Podstawy metodologii badań psychologicznych z elementami statystyki.

[ na podstawie: wykłady dra Wolskiego]

1. Jaka jest specyfika badań eksperymentalnych? Kiedy i dlaczego są one lepsze od innych typów badań?

Wg. Rosnowa i Rosenthala istnieją następujące typy badań naukowych: opisowe, korelacyjne oraz eksperymentalne. Eksperyment jest modelem sprawdzania hipotez o zależnościach między zmienną/ zmiennymi zależną a zmienną/ zmiennymi niezależnymi. Istotą badań eksperymentalnych jest:

• Manipulacja co najmniej jedna zmienną niezależną

• Kontrola pozostałych zmiennych, uznawanych za istotne (niepożądanych wpływów)

• Dokonywanie pomiaru zmiennej zależnej.

• Randomizacja- przydzielanie wartości zmiennych niezależnych osobom badanym w sposób losowy- jeśli wymóg ten nie jest spełniony mamy do czynienia z modelem quasi- eksperymentalnym (randomizacja I stopnia- losowy dobór osób do próby, dobór próby reprezentatywnej; II stopnia- losowy dobór do warunków eksperymentalnych).

Dzięki eksperymentowi możemy prowadzić wnioskowanie przyczynowo- skutkowe.

2. Czym różni się plan z powtarzanymi pomiarami od planu z manipulacją międzygrupową? Jakie są konsekwencje wyboru tych planów?

3. Jak się mierzy, prezentuje i interpretuje zależności korelacyjne?

Korelacja daje obraz zależności (ale nie przyczynowo- skutkowej). Korelacja to termin wprowadzony przez F. Galtona w XIX wieku, oznacza podobieństwo zmienności; współzmienność.

r- Pearsona- pomiar przynajmniej na skali przedziałowej; zmienne w rozkładzie zbliżonym do normalnego, duża liczebność próby

Rho- Spearmana, Tau- Kendalla- dla zmiennych porządkowych

Chi²- dla zmiennych nominalnych

Współczynnik r przyjmuje wartości od -1 do 1. Korelacja dodatnia występuje gdy korelowane wielkości są do siebie wprost proporcjonalne; korelacja ujemna- gdy są odwrotnie proporcjonalne; równa 0 oznacza brak korelacji między zmiennymi. Graficzna reprezentacja korelacji- wykres rozproszenia.

Istnienie zależności korelacyjnej nie oznacza, że między obserwowanymi zmiennymi istnieje związek przyczynowy. Możliwe przyczyny korelacji A i B: A warunkuje B, B warunkuje A, A warunkuje B poprzez C, C determinuje zarówno B i A; wiele zmiennych składa się na ten związek (sytuacja najczęstsza).

Wartość współczynnika a siła związku:

r²- współczynnik determinacji- określa, jaką część (%) zmienności jednej zmiennej da się wyjasnić zmiennością drugiej; procent wspólnej zmienności dwóch zmiennych

4. Co to jest istotność statystyczna i w czym różni się od istotności w sensie potocznym? Jak należy interpretować wyniki istotne i nieistotne statystycznie?

Poziom istotności jest to prawdopodobieństwo uzyskania w próbie takiego efektu jaki uzyskano (bądź dowolnie silniejszego) gdyby go nie było w populacji. Poziom istotności to prawdopodobieństwo popełnienia błędu I rodzaju. Jeśli prawdopodobieństwo uzyskania nieistniejącego efektu jest niskie (p<0,05) to wynik uznajemy za istotny statystycznie i uznajemy, ze efekt istnieje. Im mniej badanych, tym większy powinien być efekt by go uznać za istotny statystycznie.

	Prawda w populacji
Decyzja	efekt nie istnieje	efekt istnieje
uznać, że efekt istnieje	błąd I rodzaju prawdopodobieństwo= alfa	decyzja prawidłowa prawdopodobieństwo= 1-B (moc testu)
nie uznać, że efekt istnieje	decyzja prawidłowa prawdopodobieństwo= 1- alfa	błąd II rodzaju prawdopodobieństwo= B

To, że efekt jest nieistotny statystycznie (p>0,05) nie oznacza, że efektu nie ma- oznacza to raczej, że nie wiadomo czy jest, czy go nie ma. Wynik istotny statystycznie nie znaczy, że:

• Dowiedziono z całą pewnością fałszywości hipotezy

• Ustalono prawdopodobieństwo prawdziwości hipotezy

• Uzyskano prawdopodobieństwo pomyślnej replikacji eksperymentu

Czyli: nie da się obliczyć prawdopodobieństwa istnienia efektu w populacji.

Interpretacja statystyczna p=0,05- na 100 eksperymentów badających niemożliwe zjawiska (związki) 5 z nich wykryje nieistniejący efekt.

---