35408 skanuj0001

Wykład 2 Analiza współzmienności między dwoma zmiennymi

Analiza współzmienności obok opisu struktury (patrz statystyka opisowa) jest jednym z celów statystycznej analizy materiału empirycznego (danych). W przeciwieństwie do opisu statystycznego pozwala na badanie relacji pomiędzy dwoma zmiennymi.

Poszukiwanie zależności między zmiennymi jest, ogólnie rzecz biorąc, podstawowym celem każdego badania naukowego. Filozofia nauki uczy nas, że nie ma innego sposobu wyrażenia znaczenia niż poprzez.relacje pomiędzy pewnymi.kategoriami ilościowymi lub jakościowymi. W obydwu przypadkach sprowadza się to dó wykrywania relacji pomiędzy zmiennymi. W badaniach typu korelacyjnego pomiar takich relacji odbywa się w najprostszy sposób. Należy jednak podkreślić, że badania typu eksperymentalnego nie różnią się pod tym względem. Na przykład eksperyment polegający na porównaniu LBC u kobiet i mężczyzn może być określony jako pomiar korelacji między dwiema zmiennymi Płeć i LBC. Statystyka to nic innego jak nauka pomagająca nam w ocenianiu zależności pomiędzy zmiennymi. Prawdę mówiąc setki procedur opisanych w tym podręczniku może być interpretowanych w kategoriach oceny różnorakich zależności pomiędzy rozmaitymi zmiennymi.

Relacje (zależności) między zmiennymi

Niezależnie od tego jakiego są typu, dwie lub więcej zmiennych, pozostają w relacji jeśli wartości tych zmiennych w mierzonej próbie rozłożone są w określony, systematyczny sposób. Innymi słowy, znaczy to,: że zmienne, pozostają w. relacji jeśli ich odpowiednie wartości odpowiadają sobie nawzajem->Nai. przykład Fłeć i LBC- mogą być uznane jaka pozostające w relacji jeśli :większość mężczyzn posiada wysoką^ LBC-a większość kobiet niską.LBC (lub na odwrót);: Wzrost jest w relacji ż Giężaręm,-pomeważ zazwyczaj wysocy osobnicy więcej ważą. IQ (iloraz inteligencji) jest w relacji ż liczbą błędów w teście jeżeli osobnicy z wyższym IQ popełniają mniej błędów itp.

Istniejące relacje miedzy zmiennymi daje się wyrazić jako:

•    współzmienność: współwystępowanie. Zmianom wartości jednej zmiennej odpowiada zmiana wartości drugiej zmiennej

•    korelacja: korelacja to ujęta liczbowo miara współzmienności, która pokazuje jej kierunek (dodatni lub ujemny) oraz charakter (prosto bądź krzywoliniowy) pozwala ująć liczbowo proporcje wzajemnej współzmenności

•    związek przyczynowo skutkowy: jest najsilniejszym rodzajem współzmienności pozwala potraktować relacje między zmiennymi w kategoriach przyczyny i skutku. Określając zależność między zmiennymi jako związek przyczynowo - skutkowy możemy przewidywać wartości jednej zmiennej (zależnej) na podstawie wartości innej zmiennej (niezależnej) (zob. Regresja).

Niezależnymi nazywamy te spośród zmiennych, których wartość możemy zmieniać (zmienne manipulowane) podczas gdy zmienne zależne są jedynie mierzone lub rejestrowane. Rozróżnienie to wielu osobom wydaje się terminologicznie mylące ponieważ, jak mówią studenci, wszystkie zmienne zależą od czegoś. Kto wszakże raz przywykł do takiego rozróżnienia dla tego staje się ono nieodzowne. Terminy zależny i niezależny mają zastosowanie głównie w badaniach typu eksperymentalnego gdzie pewne zmienne są. manipulowane i w tvm sensie sa one niezależne cć początkowych wzorców zachowania.