pretest Y4 (grupa kontrolna druga)

4-postępowanie eksperymentalne w grupie 3

5-pomiar końcowy Y3

W badaniu tym kontroluje się, czy nie wystąpił efekt czynnika historia

Stosuje się w badaniach edukacyjnych i socjologicznych, prowadzonych w warunkach braku stabilności społecznej i politycznej, które mogą mieć wpływ na działanie postępowania eksperymentalnego np. reformy (Brzeziński 2003)

Plan grup naturalnych (opracowane na podstawie „Metody badawcze w psychologii” Shaughnessy, Zechmeister, Zechmeister).

• Posługując się tym planem badacze dobierają zmienne o charakterze różnic indywidualnych (zmienne osobowościowe), inaczej niż w typowym eksperymencie, gdzie nimi manipulują.

• W gruncie rzeczy jest rodzajem badania korelacyjnego, w którym badacz poszukuje współzmienności miedzy przynależnością do jakiejś naturalnie wyłaniającej się grupy a zmienni zależnymi.

• Nie można dokonywać wnioskowania przyczynowo-skutkowego na temat wpływu grup naturalnych, ponieważ możliwe są inne wiarygodne wyjaśnienia różnic między grupami.

Różnice indywidualne, płeć, introwersja-ekstrawersje, agresywność są ważnymi zmiennymi w psychologii osobowości. Tymi zmiennymi nie można manipulować. Nie można przydzielić losowo badanych do warunku osób w wieku 20 lat, introwertycznych, agresywnych, lub do warunku kobiety/mężczyźni. Zamiast tego badacze dobierają poziomy tych zmiennych niezależnych.

Eksperymenty z manipulacją różnią się istotnie od tych gdzie jedynie dobiera się poziomy zmiennych niezależnych.

Plan ten wykorzystuje się, gdy kwestie etyczne lub praktyczne uniemożliwiają bezpośrednią manipulację. Np., badacz chciałby zbadać wpływ traumatycznych zdarzeń (operacją, powódź, śmierć osoby bliskiej) na symptomy depresyjne, jednak z oczywistych powodów nie przeprowadzi poważnej operacji na losowo dobranej próbie studentów i nie porównamy ich symptomów z grupą studentów nie poddanych operacji, podobnie nie uśmiercimy kogoś bliskiego dla osoby badanej. Wiele jest przykładów ilustrujących sens planu naturalnego, zajmiemy się teraz jednym przykładem za pomocą, którego wyjaśniane będą problemy związane z takim planem.

Związek między rozwodem a zaburzeniami emocjonalnymi - nie przydzielimy losowo osób do grupy, która będzie się rozwodzić. Celem tych badań jest sprawdzeniem, czy te naturalne oddziaływania mają skutki w postaci systematycznych różnić w zachowaniu. Poszukuje korelacji między właściwościami (rozwiedzione/ żyjące w małżeństwie) osób badanych a ich zachowaniem (zaburzenia emocjonalne). Z tego powodu plan grup naturalnych jest rodzajem badania korelacyjnego.

Model korelacyjny cenny jest w spełnianiu dwóch pierwszych celów metody naukowej (opisu i przewidywania), ale wyniki tak uzyskane nasuwają problemy przy wnioskowaniu przyczynowo-skutkowym. W przykładzie z rozwodem wyniki pokazują, ze osoby po rozwodzie częściej korzystają z pomocy psychiatrycznej co może służyć jako podstawa wnioskowania, że rozwód powoduje problemy emocjonalne. Czy faktycznie można wyciągnąć taki wniosek z tak przeprowadzonego badania? Najpierw należy sprawdzić, czy jest spełniony warunek porządku czasowego dla wnioskowania przyczynowo-skutkowego. Oznacza to, że należy sprawdzić, czy rozwód faktycznie poprzedza zanurzenie emocjonalne. Wykazania kowariancji (współzmienności) nie pokazuje kierunku związku przyczynowo - skutkowego. Być może osoby cierpiące na zaburzenia emocjonalne częściej się rozwodzą.

Kolejnym problemem jest spełnienie trzecie go warunku wnioskowania przyczynowo - skutkowego: wykluczenie innych wiarygodnych wyjaśnień. Spełnienie tego warunku wymaga wysokiego stopnia kontroli, natomiast w tym planie badacz takiej kontroli nie sprawuje. Ponieważ grupy różnią się dodatkowymi względami poza zmienną, która była podstawą ich podziału. Jest ona zakłócona innymi czynnikami. (np. praktyki religijne, status materialny, posiadanie dzieci i inne.) wiec różnice między osobami rozwiedzionymi i nie rozwiedzionymi mogę wynikać z tych właśnie cech, a nie być konsekwencją rozwodu. Manipulacja dokonana przez „naturę” rzadko daje się kontrolować, a tego oczekuje się od wewnętrznie trafnego eksperymentu (Shaughnessy i in. 2002).

Kształt zależności między zmiennymi s. 309-313 Brzeziński.

Najbardziej rozpowszechniony plany eksperymentalne to takie, w których zmienna niezależna główna przyjmuje dwie wartości-jedną w grupie eksperymentalnej i jedną w grupie kontrolnej. Mówi się o takich planach E, jako o planach: „wszystko albo nic”, zero -jedynkowych, dwuwartościowych.

Jednak często zmienna niezależne z natury nie jest dwuwartościowa (dychotomiczna) jak np. płeć, ale wielowartościowa. Wtedy lepiej jest stosować takie plany, w których zmienna niezależna (postępowanie eksperymentalne) przyjmuje więcej niż dwie wartości. Mamy wówczas w takich planach wiele grup porównawczych, które różnią się wprowadzonymi do nich wartościami zmiennej niezależnej.

Zastosowanie już tylko trzech grup porównawczych w miejsce dwóch grup-eksperymentalnej i kontrolnej-pozwala na określenie kształtu zależności między zmiennymi: zależną i niezależną główną.

Zależność może być: liniowa (prostoliniowa) i nieliniowa (U-kształtna, krzywoliniowa)

Porównując tylko dwie grupy możemy testować hipotezy, w których zależność między zmiennymi jest tylko liniowa. O tym, jaka jest lub może być zależność między zmienną niezależną a zależną dowiadujemy się na podstawie teorii, wcześniejszych badań, dotyczących interesującego nas zjawiska. Jeśli mamy mocne podstawy teoretyczne, aby zakładać liniowy charakter hipotetycznego związku, to oczywiście nie ma potrzeby zwiększania grup. Natomiast, jeśli przypuszczamy, że związek może być wyższego, niż liniowy, rzędu, to należy zbudować plan eksperymentalny o większej, niż dwie, liczbie grupy porównawczych.

Przykład

Jeżeli dana zmienna niezależna-główna jest zmienną ciągłą (wielowartościową) i jeżeli badacz zaplanował badanie E tak by przebiegało według planu 0-1, to wówczas zmienna niezależna przyjmuje tylko dwie wartości (badacz dokonał zabiegu dychotomizacji). Badacz przydziela wyróżnione wartości zmiennej niezależnej grupie E i K. Po przeprowadzeniu badania otrzymaliśmy taki obraz zależności. [Brzeziński s.311]. Jest tu przedstawiona, zakładana przez badacza, zależność liniowa (na wykresie linia „uzyskana”, żółta) między z.n.g a z.z. gdy faktycznie ma ona charakter krzywoliniowy (linia „prawdziwa”). W tym przypadku zły wybór tylko dwóch wartości zmiennej niezależnej z lewego końca kontinuum wartości, powoduje nietrafny obraz zależności. W takiej sytuacji badacz przyjmuje hipotezę zakładającą związek liniowy a jest on krzywoliniowy.

Także nietrafny obraz zależności wiążącej zmienną n.g ze zmienna zależną wytworzy badacz, gdy dobierze dwie wartości z.n.g ,ale leżące w prawej części kontinuum [Brzeziński s.311].

Kolejny nietrafny obraz zależności, który badacz ustali (w tym przykładzie brak zależności), gdy pod uwagę weźmie też tylko dwie wartości zmiennej niezależnej, ale tak rozłożone, że tym wartościom będą odpowiadały te same średnie wartości zmiennej zależnej, a to oznacza brak zależności.

Gdy badacz wyróżni większą liczbę grup porównawczych, (co najmniej 3!!!), np. 4, którym przypisane będą wartości (m,n,r,s) to uzyskamy trafny obraz hipotetycznego związku . (linia niebieska ilustruje prawdziwą zależność, a linia zółta- zależność ustalona przez badacza) .

Wniosek:

Jeśli zmienna niezależna jest wielowartościowa a postulowany związek między nią a zależną jest krzywoliniowy, to nie należy prowadzić badania E opartego na porównaniu dwóch grup (dwie wartości zmiennej niezależnej), gdyż może to prowadzić do błędnych wniosków.

Warunki poprawnego stosowania testów istotności różnic w badaniach empirycznych (Brzeziński 2003)

Wstępne warunki, jakie badacz musi rozpoznać ( w odniesieniu do materiału empirycznego) zanim przystąpi do stosowania testu istotności.

2. Grupy niezależne / grupy zależne

W psychologii stosujemy dwa rodzaje porównań w eksperymencie

a) wymaga dwóch grup (i większej liczby), różniącej się poziomem zmiennej niezależnej. W najprostszym przypadku mamy dwie grupy: eksperymentalną i kontrolną.

b)wymaga jednej grupy osób badanych dwukrotnie. Np. lęk i psychoterapia. Pre i post. Drugi może być końcowym, ale też może być jednym z serii pomiarów poziomu lęku.

W pierwszym przypadku mamy grupy niezależne=dane niezależne, w drugim grupy zależne =dane zależne.

Na podstawie tego kryterium możemy cały zbiór testów istotności różnic podzielić na dwa podzbiory.

-jeden obejmujący testy przeznaczone do testowania istotności różnic między grupami niezależnymi (testy dla danych niezależnych)

-drugi obejmujący testy dla grup zależnych (testy dla danych zależnych)

1.Respektowanie zasady randomizacji (w zasadzie jest to najważniejszy warunek)

Trzeba zagwarantować reprezentatywność próby dla populacji. Jedynie dobór losowy z populacji gwarantuje jej reprezentatywność. Nie respektowanie pierwszej zasady randomizacji (zasada losowego doboru próby z populacji) sprawia, że badanie empiryczne przeprowadzone na próbie utworzonej w sposób arbitralny cechuje niska trafność zewnętrzna (wnioski są poprawne tylko dla uczniów danej szkoły, studentów danego kierunku, pacjentów z danego szpitala, policjantów z danej komendy w Bieszczadach)

Druga zasada randomizacji: rzecz w tym, aby decyzja badacza, do jakiej grupy eksperymentalnej czy kontrolnej, ma być skierowana osoba badana była przez badacza podejmowana w sposób losowy. Tą zasadę zakładają wszystkie testy różnic. Po to aby występowanie różnic (np. między średnimi wartościami zmiennej zależnej) między grupami można będzie tłumaczyć jako wpływ zmiennej niezależnej głównej.

3. Respektowanie założenia o rozkładzie zmiennej zależnej w populacji.

Kolejnym warunkiem jest respektowanie kolejnego założenia, które obowiązuje dla części testów istotności różnic - założenie o charakterze rozkładu z.z.

W związku z tym warunkiem wszystkie testy istotności różnic można podzielić na dwie klasy:

1. pierwszą, obejmują te testy, które traktują o istotności różnic wartości parametrów w porównywanych populacjach( średnia, odchylenie) rozkładów zmiennej zależnej w porównywanych populacjach (średnich, wariancji). Np. test t-Studenta. Są to testy parametryczne.

2. drugą klasę „obojętną” na wartości parametrów rozkładu zmiennej zależnej - testy nieparametryczne.

Jeśli chcemy sprawdzić czy zachodzą różnice między grupami w zmiennej zależnej np. porównać średnie to musimy wiedzieć czy rozkład zmiennej zależnej w obu grupach jest rozkładem normalnym. Np. różnica między średnimi poziomami lęku po psychoterapii indywidualnej i grupowej.

Istnieją specjalne testy statystyczne pozwalające na ocenę zgodności danego rozkładu empirycznego z rozkładem normalnym: chi-kwadrat, test Kołmogorowa, test Cramera-Smirnowa.

Testy nieparametryczne są w porównaniu z testami parametrycznymi mniej skuteczne tj. mają mniejszą zdolność odrzucania de facto fałszywych hipotez zerowych (hipotezy mówiącej o braku różnić, jest to termin statystyczny, teraz nie ma potrzeby się na tym zatrzymywać). Mówi się o ich konserwatyzmie, czyli tendencji do nie odrzucania H0, gdy jest fałszywa. Do najbardziej znanych testów parametrycznych należą: test t i test F- analiza wariancji. W obu testach wymagana jest homogeniczność wariancji rozkładów zmiennej w porównywanych populacjach (grupach). Czyli przed przystąpieniem do stosowania jakiegoś testu musimy sprawdzić czy wariancja jest homogeniczna. (testy Hartleya, test Cochrana, test Bartletta). Jest to kolejny warunek: 4. Problem homogeniczności (jednorodności) porównywanych grup.

5. Skala pomiarowa zmiennej zależnej.

W zależności od tego, na jakiej skali wyrażony jest pomiar zmiennej zależnej, musimy wybrać test statystyczny z danej, dopuszczalnej przez dany poziom pomiaru, kategorii testów. Testy parametryczne zakładają, co najmniej poziom interwałowy, a testy nieparametryczne dzielą się na dwie klasy. Jedna zakłada poziom porządkowy pomiaru z.z np. test Wilcoxona, druga klasa tylko nominalny poziom pomiaru, np. test chi-kwadrat (X²). Przy wyborze testu statystycznego właściwego dla danego zbioru wyników ważna jest znajomość skali pomiarowej zmiennej zależnej.

6. Liczba porównywanych grup.

Biorąc pod uwagę liczbę porównywanych grup (niezależnych i zależnych), można mówić o:

1. porównywaniu dwóch grup

2. porównywaniu trzech i większej liczby grup

7. Duża liczebność grup/ mała liczebność grup.

Testy badające różnice mają różne ograniczenia

Testy skuteczne przy małych grupach (t) ( mniej niż 30 osób w grupach)

Testy skuteczne przy dużych grupach (testy z) (więcej niż 30 osób w grupach)

Algorytm wyboru optymalnego testu

Przeprowadzenie badań empirycznych, których badacz dokonuje pomiaru zmiennej zależnej w grupach porównawczych różniących się poziomem zmiennej niezależnej, prowadzi do wyodrębnienia dwóch rodzajów takich porównań, którym odpowiadają dwie grupy testów statystycznych:

1. grupa testów dla 2 grup porównawczych

2. grupa testów dla większej liczby grup porównawczych

Pierwsze pytanie, jakie należy zadać przy wyborze odpowiedniego testu to: Ile jest grup porównawczych?

Kolejną kwestią, którą psycholog musi rozstrzygnąć jest rodzaj skali pomiarowej zmiennej zależnej. Kolejne pytanie, jaki musi sobie zadać to; jaka jest skala pomiarowa zmiennej zależnej?

Rys s.268 pokazuje, że są tu 3 możliwości wyboru. Dwie z nich (nominalna i porządkowa) prowadzą do danej klasy testów istotności. Trzecia odpowiedz (skala interwałowa i ilorazowa) daje początek bardziej skomplikowanej drodze wyboru testu. Prowadzą one do testów parametrycznych, które wymagają spełniania przez materiał empiryczny dodatkowych założeń. Dotyczących rozkładu zmiennej zależnej, wielkości grupo porównawczych, wariancji. W związku z tym kolejne pytania jakie należy zadać to: Czy rozkład zmiennej zależnej jest normalny? Jeżeli jest normalny to możemy zastosować testy z grupy a-c. Jeżeli nie to musimy zastosować testy z grupy d. Jaka jest wielkość grup porównawczych? Jeśli są one duże (dolna granica to 30) to wybór pada na test „z”. W przypadku małych test t-Studenta. Poprawne stosowanie testu t wymaga spełnienia założenia o homogeniczności wariancji rozkładów zmiennej zależnej. Czy wariancja jest homogeniczna?

Badania bez manipulacji eksperymentalnej

Notatka z „Liczby nie wiedzą skąd pochodzą”

Badania korelacyjne

W eksperymencie manipulujemy z.n.g., ale badacz może nie być zainteresowany odpowiedzią na pytanie: „Czy jedną zmienna wpływa na drugą?” Chciałby wiedzieć, w jaki sposób dwie zmienne są ze sobą powiązane.

Przykład:

Jaki jest związek między szybkością chodzenia a pozycją społeczna?

Dla każdej osoby badanej zestawia się parę dwóch liczb odpowiadających pomiarom dwóch zmiennych (pozycji i szybkości chodzenia) oraz przedstawić na wykresie. Analizy robiono osobo dla kobiet i mężczyzn.

Ale wykres nie mówi nam nic o wpływie jednej na drugą: nie da się stwierdzić czy szybkość chodzenia u mężczyzn wpływa na pozycję społeczną, czy też jest odwrotnie. Taka relacja jest trudna do określenie nawet teoretycznie. nie da się tu określić, która ze zmiennych analizowanych przez badaczy jest zmienną niezależną, a która zmienną zależną. Z formalnego punktu wiedzenia obie są zależne. Wiemy, że są one w pewnym związku, jeśli rośnie jedna z nich to rośnie też druga. -analiza związku między zmiennymi zależnymi, nazywamy postępowaniem korelacyjnym.

Notatka z „Metody badawcze w psychologii”

Badanie korelacyjne nie polega na manipulacji zmiennymi niezależnymi. Możemy określić związek między zmiennymi, co stwarza możliwość ich przewidywania.

Korelacja oznacza związek między dwoma cechami, a wyrażenie współczynnik korelacji -liczbową miarę siły tego związku. Inaczej mówiąc jest ilościowym wskaźnikiem kierunku i wielkości związku. Oznacza stopień współzmienności tych cech (zmiennych)

Termin współczynnik korelacji liniowej -wskazuje, że można związek miedzy zmiennymi przedstawić graficznie w układzie współrzędnych 0X i 0Y (Brzeziński 2003).

Jest wiele współczynników korelacji, ale wszystkie mają podobne właściwości:

1. Obliczenie współczynnika korelacji wymaga, aby dane były przedstawione w postaci par

2. Jeżeli nie ma żadnego związku między branymi pod uwagę zmiennymi, czyli wtedy, gdy badane cechy są niezależne, to wartość współczynnika korelacji wynosi zero.

3. Jeżeli wraz ze wzrostem wartości jednej zmiennej wzrasta też wartość drugiej, to współczynnik korelacji jest liczbą dodatnią (związek między zmiennymi jest wprost proporcjonalny)

4. Jeżeli wraz ze wzrostem wartości jednej zmiennej maleje wartość drugiej, to współczynnik korelacji jest ujemny (związek miedzy zmiennymi jest odwrotnie proporcjonalny)

5. Wartość współczynnika korelacji nigdy nie jest mniejsza niż -1 i większa niż +1

6. Siła związku między analizowanymi cechami wyrażona jest w postaci wartości bezwzględnej współczynnika korelacji. (siłą związku podać przedziały)

7. Związek między zmiennymi można przedstawić graficzne za pomocą wykresu.

Najpopularniejszym współczynnikiem korelacji jest r-Pearsona

Wzór s. 475 (Francuz, Mackiewicz).

Notatka z „Metody badawcze w psychologii”

Przewidywanie jest ważnym celem metody naukowej. Badania korelacyjne umożliwia przewidywanie. Korelacja występuje, gdy dwie różne miary, dotyczące tych samych osób, zdarzeń lub obiektów się współzmieniają -to znaczy, kiedy zmianom wartości jednej zmiennej systematycznie towarzyszą zmiany wartości drugiej zmiennej. Np. współzmienność palenia papierosów i chorób płuc. Im więcej dana osoba pali tym większe prawdopodobieństwo zachorowania na ten rodzaj choroby. Znając tą korelacja, możemy przewidywać prawdopodobieństwo zapadnięcia na daną chorobę ( na podstawie wiadomości ile dana osoba pali).

Znak i siłę korelacji otrzymuje się wyliczając współczynnik korelacji. Stanowi ilościowy wskaźnik stopnia, w jakim możemy przewidywać jeden rozkład wyników na podstawie innych wyników.

Współczynnik korelacji przyjmuje wartość bezwzględną z przedziału od 0 do 1. Wartość zero oznacza brak korelacji i podstaw do przewidywania. Wartość +1 wskazuje na doskonałą korelację pozytywną, -1 na doskonałą korelację negatywną. Jeśli współczynnik korelacji osiąga wartość +1 lub -1 możemy przewidywać z absolutną pewnością. Wartość 0 oznacza brak korelacji.

Znak korelacji oznacza jedynie kierunek współzmienności.

Interpretacja współczynnika korelacji: np r- Pearsona jest najbardziej precyzyjny

1 etap: czy współczynnik jest statystycznie istotny? Jest, jeśli jest niższy niż p< 0,05

2 etap: kierunek (+, -)

3 etap: siła zależności (wartość korelacji)

0-0,20 - b. niska

0,21-0,40-niska

0,41 - 0,70 -umiarkowana

0,71-0,80 - wysoka

0,81-1- b. wysoka

Liniowość korelacji.

Istotę korelacji można przedstawić graficznie na wykresie. Natężenie dwóch zmiennych zaznaczone są na osiach wykresu (x i y). Każdej osobie badanej przyporządkowana jest jakaś wartość (lub wynik) dla każdej zmiennej. Wykres pokazuje rozmieszczenie punktów w przestrzeni między osiami dla każdej pary wyników. Na poziom korelacji wskazuje stopień skupienia punktów wzdłuż linii prostej.

Ze słowem korelacji wiąże się założenie, że związek pomiędzy dwiema zmiennymi ma charakter liniowy, to znaczy można go przestawić na wykresie w postaci linii prostej.

Każdą parę liczb można umieścić w przestrzeni między osiami.

Jeżeli współczynnik korelacji wynosi 1 to wszystkie punkty znajdują się na linii prostej. Jeżeli jego wartość jest mniejsza od 1 to nie można przeprowadzić linii prostej przez wszystkie pary pomiarów. Co najwyżej można narysować linie prostą, która znajdzie się możliwe jak najbliżej wszystkich pomiarów.

Istnieje metoda matematyczna służąca do znajdywania takich prostych. Prosta, która znajduje się najbliżej wszystkich punktów na wykresie rozrzutu punktów nazywa się linią regresji.

Podsumowując to, co zostało powiedziane, można zdefiniować korelację jako liczbową miarę odchyleń par wyników od linii regresji (korelacja mniejsza im więcej odchyleń od linii regresji)

Korelacja i przyczynowość

Dwie skorelowane zmienne umożliwiają przywidywania wyników jednej z nich na podstawie wyników drugiej, jednak nie można wnioskować, co jest przyczyną ich związku.

Kiedy związek pomiędzy dwiema zmiennymi można wyjaśnić za pomocą trzeciej zmiennej, mówimy o zależności pozornej.

Wyniki badań korelacyjnych nie umożliwiają wnioskowania przyczynowo-skutkowego. Korelacja nie wskazuje na przyczynowość. Np. towarzyskość a satysfakcja z życia. Bazując na korelacji nie możemy stwierdzić, że towarzyskość powoduje większą satysfakcję z życia. Jest, bowiem również możliwa zależność odwrotna: satysfakcja z życia sprawia, że ludzie są bardziej towarzyscy. Może być związek przyczynowo-skutkowy dwustronny. A także może zaistnieć sytuacja, że to trzecia zmienna (posiadanie wielu przyjaciół) skłania ludzi do większej towarzyskości i prowadzi do wyższej satysfakcji z życia. Jest to korelacja pozorna.

Miary (narzędzia) używane w badaniach korelacyjnych

Wartość badania korelacyjnego zależy od jakości pomiaru, natomiast jakość pomiaru zależy od narzędzia wykorzystywanego w badaniu. Podstawowym narzędziem jest kwestionariusz.

Zmienne demograficzne stanowią częsty rodzaj zmiennych badanych w sondażach (narodowość, wiek, płeć, status socjoekonomiczny),

Skale samoopisowe służą do badania różnic między ludźmi pod różnymi względami:

-skala typu Likerta (1-zdecydowanie się nie zgadzam,2,3,4,5-zdecydowanie się zgadzam)

-analiza czynnikowa

Kwestionariusz musi być trafny i rzetelny.

Rzetelność odnosi się do wewnętrznej spójności pomiaru, który często jest oceniana za pomocą ponownego pomiaru tej samej próby.

Rzetelność rośnie, gdy wzbogacamy dane narzędzie o podobne pozycje, badamy zróżnicowane próby osób i stosujemy ujednolicone procedury.

Trafność odnosi się do prawidłowości pomiaru: stwierdza, czy mierzy on to do mierzenia, czego został stworzony.

Trafność teoretyczna oznacza stopień, w jakim pozycje testowe odnoszą się do pojęć, które mają mierzyć. Trafność teoretyczną wyznacza trafność zbieżna i trafność różnicowa.

Metody doboru próby

Opracowane na podstawie „Metody badawcze w psychologii”

Propabolistyczny dobór próby umożliwia oszacowanie prawdopodobieństwa, z jakim każdy element populacji znajdzie się w próbie; dwie odmiany

• Dobór prosty

Przed doborem prostym należy ustalić wielkość próby, im bardziej chcemy zmniejszyć błąd pomiaru, tym próba powinna być większa. Wielkość próby losowej zależy od homogeniczności (zróżnicowania) tej populacji. Np. studenci prestiżowych kierunków na najlepszych uczelniach są bardziej homogeniczną populacją pod względem zdolności akademickich niż studenci wszystkich szkół wyższych. Najbardziej homogeniczna populacja składa się z identycznych osób. Próba złożona z jednej osoby z tej populacji była by reprezentatywna dla tej populacji (a jaki jest kraniec drugi?).

Krok 1. operat losowania

Krok 2 ustalenie liczebności próby

Krok 3 Tabele losowe, wybieram punkt startu mając zamknięte oczy

Krok 4 Poruszając palcem po tabeli spisujemy cyfry (ile z nich zależy od wielkości próby, a liczby powyżej liczebności próby są odrzucane podobnie jak powtarzające się liczby)

• Dobór warstwowy

Krok 1. Podzielenie operatu na warstwy wg. określonego kryterium (nie muszą być równe)

Krok 2. Numeracja elementów w warstwach

Krok 3. Wielkość próby

Krok 4. Losujemy z warstwy po równej wielkości osób, tak by uzyskać ustaloną wielkość próby. Drugi sposób opiera się na proporcjach- większa reprezentatywność gdy warstwy są nie równe.

Krok 5. Powtarzanie czynności jak w procedurze dobierania próby, ale dla każdej warstwy osobo

„Warstwowy dobór jest szczególnie przydatny, gdy chcemy opisać specyficzne części populacji. Np. 2000 tyś studentów akademika, dobieramy 100. Weszło tylko 2 studentów chemii z 40 mieszkających a badaczowi zależy na opinii studentów w zależności od kierunku, choć ta liczba odzwierciedla proporcję studentów chemii w populacji mieszkańców akademika to jednak reprezentacja 2 do 40 jest zbyt mała. W tym wypadku możemy dobrać do próby więcej studentów chemii i w wypadku warstwy o małej liczebności.”

Zewnętrzne determinanty procesu badawczego w psychologii- psychologia a praktyka społeczna

Opracowane na podstawie J. Brzeziński „Metodologia…”

Związane są z „naturą społeczną”, z kontekstem praktyki społecznej, na której zapotrzebowanie badacze podejmują badania empiryczne w oczekiwaniu, że wyniki owych badań przyczynią się do wzrostu efektywności działań podejmowanych w danych obszarze praktyki.

-oczekiwania ze strony społeczeństwa

Wewnętrzne determinanty procesu badawczego,

- stan indywidualnej świadomości metodologicznej realizatorów badań- decyduje o jakości procesu badawczego

-standard realizacji procesu badawczego akceptowany przez społeczność psychologów- badaczy, według, którego opracowana są poszczególne fazy procesu badawczego

Przestrzeganie standardów umożliwia: trafność wewnętrzną i zewnętrzną badania psychologicznego

Trafność badania psychologicznego

-trafność wewnętrzna- badanie trafne wewnętrznie to badanie przeprowadzone w sposób umożliwiający uzyskanie prawdziwej odpowiedzi na sformułowanie przez badacza pytanie (umożliwiające rozwiązanie problemy badawczego). Badanie takie daje możliwość uzyskania potwierdzenie hipotezy, jeśli jest prawdziwa, i jej odrzucenia, jeżeli jest ona fałszywa.

Czym innym jest trafna/nietrafna hipoteza sformułowana przez badacza, jako -na gruncie jego wiedzy - najbardziej prawdopodobna odpowiedź na pytanie badawcze a czym innym jest trafna/nietrafna procedura badawcza umożliwiająca/nieumożliwiająca potwierdzenie/odrzucenie hipotezy badawczej.

-trafność zewnętrzna

Zakładając, że: Przeprowadzenie trafnego badania i podjęcie trafnej decyzji dotyczącej hipotezy badawczej umożliwia uogólnienie rezultatu badawczego (dokładniej treści hipotezy potwierdzonej w badaniu empirycznym) na wszystkie elementy populacji, które reprezentowane były w próbie, na której przeprowadzono właściwe badanie empiryczne. Generalizowaniu podlegają także elementy sytuacji badania, w której w określony sposób zachowują się osoby badane wchodzące w skład próby. Zakłada się, ze elementy sytuacji badania stanowią uproszczony, ale w miarę wiarygodny, oraz realnej sytuacji życiowej ( realizm życiowy, realizm psychologiczny)

Generalizowanie wyników z poziomu próby na poziom populacji jest uzasadnione wówczas, gdy zmienne niezależne zaliczone przez badacza do obrazu przestrzeni zmiennych istotnych dla zmiennej zależnej, będą przyjmowały dla elementów z próby wartość z tych samych podzakresów wartości, co dla elementów z populacji. Zabieg przeniesienia (generalizowania) RB z próby na populację będzie uprawniony, jeżeli O(Py)-próby będzie tożsamy z O(Py)- populacji pod względem tych samych podzakresów wartości Xj i Y opisujących próbę i populację - Trafność zewnętrzna

Wewnętrzne determinanty procesu badawczego- badanie psychologiczne jako interakcja: badacz-osoba badana.

Mogą być źródłem artefaktów, wynika to ze specyfiki badań psychologicznych Rosenzweig.

Determinanty te są związane z specyficznym charakterem związku łączącego badacza z obiektem badanym, osobą badaną. Związek ten ma charakter interakcji, której oba człony wzajemnie na siebie oddziałują.

Efekt oczekiwań interpersonalnych badacza, nastawienie badacza na potwierdzenie hipotezy badawczej są one źródłem:

• efekt samospełniającego się proroctwa

• efekt Pigmaliona

• efekt Golema (efekt negatywnych oczekiwań, będzie traktował osoby z grupy spodziewanych zachowań hipotezy badawczej niepotwierdzających)

• efekt Galatei (efekt pozytywnych oczekiwań, tam gdzie są spodziewane sukcesy będzie się inaczej zachowywał i inaczej badacz będzie traktował te osoby)

Czynniki kształtujące OIB

-osobowość badacza (postawy, przekonania, uznawane wartości); wysokie OIB- autorytaryzm, dogmatyczne myślenie, brak tolerancji na odmienność, sztywność myślenia, poszukiwanie aprobaty społecznej. Będzie on osoby w grupach traktował inaczej

-wiedza badacza (znajomość aktualnych teorii psychologicznych, wyników badań, metodologii), jego doświadczenie zawodowe

-dane o osobie badanej zanim nawiąże z nią kontakt.

Postrzeganie przez osobę badaną sytuacji badawczej

-status motywacyjny SM, miejsce osoby badanej na kontinuum „zgłoszenie dobrowolne- zgłoszenie przymusowe”.

Co skłoniło osobę badaną, że zgodziła się wziąć udział w badaniach?

Portret psychologiczny ochotnika (wyższe wykształcenie, wyższa klasa społeczno- ekonomiczna, wyższy status społeczny, wyższa inteligencja wyższy poziom zmiennej aprobaty społecznej, większe socjalizowanie, -są to cechy dobrze udokumentowane)

-Wskazówki Sugerujące Hipotezę (WSH), procedury kontroli s. 104-106 (samodzielnie przygotować)

• badanie posteksperymentalne

• niby-eksperyemnt

• symulacja eksperymentalna

-Lęk przed oceną wystawioną przez badacza, zmienna pośrednicząca- najważniejsza wg Rosenberga.

Badanie wpływu LPO na wyniki s. 112-116 (samodzielnie przygotować)

• metoda powtórnego przeprowadzenia badania wg zmienionego scenariusza. - bez elementów wywołujących lęk, jeśli wyniki takie same to jest prawdopodobne, że nie wystąpił LPO

• metoda manipulowania pobudzeniem emocjonalnym

Czynniki wyzwalające u osób badanych LPO

-oczekiwania interpersonalne osoby badanej formułowane pod adresem badacza

---