Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu - Centralny punkt logowania
Strona główna

Statystyka w psychologii 2 2404-P-2-SP-sj
Wykład (WYK) Semestr zimowy 2022/23

Informacje o zajęciach (wspólne dla wszystkich grup)

Liczba godzin: 30
Limit miejsc: (brak limitu)
Zaliczenie: Egzamin
Zakres tematów:

1. Test t-Studenta dla powtarzanych pomiarów.

Nomeklatura. Założenia testu, jakie dane mogą być wykorzystane.

Statystyka testowa i jej postać. Jak uzyskiwana jest wartość statystyki testowej. Jakie jest rozkład statystyki testowej? Wielkość efektu dla schematu dwóch grup zależnych.

2. Jednoczynnikowa analiza wariancji.

Nomenklatura. Czynnik i zmienna zależna.

Wymagania odnośnie danych (jakie warunki powinny spełniać, aby można było zastosować ANOVA)

Test F (wykorzystywany w ANOVA). Statystyka testowa testu F. Co oznacza zmienność wewnątrz i międzygrupowa. Jak obliczana jest statystyka testowa. Jakie wartości wskazują na to, że czynnik różnicuje średnie zmiennej zależnej. Na podstawie jakiego rozkładu jest obliczana p-wartość (istotność statystyczna). Jak wygląda rozkład statystyki F-Snedecora. Stopnie swobody i co one oznaczają.

Wielkość efektu w teście ANOVA, co oznacza, jaką informację podaje. Progi według Cohena,

Kontynuacja analizy ANOVA – testy post-hoc. Wielkości efektu dla testów post-hoc oraz dla kontrastów. Nieparametryczny test Kruskalla Wallisa – kiedy możemy uznać go za odpowiednik?

3. Regresja liniowa prosta i wielokrotna.

Związki korelacji z analizą regresji. Różnica między nimi.

Założenia modelu regresji – jakich zmiennych możemy użyć? Jaki związek powinien je łączyć?

Analiza regresji prostej (jednozmiennowej)

Nomenklatura – regresja; zmienna zależna i zmienna niezależna; predyktor; zmienna wyjaśniana/objaśniana, zmienna objaśniajaca/wyjaśniająca; kombinacja liniowa; reszty regresji; notacja wartości przewidywanej

Na czym polega przewidywanie? Jak to zrobić?

Interpretacja współczynników regresji, standaryzowanych i niestandaryzowanych,

Analiza regresji jako model statystyczny – założenia modelu, współczynniki regresji (interpretacja)

Zapis wyników regresji zgodnie z APA. Diagnostyka modelu regresji - Co ma mieć rozkład normalny? Zmienna zależna, niezależna, coś innego?

R kwadrat skorygowane, zmienność wyjaśniana, Testy istotności statystycznej współczynników regresji.

4. Eksploracyjna analiza czynnikowa

Nomenklatura. Co to są zmienne obserwowalne, a co to są zmienne ukryte? Metody ekstrakcji czynnika. Macierz korelacji i macierz sferyczna. Testowanie założeń: test Bartletta. Miara KMO. Wyznacznik macierzy korelacji - jaką liczbą może być wyznacznik macierzy? Co znaczy E w notacji pod tabelką macierzy korelacji?

Wartości własne macierzy korelacji - jaką liczbą może być wartość własna?

Wykres osypiska – budowa (co jest na osi poziomej a co na osi pionowej). Jak wygląda wykres osypiska, a jak nie może wyglądać?

Kryteria określania liczby czynników (na podstawie procentu wyjaśnionej zmienności, kryterium Catella/wykresu osypiska i kryterium Kaisera)

Rotacja - do czego służy różnica i jakie są rodzaje

Ładunki czynnikowe i ładunki krzyżowe - ich interpretacja i wybór pozycji kwestionariusza do ostatecznej wersji.

5. Metody bootstrapowe.

Co to jest i do czego służy? Schemat losowania ze zwracaniem i bez zwracania. Liczba elementów w próbie bootstrapowej.

6. Analiza mocy - co to jest i do czego służy? Błąd I-go, II-go rodzaju, wielkość efektu i wielkość próby - relacje między nimi. Zależność mocy testu od wielkości efektu i wielkości próby. Klątwa zwycięzcy (winner's curse) i nadistotność statystyczna (overpowered studies) oraz ich konsekwencje dla literatury naukowej.

Grupy zajęciowe

zobacz na planie zajęć

Grupa Termin(y) Prowadzący Miejsca Liczba osób w grupie / limit miejsc Akcje
1 każdy poniedziałek, 12:30 - 14:00, sala A.101
Lilianna Jarmakowska-Kostrzanowska 64/80 szczegóły
Wszystkie zajęcia odbywają się w budynku:
Wydział Filozofii i Nauk Społecznych - Instytut Psychologii (dawny APL)
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu.
ul. Jurija Gagarina 11, 87-100 Toruń tel: +48 56 611-40-10 https://usosweb.umk.pl/ kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0-4 (2024-09-03)