Statystyka w psychologii 2

Efekty wykładu:

U1: potrafi planować badania, potrafi dobrać odpowiednie narzędzia pomiarowe do zmiennych, potrafi rozpoznać poziom pomiaru zmiennych (K_U04, K_U05)

U2 dobiera metody statystyczne odpowiednie do zweryfikowania postawionych hipotez (K_U11)

Efekty laboratorium:

U1:Przeprowadza analizy statystyczne odpowiednie dla każdego typu zmiennych (umiejętność doboru odpowiednich narzędzi, sprawdzanie warunków do stosowania testów) (K_U11)

U2: Poprawnie przedstawia i interpretuje uzyskane wyniki analiz statystycznych (K_U11)

TEST T-STUDENTA DLA POWTARZANYCH POMIARÓW

Założenia testu, jakie dane mogą być wykorzystane.

Statystyka testowa – co naprawdę wchodzi do testów?

Jak uzyskiwana jest wartość statystyki testowe,

Jakie jest rozkład statystyki testowej?

ANALIZA WARIANCJI

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 ANOVA – testy post-hoc oraz kontrasty. Kiedy jaką metodę powinniśmy zastosować? Wielkości efektu dla testów post-hoc oraz dla kontrastów.

Nieparametryczny test Kruskalla Wallisa – kiedy możemy uznać go za odpowiednik?

REGRESJA LINIOWA

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 – 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,

LABORATORIA

- Tematy planowane podczas zajęć to: 1. Porównania międzygrupowe - test t-Studenta dla zależnych oraz ANOVA; 2. Regresja liniowa, 3. Analiza czynnikowa budowa kwestionariuszy

Warunki zaliczenia WYKŁADU:

- Egzamin pisemny (K_W04; K_W05, K_U04, K_U05, K_U11). Próg zaliczenia to 60% maksymalnej liczby punktów. Warunkiem do przystąpienia do egzaminu jest zaliczenie laboratoriów ze statystyki

Warunki zaliczenia LABORATORIÓW:

- Trzy kolokwia w formie pisemnej – po każdym z tematów.

- Dwie dozwolone nieobecności. Nieobecność na większej liczbie niż pięć oznacza niezaliczenie zajęć.

- Nieobecność na kolokwium skutkuje niedostateczną oceną. Poprawa jest możliwa po dostarczeniu zwolnienia lekarskiego (np. skan) w ciągu siedmiu dni od daty kolokwium.

- Ocen zaliczających kolokwium nie można poprawiać. Poprawka dotyczy jedynie oceny niedostatecznej. Z poprawy można otrzymać co najwyżej ocenę dostateczną (3).