Tezy statystyka psychologia PDF

Preview

Summary

opracowane tezy na egzamin ze statystyki...

Description

TEZY STATYSTYKA 2020/2021 1. Czym zajmuje się statystyka? „Jest działem metodologii naukowej. Zajmuje się zbieraniem, klasyfikacją, opisem oraz interpretacją danych uzyskiwanych w badaniach sondażowych i eksperymentalnych. Jej zasadniczym celem jest opis i wyciąganie wniosków dotyczących właściwości ilościowych populacji”. Statystyka dostarcza technik umożliwiających poszukiwanie zmienności (wariancji) wśród zdarzeń naturalnych oraz wyciąganie wniosków o przyczynach tej zmienności. 2. Czym zajmuje się statystyka opisowa? Statystyka opisowa to zbiór procedur statystycznych stosowanych do opisu właściwości próby albo – tam gdzie dostępne są pełne dane – do opisu populacji. Pozwala ona wprowadzić porządek do zgromadzonych danych obserwacyjnych lub eksperymentalnych. „Jako dziedzina wiedzy, ma ona dwa stopnie wtajemniczenia. … statystyka opisowa. Pozwala ona wprowadzić porządek do zgromadzonych danych obserwacyjnych lub eksperymentalnych... ‘’ 3. Jaka jest różnica pomiędzy próbą a populacją? Populacja to grupa obiektów, która charakteryzuje się cechami ważnymi ze względu na przedmiot badania (np. psów, ludzi, Polaków, adolescentów, kobiet powyżej 30 roku życia, niemowląt, drzew, włókien nerwowych, dzieł sztuki, reklam, pomiarów, pilotów o kontrolowanym nalocie*). Z uwagi na duże rozmiary wielu populacji, badacz może nie być w stanie obliczyć statystyk z uwzględnieniem wszystkich elementów populacji. W takiej sytuacji badacz pobiera tzw. próbę. Próba to dowolna podgrupa, wybrana z populacji na podstawie odpowiedniej metody doboru. 4. Jaka jest różnica pomiędzy estymatorem a parametrem? Parametr to właściwość opisująca populację. Parametry zapisujemy za pomocą liter greckich. Na przykład średnia arytmetyczna oznaczana jest w skrócie grecką literą „ μ” (czytaj: mi), a odchylenie standardowe oznaczane jest za pomocą „ δ ” (czytaj: sigma). Estymator to właściwość opisująca próbę. Estymatory oznacza się literami naszego alfabetu łacińskiego. Na przykład średnia arytmetyczna oznaczana jest w skrócie literą „ M ” (od agielskiego słowa Mean, czyli średnia), a odchylenie standardowe oznaczane jest za pomocą „ SD ” (od agielskiego słowa Standard Deviation, czyli odchylenie standardowe). 5. Jak symbolicznie rozróżnia się estymatory od parametrów? Parametry zapisujemy za pomocą liter greckich. Na przykład średnia arytmetyczna oznaczana jest w skrócie grecką literą „ μ” Estymatory oznacza się literami naszego alfabetu łacińskiego. Na przykład średnia arytmetyczna oznaczana jest w skrócie literą „ M ”

6. Jaki jest schemat estymacji parametrów na podstawie estymatorów?

7. Czym jest zmienna? Porównaj pojęcie stałej i zmiennej. Zmienna to właściwość, pod względem której elementy grupy różnią się między sobą. Cecha grupy przyjmująca tylko jedną wartość to stała. Cecha musi przyjmować minimum dwie wartości, aby można określić ją mianem zmiennej. 8. Czym się różni zmienna ciągła od zmiennej skokowej (nieciągłej, dyskretnej)? Zmienna ciągła może przyjmować dowolną wartość z określonego zakresu wartości: może przyjmować zarówno postać liczb całkowitych, jak i ułamków (np. czas reakcji). Zmienna skokowa może przyjmować tylko niektóre wartości: nie może przyjmować postaci ułamków (np. liczba osób na sali). 9. Czym się różni zmienna nominalna od innych rodzajów zmiennych (porządkowa, przedziałowa, stosunkowa)? Pomiar na tej skali polega na poklasyfikowaniu elementów do odrębnych i wykluczających się grup/kategorii (nadajemy elementom etykiety). W przypadku tego typu „pomiaru” możemy o jednym elemencie powiedzieć tylko tyle, że jest taki sam lub inny niż drugi element próby. Przykłady naturalnych zmiennych nominalnych: -płeć -kolor oczu Przykłady zdychotomizowanych zmiennej nominalnej: -samoocena (niska vs. wysoka) Operacjonalizacja zmiennej: NA PODSTAWIE OPINII SĘDZIÓW KOMPETENNTYCH KLASYFIKUJEMY DZIECKO JAKO AGRESYWNE VS. NIEAGRESYWNE

10. Czym się różni zmienna porządkowa (rangowa) od innych rodzajów zmiennych? Pomiar na tej skali polega na uporządkowaniu elementów ze względu na stopień posiadania przez te elementy mierzonej cechy (np. stopnia agresywności, stopnia preferencji, skłonności do współpracy, częstotliwości uczęszczania na wykłady). W przypadku tego typu „pomiaru” możemy o jednym elemencie powiedzieć, że jest taki sam lub inny niż drugi element próby, a dodatkowo „większy niż”, „mniejszy niż”. Operacjonalizacja zmiennej : WYCHOWAWCZYNI RANGUJE DZIECI OD NAJBARDZIEJ AGRESYWNEGO DO NAJMNIEJ AGRESYWNEGO 11. Czym się różni zmienna przedziałowa (interwałowa) od innych rodzajów zmiennych? W psychologii przykładem pomiaru na skali przedziałowej są wszelkie skale ocen (5-cio, 7-mio, 10- stopniowe; skala Likerta). Skala Celsjusza też jest przykładem skali przedziałowej. Skala przedziałowa nie ma „prawdziwego” punktu zerowego, a umowne (względne). Oznacza to, że w skali przedziałowej możliwe jest uzyskanie wartości ujemnych. W przypadku tego typu pomiaru możemy stosować twierdzenia: a) taki sam lub inny niż drugi element, b) „większy niż”/„mniejszy niż”, c) o równości przedziałów. operacjonalizacja zmiennej: SĘDZIOWIE KOMPETENTNI OCENIAJĄ NA SIEDMIOSTOPNIOWEJ SKALI POZIOM AGRESJI U DZIECI 12. Czym się różni zmienna stosunkowa (ilorazowa) od innych rodzajów zmiennych? Jest to typowy pomiar, np. pomiar czasu reakcji. Ten typ pomiaru daje nam najwięcej informacji o badanym zjawisku oraz największą paletę metod statystycznej analizy danych. W przypadku tego typu pomiaru możemy stosować twierdzenia: a) taki sam lub inny niż drugi element, b) „większy niż”/„mniejszy niż”, c) o równości przedziałów, d) można mówić, że jedna wartość zmiennej jest dwa/trzy/... razy taka jak druga. Ta skala ma zero bezwzględne, czyli zaczyna się zawsze od wartości zero (np. nie jest możliwe uzyskanie minusowego czasu reakcji). operacjonalizacja zmiennej: MIERZYMY SIŁĘ NACISKU NA PRZYCISKI W JOYSTICKU 13. Która skala pomiarowa daje najdokładniejsze wyniki? Skala stosunkowa (ilorazowa): ten pomiar dostarcza najwięcej informacji o danej cesze oraz największą paletę metod statystycznej analizy danych; posiada wszystkie właściwości co poprzednie skale + zero bezwzględne. 14. Jakie są najważniejsze etapy procesu badawczego (elementy struktury procesu badawczego w psychologii)? 1. Problem badawczy i pytanie badawcze jako „ujęzykowienie problemu” 2. Hipotezy badawcze, czyli przewidywany wynik eksperymentu

3. Projektowanie badania: zmienne i ich operacjonalizacja 4. Dobór metody zbierania danych (badania korelacyjne vs. eksperymentalne, rodzaj planu eksperymentalnego, wybór metody doboru próby, wybór metod analizy statystycznej danych) 5. Przeprowadzenie badania i zapis wyników (kodowanie w Excelu, SPSS) 6. Statystyka opisowa 7. Zastosowanie odpowiednich metod analizy statystycznej danych (wnioskowanie statystyczne) 8. Interpretacja wyników w świetle literatury tematu (raport) 15. Jakie można popełnić błędy na różnych etapach procesu badawczego? 1. Niewłaściwe sformułowanie problemu badawczego 2. Niewłaściwa operacjonalizacja zmiennych 3. Błąd utożsamiania operacjonalizacji zmiennej z jej definicją teoretyczną (np. błędne utożsamianie wyniku w teście inteligencji WAIS-R z definicją teoretyczną „inteligencji”; definicja teoretyczna pojęcia „inteligencji” Wechslera brzmi następująco: „inteligencja to zdolność ogólna do celowego działania, racjonalnego myślenia i skutecznego radzenia sobie z trudnościami”) 4. Niewłaściwy dobór próby 5. Niewłaściwa procedura badań (np. brak kontroli istotnych zmiennych, zła kolejność kwestionariuszy i pytań) 6. Błędy przy wprowadzaniu wyników do baz danych 7. Niewłaściwe statystyki opisowe i analizy statystyczne 8. Błędy w interpretacji wyników analiz i niepoprawne wnioskowanie statystyczne 16. Na czym polega dychotomizacja zmiennej ilościowej (wielowartościowej)? Podaj przykład. Jest to przekształcenie danych ze skali ilościowej na skalę porządkową, a następnie przypisanie wyników do jednej z dwóch wartości na skali nominalnej. Przykład:

17. Jak się formułuje pytania badawcze i jakie są ich najważniejsze rodzaje? 1. rozstrzygnięcia vs. dopełnienia 2. o wartości zmiennych vs. zależności między nimi Przykłady: - Czy osoby o wysokim poziomie motywacji osiągają wysokie efekty w uczeniu się? (rozstrzygnięcia, o wartości zmiennych) -Jaka jest zależność między poziomem motywacji, a efektami uczenia się? (dopełnienia, o zależności między zmiennymi) 18. Jakie kryteria powinno spełniać dobrze sformułowane pytanie badawcze (problem badawczy)? 1. Adekwatny do stanu literatury danego tematu stopień szczegółowości np. pytanie ogólne: Jakie czynniki wpływają na efektywność uczenia się? pytanie szczegółowe: Czy poziom motywacji wpływa na efektywność uczenia się? 2. Jasne pytanie badawcze zawiera tylko terminy, które są dobrze opisane w literaturze przedmiotu 3. Rozstrzygalne badacz dysponuje metodami, które pozwolą udzielić odpowiedzi na zadane badanie pytanie 19. Czym się różni pytanie badawcze od hipotezy? Jakie kryteria powinna spełniać dobrze sformułowana hipoteza? Hipoteza jest zdaniem twierdzącym, dotyczącym przewidywanego wyniku eksperymentu, skonstruowanego w celu uzyskania odpowiedzi na pytanie badawcze. Pytanie badawcze operuje językiem na poziomie teorii, zaś hipoteza operuje językiem na poziomie empirii. 20. Jaka jest definicja pojęcia eksperyment? Eksperyment to procedura, w której badacz manipuluje co najmniej jedną zmienną niezależną (płeć aktora w reklamie), dokonuje pomiaru zmiennej zależnej (np. preferencja reklam) i stara się kontrolować lub ograniczyć wpływ zmiennych ubocznych (np. atrakcyjność, wiek , narodowość aktora). 21. Czym się różni schemat badań korelacyjnych od eksperymentalnych? W eksperymencie obecna jest: ● Manipulacja eksperymentalna ● Kontrola zmiennych

● Uprawniona przyczynowo- skutkowa interpretacja wyników. 22. Na jakiego typu wnioski pozwala, a na jakie nie? Celem badań korelacyjnych jest natomiast poszukiwanie związków w zakresie współzmienności dwóch lub więcej zmiennych. Wynik NIE MOŻE BYĆ interpretowany w terminach przyczynowo- skutkowych (brak podziału na zmienne niezależne) 23. Co decyduje o tym, że badania możemy określić jako eksperymentalne? Wystąpienie zmiennych niezależnych. 24. Czym jest zmienna zależna i zmienna niezależna? Zmienna zależna: zmienna którą mierzy badacz Zmienna niezależna: zmienna którą manipuluje badacz 25. Jaka jest różnica pomiędzy zmiennymi głównymi, zakłócającymi a ubocznymi? Zmienne niezależne: Główne - (obecne w pytaniu badawczym, najczęściej 1-3 zmienne niezależne, którymi w eksperymencie badacz manipuluje, oceniając ich wpływ na zmienną zależną) Uboczne - (kontrolowane przez badacza; sposób kontroli, aby wyeliminować ich wpływ na zmienną zależną, to np. sprowadzić te zmienne do stałych) Zakłócające - (niekontrolowane przez badacza; nieskończona liczba możliwych czynników, które mogą nieoczekiwanie zakłócić przebieg badania; ważna obserwacja przebiegu badania i wywiad z badanym po zakończeniu badania, aby ocenić ich wystąpienie w danym przypadku) 26. Na czym polega kontrola zmiennych ubocznych w trakcie badań psychologicznych? Zmienne uboczne są kontrolowane poprzez sprowadzenie tych zmiennych do stałych. 27. Czym się różni zmienna klasyfikacyjna od manipulacyjnej? Podaj przykład. Zmienne niezależne w eksperymencie: - manipulacyjne (min. dwa warunki eksperymentalne stworzone przez badacza poprzez np. różne instrukcje „indukujące” u badanych różne nastawienie / poziom motywacji / nastrój) - pyt. do eksperymentu ze zmiennymi niezależnymi (ZN) manipulacyjnymi (pyta. z łącznikiem: „wpływa na”) Np.: Czy zaindukowany nastrój wpłynie na poziom zapamiętania materiału? Czy płeć aktora wpływa na preferencję reklam? Zmienne niezależne w pseudo-eksperymencie:

- klasyfikacyjne/różnicujące (poklasyfikowanie badanych do odrębnych grup ze względu na zastane u nich nasilenie danej cechy, np. podział na kobiety i mężczyzn, podział ze względu na deklarowany np. nastrój / poziom motywacji) - pyt. do pseudo-eksperymentu: bez zmiennych niezależnych (ZN) manipulacyjnych, zawierające za to ZN klasyfikacyjne/różnicujące (pyta. z łącznikiem: „różnią się”) Np.: Czy kobiety i mężczyźni różnią się pod względem preferencji reklam? Czy osoby o różnym miejscu zamieszkania różnią się pod względem preferencji różnych stacji telewizyjnych? 28. W których częściach raportu z badań używamy języka teorii, a w których języka empirii? We wprowadzeniu oraz dyskusji wyników używamy języka teorii. Języka empirii używamy opisując metodę badań oraz wyniki. 29. Na czym polega operacjonalizacja zmiennych? Jest to przypisywanie terminom teoretycznym ich wartości empirycznych. W praktyce projektowania eksperymentów oznacza to decydowanie jak zmierzyć zmienną zależną (np. samoocena) i jak manipulować zmienną niezależną (np. nastawienie). Planując eksperyment warto zadbać o to, aby zmienna zależna była zoperacjonalizowana na więcej niż jeden sposób, czyli zmierzona w więcej niż jeden sposób. W ten sposób będziemy dysponować co najmniej dwoma mierzalnymi wskaźnikami zmiennej zależnej. 30. Podaj przykłady zmiennej, operacjonalizacji zmiennej i wskaźnika zmiennej.

31. Jaka jest zależność między próbą losową a próbą reprezentatywną? Próba losowa jest to taka próba, w której każdy element populacji może znaleźć się z jednakowym prawdopodobieństwem. Próba reprezentatywna nie różni się istotnie od populacji pod względem rozkładu badanej cechy. 32. Co to jest operat losowania? Operat losowania to ponumerowany spis wszystkich jednostek (jednostek losowania) składających się na daną populację (zbiór jednostek populacji). 33. Czym się różni operat od jednostki losowania? Jednostka losowania od jednostki populacji? Operatem jest ponumerowany spis elementów populacji. Owe elementy przed stworzeniem operatu (czytaj listy) były nazywane jednostkami populacji. Natomiast po tym, jak zostały włączone do listy, należy ich nazywać jednostkami losowania. 34. Jakie są metody losowego doboru próby?

• losowanie nieograniczone indywidualne (dobór losowy prosty) • losowanie systematyczne indywidualne (dobór losowy systematyczny) • losowanie warstwowe w wariancie proporcjonalnym i optymalnym • losowanie grupowe (zespołowe) (dobór losowy grupowy/zespołowy) • losowanie wielostopniowe

35. Na czym polega: Dobór losowy prosty? Dobór losowy systematyczny? Dobór losowy warstwowy? Dobór warstwowy proporcjonalny/optymalny? Dobór losowy zespołowy (grupowy)? Dobór losowy wielostopniowy? Losowanie nieograniczone indywidualne (dobór losowy prosty) • Losowanie dokonywane jest z całej populacji • Jeżeli jednostka populacji została już raz włączona do próby, to nie wrzucamy ją z powrotem do populacji --> losowanie bezzwrotne • Konieczny jest rzetelny operat i mechanizm losowania (np. tablica liczb losowych) • Stosujemy jeżeli populacja (a) jest niezbyt duża oraz (b) jest homogeniczna Losowanie systematyczne indywidualne (dobór losowy systematyczny) 1. Tworzymy operat losowania, gdzie znajdzie się N (np. N = 200) jednostek populacji 2. Decydujemy się na wielkość próby n (np. N = 20) 3. Wyliczamy odstęp losowania (k): k = N/n (np. K = 10) 4. Wybieramy numer z operatu, od którego zaczniemy losowanie (No) z populacji, przy czym 1≤ No ≤ k (np. No=4) 5. Losujemy jednostki o następujących numerach: No, No+k, No+2k Dobór warstwowy proporcjonalny/optymalny • Dzielimy całą populację na warstwy ze względu na jakąś cechę (każdy element wchodzi tylko do jednej warstwy), np. Płeć. • Dla każdej warstwy losujemy oddzielnie stosując dobór losowy lub systematyczny. • Wielkość prób jest proporcjonalna wielkości każdej z warstw. Dobór losowy zespołowy (grupowy) • Jednostkami losowania są skupiska (grupy) jednostek losowania, nie poszczególne jednostki. • Na przykład, losuję nie poszczególnych uczniów ze szkoły, a całe klasy. Dobór losowy wielostopniowy Etapy losowania wielostopniowego: 1. Etap losowania warstwowego 2. Etap losowania grupowego 3. Etap losowania nieograniczonego indywidualnego lub losowania systematycznego indywidualnego 36. Jak się losuje elementy próby za pomocą tablicy liczb losowych?

Tablice liczb losowych zawierają cyfry ułożone w taki sposób, że w żadnym ich następstwie nie ma systematycznej zależności, niezależnie od tego, czy tablicę czytamy z góry do dołu, z dołu do góry, na ukos, czy też w jakimkolwiek kierunku. 37. Jakie są metody doboru nielosowego próby? - dobór metodą sędziów kompetentnych - dobór sieciowy - dobór kwotowy - dobór przypadkowy - ochotników 38. Na czym polega: Dobór kwotowy? Dobór metodą sędziów kompetentnych? Dobór przypadkowy - ochotników? Dobór sieciowy? Tendencyjność doboru przypadkowego? Dobór kwotowy: Udział (liczebność, odsetek) osób w próbie jest proporcjonalny do ich udziału w całej populacji. Dobór metodą sędziów kompetentnych: Badanie jedynie osób o dużej wiedzy merytorycznej. Dobór sieciowy: Stosowany tylko wtedy, gdy dana cecha występuje bardzo rzadko. Należy znaleźć pierwszą osobę posiadającą daną cechę i dalej według zasady, że “indywidualności pociągają indywidualności”. Dobór przypadkowy: - dobór ochotników - dobór studentów Tendencyjność doboru przypadkowego Najbardziej charakterystyczne cechy ochotników-studentów: - wyższy poziom wykształcenia - wyższy status społeczny - wyższy poziom inteligencji - wyższy poziom zmiennej aprobaty społecznej - większe zsocjalizowanie (inne wymieniane to np. otwartość, altruizm 39. Czym jest rozkład liczebności (rozkład zmiennej)? Czemu służy? • Sam zbiór uzyskanych danych daje badaczowi niewiele informacji. Konieczna jest klasyfikacja i opis liczb. • Piewszym krokiem w analizie danych jest sprawdzenie rozkladu interesującej nas zmiennej. • Rozkład liczebności (inaczej rozkład zmiennej) pokazuje, jak często w probie badawczej występowała określona wartość zmiennej.

40. Jakie są najważniejsze zasady posługiwania się przedziałami klasowymi? Jak wyznacza się przedziały klasowe? • Interwał powinien być równy 1, 3, 5, 10 albo 20; • Optymalna liczba przedziałów klasowych wynosi 10-20; • Interwały należy definiować i sortować według zasady Io, Io+I, Io+2I, Io+3I; • Interwały powinny byś posortowane rosnąco.

Aby wyznaczyć przedziały klasowe należy obliczyć rozpiętość I dzielić ją przez 1, 3, 5, 10 oraz 20. Wybieramy wynik mieszczący się między 10 – 20. 41. Podaj definicje pojęć oraz sposób obliczania: dokładnych granic przedziałów klasowych (a), środków przedziałów klasowych (b), liczebności klasowych (c), skumulowanych liczebności klasowych (d) dokładne granice przedziałów klasowych - przedziały klasowe, gdzie granice znajdują się dokładnie w połowie między każdymi dwoma przedziałami środek przedziału klasowego - środek przedziału klasowego= górna granica + dolna granica/2 liczebności klasowe - liczebności odpowiadające kolejnym przedziałom klasowym skumulowane liczebności klasowe - służą do analizy tzw. przyrostów wartości, gdy analizujemy dynamikę procesu 42. Jak ustala się granice dokładne przedziałów klasowych? A. Zaleca się, aby liczba przedziałów klasowych wyniosła -10-20 C. Należy zaczynać kolejne przedziały klasowe przedziały klasowe od wartości, która stanowi wielokrotność rozmiaru tego przedziału. Na przykład przy przedziale klasowym równym 3, przedziały powinny zaczynać się od wartości 3, 6,9,12,15,18,21 itd. D. Interwał powinien być równy 1,3,5,10 lub 20 43. Jak oblicza się rozkład liczebności skumulowanych? Dodaje się do siebie kolejne liczebności klasowe. 44. Czym różni się wykres liniowy (poligon, wielobok liczebności) od wykresu słupkowego? Kiedy należy stosować jeden, a kiedy drugi typ wykresów? Wykres liniowy jest wykorzystywany dla zmiennych ciągłych. Wykres słupkowy wykorzystuje się dla zmiennych skokowych. 45. Jakie są zasady skalowania współrzędnych wykresu?

46. Czym jest dystrybuanta? Czemu służy? Krzywa skumulowana, inaczej: dystrybuanta, krzywa kumulacyjna. Przedstwia dynamikę przyrostu jakiejś wielkości. Uwypukla różnice między liczebnościami w poszczególnych przedziałach klasowych. W odróżnieniu od wykresu liniowego na osi X są liczby skumulowane.

47. Jakie można wymienić statystyki opisowe? Czemu służą?

48. Po co istnieją i jak się interpretuje miarę asymetrii (skośność) i miarę koncentracji (kurtozę) rozkładów liczebności? ●

Miara asymetrii (skośność) – określa symetryczność rozkładu liczb, czyli brak skupiania się wokół większyc...