Metodologia ze statystyk pytania i odpowiedzi egzaminacyjne1. Wiedza naukowa zasada racjonalnoci (mocna i sabsza) (ryc. 6)

Wiedza naukowa, to wiedza, w ktrej badacz dc do rezultatu badawczego, poda racjonaln drog:1. 2. 3. efekty pracy badacza musz poddawa si racjonalnej kontroli nie mona w celu ich zrozumienia odwoywa si do intuicji, czy mistycyzmu regua powtarzalnoci rezultatw badania przez innych badaczy, zachowujcych te same procedury. ZASADA RACJONALNOCI SABA ZASADA Zasada intersubiektywnoci intersubiektywna komunikowalno MOCNA ZASADA Zasada racjonalnego uznawania przekona intersubiektywna sprawdzalno

Na zasad racjonalnoci skadaj si: saba zasada oraz mocna zasada racjonalnoci. Na sab za: zasada intersubiektywnoci (saba zasada racjonalnoci) na t zasad skadaj si dwa aspekty, intersubiektywna komunikowalno rezultatu badawczego co oznacza, i rezultat badawczy zostanie zakomunikowany w sowach rozumianych dosownie, tj. bez przenoni, porwna i innych prodkw przekazywania myli, wraz z powszechnie przyjtym przez naukowcw jzyku oraz: Intersubiektywna sprawdzalno (kontrolowalno) rezultatu badawczego co oznacza, e o susznoci (lub niesusznoci) danego twierdzenia moemy si przekona w zasadzie kady, kto tylko znajdzie si w odpowiednich warunkach zewntrznych. Oznacza to, e badacz musi w sposb bardzo precyzyjny opisa w raporcie bada procedur i warunki przeprowadzania eksperymentu. Zasada racjonalnego uznawania przekona (mocna zasada racjonalnoci) mwi, i powinnimy uznawa twierdzenia na podstawie bada a nie dogmatw. Nie mona twierdzi, e co jest, bo tak myl. Kade twierdzenie powinno by potwierdzone eksperymentalnie. Poznanie naukowe jest wiec INTERSUBIEKTYWNE, POWTARZALNE oraz ma IDEALIZACYJNY CHARAKTER.

2. Osiem etapw procesu badawczego w psychologii : Etap 1. Sformuowanie problemu [ Od jakiej zmiennej niezalenej Xj ( zmiennych X1, ,Xn), i jak zaley dana zmienna zalena Y?] i hipotezy badawczej [hipoteza oznajmia jakie zmienne wpywaj na zmienn Y oraz jaka jest pomidzy nimi zaleno] Etap 2. Okrelenie obrazu zmiennych istotnych dla zmiennej zalenej Y O(PY) oraz struktury przestrzeni zmiennej Y O(SY) Etap 3. Operacjonalizacja zmiennych (przekada z jzyka teoretycznego na jzykobserwacyjny)

Etap 4.

Wybr modelu badawczego eksperymentalny( zakada manipulacj zmiennymi) vs korelacyjny (nie zakada manipulacji zmiennymi ) Etap 5. Dobr prby z populacji (aby prba bya w peni reprezentatywna musi by pobrana z populacji w sposb losowy, w innym przypadku RB bdzie obciony wikszym lub mniejszym bdem)) Etap 6. Etap 7. Etap 8. Wybr modelu statystycznego test t lub ANOVA lub MANOVA dla m. eksperymentalnego Wielokrotna regresja (MR) dla m. korelacyjnego Akceptacja lub odrzucenie hipotezy Ocena, interpretacja i generalizacja rezultatu badawczego

1

3. Uwarunkowania procesu badawczego. Uwarunkowania procesu badawczego w psychologii Zewntrzne [kontekst praktyki spoecznej] Logika procesu badawczego Stan wiadomoci metodologicznej badaczy Standard realizacji procesu badawczego Wewntrzne

Psychologia procesu badawczego Zmienne psychologiczne zwizane z badaczem Zmienne psychologiczne zwizane z osob badan

Uwarunkowania procesu badawczego w psychologii dzielimy na wewntrzne i zewntrzne. Uwarunkowania wewntrzne to wszystko to, co dzieje si w obrbie spoecznoci uczonych (relacje zachodzce midzy czonkami spoecznoci uczonych). Uwarunkowania zewntrzne sprowadzane s do oddziaywa, naciskw spoecznych na nauk (zapotrzebowania praktyki spoecznej, ideologia, religia, przesdy, uprzedzenia rasowe). Uwarunkowania wewntrzne s dwojakiego rodzaju: Pierwszy jest zwizany z logik procesu badawczego, ktra obejmuje wiadomo metodologiczn badaczy i standardy realizacji procesu badawczego, ktry zosta zaakceptowany przez spoeczno badaczy. Standard ten jest oczywicie pochodn stanu wiadomoci metodologicznej. Drugie uwarunkowania s zwizane ze specyfik nauk behawioralnych, czyli interakcja badacz-osoba badana. Badacz i osoba badana wzajemnie na siebie oddziauj. 4. . Cztery rodzaje trafnoci badania psychologicznego. Jest to: 1. Trafno hipotezy 2. Trafno badania empirycznego 3. Trafno rezultatw badawczych 4. Trafno decyzji badacza Ad.1: Postawiona hipoteza moe by trafna lub te nie. To samo tyczy si badania empirycznego (np.: dobr modelu badawczego Ad.2). Decyzja jest trafna tylko wtedy, gdy trafna hipoteza zostaje potwierdzona, lub gdy nietrafna hipoteza zostaje odrzucona. W innym wypadku popeniamy Bd A (odrzucenie trafnej hipotezy) lub Bd B (pozostawienie nietrafnej hipotezy). I. HIPOTEZA II. BADANIE TRAFNE TRAFNA NIETRAFNE 2 ? III. RB TRAFNY BD A (odrzucenie trafnej hipotezy IV. DECYZJA TRAFNA (akceptacja trafnej hipotezy

TRAFNA (odrzucenie nietrafnej hipotezy) TRAFNE NIETRAFNA NIETRAFNE ? TRAFNY BD B (pozostawienie nietrafnej hipotezy

Ze wszystkich moliwych cieek w tym schemacie wyrniamy dwie metodologicznie podane: trafna hipoteza -> trafne badanie -> trafne RB -> trafna decyzja (przyjcie hipotezy) nietrafna hipoteza -> trafne badanie -> trafne RB -> trafna decyzja (odrzucenie hipotezy)

Opisany wyej rodzaj trafnoci badania psychologicznego nazwiemy trafnoci wewntrzn. 5. O(PY) PY; O(SY) SY; Oiz(SY) Oin(SY) Pytanie to dotyczy 2 etapu procesu badawczego, w ktrym badacz okresla obraz zmiennych istotnych dla zmiennej zalenej Y O(PY) oraz obraz struktury przestrzeni zmiennej Y O(SY). Schemat ten obejmuje problemy istotnociowe, hipotezy istotnociowe oraz hipotetyczne ukady zmiennych niezalenych. A. Proces badawczy zaczyna si od sformuowania problemu istotnociowego 1.: I. Jakie zmienne niezalene s istotne dla Y?. Prb odpowiedzi na to pytanie jest hipoteza istotnociowa 1.: 1) Zmienne niezalene X1Xn s istotne dla Y. Tworzymy w ten sposb obraz przestrzeni zmiennych istotnych dla Y O(PY), a nie ich przestrze PY. Jest to rozrnienie potrzebne do rozrnienia tego, co jest wymysem badacza od tego, co jest rzeczywicie przestrzeni zmiennej Y. Badacz mg wyliczy zbyt mao zmiennych nalecych do PY, mg rwnie wyliczy ich zbyt duo. B. Po utworzeniu O(PY) badacz formuuje problem istotnociowy 2.: II. Jaki jest porzdek istotnociowy w obrbie zmiennych zaliczonych do O(PY)? Prb odpowiedzi na to pytanie jest hipoteza istotnociowa 2: 3) Zmienne z O(P Y) uporzdkowane s wg relacji bycia bardziej istotn dla Y ni. Powstaje w ten sposb obraz struktury przestrzeni zmiennej Y O(S Y). Tak samo jak w poprzednim wypadku, tak i tutaj rozrniamy obraz od rzeczywistej struktury przestrzeni zmiennej Y SY. Zmienne wchodzce do O(S Y) mog oddziaywa niezalenie na Y jest to wiec wtedy : obraz izolowanej struktury przestrzeni zmiennej Y Oiz(S Y); lub mog wchodzi one ze sob w interakcje i cznie wpywa na zmienn Y obraz interakcyjnej struktury przestrzeni zmiennej Y Oin(S Y). Jest to bardzo wany moment w badaniu eksperymentalnym, poniewa jeeli w modelu interakcyjnym bdziemy analizowa redni, to pewnych wartoci nie docenimy a inne przeszacujemy (ryc. 24)

3

Py przestrze zmiennych istotnych dla Y O(Py) obraz przestrzeni zmiennych uznanych przez badacza za istotne dla Y

Sy struktura przestrze zmiennych istotnych dla Y O(Sy) obraz struktury przestrzeni zmiennych uznanych przez badacza za istotne dla Y Oiz(Sy) obraz izolowanej struktury przestrzeni zmiennych uznanych przez badacza za istotne dla Y Oin(Sy) obraz interakcyjnej struktury przestrzeni zmiennych uznanych przez badacza za istotne dla Y

6. Charakterystyka problemu badawczego. Cechy dobrze sformuowanego problemu. Problem badawczy jako pytanie pytania: dopenienia i rozstrzygnicia. (ryc. 25, 28) Badanie naukowe rozpoczyna si od sformuowania problemu badawczego, ktry dotyczy relacji zachodzcych midzy zmiennymi. Badacza interesuje wic: 1. Czy dana zmienna Xj rzeczywicie wpywa na Y (Xj jako przyczyna Y)? 2. Jak dana zmienna Xj wpywa na Y (okrelenie postaci zwizku czcego Y z Xj)? Od tego jak dany problem zostanie sformuowany, zaley stopie jego dojrzaoci. Formuujc jaki problem badawczy wyznaczamy jakie ramy jego rozwizania. Ju w momencie jego formuowania moemy poda mniej lub bardziej ogln posta hipotez stanowicych jego przypuszczalne rozwizania. Przy stawianiu problemu badawczego zakadamy pewn wiedz, ktra dotyczy fragmentu rzeczywistoci ujmowanego w problemie badawczym. To z kolei eliminuje z pola naszych rozwaa pewne klasy odpowiedzi na rzecz innych, sprawia, e procesy formuowania problemw badawczych i wysuwania na nie odpowiedzi s wzajemnie ze sob zwizane. Formuowanie problemw badawczych przesdza ju stosunek badacza do pyta bardziej podstawowych. Kryteria dojrzaoci problemu badawczego: - stopie, w ktrym sformuowanie problemu mieci w sobie wskazwki co do jego rozwizania. Jest to bowiem wskanik sensownoci poznawczej problemu. - problem powinien by rozstrzygalny - s w formie pyta rozstrzygnicia Nie zawsze pierwsze sformuowanie problemu od razu zadawala badacza. Problem stopniowo dojrzewa, tzn. e kolejne jego przeformuowania zawieraj wiksz liczb wskazwek co do jego rozwizania, a wskazwki te s bardziej efektywne. Problem, ktry zawiera dostateczn liczb wskazwek co do jego rozwizania za pomoc dostpnych, na danym etapie rozwoju konkretnej dyscypliny naukowej, rodkw badawczych, jest problemem rozstrzygalnym. Pytania rozstrzygnicia. Rozpoczynaj si od partykuy pytajnej czy i mona udzieli na nie jednej z dwch wykluczajcych si odpowiedzi: tak lub nie. Po partykule czy wystpuje czon bdcy zdaniem oznajmiajcym. Wyrniamy wic pytania rozstrzygnicia o rnej liczbie czonw. Najczciej stosujemy dwuczonowe pytania-rozstrzygnicia. (np. Czy dziecko w wieku 3 lat jest zdolne do mylenia abstrakcyjnego?). Pytania dopenienia. Podaj jedynie oglny schemat odpowiedzi. Jest nim funkcja zdaniowa. Po podstawieniu odpowiednich wartoci w miejsce zmiennej otrzymuje si kadorazowo nowe zdanie. (np. Od ktrego roku ycia dziecko jest zdolne do przeprowadzania operacji formalnych?). Tak wic pytania rozstrzygnicia zawieraj wicej bardziej jednoznacznych wskazwek co do drg ich rozstrzygnicia ni pytania dopenienia. 7. Klasyfikacja problemw badawczych. (ryc. 26) I. PROBLEMY DOTYCZCE WARTOCI ZMIENNYCH: Jak warto przyjmuje zmienna zalena Y, gdy zmienna niezalena Xj przyjmuje pewn wyrnion warto v(Xj) = m? lub

4

Jak warto przyjmuje zmienna niezalena Xj, gdy zmienna zalena Y przyjmuje pewn wyrnion warto v(Y) = w? II. PROBLEMY DOTYCZCE ZALENOCI MIDZY ZMIENNMI: 1. PROBLEMY ISTOTNOCIOWE: (ryc. 23) 1a: Jakie zmienne niezalene s istotne dla zmiennej Y? Inaczej: Jakie zmienne wchodz do O(PY)? 1b: Ktre ze zmiennych z O(P Y) s bardziej, a ktre mniej istotne dla zmiennej zalenej Y? Inaczej: Jaki jest porzdek istotnociowy w obrbie zmiennych zaliczonych do O(P Y)? 1c: Czy zmienne z O(P Y) wpywaj na zmienn zalen, kada niezalenie od pozostaych, czy te wchodz ze sob w interakcje? Inaczej: Jaki jest rodzaj O(S Y)? 2. PROBLEMY DOTYCZCE KSZTATU ZALENOCI ZMIENNEJ ZALENEJ Y OD ZMIENNEJ NIEZALENEJ DLA NIEJ ISTOTNEJ: Jaka jest zaleno zmiennej Y od zmiennej niezalenej Xj? lub Jakiej postaci zwizek czy zmienn zalen Y ze zmienn niezalen Xj? (chodzi o zwizek liniowy versus krzywoliniowy). 8. Hipoteza badawcza. Cechy dobrze sformuowanej hipotezy. (ryc. 29)Z dobrze postawionego problemu powinna jasno wynika hipoteza (lub hipotezy) badawcza. Dane stwierdzenie moe by uznane za hipotez naukow, jeeli jest sprawdzalne. Jeeli hipoteza jest zdolna wyjani tylko te fakty, do wyjanienia ktrych zostaa sformuowana i nie jest zdolna do przewidywania nowych faktw (prognoz zjawisk innego typu), to moe ona zasugiwa jedynie na miano hipotezy ad hoc inaczej: doranej. (...) samodzieln hipotez ad hoc mona okreli jako hipotez, ktra dla swej obrony w obliczu faktw dowiadczalnych nowych typw wymaga wprowadzania wci nowych, komplikujcych j, hipotez (ktre zreszt przewanie same okazuj si rwnie hipotezami ad hoc; w ten sposb jedne hipotezy ad hoc s czsto notowane za pomoc innych hipotez ad hoc) (Such, 1975, s. 107). Sprawdzona, zaakceptowana przez badacza hipoteza nie jest na stae wczona do zbioru twierdze danej dyscypliny empirycznej, zawsze moe by ona odrzucona. Hipotezy zawsze formuuje si w postaci twierdzcej. Kryteria poprawnoci formuowania hipotez naukowych HIPOTEZA musi by adekwatn odpowiedzi na problem, HIPOTEZA musi by najprostsz odpowiedzi na problem, HIPOTEZA musi by tak sformuowana, by atwo mona byo j przyj wzgldnie odrzuci, HIPOTEZA nie powinna przyjmowa postaci szerokiej generalizacji

musi by sprawdzalna, inaczej nie zasuguje na miano hipotezy naukowej musi by zdolna do przewidywania nowych faktw (prognoz zjawisk innego gatunku) jeeli nie to bdzie to jedynie hipoteza ad hoc (doranej). Jeeli hipoteza postuluje co i znajduje swoje potwierdzenie wycznie w faktach, do wyjanienia ktrych zostaa powoana, to nazywamy j metodologicznie wadliw. 5

nie moe tworzy bdnego koa czyli zjawisko wyjaniane, nie moe wyjania. musi by adekwatn odpowiedzi na problem, musi by najprostsz odpowiedzi na problem, gdy im bardziej prost przyjmie posta tym atwiej bdzie j sprawdzi, musi by tak sformuowana, by atwo mona byo j przyj, wzgldnie odrzuci, nie powinna przyjmowa postaci szerokiej generalizacji. Sformuowana jest w postaci twierdzcej 9. Klasyfikacja hipotez badawczych. (ryc. 27) I. HIPOTEZY DOTYCZCE WARTOCI ZMIENNYCH: Jeeli zmienna niezalena Xj przyjmuje wyrnion warto: v(Xj) = m, zmienna zalena Y przyjmuje warto v(Y) = w. lub Dla danej zmiennej zalenej Y, ktra przyjmuje wyrnion warto v(Y) = w, zmienna niezalena Xj przyjmuje warto v(Xj) = m. II. HIPOTEZY DOTYCZCE ZALENOCI MIDZY ZMIENNYMI: 1. HIPOTEZY ISTOTNOCIOWE: (ryc. 23) 1a. Zmienne niezalene X1,, Xn s istotne dla Y. 1b. Zmienne z O(PY), uporzdkowane s wg relacji bycia bardziej istotn dla Y ni w nastpujcy sposb Albo inaczej: Zmienna X1 jest bardziej istotna dla zmiennej zalenej Y ni zmienna X2. 1c. O(SY) jest interakcyjny Oin(PY). Inaczej: Zmienne niezalene X1,,Xn wpywaj na zmienn zalen Y wchodzc ze sob w interakcje. Albo te, gdy tylko cz zmiennych, wedle wiedzy badacza (przyjtych przez niego zaoe teoretycznych) wchodzi ze sob w interakcje: Zmienne niezalene X1, X2 wchodz ze sob w interakcj, a zmienne X3, X4 nie wchodz ze sob, ani z pozostaymi zmiennymi w interakcje. 1c. O(SY) jest izolowany Oiz(PY). Inaczej: Zmienne niezalene X1,,Xn wpywaj na zmienn zalen Y nie wchodzc ze sob w interakcje.

2. HIPOTEZY DOTYCZCE KSZTATU ZALENOCI ZMIENNEJ ZALENEJ Y OD ZMIENNEJ NIEZALENEJ DLA NIEJ ISTOTNEJ Xj: Zmienn zalen Y czy zwizek funkcyjny ze zmienn niezalen Xj postaci: Y = f(Xj). Pod f podstawiamy okrelony ksztat funkcji. 10. Pojcie zmiennej. Odmiany zmiennych. Przykady. (ryc. 11) zmienna waciwo, pod wzgldem ktrej osoby badane z danej grupy si rni. Musi spenia dwa kryteria: 1. Musi dotyczy wszystkich czonkw grupy(wyczerpywalno). 2. Musi przyjmowa tylko jedn warto dla jednej osoby(rozczno).Warunki poprawnej konstrukcji zmiennej1. Warunki formalne 1. Rozaczno - jednej osobie przysuguje tylko jedna warto. 2. Adekwatno 1. Wyczerpywalno - kadej osobie musi by przypisana jaka warto. 2. Wyczno - wartoci zmiennej mog by przypisane tylko tym osobom, ktre ta zmienna obejmuje swoim zasigiem. Warunek treciowy - kryterium wyodrbniania wartoci musi by trafne.

2.

6

Odmiany zmiennych: zmienne ilociowe pozwalajce przyporzdkowa dan warto ilociow danej osobie. (wzrost, temperatura, ilo bdw itp.) zmienne jakociowe zmienne kategorialne (pe, miejsce zamieszkania, kolor oczu) zmienne dwuwartociowe (dychotomiczne) przyjmujce tylko dwie wartoci (pe) zmienne trjwartociowe (trychotomiczne) przyjmujce tylko trzy wartoci (odp: tak, nie, nie wiem) zmienne wielowartociowe (politomiczne) przyjmuj wiksz liczb wartoci (skala neurotyzmu) zmienne dychotomoczne zmienne, ktre w naturalny sposb przyjmuj dwie wartoci (pe) zmienne zdychotomizowane zmienne wielowartociowe, ktre badacz dla jaki celw sprowadzi do postaci dwuwartociowej (wzrost: niski-wysoki) zmienne cige zbir jej wartoci tworzy pewne kontinuum i pomidzy dwiema ssiednimi wartociami zmiennej moliwe jest znalezienie trzeciej wartoci (wzrost) zmienne dyskretne (niecige) pomidzy jej dwiema ssiednimi wartociami nie wystpuje trzecia warto (pe, typ wyksztacenia) zmienne klasyfikacyjne badacz nie moe decydowa jak warto zmienna przyjmie dla poszczeglnych badanych (IQ) zmienne manipulacyjne o ich wartoci decyduje badacz w sposb losowy (kawa nie kawa) zmienne kontrolowane badacz umie oznacza wpyw tej zmiennej, w jakim stopniu wywiera wpyw na Y. zmienne nie kontrolowane badacz nie umie oznacza wpywu tej zmiennej. zmienna zalena (Y, Dv) zmienne, ktre podlegaj oddziaywaniom ze strony jakich innych zmiennych, jest ona przedmiotem naszego badania, ktrej zwizki z innymi zmiennymi chcemy okreli. zmienna niezalena (X, Iv) zmienne, ktre oddziaywaj na inne zmienne 11. Stevensa klasyfikacja zmiennych. Przykady. (ryc. 11) 1. zmienna nominalna Uywamy jej jeeli moemy jedynie klasyfikowa osoby wedle wartoci jakiej zmiennej. Za jej pomoc moemy jedynie uzna, e dwie osoby s takie same albo e rni si pod wzgldem wartoci danej zmiennej. (np.: pe) 2. zmienna porzdkowa Pozwala nam uporzdkowa osoby badane pod wzgldem wartoci danych zmiennych. Moemy wic stwierdzi rwno bd rno osb oraz uporzdkowa je w sposb rosncy lub malejcy. Stosujemy w tej skali rangowanie. Moemy te wyrni uporzdkowanie silniejsze (cakowite) gdy uywamy >; oraz uporzdkowanie sabsze (czciowe) gdy uywamy . (np.: skala samopoczucia od 1-5) 3. zmienna przedziaowa (interwaowa) Mwimy o nich, gdy midzy wartociami jakiej zmiennej wystpuj rwne rnice. Pozwala nam to na stwierdzanie nie tylko klasyfikacji (lepszy-gorszy) ale take wyraanie: o ile dana osoba jest lepsza-gorsza. Nie moemy jednak stwierdzi ile razy jest lepsza, poniewa skala ta ma arbitralne zero. (np.: IQ kto kto ma 50IQ nie jest dwa razy gupszy od osoby 100IQ)

7

4. zmienna ilorazowa (stosunkowa) Moemy stwierdzi ile razy osoba A rni si od osoby B. Zakada ona bowiem istnienia zera absolutnego. (np.: wzrost, czas ale nie kalendarzowy) Zmienne nominalne to zmienne jakociowe, a zmienne przedziaowe i ilorazowe to zmienne ilociowe. 12. Klasyfikacja zmiennych niezalenych istotnych dla zmiennej zalenej Y + schemat (ryc. 13) zmienne niezalene istotne dla Y wane zmienne niezalene gwne (kontrolowane) zmienne niezalene uboczne zakcajce nie skorelowane z aktem badania empirycznego (pogoda) uniwersalne (sposb odczytu ze wskanika) skorelowane z aktem badania empirycznego okazjonalne (bl gowy)

kontrolowane nie kontrolowane

kontrolowane nie kontrolowane kontrolowane nie kontrolowane pogrubion czcionk zaznaczone s te zmienne, z ktrych badacz zdaje sobie spraw i wyrnia je w O(PY). o

o

o

o

Zmienne wane Zmienne gowne - te, ktre maj wiksz si oddziaywania (np. poziom aktywacji organizmu na poziom wykonania zadania) Zmienne uboczne - te, ktre maj mniejsz si oddziaywania (np. pobudliwo emocjonalna na poziom wykonania zadania) Zmienne zakcajce - te, ktre maj interferencyjny wpyw na zalenoci wiace zmnienne wane ze zmienn zalen Zewntrzne wzgldem badania empirycznego zmienne, ktrch oddziaywania na Y niesposb przewidzie np. indywidualna tolerancja osb na zmian cinienia mogca mie wpyw na czas reakcji) Wewnetrzne wzgldem badania empirycznego inaczej skorelowane z aktem badania empirycznego - np. oczekiwania interpersonalne badacza, lk przed ocen itd. Uniwersalne - wystepujce ilekro wystpuj inne zmienne wpywajce na Y np. sposb odczytywania przyrzdu pomiarowego Okazjonalne - niezalene zmienne zakcajce, ktre niekiedy wystpuj a niekiedy nie - np. zmeczenie osoby badanej

8

Dodatkowo wszystkie zmienne (oprcz zewntrznych wzgledem badania empirycznego, ktra s zawsze nie kontrolowane) moemy podzieli na:

kontrolowane - te ktrych wpyw badacz jest w stanie uwzgldni w badaniu nie kontrolowane - te ktrych wpywu badacz nie jest w stanie uwzgldni w badaniu

13. Charakterystyka modelu eksperymentalnego i quasi-eksperymentalnego. Model eksperymentalny to taki model sprawdzania hipotez o zalenociach midzy zmienn (zmiennymi) zalen i zmienn (zmiennymi) niezalen-gwn, ktry zakada: (a) manipulacj co najmniej jedn zmienn niezalen-gwn (b) kontrolowanie pozostaych zmiennych, ubocznych i zakcajcych uznanych przez badacza za istotne dla zmiennej zalenej (c) dokonywanie pomiaru zmiennoci zmiennej (zmiennych) zalenej, spowodowanej zamierzonym przez badacza oddziaywaniem na ni (na nie) zmiennej (zmiennych) niezalenej-gwnej. Manipulowanie zmienn niezalen-gwn polega na przydzielaniu poszczeglnych jej wartoci (ze zbioru liczcego co najmniej dwie wartoci) osobom badanym z prby pobranej przez badacza z populacji tak, aby jednej osobie przypisywana bya tylko jedna warto zmiennej lub jedna kombinacja wartoci zmiennych, gdy ich liczba jest wiksza. Owo przydzielanie musi si odbywa z respektowaniem zasady randomizacji, czyli przydzielania poszczeglnych wartoci jednej zmiennej niezalenej-gwnej w sposb losowy osobom badanym. W najprostszym wariancie Modelu Eksperymentalnego, badacz manipuluje jedn zmienn niezalen-gwn, ktra w sposb naturalny, albo wymuszony przez badacza jest zmienn dwuwartociow (0-1). Manipulacja w tym przypadku polega na tym, e badacz poowie osb (w sposb losowy) przydziela warto 1, a drugiej poowie 0. Czsto jednak badacze dychotomizuj zmienne wystpujce w rzeczywistoci w wielu wartociach. Dziaaj zgodnie z zasad wszystko albo nic. Np.: 1 kawa, a 0 nie kawa. Badacz nie manipuluje intensywnoci kofeiny w pynach. Badani nie powinni si nawet rni zmiennymi niezalenymi-ubocznym (np. pci) zaliczonymi do O(PY). Nazywamy to blokowaniem zmiennych polega to na tym, i jeeli uznamy, e na reakcj na kaw wpywa pe, to bierzemy do badania same kobiety. Zablokowalimy t zmienn ale kosztem trafnoci zewntrznej. To postpowanie jest zgodne z kanonem rnicy J.S.Milla. Do modelu (all-ornothing) stosujemy specjalistyczn terminologi: Xg postpowanie eksperymentalne (poniewa badamy jej wpyw na Y); rzadziej czynnik eksperymentalny lub zmienna eksperymentalna. Warto 1- (wszystko) to warunki eksperymentalne Warto 0 (nic) to warunki kontrolne. Wynika z tego jasny wniosek, e badanie jest eksperymentalne tylko wtedy, kiedy badacz porwnuje osoby poddane jakim oddziaywaniom z osobami, ktre takim oddziaywaniom nie zostay poddane. Model quasi-eksperymentalny, to taki model badawczy, w ktrym badacz nie stosuje randomizacji osb badanych do poszczeglnych grup. Jest to spowodowane tym, i zmienna niezalena-gwna jest zmienn klasyfikacyjn a samo badanie projektowane jest jako jednogrupowe. Model ten nie jest nie poprawny, a czasem nawet konieczny. Jeeli badamy wpyw choroby na raka na psychik pacjentw, to zmiennej Xg chory nie chory, nie moemy przydzieli badanym w sposb losowy. Wartoci tej zmiennej zostay nam narzucone. Z tym samym problemem borykaj si psychologowie rozwojowi. Czsto badajc dzieci musz pogodzi si z tym, e pewne zmienne s im ju z gry narzucone. Jeeli jednak jest moliwo zastosowania zasady randomizacji, to powinnimy z niej skorzysta, poniewa wyeliminuje ona

9

nam wpyw czynnikw przypadkowych na Y. Jeeli badani zostan losowo przydzieleni do grup, to zmienne losowe rwnie rozo si w sposb losowy na nasze grupy kontrolne i eksperymentalne. Np.: w eksperymencie kawa nie kawa tak zmienn moe by aktualne cinienie krwi, jeeli rozoymy t zmienn losowo na poszczeglne grupy, to wyeliminujemy ten czynnik z wpywu na X, poniewa wystpi ona w obu grupach z tym samym nateniem. 14. Kontrola zmiennych niezalenych-ubocznych w planach zero-jedynkowych. Z klasycznym wariantem eksperymentu zwizane s dwie metody kontrolowania zmiennych niezalenych, ktre badacz zaliczy jako zmienne niezalene-uboczne i niezalenezakcajce: 1. Ustalenie staej wartoci (lub staego jej podzakresu) kontrolowanej w ten sposb zmiennej w obu grupach porwnawczych eksperymentalnej i kontrolnej (innym wariantem jest zapewnienie aby w obu grupach bya ta sama rednia i odchylenia standardowe inaczej mwic badacz powinien zadba aby wariancje byy homogeniczne). Ocena: Ma powan wad, taki sposb kontrolowania ma wpyw na zakres wnioskw, ktre badacz jest uprawniony uoglnia z poziomu prby na poziom populacji. Jeeli blokujemy osoby badane pod wzgldem zmiennych niezalenych-ubocznych, to generalizowa moemy jedynie na osoby z populacji mieszczcych si w danym podzakresie. Np.: Blokujemy zmienn inteligencja na podzakresie , atwo zauway, e ten podzakres nie odnosi si do caej populacji. 2. Metoda doboru parami. Do drugiej grupy dobieramy osob, ktra ma podobne parametry zmiennych istotnych dla Y. Idealnymi badanymi w tym przypadku byyby blinita monozygotyczne. Zaleca si aby minimalizowa wariancj wewntrz par, a maksymalizowa wariancj midzy parami. Po utworzeniu danej liczby par badacz przystpuje do losowego rozdzielania osb z poszczeglnych par na dwie grupy eksperymentaln i kontroln. Badacz moe rwnie tworzy pary poprzez badanie tej samej osoby raz w warunkach kontrolnych, a raz w warunkach eksperymentalnych. Wtedy kada osoba tworzy par z samym sob. Ograniczeniem jest wpyw pierwszego pomiaru na zachowanie si osoby badanej. Ocena: Nie jest atwe skonstruowa pary dla zmiennych psychologicznych. Bardzo trudno skompletowa osoby z takim samym IQ, odpornoci na stres i takiej samej stabilnoci samooceny. Ominiciem tej trudnoci jest wyej wspomniane podwjne badanie tej samej osoby. Nie nadaje si w przypadkach gdy wpyw na wyniki moe mie efekt wyuczenia czy efekt transferu. 15. Analiza wariancji zmiennej zalenej wariancja midzygrupowa i wariancja wewntrzgrupowa. Model analizy wariancji (ANOVA) zosta zaprojektowany przez Fishera. W modelu moemy uwzgldni wicej ni dwie zmienne. Moemy wic bada wpyw dwch (lub wicej) X na jednego (lub wicej) Y. Co wicej moemy zbada wpyw interakcji dwch zmiennych na zmienno zmiennej zalenej Y. Model Anova umoliwia nam rwnie badanie zalenoci krzywoliniowych. W modelu tym bada mierzy si zmienno chcian (midzygrupow), ktra pokazuje nam zrnicowanie osb w sposb odmiennie traktowany (kawa, nie kawa); oraz zmienno niechcian (wewntrzgrupow), ktra mwi nam o innych zmiennych wpywajcych na zmienno Y. Daje nam to zrnicowanie na dwa rodzaje wariancji: Wariancja midzygrupowa (MG) (wariancja wyjaniana, kontrolowana) odnosi si do Xg, badacz wie co powoduje t zmienno. Wariancje midzygrupowa bdzie wysoka, wtedy gdy Xg naprawd jest istotna dla Y. Badacz dodatkowo musi udowodni, e wariancja MG jest

10

spowodowana przez Xg, a nie przez inne czynniki (s). Dla wysokoci MG nie ma znaczenia, czy wpywa na ni Xg czy s. Uniknicie wpywu s na osoby badane umoliwia randomizacja. var MG max Xg v elim. s

Wariancja wewntrzgrupowa, (WG) (wariancja resztowa, bdu) mwi nam o zmiennych, ktrych badacz nie uwzgldni w O(PY). Traktujemy j jako miar precyzji eksperymentu. Idealn grup jest grupa w ktrej varWG=0. Wtedy ca obserwowan zmienno Y mona tumaczy wpywem na ni X, kontrolowanego przez badacza, bdcego rdem var MG. Jeeli jest ona wysoka, to oznacza, i badacz nie moe wytumaczy zmiennoci Y, poniewa powodowaa j zmienno midzy osobami. Niskie WG uzyskuje si poprzez tworzenie grup homogenicznych = jednorodnych pod rnymi wzgldami. var WG R! min. var MG = t

var WG F jest wysokie, gdy ronie licznik a mianownik maleje. Co oznacza, e badacz powinien dy do maksymalizacji var MG, a minimalizacji var WG. Warto si wic zastanowi od czego zale poszczeglne wariancje: Obliczanie: Wariancja midzygrupowa jest redni arytmetyczn odchyle poszczeglnych rednich grupowych (Y1. i Y2.) od redniej cakowitej (Y..). (Y1. - Y..)2 + (Y2. Y..)2 s2 M

=

2 Wariancja wewntrzgrupowa jest redni wariancji poszczeglnych grup s21 + s22 s2W = 2 Wariancja cakowita jest redni arytmetyczn odchyle wszystkich poszczeglnych wynikw (Y..) od redniej cakowitej (Y..), lub jest sum wariancji midzygrupowej i wariancji wewntrzgrupowej. (Yik Y..)2 2 sC= s2C = s2M + s2W n Minimalizowanie wariancji WG jest niemoliwe w eksperymentach wszystko albo nic. Tak moliwo daje jednak analiza wariancji (ANOVA). Wariancj midzygrupow mona rozbi na dowoln liczb wariancji skadowych, ktrych rdami s hipotetyczne zmienne niezalene istotne dla Y. Ten sposb postpowania powoduje zmniejszenie WG na rzecz zwikszenia WM. Moemy obliczy rwnie jaki procent zmiennoci Y wyjania nasza zmienna X. Przykadowo, jeeli MG jest rwna 75% a WG wynosi 25%, to dokadajc s2M kolejne zmienne X powodujemy, e wyjaniamy coraz wiksz cz 2 sM= x100% zmiennoci Y, minimalizujc zarazem WG. s2C 16. Znaczenie randomizacji.

Obliczamy rednie dla kadej z grup i odejmujemy je od redniej cakowitej. Wyniki podnosimy do kwadratu i dodajemy do siebie, dzielc przez n

11

Nierwnomierne rozoenie wpyww w obu grupach moe doprowadzi do tego, e postpowanie eksperymentalne trafi na bardziej podatny grunt w grupie eksperymentalnej ni w grupie kontrolnej, a to moe zaowocowa nachyleniem rozkadu zmiennej zalenej Y (przeszacowanie lub niedoszacowanie wartoci redniej zmiennej zalenej). Dlatego te naley przydziela osoby badane do grup w sposb losowy. Powoduje to, i wszelkie zmienne, na ktre badacz nie ma wpywu bd rozdzielone losowo pomidzy rne sytuacje. Zmniejsza to prawdopodobiestwo wpywu tych czynnikw na wyniki naszego eksperymentu.Nierwnomierne rozoenie wpyww w modelu eksperymentalnym do grupy eksperymentalnej i kontrolnej moe spowodowa zafaszowanie wynikw. Nietrudno sobie wyobrazi przypadek, w ktrym osoby o wikszej podatnoci na badan terapi trafiaj do grupy kontrolnej i wyniki s "zbyt dobre". Zapobiec temu ma zasada randomizacji, czyli w peni losowy przydzia do grup.

17. Rola instrukcji maskujcych cel eksperymentu (decepcja) Badacze staraj si ukry przed osobami badanymi prawdziwy cel eksperymentu. Psychologowie posuguj si w tym celu tzw. instrukcjami maskujcymi (deception oszukiwanie, podstp, szachrajstwo). Uywaj do tego np. historyjek fasadowych, ktre maj na celu zwikszenie realizmu psychologicznego, poprzez stworzenie sytuacji, w ktrej badany moe zachowywa si w sposb naturalny, gdy nie wie, jaki waciwie aspekt jego zachowania jest przedmiotem badania, nie jest zahamowany w swych reakcjach. Niestety, oprcz ogranicze etycznych, metoda ta ma ograniczenia metodologiczne. aden badacz nie bdzie mg znale badanych nieskaonych, ktrzy na dodatek, powinni by tak naiwni, e uwierz w to wszystko, co im psycholog-eksperymentator powie. Dodatkowo, zachowanie osb badanych moe by modyfikowane przez lk przed ocen. Tak wic osoby badane, nie ufaj eksperymentatorowi i z reguy same chc odkry prawdziwy cel eksperymentu. Badany wic kieruje si wasn interpretacj celu badania, w ktrym bierze udzia, co wprowadza dodatkowe rdo zmiennoci zmiennej zalenej (dodatkow wariancj czstkow Y). Warto si rwnie powoa na artyku 34, z Kodeksu Etyczno-Zawodowego Psychologa PTP, oraz do zasady 3 i 4 z Zasad Prowadzenia Bada z Udziaem Ludzi (szczegy patrz pkt. 133 i 140).Psychologowie od dawna posuguj si instrukcjami maskujacymi by ukry prawdziwy cel eksperymentu przed badanymi. Pozwala to czasem na osigniecie zaskakujcych wynikw, ktre nie byyby moliwe bez tego. Z pewnymi wyjtkami uznawane jest to za nieetyczne. Co wicej mona te wysunc zarzuty na tle metodologicznym. Nirealistyczne jest przyjcie zaoenia, e osoba badana jest atwowierna i postrzega sytuacj badawcz tak jak to zaoy sobie eksperymentator. Prowadzi to zakcajcej wyniki "gry" w zgadywanie "co badacz mia na mysli".

18. Pojcie planu eksperymentalnego i quasi-eksperymentalnego. Zgodnie z planem eksperymentalnym psycholog: (1) rozdziela osoby badane do co najmniej dwch grup porwnawczych: eksperymentalnej i kontrolnej, stosujc si do zasady randomizacji (czyli manipuluje, co najmniej jedn, zmienn niezalen-gwn); (2) dokonuje pomiarw zmiennej zalenej Y (pretesty Y i posttesty Y); (3) kontroluje zmienne niezalene uboczne i zakcajce. Najczciej badacze wybieraj plany, w ktrych zmienna niezalena-gwna przyjmuje tylko dwie wartoci jedna w grupie eksperymentalnej i jedn w kontrolnej. O takich planach mwimy zero-jedynkowe, albo wszystko albo nic. Zastosowanie ju trzech grup porwnawczych w miejsce dwch, pozwala na okrelenie ksztatu zalenoci midzy zmiennymi; zalen i niezalen-gwn. Jeeli wic nie jestemy pewni co do zalenoci liniowej naszych zmiennych powinnimy zwikszy liczb grup porwnawczych.

12

19. Adekwatno planu eksperymentalnego: zero-jedynkowego do treci hipotezy badawczej. Ryciny 123-125 pokazuj jaki bd moe popeni badacz, jeli przy zwizku U-ksztatnym zastosuje pomiar dwu-grupowy. Widzimy, e rzeczywisty zwizek U-ksztatny jest przez badacza spostrzegany jako liniowy, lub jako brak zalenoci. Ryc 126. pokazuje jak bdzie wyglda obraz wynikw, jeeli dobierzemy wiksz liczb grup porwnawczych. Wane jest jednak aby, wartoci zmiennej X, wyrnione przez badacza, byy rwnomiernie rozoone wzdu kontinuum wartoci X.Najczcie stosowana odmiana planu E - zerojedynkowa pozwala testowac tylko hipotezy o zalenoci liniowej (bo jak przy pomocy dwch punktw okreli co innego ni prost?). Badanie zalenoci o wyszym ni liniowy rzdzie wymaga zwikszenia iloci grup. Jeeli oczywicie, jeeli mamy silne teoretyczne podstawy, eby twierdzi o liniowej zalenoci nie ma sensu zwiekszanie iloci grup. Co wicej w przypadku dychotomizacji zmiennej cigej na potrzeby plany zerojedynkowego atwo o wyciagniecie bednych wnioskw (zbyt wiele zalezy obranych dwch wartoci zmiennej cigej). Tu warto by wstawi wykresy obrazujce typy takich bdw20. Trafno

wewntrzna planu eksperymentalnego. Trafno wewntrzna odpowiada na pytanie, czy dana zmienna niezalena X rzeczywicie zadziaaa na Y w badaniu realizowanym wg tego planu. Aby na to pytanie odpowiedzie, trzeba si zastanowi czy: (a) plan jest adekwatny do danej hipotezy (plany 0-1 nie s adekwatne do testowania hipotez nieliniowych). (b) badacz kontrolowa wszystkie czynniki mogce mie poza zmienn X wpyw na zachowanie si (take to niespecyficzne) osb badanych w trakcie badania eksperymentalnego. (c) badacz manipulowa zmienn X, czyli czy stworzy takie warunki badania, ktre zapewniaj maksymalizacj wariancji zmiennej Y wyjanionej oddziaywaniem na t zmienn postpowania eksperymentalnego X. Oznacza to, e plan eksperymentalny trafny wewntrznie to taki plan, ktry pozwala wyeliminowa alternatywne do ujtych w hipotezie badawczej wyjanienia zaobserwowanej zmiennoci zmiennej Y. Warto wic pamita aby kady plan eksperymentalny by w stanie wyeliminowa alternatywne wyjanienie zmiennoci Y. 21. Czynniki zakcajce trafno wewntrzn historia, dojrzewanie, selekcja, testowanie. Przykady. 1. Historia. Im duszy czas dzieli pretest Y i posttest Y, tym bardziej prawdopodobne staje si to, e na osoby badane, poza postpowaniem eksperymentalnym, zadziaay jakie zmienne z kontekstu zewntrznego, w ktrym zanurzone jest prowadzone badanie. Np. gdy badamy dzieci i ich osignicia szkolne, to musimy zastosowa taki plan eksperymentalny, ktry pozwoli nam na kontrol czynnika historii. 2. Dojrzewanie. rdem zakcenia jest sam organizm badanej osoby. W dugim okresie dzielcym pretest Y i posttest Y zachodzi mog naturalne zmiany zwizane z dojrzewaniem fizjologicznym i psychicznym osb badanych, ktrych oddziaywanie na Y moe albo wzmacnia, albo osabia efekty X. 3. Selekcja. Stronniczy dobr osb do grup moe zwiksza prawdopodobiestwo potwierdzenia hipotezy badawczej. Plany quasi-eksperymentalne podlegaj wpywom tego czynnika. (por. pkt 27 i 30). 4. Testowanie. Pretest moe uwraliwi osoby badane na oddziaywania eksperymentalne. Nie dotyczy to bada nad czasem reakcji czy napicia skrno galwanicznego. Wszelkie badania, ktre zwracaj uwag badanego na dan kwesti, aktywizuj go poznawczo. Jest

13

jednak moliwa kontrola wpywu pretestu na posttest, jeeli uyje si planu Salomona (por. pkt 43). 22.. Czynniki zakcajce trafno wewntrzn instrumentacja, regresja statystyczna, utrata osb badanych, interakcja selekcji z: histori, dojrzewaniem i instrumentacj. Instrumentacja. Czynnik ten jest zwizany z rnorakimi zmianami narzdzi pomiarowych, procedur ich stosowania i obliczania wynikw oraz ze zwikszeniem dowiadczenia osb stosujcych te narzdzia i zmian osb dokonujcych pomiarw za pomoc owych narzdzi. Nie da si jednak unikn nabierania wprawy w rozwizywaniu zada (z maym wyjtkiem testw WAIS-R itp.) Mona je jednak zminimalizowa poprzez przeprowadzenie treningu. 2. Regresja statystyczna. Skrajne wyniki maj tendencj do uredniania si co nosi miano regresji do redniej. 3. Utrata osb badanych. Badacz musi liczy si z tym, e liczebno prby moe ulec zmniejszeniu. 4. Interakcja selekcji z: histori, dojrzewaniem i instrumentacj. W tym przypadku wystpuje niekorzystne zbiegnicie si wpyww czynnika selekcji, ktry wchodzi w interakcj z pozostaymi czynnikami.1.

23. Czynniki zakcajce trafno wewntrzn Przenikanie informacji; kompensujce, programowe zrnicowanie grup; kompensowanie mniej podanych; obraanie si osb. Przykady. 1. Przenikanie informacji zwizanych z postpowaniem eksperymentalnym z grupy do grupy, albo imitowanie postpowania eksperymentalnego. Niemono oddzielenia grup eksperymentalnej i kontrolnej od siebie i tym samym, umoliwienie osobom z grupy eksperymentalnej nawizanie kontaktw z osobami z grupy kontrolnej moe by niepodanym rdem dodatkowej wariancji zmiennej Y. Ten czynnik moe by trudny do kontrolowania w eksperymentach terenowych, prowadzonych w warunkach naturalnych, w ktrych moemy, na przykad, porwnywa skuteczno rnych akcji profilaktycznych. Informacje na temat tych programw mog przenika do innych grup. Eksperymenty laboratoryjne, s w miar wolne od tego czynnika. 2. Kompensujce, programowe zrnicowanie grup porwnawczych, wyrwnanie ich traktowania. Ten czynnik rwnie dotyczy przede wszystkim eksperymentw terenowych. Jeeli np. poddamy jak cz grupy spoecznej specjalnej profilaktyce, to pozostali czonkowie tej spoecznoci, mog nie zaakceptowa ich dyskryminacji i prbowa kompensowa rnice midzygrupowe. 3. Kompensowanie mniej podanych warunkw i spowodowanie nim rywalizacyjne zachowanie si osb badanych. Ten czynnik rwnie odnosi si do bada w warunkach naturalnych zwaszcza gdy budz szczeglne zainteresowanie spoeczne. Jeeli postpowanie eksperymentalne postrzegane jest jako atrakcyjne i wyrniajce osoby z grupy eksperymentalnej, to moe to wywoa u osb z grupy kontrolnej zachowania rywalizacyjne. Ich celem jest pokazanie badaczowi, e s oni rwnie dobrzy jak osoby z grupy eksperymentalnej i te zasuguj na lepsze traktowanie. 4. Obraanie si osb badanych, ktre znalazy si w mniej podanych warunkach. Osoby z grupy kontrolnej, ktre znalazy si w gorszych warunkach, mog demonstrowa swoj niech wobec badacza i zachowywa si specjalnie gorzej, poniej swoich moliwoci; jest to reakcja na pozbawienie ich podanych wartoci, ktre dostpne s za spraw badacza osob z grupy eksperymentalnej. 14

24. Trafno zewntrzna planu eksperymentalnego. Trafno zewntrzna zwizana jest z pytaniem o zakres wnioskw, ktre badacz sformuowa na podstawie wynikw uzyskanych z badania eksperymentalnego. Mwic inaczej, dotyczy ona zakresu generalizacji tych wnioskw. Najlepszym wic wyjciem jest posuenie si grup losow, lub jeeli nie ma takiej moliwoci to prba kwotow. Drugim istotnym elementem jest typowo warunkw eksperymentalnych. Nie dotyczy to wszystkich bada, ale jeeli badamy wpyw jakiej terapii, nowego modelu edukacyjnego czy tez reklamy, to warunki nie powinny obiega od tych w ktrych dana teoria bdzie stosowana. Dowiadczenie badanego nie moe mie adnego wpywu na wielko stwierdzonego przez badacza efektu eksperymentalnego. Po trzecie, badacz musi odpowiedzie sobie na pytanie, czy pretest nie znieksztaci wynikw zmiennych zoperacjonalizowanych, ktre w warunkach naturalnych nie wystpi. Po czwarte, istotny jest czas przeprowadzania badania jeeli generalizujemy wyniki bada przeprowadzanych kilka (lub kilkanacie lat wczeniej).WARUNKI od ktrych zaley trafno zewntrzna planu E: (1) Badacz powinien wiedzie, czy uzyskane wyniki mog by PODSTAW DO FORMUOWANIA UOGLNIE NA CA POPULACJ, czy te mog by jedynie potraktowane jako podstawa do sporzdzenia psychologicznego portretu osb z przebadanych grup eksperymentalnej i kontrolnej (2) Problem trafnoci zewntrznej, to take problem REPREZENTATYWNOCI WARUNKW w ktrych przeprowadzono badanie. Inaczej mwic, jest to problem TYPOWOCI warunkw badania dla warunkw pozaeksperymentalnych na ktre bd uoglniane wyniki przeprowadzonego badania eksperymentalnej. (3) Trafno zewntrzna wyraa si te w nastpujcym pytaniu: czy uzyskiwane przez badacza wartoci ZMIENNYCH ZOPERACJONALIZOWANYCH nie znieksztacaj rzeczywistych wartoci zmiennych przysugujcych osobom z populacji, ktre nie bd w warunkach yciowych przed wprowadzaniem okrelonego postpowania, wzorowanego na postpowaniu eksperymentalnym, poddawane pretestom

(4) Z trafnoci zewntrzn zwizany jest te problem CZASU w ktrym badacz przeprowadzi badanie. 25. Czynniki zakcajce trafno zewntrzn. 1. Interakcja selekcji z postpowaniem eksperymentalnym. Jest zwizany z nie respektowaniem zasady randomizacji. Powoduje to, i w grupie eksperymentalnej znajduj si osoby bardziej podatne na wpyw X ni osoby w populacji. Nazywamy to efektem interakcji selekcji obu grup porwnawczych ze zmienn X. 2. Interakcja warunkw badania z postpowaniem eksperymentalnym. Badania prowadzone w cieplarnianych warunkach, np. przedszkole przy uniwersytecie, nie odpowiadaj sytuacj wystpujcym w normalnych warunkach dla danej populacji. 3. Interakcja historii z postpowaniem eksperymentalnym. prowadzenie bada w okresie historycznym szczeglnie brzemiennym w wydarzenia absorbujce osoby badane moe sprzyja hipotezie badawczej.

15

4.

Interakcja pretestu Y z postpowaniem eksperymentalnym. Wiele pretestw uwraliwia osoby badane. S to osoby inaczej podatne na oddziaywanie zmiennej X, ni osoby, ktre nie s (nie bd) poddawane procedurze pretestu Y (np. populacja).

26. . Plan 1., 2., 3. + schematy.Plan 1. Plan dwugrupowy z grup eksperymentaln i grup kontroln z pretestem i posttestem w obu grupach. Etap 1 Etap 2 Etap 3 R R Pretest Y(e) Pretest Y(k) X Posttest Y(e) Posttest Y(k) Grupa 1 Grupa 2

Etapy badania:

Badanie przebiega w 3 etapach. Etap 1. po losowym rozdzieleniu osb z prby do dwch rwnowanych grup porwnawczych badacz przeprowadza pretest (dokonuje pomiaru pocztkowego zmiennej zalenej Y) Pretest poprzedza wprowadzenie do grupy eksperymentalnej zabiegu ekspeyrmentalnego. Etap 2. to zrnicowanie w traktowaniu obu grup. Grup eksperymentaln poddajemy oddziaywaniu eksperymetalnemu, a grup kontroln nie. Badacz moe pozostawi t grup poza jakimikolwiek oddziaywaniami. Moe rwnie porwnywa now metod terapii do starej, czyli poddawa grup kontroln dziaaniu dotychczas stosowanych metod czy lekw. Etap 3. to przeprowadzane w obu grupach posttesty. Kryteria potwierdzania hipotezy: Potwierdzenie hipotezy mwicej o zalenoci LINIOWEJ Y do Xg uzyskuje si po wykazaniu i: 1. Pretest Y(k) = Pretest Y(e). Rwno obu grup oznacza jednorodno wariancji zmiennej Y oraz rwno rednich. 2. Dokonujemy porwna midzygrupowych i wewntrzgrupowych: Posttest Y(e) Posttest Y(k) dla danych niezalenych w obu grupach Posttest Y(e) Pretest Y(e) dla danych zalenych w grupie eksperymentalnej Posttest Y(k) = Pretest Y(k) dla danych zalenych w grupie kontrolnej lub Posttest Y(e) Pretest Y(e) gdy: Posttest Y(k) > Pretest Y(k) [Posttest Y(e) Pretest Y(e)] > [Posttest Y(k) Pretest Y(k)] Zalety: Zalet jest zastosowanie pretestu umoliwiajcego przeprowadzenie stosownych porwna wewntrzgrupowych. Odpowiada nam to na pytanie o wielko zmiany pod wpywem zabiegw eksperymentalnych. Ograniczenia: Badacz naraa badanych na uwraliwienie. Moliwa jest jednak statystyczna kontrola efektu pretestu za pomoc wspczynnika korelacji semiczstkowej. Plan 2. Plan dwugrupowy z grup eksperymentaln i grup kontroln z posttestem w obu grupach. Etap 1 Etap 2 R R Etapy badania: X Posttest Y(e) Posttest Y(k) Grupa 1 Grupa 2

16

Badacz dobiera losowo osoby do kadej z grup, aby by pewnym e Pretest Y(k) = Pretst Y(e), badacz nie moe tego fizycznie sprawdzi, ale przy randomizacji, moe taki ukad zaoy. Etap 1. to wprowadzenie do grupy eksperymentalnej postpowania eksperymentalnego, a do grupy kontrolnej postpowania kontrolnego. Etap 2. Przeprowadzenie w obu grupach posttestu. Kryteria potwierdzania hipotezy: Hipotez bezkierunkow mona uzna za potwierdzon, gdy: Posttest Y(e) Posttest Y(k) Hipotez kierunkow mona uzna za potwierdzon, gdy: Posttest Y(e) > Posttest Y(k) Zalety: Stosuje si gdy efekt pretestu moe zmienia wyniki w istotny sposb. Randomizacja w sposb wystarczajcy wyrwnaa obie grupy, aby bada wpyw postpowania eksperymentalnego na Y. Badacz nie przywizuje wagi do porwna wewntrzgrupowych odwoujc si jedynie do porwna midzygrupowych. Ograniczenia: Nie moemy okreli wielkoci zmiany, jaka zasza od momentu oddziaywania na osoby badane. Badacz sprawdzajc skutki psychoterapii jest rwnie zainteresowany dynamika zmian jakie zaszy w wyniku jej zastosowania. Plan 3. Plan dwugrupowy z grup eksperymentaln i grup kontroln z pretestem w grupie kontrolnej i posttestem w grupie eksperymentalnej. Etap 1 Etap 2 Etap 3 R R Pretest Y(k) X Posttest Y(e) Grupa 1 Grupa 2

Etapy badania: Badanie przebiega w 3 etapach. Etap 1. badacz przeprowadza pretest tylko w grupie kontrolnej. Etap 2. Do grupy eksperymentalnej badacz wprowadza postpowanie eksperymentalne, a do grupy kontrolnej postpowanie kontrolne. Etap 3. W grupie eksperymentalnej badacz przeprowadza posttest i tylko w niej. Kryteria potwierdzania hipotezy: Hipoteza bezkierunkowa: Posttest Y(e) Pretest Y(k) Hipoteza kierunkowa: Posttest Y(e) > Pretest Y(k) Zalety: Jego zalet jest rezygnacja z Pretestu w grupie eksperymentalnej. Jeeli osoby byy przydzielane do grup w sposb losowy, to moemy uzna, i wartoci Pretestu grupy kontrolnej odpowiadaj wartoci hipotetycznego Pretestu grupy eksperymetnalnej. Jeeli rozszerzymy ten Plan o jeszcze dwie grupy kontrolne, to bdziemy mogli na podstawie prwna: Pretest Y(k) Postest Y(k2) stwierdzi, czy w grupie kontrolnej te si nie zmieniy wyniki. Jeeli Pretest Y(k) Postest Y(k2), a Pretest Y(k) = Pretest Y(k3), to oznacza, e co si midzy tymi dwoma testami zdarzyo. Ograniczenia: Nie moemy sprawdzi, czy rednie obu grup rniy si istotnie. Nie moemy te porwna Posttestw obu grup. Porwnujc Posttest z Pretestem, moemy jedynie stwierdzi istotno rnic midzygrupowych. Nie moemy natomiast oceni, jak dalece stan kocowy rni si od stanu pocztkowego w kadej z obu grup. 27. Plan 4. (Salomona) + schematy. Plan 4. Plan czterogrupowy z dwiema grupami eksperymentalnymi i dwiema grupami kontrolnymi z pretestem i posttestem w czterech grupach (plan Solomona).

17

Plan czterogrupowy opracowany przez Solomona uznaje si za najlepszy, z metodologicznego punktu widzenia. Stanowi on poczenie planw nr 1. i nr 2. Analiza danych moe by dwojaka: tradycyjna kombinacja porwna midzy- i wewntrzgrupowych zaawansowana z odwoaniem si do wielozmiennowych modeli statystycznych: analizy wariancji, analizy kowariancji i analizy regresji liniowej. Etap 1 Etap 2 Etap 3 R R R R Pretest Y(1) Pretest Y(2) X X Posttest Y(1) Grupa 1 Posttest Y(2)Grupa 2 Posttest Y(3) Grupa 3 Posttest Y(4) Grupa 4

Etapy badania: Etap 1. badacz przeprowadza w grupie 1 i 2 Pretest. Etap 2. Do grup 1. i 3. badacz wprowadza postpowanie eksperymentalne. Etap 3. We wszystkich czterech grupach badacz przeprowadza posttest. Kryteria potwierdzania hipotez: Hipotezy bezkierunkowe: Posttest Y(1) Posttest Y(2) dane niezalene Posttest Y(1) Pretest Y(1) dane zalene Posttest Y(2) = Pretest Y(2) Posttest Y(3) Posttest Y(4) dane niezalene Pretest Y(1) = Pretest Y(2) dane niezalene Uznajemy, e Pretest nie uwraliwia osoby badane gdy wykaemy, e: Posttest Y(1) = Posttest Y(3) Posttest Y(2) = Posttest Y(4) Taka analiza wpywu Pretestu, jest moliwa jedynie w odpowiedzi 0-1 czyli ma wpyw vs. nie ma wpywu. Wystepowanie Brak pretestu Na danych z tabeli pretestu (a1) (a2) naley przeprowadzi analiz wariancji Grupa Y(posttest 1) Y(posttest 3) (ANOVA), podobnie eksperymentalna (b1) do planu dwuczynGrupa kontrolna Y(posttest 2) Y(posttest 4) nikowego AB (b2) Danymi surowymi s wyniki posttestw Y. Przyjmujemy, e czynnik A to Pretest Y: wystpuje nie wystpuje, a czynnik B to X: 0 (grupa kontrolna 1 (grupa eksperymentalna). Zabieg ten polega na rozbiciu wariancji Y na wariancje czstkowe wywoane przez nasz zmienn X oraz przez Pretest. Za pomoc testu F moemy wykaza istotno: 1. X 2. pretestu 3. interakcji X x Pretest Idealna sytuacja, bdzie wtedy, kiedy istotno statystyczn uzyska jedynie czynnik A (czyli: X), a pozostae rda oka si nieistotne. Zalety: Jest to plan pozbawiony wad metodologicznych, zwaszcza gdy wystpuje w poczeniu z zaawansowan analiz danych (analiza wariancji czy analiza kowariancji). Ograniczenia: 18

Jedynym ograniczeniem jest koszt badania. Korzyci uzasadniaj jednak zwikszenie nakadw na badania. 28. Ograniczenia planw 0-1. Przy jednej zalecie, jak jest prostota badania, ma on wiele cech negatywnych: 1. Jedno badanie jedna zmienna Moemy bada jedynie wpyw jednej zmiennej niezalenej-gwnej na jedn zmienn zalen. Nie moemy bada wpywu na Y wikszej iloci zmiennych. Jeeli tak, to musielibymy przeprowadza kilka bada. Dodatkowym problemem, jest wymg, aby inne zmienne niezalene byy cigle na staym poziomie, co zmienia trafno zewntrzn. 2. Niemono testowania hipotez o wpywie na zmienn zalen interakcji midzy zmiennymi niezalenymi. O interakcji mwimy wwczas gdy rozpatrujemy wicej ni jedn zmienn na raz. Jedynie badania oparte na modelu ANOVA lub MR (wielokrotnej regresji) umoliwiaj badanie wpywu interakcji. 3. Konieczno badania wpywu na Y tylko zmiennych dwuwartociowych. Badacz musi zdychotomizowa zmienne wielowartociowe, aby je dopasowa do modelu wszystko-albo-nic. Badacz nie moe wprowadza rnego natenia danej zmiennej. Jest to zwizane z wnioskowaniem przez indukcj eliminacyjn Ajdukiewicza. Mwi ona, e jeeli z pord wszystkich moliwoci {a1, a2, , an} czynnikw, chcemy wybra ten, ktry rzeczywicie wpywa na Y, to musimy znale dla wszystkich Z WYJTKIEM JEDNEJ, taki przypadek, dla ktrej ten czynnik zachodzi, a nie zachodzi Y. 4. Testowanie wycznie zalenoci liniowych midzy zmiennymi: Y i X. Poniewa badacz porwnuje jedynie dwie grupy rnice si wartociami wprowadzonej do nich zmiennej X, wic moe on testowa takie hipotezy, ktre dopuszczaj jedynie zwizek liniowy zmiennych Y i X. 29. Ocena istotnoci zmiennych w modelu eksperymentalnym. a) Poziom istotnoci statystycznej a faktyczna istotno zmiennej X dla danej zmiennej zalenej Y. Wane dla istotnoci statystycznej jest liczba badanych. Nie moe ich by zbyt duo, ale te nie moe by ich zbyt mao. Badacz przystpujcy do testowania jakiej hipotezy statystycznej moe podj jedn z 4 decyzji, z czego dwie z nich s decyzjami bdnymi. H0: H0 prawdziwa H0 faszywa Decyzja odrzucenie H0 bd I rodzaju ( ) decyzja poprawna nieodrzucenie H0 decyzja poprawna bd II rodzaju ( ) Prawdopodobiestwo popenienia bdu I rodzaju, jest rwne (w psychologii przyjo si i =0,05). Prawdopodobiestwo popenienia bdu II rodzaju rwne jest . Z pojciem bdu II rodzaju zwizane jest pojcie mocy testu, ktr definiuje si jako prawdopodobiestwo odrzucenia H0, gdy w rzeczywistoci jest ona faszywa, czyli: moc testu = 1 . Utrzymujc na staym poziomie bd I rodzaju (=0,05) badacz moe zmniejszy bd II rodzaju dokonujc stosunkowo prostego zabiegu, zwikszenia liczebnoci prby. Nie mona rwnie opiera swoich bada jedynie na istotnoci statystycznej. Powysze bdy, oraz moliwo zwikszania istotnoci statystycznej poprzez zwikszanie iloci osb, wyjania, dlaczego jest to metoda mao doskonaa. Istotno statystyczna jest bardzo wanym wskanikiem, ale nie wystarczajcym do bezwarunkowego potwierdzenia hipotezy przez badacza. Rekomendowan przez metodologw miar istotnoci zmiennych jest miara ukazujca wkad tej zmiennej w wyjanianie cakowitej wariancji zmiennej zalenej. Takim wskanikiem w przypadku testu t Studenta, jest omega-kwadrat ( 2). Dla testu F jest to wspczynnik determinacji (r2). Dziki nim moemy obliczy procentowy udzia w jakim dana zmienna X wyjania wariancj Y. Istotno statystyczna, nawet na 19

bardzo wysokim poziomie, nic nam nie da, jeeli dana zmienna wyjani nam zmienno Y w 2%! 30. Znaczenie pretestu zmiennej Y + schemat. Stosowanie pretestu Y w badaniach nad skutecznoci manipulacji eksperymentalnej spenia trzy wane cele: 1. Badacz uzyskuje informacje o wyjciowym poziomie zmiennej zalenej przed wprowadzeniem manipulacji eksperymentalnej. Przez porwnanie go z poziomem Posttestu, badacz moe okreli wielko zmiany, ktra zasza w danej grupie osb badanych. 2. Okrelenie poziomu wyjciowego zmiennej Y w obu grupach jednoczenie pozwoli badaczowi udowodni, e jego badani startowali z tego samego poziomu. 3. Badacz moe okreli relatywn wielko przecitnej zmiany zarejestrowanej w jednej grupie (eksperymentalnej) do wielkoci w drugiej grupie (kontrolnej). Oczekujemy wic w grupie eksperymentalnej relatywnie wikszej zmiany ni w grupie kontrolnej (odlego a) Wykresy: Wskanik a Rnica midzy posttestami obu grup. Im wiksza rnica, tym wiksza skuteczno postpowania eksperymentalnego. Brak Pretestu moe spowodowa, i rnica pomidzy wynikami nie jest spowodowana postpowaniem eksperymentalnym, ale rnic pocztkow obu grup. Jeeli d=0, to badacz moe by pewny, e ten wskanik rzetelnie informuje go o wzgldnej skutecznoci postpowania eksperymentalnego. Wskanik b Rnica wynikw pretestu i posttestu w grupie eksperymentalnej. Jest potrzebny do oceny dynamiki zmian wewntrzgrupowej. Bez Pretestu badacz nie bdzie w stanie okreli tej dynamiki. Wskanik c Rnica wynikw pretestu i posttestu w grupie kontrolnej. Badacz oczekuje, e zmiana ta nie nastpi, albo, e bdzie duo mniejsza ni w grupie eksperymentalnej. Wskanik d Rnica wynikw pretestu w obu grupach: eksperymentalnej i kontrolnej. Prawidowe badanie to takie w ktrym d=0. Dlatego wane jest aby badacz przestrzega drugiej zasady randomizacji. Wskanik rnicowy = b c na jego podstawie moliwe jest okrelenie wzgldnej wielkoci zmiany. A tym samym czystej skutecznoci postpowania eksperymentalnego. Jeeli badacz zrezygnuje z przeprowadzenia Pretestu, to nie miaby podstaw do stwierdzenia, e c=0. Zatem obserwowana rnica posttestw a=posttest Y(e) - posttest Y(k) odpowiada rzeczywistej wzgldnej skutecznoci postpowanie eksperymentalnego. Tak jest jedynie gdy c=0 oraz a=b. S to sytuacje idealne, lub czysto laboratoryjne. Dobrze wiemy, e czsto nawet grupa eksperymentalna podlega jakimi zmianom. Dodatkow wad (gdy porwnamy oba wykresy) jest to, i z tego, e: a>0, wcale nie wynika, e d=0. Badacz moe wic dokona niedoszacowania rzeczywistej wartoci b o warto c. Y b d Pretest Y Posttest Y c a

20

31. Moliwe, wadliwe wnioskowania o dynamice zmian zmiennej Y, gdy badacz nie przeprowadzi pretestu zmiennej Y + schemat. We wszystkich wykresach, ktre bd teraz omawia, jest jedna wsplna cecha: d 0 Gdyby badacz nie przeprowadzi w obu grupach Pretestu, to doprowadzioby to do wadliwych ustale. Wskanik a nie informuje rzetelnie o wzgldnej wielkoci skutecznoci oddziaywania eksperymentalnego, ktre wprowadzone byo w grupie eksperymentalnej. Na otrzyman przez badacza warto wskanika a skadaj si: warto rzeczywistego oddziaywania zmiennej X na Y w grupie eksperymentalnej, co wyraa warto wskanika b: b 0. warto bdca efektem korzystniejszych (lub gorszych) warunkw wyjciowych grupy eksperymentalnej, co z kolei wyraa warto wskanika d: d>0. Badacz, ktry nie przeprowadziby pretestu Y w porwnywanych grupach, nie byby te w stanie dokona takiej analizy wzgldnych wielkoci wskanikw b, c, d. ryc 3.3 Badacz przeszacuje wpyw X poniewa a>b ryc 3.4 Badacz wykae, i jego zmienna X wpywa na Y (za pomoc wskanika a), gdy tak naprawd inne zmienne niekontrolowane spowodoway zmienno grupy kontrolnej. itd. 32. Trzy sposoby radzenia sobie z efektem pretestu. 1. Model statystyczny ANOVA w odniesieniu do danych empirycznych zebranych wedug planu Solomona. (Rne odmiany planw 0-1 pozwalaj unikn efektu pretestu poprzez jego pominicie w grupie eksperymentalnej. Uniemoliwia to jednak przeprowadzanie porwna midzy grupowych.) 2. Model statystycznej analizy kowariancji (ANCOVA) 3. Model statystyczny wielokrotnej regresji liniowej (MLR) w odniesieniu do danych empirycznych zebranych wedug planu Solomona. 33. Zaoenia ANOVA: I. VII. Aby zastosowa test F ANOVA, badacz musi speni podstawowe zaoenia: Zaoenie I: Zmienna zalena Y mierzona jest na poziomie co najmniej skali interwaowej. Zaoenie II: Osoby zostay losowo pobrane z populacji do prby. Zaoenie III: Osoby z prby zostay losowo przypisane do p grup porwnawczych odpowiadajcych p poziomom czynnika A (gdy jest to eksperyment jednoczynnikowy) czy do pqr grup porwnawczych odpowiadajcych pqr kombinacjom poziomw czynnikw ABC (jeeli jest to eksperyment wieloczynnikowy). Zaoenie IV: Poniewa w i-tej populacji rednia oglna (i.) i efekt i-tego poziomu czynnika A (i) s stae dla wszystkich osb z tej populacji, wic jedyne, co je rni, to nie kontrolowane przez badacza zmienne uboczne i zakcajce, ktre okrelamy cznie nazw bdu eksperymentalnego (ik). Rozkad ik jest w i-tej populacji normalny ze redni zero i wariancj 2. [i to efekt eksperymentalny wywoany zmienn X. Zakadamy, e jest on stay dla caej populacji cooznacza, i na kad osob odpowiednia dawka np. kawy dziaa w taki sam sposb. ik to bd eksperymentalny, spowodowany wariancj wewntrzgrupow pokazuje on wpyw czynnikw indywidualnych na osoby badane. Musi mie rozkad normalny, poniewa kada osoba jest zrnicowana indywidualnie i na jednych czynniki zakcajce wpywaj bardziej a na innych mniej]

Zaoenie V: Dwa bdy ik i ik s od siebie niezalene w p populacjach. Mwic inaczej, chodzi o niezaleno pomiarw zmiennej zalenej Y.[Jeeli badacz zagwarantuje, e na wariancjwewntrzgupow nie mia wpywu podzia prby na grupy porwnawcze, to moe zapewni, e niezalenie od iloci bada bdy ik bd miay podobn warto.]

Zaoenie VI: Wystpujce w liczniku i w mianowniku stosunku F oszacowania wariancji midzygrupowej i wewntrzgrupowej s niezalene. Zaoenie VII: Wariancje w p populacjach wprowadzone przez bd eksperymentatora s jednorodne (homogeniczne): 2i = = 2p. [poniewa wariancja wewntrzgrupowa = , to zakadajc

21

i nasze prby byy dobierane zgodnie z zasad randomizacji wariancja bdu eksperymentalnego powinna by taka sama w kadym niezalenym badaniu]

Spenienie zaoenia IV i V jest moliwe gdy badacz respektuje zasady randomizacji: Zasada randomizacji pierwszej losowo pobiera prb z populacji Zasada randomizacji drugiej losowo przydziela osoby z prby do p grup porwnawczych. Dodatkowo, jeeli nie spenimy zaoe IV, V, VII to nie moemy traktowa wariancji wewntrzgrupowej jako nie obcionego estymatora. Spenienie powyszych zaoe uprawniaj badacza do zaoenia modelu liniowego wyniku Yik: Yik = + i + ik 34. Dwie transformacje wynikw surowych w ANOVA: pierwiastkowa i logarytmiczna. Transformacje wynikw polegaj ne na zabiegu przeksztacenia z pierwotnej skali na wyniki jakiej nowej skali. Taki zabieg poprawia wariancj (zaoenie VII) i normalno rozkadu wygadza go (zaoenie IV). 1. Transformacja pierwiastkowa polega na wycigniciu pierwiastka kwadratowego z kadego wyniku Yk = Yk. Jeeli wyniki s mniejsze od 10, to posugujemy si nieco zmodyfikowanym wzorem: Yk=Yk + 0,5. Stosujemy go gdy: rozkad Y jest rozkadem Poissona [wyraa czsto bez ustalonego maximum] (np. liczba bdw popenianych przez badanych, lub czsto wypadkw drogowych) wariancje w grupach porwnawczych s proporcjonalne do rednich grupowych gdy midzy s2i i Yi zachodzi zaleno liniowa. 2. Transformacja logarytmiczna jest postaci Yk=log Yk, a gdy wrd danych wystpuj wyniki zerowe lub bardzo mae: Yk=log (Yk+1). gdy wynikami s czasy reakcji lub subiektywne oceny i gdy ich rozkad jest wyranie prawo skony. wariancje s proporcjonalne do kwadratw rednich grupowych s2 i Y2. Rezultaty ANOVA przeprowadzonej na wynikach poddanych transformacji interpretujemy tak, jak gdyby byy to wyniki surowe; przeksztacenie danych nie ma wpywu na wyniki testu F, gdy nie wymaga on spenienia adnych zaoe odnoszcych si do natury skali pomiarowej Y. 35. Dwie transformacje wynikw surowych w ANOVA: ilorazowa i arcsin. 3. Transformacja ilorazowa jest postaci Yk=1/Yk, a gdy wrd nich znajduj si wyniki zerowe, to stosujemy wzr: Yk=1/(Yk+1). gdy Y to czasy reakcji odchylenia standardowe s proporcjonalne do kwadratw rednich s i Y2. 4. Transformacja arcsin jest postaci Yk=2arcsinYk, gdzie Y wyraony jest pod postaci proporcji. Wyniki moemy jednak odczyta z tablicy Yk=2arcsinYk. Przeksztacenie arcsin polega na zastpieniu surowego wyniku przez warto kta, ktrego sinus jest pierwiastkiem kwadratowym wyniku surowego. wyniki wyraone s pod postaci proporcji (poprawne odpowiedzi w tecie) Rezultaty ANOVA przeprowadzonej na wynikach poddanych transformacji interpretujemy tak, jak gdyby byy to wyniki surowe; przeksztacenie danych nie ma wpywu na wyniki testu F, gdy nie wymaga on spenienia adnych zaoe odnoszcych si do natury skali pomiarowej Y. 36. Plan jednoczynnikowy ANOVA podzia SS i df + schemat. 22

Badacz ma do dyspozycji dwa rodzaje odchyle: Odchylenie redniej grupowej od redniej oglnej (Yi. Y..) zrnicowanie midzygrupowe Odchylenie wyniku k-tej osoby z i-tej grupy od redniej grupowej (Yik Yi.) zrnicowanie wewntrzgrupowe Odchylenie wyniku k-tej osoby z i-tej grupy od redniej cakowitej (Yik Y..) zrnicowanie cakowite. Jeeli zsumujemy te zrnicowania i podniesiemy je do kwadratu otrzymamy wartoci licznikw wzorw na wariancj. Te sumy kwadratw odchyle zwane s w skrcie sumami kwadratw SS (sum of squares). Sumy kwadratw maj podstawow waciwo s addytywne (dodawalne): SScaa=SSmidzy+SSwewntrz ik(Yik-Y..)2 = i(Yi.-Y..)2 + ik(Yik-Yi.)2 Wyrniamy te wzory skrcone na obliczanie SS: (1) (Y..)2/pn suma wszystkich wynikw podniesiona do kwadratu (2) i k Y2ik suma kwadratw wszystkich wynikw (3) [ i (Yi.)2]/n rednia arytmetyczna z kwadratu sumy wynikw kadej z grup SSmidzy = (3) (1) SSwewntrz = (2) (3) SScaa = (2) (1) df liczba stopni swobody; liczba wartoci, ktre mona swobodnie zmienia przy obliczaniu danej statystyki. Stopnie swobody maj t sam cech co SS addytywno. dfcaa=dfmidzy+dfwewntrz dfwewntrz = p(n-1) poniewa dla kadej grupy wynosi ona (n-1). Ilo grup p. dfmidzy = p-1 Jeeli dla n osb df=n-1; to dla p grup df=p-1. dfcaa = pn-1 W kadej grupie porwnawczej mielimy df=n-1, takich grup jest p. W caej prbie zoonej z p grup, po n osb mamy: pn-1 = N-1. pn 1 = (p 1 ) + p(n 1) = p 1 + pn p = pn 1 Patrzc na wykresy dochodzimy do wniosku, e addytywno SS i df pozwala nam na ustalenie i ich wartoci caociowe skadaj si z wartoci midzy i wewntrz. W idealnym eksperymencie, SScaa powinna by rwna SSmidzy, oznaczaoby to bowiem, i nie ma bdu w badaniu. Ca zmienno Y moglibymy wytumaczy postpowaniem eksperymentalnym. Niestety zawsze wystpuje SSwewntrz, ale badacz stara si go zminimalizowa. 37. Pojcie efektu gwnego w jednoczynnikowej ANOVA. i w ANOVA nosi nazw efektu gwnego i-tego poziomu czynnika A. Efekt ten definiowany jest jako odchylenie redniej i-tej populacji zwizanej z i-tym poziomem czynnika A od redniej oglnej populacji, ktra jest redni ze wszystkich p rednich populacyjnych wyrnionych za pomoc poziomw czynnika A: i i = 0; i = rednia warto musi by rwna 0, poniewa wedle ZAOENIA IV, w i-tej populacji rednia oglna (i) i efekt i-tego poziomu czynnika A (i) s stae dla wszystkich osb z tej populacji. Jedyne co moe rni te osoby, to Xu lub Xz. Jest to wymuszone tym, i wymagamy od badacza, aby wariancje w grupach byy jednorodne, czyli rniy si jedynie zmiennymi niekontrolowanymi przez badacza (a i tych powinno by jak najmniej!). W populacji rozkad danych zmiennych jest normalny.

23

Np.: jeeli i = Yi. Y.. Przyjmijmy, e redni wzrost w populacji to 175cm. Poniewa wzrost w populacji ma rozkad normalny, to odchylenia wzrostu bdce poniej redniej musz by rwne odchyleniom osb majcych wzrost wikszy ni rednia. Podsumowujc, badacz dy do tego, aby w jego eksperymencie, i2 0. Oznacza to wtedy, i oddziaywania eksperymentalne spowodoway zmienno Y.

38. . Hipoteza zerowa i hipoteza alternatywna w jednoczynnikowej i dwuczynnikowej ??? ANOVA. Jeeli chcemy odpowiedzie na pytanie o istotno rnicy midzy badanymi grupami, dowoujemy si do testw statystycznych, odpowiadajcych na nastpujc hipotez: czy dwie grupy pochodz z tej samej populacji (czy dwie rednie s rwne). O rwnociach rednich mwi nam hipoteza zerowa H0. H0: 1 = 2 Jeeli warto statystyki testu t, obliczona dla danych zebranych przez badacza spenia kryterium OBL wwczas moliwe jest odrzucenie H0 na rzecz hipotezy alternatywnej t t , H1 H1: 1 2 Tak hipotez nazwiemy hipoteza bezkierunkow (dwustronn). Jeeli badacz orientuje si w teoretycznych podstawach realizowanego przez siebie badania empirycznego, e jest w stanie dokadniej okreli hipotez alternatywn moe okreli kierunek przewidywanej rnicy. Daje nam to hipotez kierunkow (jednostronn). H1: 1 > 2 prawostronna H1: 1 < 2 lewostronna Wychodzc ze wzoru na efekt gwny poziomu czynnika A moemy uzna i: hipoteza zerowa: H0: 1 = 2 H0: i 2i = 0; lub H0: i = 0, dla wszystkich i; lub H0: i = 0 dla wszystkich i hipoteza alternatywna: H1: 1 2 H1: i 2i 0; lub H1: i 0, dla co najmniej jednego i; H1: i 0 dla co najmniej jednego i. Sformuowania te s rwnowane. 39. MS i test F w jednoczynnikowej i dwuczynnikowej???? ANOVA. MS redni kwadrat (mean square). Otrzymujemy go dzielc sum kwadratw (SS), przez stopnie swobody (df). redni kwadrat jest po prostu nie obcion wariancj prby. SS MS = df Jeeli tak jest, to wyrniamy (jak w pozostaych przypadkach) trzy rodzaje MS: MSmidzy=SSmidzy/dfmidzy MSwewntrz=SSwewntrz/dfwewntrz MScaa=SScaa/dfcaa rednie kwadraty NIE podlegaj zasadzie addytywnoci. MSwewntrz jest najlepszym sposobem oszacowania wariancji bdu w populacji, i w takiej roli jest wykorzystywany.

24

Testem hipotezy zerowej w ANOVA jest test F. Polega na badaniu stosunku dwch rednich kwadratw midzygrupowego i wewntrzgrupowego. W warunkach H0, a wic gdy czynnik A nie rnicuje grup (i = 0), ktre mona uzna zatem za pochodzce z tej samej populacji. E(MScay) = 2 E(MSmidzy) = 2 E(MSmidzy) = E(MSwewntrz) = 2 Musimy przyj, e E(MSwewntrz)=2 (warto oczekiwana wewntrzgrupowego redniego kwadratu = nieobciony estymator wariancji bdu w populacji). Jest to spowodowane tym, e w populacji nie dziaa wyselekcjonowany czynnik A, co powoduje, e SScaa w populacji rwna jest SSwewntrz. Gdy jednak zachodz warunki opisane w H1, tzn. gdy czynnik A rnicuje grupy porwnawcze (i 0, dla co najmniej jednego i), to: E(MScay) > 2 E(MSmidzy) > 2 E(MSmidzy) > E(MSwewntrz) Jeeli H1 jest prawdziwa, to MSmidzy/ MSwewntrz > 1. MSmidzy 2 F= MSwewntrz 2 Stosunek ten ma rozkad F. df dla licznika to df1=p-1; za dla mianownika df2=p(n-1). Jeeli H0 bdzie faszywa, to zawsze w liczniku bdzie wiksza warto ni w mianowniku i cay stosunek bdzie wikszy od jednoci, a zatem test H0 jest testem jednostronnym. Jeeli wynik bdzie postaci FOBL F to mamy podstaw, aby odrzuci hipotez zerow mwic o rwnoci rednich grupowych i przyjcia hipotezy alternatywnej, w myl ktrej co najmniej dwie rednie rni si. Jednak odrzucenie H0 na rzecz H1 nie wystarczy, jeeli mamy wiksz ilo grup. Trzeba bowiem odpowiedzie ktre pary rednich rni si w sposb istotny. Uywa si do tego testw wielokrotnych porwna. Wynik F obliczamy z tablicy dla rozkadu F. W kolumnie wybieramy df1, za w wierszu df2. 40. . Wskanik omega-kwadrat w jednoczynnikowej ANOVA i jego interpretacja. Dla obliczenia wariancji , i stosujemy wzory, pokazujce nam to jaki jest stosunek do wariancji Y wyjanianej przez czynnik X do wariacji cakowitej Y. Znajduj si ona na ryc. Korzystajc z sumarycznej tabeli ANOVA dla planu jednoczynnikowego (pyt. 60), moemy zauway, i znajduj si tam dane o nastpujcych symbolach: MSm Wariancja midzygrupowa [MSA] MSw Wariancja wewntrzgrupowa [MSe] SSm Suma kwadratw midzygrupowa [SSA] SSw Suma kwadratw wewntrzgrupowa [SSe] SScala Suma kwadratw caoci SSm (p 1)MSw 100% SScaa + MSw Wskanik omega-kwadrat pozwala na procentowe wyliczenie wielkoci wariancji czstkowej wyjanionej wpywem na Y czynnika A (naszej zmiennej niezalenej-gwnej)! =2 A

25

41. Sumaryczna tabela ANOVA dla planu jednoczynnikowego.rdo zmiennoci (wariancji) Midzy (A) Wewntrz (bd eksperyment.) Caa

SS 54 6 60

df 2 6 8

MS 27 1

F 27**

F0,05 5,14

F0,01 10,9

42. Plan dwuczynnikowy ANOVA podzia SS i df . Badacz ma do dyspozycji nastpujce odchylenia: 1. Yijk Y... odchylenie kadego wyniku od redniej oglnej zrnicowanie cakowite. 2. Yi.. Y... odchylenie redniej z i-tej grupy od redniej oglnej zrnicowanie midzygrupowe A. 3. Y.j. Y... odchylenie redniej z j-tej grupy od redniej oglnej zrnicowanie midzygrupowe B. 4. Yij. Yi.. Y.j. + Y - odchylenia redniej z ij-tej grupy od rednich brzegowych oraz redniej oglnej zrnicowanie interakcji AB. 5. Yijk Yij. odchylenie k-tej osoby z ij-tej grupy od redniej ij-tej grupy zrnicowanie wewntrzgrupowe. Podobnie jak w analizie jednoczynnikowej, podnoszc wszystkie zrnicowania do kwadratu otrzymamy sumy kwadratw SS. SScaa=SSA+SSB+SSAB+SSbd 2 ijk(Yijk-Y...) =nqi(Yi..-Y...)2+npj(Y.j.Y...)2+nij(Yij.Yi..Y.j.+Y...)2+(YijkYij.)2 Wyrniamy te wzory skrcone na obliczanie SS: (1) Y2.../pqn suma wszystkich wynikw podniesiona do kwadratu /pqn (2) ijk Y2ijk suma wszystkich kwadratw wynikw (3) (i Y2i..)/qn sumy poszczeglnych grup czynnika A podniesione do kwadratu /qn (4) (j Y2.j.)/pn - sumy poszczeglnych grup czynnika B podniesione do kwadratu /pn (5) ij Y2ij. sumy kwadratw wynikw osb nalecych do poszczeglnych grup AB. SSA (3) (1) SSB (4) (1) SSAB (5) (3) (4) + (1) SSwew (2) (5) SScaa (2) (1) df liczba stopni swobody; liczba wartoci, ktre mona swobodnie zmienia przy obliczaniu danej statystyki. Stopnie swobody maj t sam cech co SS addytywno. dfcaa=dfA+dfB+dfAB+dfwewntrz dfcaa=npq-1 W kadej grupie porwnawczej mielimy df=n-1, takich grup jest pq. W caej prbie zoonej z pq grup, po n osb mamy: npq-1 = N-1. dfA=p-1 - Jeeli dla n osb df=n-1; to dla p grup df=p-1 dfB=q-1 - Jeeli dla n osb df=n-1; to dla q grup df=q-1 dfAB=(p-1)(q-1) poniewa dfAB=dfA dfB dfwew=pq(n-1) grup jest pq, wic jeeli kada grupa ma df=n-1 to pq grup ma df=pq(n-1) 26

43. Pojcie efektw gwnych w dwuczynnikowej ANOVA. Jeeli test efektw gwnych czynnikw A i B wykae ich istotno, to badacz powinien przeprowadzi testy wielokrotnych porwna, aby oddzieli pary rednich istotnie si rnicy od par rnicych si nieistotnie. Stwierdzenie istotnoci efektu interakcji AB pociga za sob konieczno przeanalizowania profilw efektw prostych oraz przeprowadzenia ich testw, a take, podobnie jak stwierdzenie istotnoci efektw pojedynczych czynnikw, przeprowadzenia testw wielokrotnych porwna rednich kratkowych: Yij. z Y(ij.) . Oba czynniki A i B, mog wywiera wpyw na Y w dwojaki sposb: kady czynnik oddzielnie bdzie wywiera wpyw na Y: wpyw jednego czynnika nie bdzie zalea od tego, jakie wartoci bdzie przyjmowa drugi czynnik izolowany wpyw A i B na Y. wpyw jednego czynnika na Y bdzie uzaleniony od tego, jakie wartoci bdzie przyjmowa drugi czynnik interakcyjny wpyw A i B na Y. Przykad I Przykad II b1 b2 Yi.. b1 b2 Yi.. a1 2 4 3 a1 2 8 5 a2 6 8 7 a2 8 4 6 Y.j. 4 6 5 Y.j. 5 6 5,5 Efekty gwne: 1 = Y1.. Y [1 = 3-5] 2 = Y2.. Y [2 = 7-5] 1 = Y.1. Y [1 = 4-5] 2 = Y.2. Y [2 = 6-5] Badacz moe rwnie ocenia efetky dziaania jednego czynnika na kolejnych poziomach drugiego czynnika. W takich wypadkach bdziemy mwili o prostych efektach gwnych jednego czynnika na poszczeglnych poziomach drugiego czynnika. S one powizane z efektami gwnymi oraz z efektami interakcyjnymi. Poszczeglne efekty interakcyjne: 11=Y11.-Y1..-Y.1.+Y 12=Y12.-Y1..-Y.2.+Y 21=Y21.-Y2..-Y.1.+Y 22=Y22.-Y2..-Y.2.+Y Prosty efekt gwny i-tego poziomu czynnika A na j-tym poziomie czynnika B okrelamy za pomoc odchylenia redniej kratkowej (czyli redniej ij-tej grupy) od redniej brzegowej odpowiadajcej j-temu poziomowi czynnika B: Yij.-Yj.. Te rnice s wykorzystywane do oszacowania efektw prostych w populacji. Oznacza to, e jeli efekt prosty czynnika A (wszystkich jego poziomw) bdzie taki sam na poszczeglnych poziomach czynnika B, znaczy to, i midzy czynnikami A i B nie zachodzi interakcja. Chodzi o porwnanie poziomu a1 czynnika A z poziomem b1 a potem z b2 czynnika B. Przedstawiaj to nastpujce wzory: 11 = 12 midzy A i B nie zachodzi interakcja 21 = 22 midzy A i B zachodzi interakcja 11 12 21 22 Zawsze: i j ij = 0 + 0 + 0 + 0 = 0 Przykad: W tym przykadzie brak jest interakcji, poniewa: 11=Y11.-Y1..-Y.1.+Y = 2-3-4+5=0 12=Y12.-Y1..-Y.2.+Y = 4-3-6+5=011 = 12; 0=0 i 21 = 22 ;0=0. Nie wida, aby czynnik A w jakikolwiek sposb wchodzi w interakcj z czynnikiem B. Efekt gwny w dwuczynnikowej ANOVA polega na zbadaniu, czy czynnik A i B wpywaj na zmienno Y. Jest to, to samo co efekt gwny w jednoczynnikowym modelu. Drugim efektem, jest efekt interakcyjny. Jeeli wykaemy jego istotno, to obliczamy proste efekty gwne. Polegaj one na zbadaniu wpywu czynnika A na wszystkich poziomach czynnika B(b1,b2,) i czynnika B na wszystkich poziomach czynnika A(a1,a2,). [Skrt odpowiedzi pyt. 62 i 65]

27

21=Y21.-Y2..-Y.1.+Y = 6-7-4+5=0 22=Y22.-Y2..-Y.2.+Y = 8-7-6+5=0

Oczywiste jest, e: ij ij=0+0+0+0=0.

Przykad: 11=2-5-5+5,5= -2,5 12=8-5-6+5,5= 2,5 21=8-6-5+5,5= 2,5 22=4-6-6+5,5= -2,5

W przykadzie II widzimy interakcj: 11 12; -2,5 2,5 i 21 22 2,5 -2,5. Czynnik A wywiera wpyw na czynnik B, mamy wic do czynienia z modelem interakcyjnym: Zauwamy, e: ij ij=(-2,5)+(2,5)+(2,5)+(-2,5)=0.

44. Hipotezy zerowe i hipotezy alternatywne w dwuczynnikowej ANOVA. Wyrniamy 3 rodzaje hipotez zerowych w dwuczynnikowej ANOVA: Dla czynnika A: H0: i 2i = 0 H1: i 2i 0; gdy FOBL F Dla czynnika B: H0: j 2j = 0 H1: j 2j 0; gdy Fobl F Interakcja AB: H0: ij(ij)2 = 0 H1: ij(ij)2 0; gdy FOBL F 45. Interpretacja geometryczna interakcji AB w dwuczynnikowej ANOVA . Yij Yijb1 a1 rednia rednia b2 a2 a3

a1 a2 a3 b1 b2 S to profile efektw prostych. Pierwszy z nich pokazuje stosunek A/b1, A/b2. Drugi pokazuje stosunek B/a1, B/a2, B/a3. Profile te pokazuj, interakcj czynnika A i czynnika B. Widzimy, i rednia opieranie wnioskw jedynie na redniej nie przyniosoby adnych korzyci badaczowi. Wykresy te pokazuj interakcj danych zamieszczonych poniej. 46. Sumaryczna tabela ANOVA dla planu dwuczynnikowego . Zanim zajmiemy si tabel przeanalizujmy dwuczynnikowe badanie ANOVA dla nastpujcych danych: A Osoby B b1 b2 1 2 7 a1 2 1 5 3 2 9 1 6 2 a2 2 5 2 3 4 3 1 7 1 a3 2 8 1

28

3

7

2

Sumy kratkowe (cz biaa) i brzegowe (cz. fioletowa) do analizy efektw prostych A B b1 b2 Yi.. a1 5 21 26 a2 15 7 22 a3 22 4 26 Y.j. 42 32 74 Obliczamy kolejne wartoci dla wzorw skrconych na SS: (1) Y2.../pqn = (74)2/(3)(2)(3) = 304,22 (2) ijk Y2ijk = 22 + 72 += 426 (3) (i Y2i..)/qn = (262+222+262)/(2)(3) = 306 (4) (j Y2.j.)/pn = (422+322)/(3)(3) = 309,77 (5) ij Y2ij. = (52+212++42) = 413,33 Sumy kwadratw: SSA= (3)-(1) = 306 304,22 = 1,78 SSB= (4)-(1) = 309,77 304,22 = 5,5 SSAB=(5)-(3)-(4)+(1)= 413,33-306-309,77+304,22=101,78 SSw= (2)-(5) = 426 413,33 = 12,67 SScaa = (2)-(1)=426 304,22 = 121 Obliczamy df: dfA=p-1=2 dfB=q-1=1 dfAB=(p-1)(q-1)=2 dfw=pq(n-1)=12 dfcaa=pqn-1=17 Wstawiamy dane do sumarycznej tabeli ANOVA: rdo zmiennoci SS df MS F F0,05 F0,01 (wariancji) A 1,78 2 0,89 0,84 3,49 5,95 B 5,55 1 5,55 5,24* 4,75 9,33 AB 101,78 2 50,89 48,00** 3,49 5,95 WEWNTRZ 12,67 12 1,06 CAA 121,78 17 Jeeli podzielimy MSA i MSB i MSAB przez MSw otrzymamy poszczeglne wartoci testu F. Poniewa istotny okaza si wpyw czynnika B oraz interakcji AB, to musimy zbada proste efekty gwne. Korzystamy do tego zadania z wzorw obliczeniowych z pyt.65. i tabele z sumami kratkowymi i brzegowymi. A/b1: 1/3[52+152+222] 1/(3)(3) 422 = 48,66 A/b2: 1/3[212+72+42] 1/(3)(3) 322 = 54,89 B/a1: 1/3[52+212] 1/(3)(2) 262 = 42,67 itd. Warto zauway, e suma A/bj = SSA+SSAB u nas: 48,66 + 54,89 = 103,56 Dane wprowadzamy do tabeli ANOVA dla prostych efektw gwnych: rdo zmiennoci SS df MS F F 0,05 0,01 A/b1 48,66 2 21,33 22,95** 3,49 5,95 A/b2 54,89 2 27,44 25,58** B/a1 42,67 1 42,67 20,12** 4,75 9,33 B/a2 10,67 1 10,67 10,06**

29

B/a3 WEWNTRZ

54 12,67

1 12

54 1,06

50,94**

Mona pniej rozrysowa interakcje w sposb graficzny (patrz pyt.64), oraz zastosowa test wielokrotnych porwna (np. testem HSD Tukeya-potrzebne s co najmniej trzy rednie kratkowe, wic moglibymy porwna jedynie dla czynnika A). 47. Wskanik omega-kwadrat w dwuczynnikowej ANOVA i ich interpretacja. Dla obliczenia wariancji , i stosujemy wzory, pokazujce nam to jaki jest stosunek do wariancji Y wyjanianej przez czynnik X do wariacji cakowitej Y. Wzory na wariancj znajdziemy na ryc. Aby obliczy procentowy udzia wariancji czstkowej wyjanionej wpywem czynnika A na Y mona te obliczy wprost ze wzoru: SSA (p-1)MSw 2A= 100% SScaa + MSw SSAB (p-1)(q-1)MSw 100% SScaa + MSw Obliczamy jak wariancj wyjanilimy naszymi czynnikami A i B, dodajemy ich procenty uzyskujc cakowity procent zbadanej przez nas zmiennoci Y. Moemy t warto odj od 100% i uzyskamy dziki temu wariancj resztow, mwic badaczowi jaki procent zmiennoci jest jeszcze moliwy do wyjanienia przez inne czynniki. 48. Populacja a prba; populacja skoczona vs nieskoczona; pojecie reprezentatywnoci prby; prby proste vs zoone. POPULACJA: PRBA: N s r parametry statystyki, statystyki s estymatorami parametrw 2 AB

=

Statystycy dziel populacje na: (a) SKONCZONE, (b) NIESKONCZONE. Pojecie populacji generalnej (zbiorowosci statystycznej) utozsamia si zazwyczaj ze zbiorem pewnych rzeczywistych elementw rzniacych si wartosci badanej cechy. Tak rozumiana populacja generalna jest zwykle SKONCZONA. Np. dzieci, dorosli, pacjenci, uczniowie, studenci, mieszkancy okreslonego regionu, osoby o wyrznionych pogladach, postawach, cechach osobowosci itp. POPULACJA NIESKONCZONA: zbir nieskonczony mozliwych powtrze pewnego eksperymentu, w ktrym obserwuje si wartosci pewnych zmiennych (ibidem). Jedynie losowy dobr jednostek- osob bd z zoonych z nich grup gwarantuje uzyskanie prby reprezentatywnej. PRBY LOSOWE dzielimy na PROSTE I ZOEONE: PRBY PROSTE ze skonczonych populacji uzyskuje si z wykorzystaniem do tego celu losowania: (1) indywidualnego, (2) nieograniczonego, (3) niezalenego (ze zwracaniem elementw do populacji po kadym akcie losowania).

30

PRBY ZOONE ze skoczonych populacji uzyskuje si z wykorzystaniem bardziej zaawansowanych schematw losowania (np. zoonych, zalenych). W badaniach spoecznych mamy najczciej do czynienia z populacjami skoczonymi, a prby z nich losowane s na og prbami zoonymi (uzyskanymi z posuenia si schematami losowa bezzwrotnych i wielostopniowych). 49. Strategie doboru prby z populacji. Badacz stojac przed problemem doboru prby (ang. Sample) do badan ma do wyboru 3 sposoby dziaania: 1. Badacz moe sam, lub odwoujc si do opinii eksperta, wybra okrelone osoby do grupy badawczej -jest to tzw. DOBR CELOWY (ang. purposive sampling), albo inaczej: NIEPROBABILISTYCZNY (ang. nonprobability sampling); jego popularn odmiana, zwaszcza wrd socjologw jest DOBR KWOTOWY (ang. quota sampling), a take absolutnie nie polecany - DOBR PRZYPADKOWY (ang. accidental sampling); 2. Badacz moe skompletowa prb na podstawie ZGOSZE OCHOTNIKW (ang. volunteers); 3. Badacz moe pobra prb z populacji w sposb LOSOWY (ang. random sampling); 50. Psychologiczny portret ochotnika. Rosenthal i Rosnow w wyniku badan empirycznych stworzyli tzw. Portret psychologiczny osoby ochotniczo zgaszajcej si do udziau w badaniach psychologicznych. Cechy charakterystyczne, rnice ochotnikw od nieochotnikow ujte zostay w 3 grupy. PIERWSZA GRUPA OBEJMUJE 6 CECH DOBRZE UDOKUMENTOWANYCH: (1) wyszy poziom wyksztacenia, (2) przynaleno do wyszej klasy spoecznoekonomicznej; cechuje ich wyszy status spoeczny, (3) wyszy poziom inteligencji, (4) wyszy poziom zmiennej aprobaty spoecznej (5) wiksze zsocjalizowanie. DRUGA GRUPA OBEJMUJE 6 CECH SREDNIO UDOKUMENTOWANYCH: (6) zwikszona tendencja do poszukiwania stymulacji; co widoczne jest zwaszcza w chci uczestniczenia w badaniach nad stresem, deprywacj sensoryczn czy hipnoza, (7) zwikszona tendencja do zachowa niekonwencjonalnych (np. w sferze zachowa seksualnych), (8) ochotnikami s raczej kobiety, ale w przypadku bada nad stresem s to raczej mczyni, (9) niszy poziom autorytaryzmu, (10) ochotnikami s raczej wyznawcy religii ydowskiej ni protestanckiej i raczej protestanckiej anizeli katolickiej (uwaga: badania dotyczyy populacji amerykaskiej), (11) nizszy poziom konformizmu, ale w przypadku kobiet biorcych udzia w badaniach o profilu klinicznym jest odwrotnie. TRZECIA GRUPA OBEJMUJE 6 CECH NAJMNIEJ UDOKUMENTOWANYCH: (12) ochotnicy pochodz z mniejszych miast (zwaszcza gdy s to badania o charakterze kwestionariuszowym), (13) zwikszone zainteresowanie religi (te. raczej w badaniach kwestionariuszowych), (14) wikszy poziom altruizmu, 31

(15) ochotnicy s bardziej otwarci (ang. self-disclosing), (16) w badaniach nad lekami, hipnoz czy oglniej, w badaniach typu medycznego ochotnicy okazuj niszy poziom przystosowania, (17) ochotnicy s modsi, chyba 2e badania maj charakter laboratoryjny i bior w nich udzia kobiety. 51. Losowanie niezalene vs losowanie zalene; losowanie indywidualne vs losowanie zespoowe (grupowe). LOSOWANIE ZALENE, zwane te losowaniem bezzwrotnym czy losowaniem bez zwracania polega na tym, ze raz wylosowany element populacji nie jest do niej zwracany. W badaniach psychologicznych stosujemy ten wanie wariant losowania. LOSOWANIE NIEZALEENE, zwane te losowaniem zwrotnym czy losowaniem ze zwracaniem polega na tym, e kady wylosowany z populacji element jest do niej zwracany. Tym wariantem losowania NIESKONCZONYCH. posugujemy si w przypadku POPULACJI

LOSOWANIE INDYWIDUALNE odnosi si do populacji obejmujcej pojedyncze, nie pogrupowane elementy, np. pojedyncze osoby. LOSOWANIE ZESPOOWE wymaga pogrupowania jednostek danej populacji w grupy (np. taka grup moe by klasa szkolna czy mieszkacy budynku). Zatem jednostk losowania jest, w okrelony sposb zdefiniowana, grupa. Operatem losowania za bdzie ponumerowany wykaz grup, na ktre podzielona jest populacja, np. ponumerowany wykaz wszystkich klas szkolnych szk podstawowych, gminy czy miasta. 52. Losowanie jednostopniowe vs wielostopniowe; losowanie nieograniczone vs losowanie ograniczone. LOSOWANIE JEDNOSTOPNIOWE : Tu prb tworz elementy populacji bezposrednio z niej wylosowane. Z kolei LOSOWANIE WIELOSTOPNIOWE zakada kilka etapw (co najmniej dwa) losowania. LOSOWANIE NIEOGRANICZONE odbywa si bezporednio z caej populacji (ma charakter jednostopniowy). LOSOWANIE OGRANICZONE polega na tym, e prb kompletujemy na podstawie odrbnych losowa elementw z poszczeglnych jej czci, na ktre zostaa uprzednio podzielona. 53. Losowanie warstwowe i grupowe. LOSOWANIE WARSTWOWE: uwzgldnia okrelone zrnicowanie populacji przy doborze prby; polega ono na podzieleniu caej populacji na warstwy i losowaniu w sposb niezaleny z kadej warstwy okrelonej liczby elementw; podzia taki, aby by waciwy, musi by kompletny(kady element ma znale si w jakiej warstwie) oraz rozczny(kady element ma by tylko w jednej z warstw). Warstwy wyodrbniane s wg takiego kryterium, ktre w istotny sposb rnicuje populacje pod wzgldem badanej zmiennej. Przy losowaniu tym musimy zminimalizowa wariancj wewntrzwarstwow i zmaksymalizowa wariancj midzywarstwow.

32

LOSOWANIE GRUPOWE: tutaj cecha charakterystyczna jest to, e jednostkami nie s poszczeglne elementy populacji, ale ich skupiska, czyli tzw. grupy. Schemat ten znajduje swoje zastosowanie przy populacji bardzo licznej. Tu wskazana jest maksymalizacja wariancji wewntrzgrupowej oraz minimalizacja wariancji midzygrupowej. Losowanie wielostopniowe. Schemat ten jest kombinacj innych schematw losowania. W najprostszej wersji jest on schematem losowania dwustopniowego. Czyli w pierwszym etapie losowania dobieramy na podstawie odpowiedniego operatu losowania prb zoon z k grup (etap losowania grupowego), w drugim etapie sporzdzamy dla kadej z k grup odrbny operat losowania i losujemy z kadej grupy pewna liczb elementw (etap losowani nieograniczonego indywidualnego). Sposb przeprowadzania losowania wielostopniowego: 1etap-warstuemy populacje, 2etap-z kadej warstwy losujemy niezalenie, wg oddzielnych operatorw losowania, pewna liczb grup, 3etap-z kadej grupy, w ramach kadej warstwy, oddzielnie losujemy zalenie pewna liczb elementw ( wg sch. nieograniczonego indywidualnego albo systematycznego). 55. Odmiany losowania indywidualnego. Wrd losowa indywidualnych wyrniamy losowanie nieograniczone indywidualne i losowanie systematyczne indywidualne. Losowanie nieograniczone indywidualne jest najprostszym sposobem doboru prby losowej. Schemat ten stosuje si gdy populacja, z ktrej mamy pobra probe jest: a) Niezbyt dua i jednoczenie mamy o niej malo dodatkowych informacji b) Jest jednorodna (homogeniczna). Losowanie to polega na tym, e prbe pobieramy z caej, nie podzielonej na czci populacji. Jednostka losowania jest element populacji(np. osoba). Losowanie przeprowadzamy w sposb bezzwrotny, gdy jest to sposb najbardziej korzystny. Ten schemat losowania stosujemy na ogol w ostatnim etapie losowania wielostopniowego, np. warstwowo-indywidualnego. Jako mechanizmu losowania moemy uy tablic losowych. Losowanie systematyczne indywidualne( schemat losowania co k-ty element) nie wymaga uycia tablic losowych, co uatwia pobor prby osobom nie obeznanym ze sposobem posugiwania si nimi oraz wydatnie skraca czas przeznaczony na pobr prby. Sposb przeprowadzenia losowania systematycznego indywidualnego: Etap1: ustalenie tzw.odstepu losowania-k (k=N/n); Etap2:wybr losowy liczby naturalnej No, ktra jednoznacznie okrela pobrana prb, odpowiadajcej nastpujcemu kryterium:1Nok. Prba ta skada si ze wszystkich elementow populacji, ktrych numery rni si od No o calkowiata wielokrotno liczby k oraz z elementu o numerze No. Ten pobr prby z populacji ma swoje zastosowanie gdy dysponujemy jakim gotowym spisem elementow populacji(np. wykazem uczniw w szkole). Operatem losowania jest ponumerowana lista wszystkich elementw populacji. 56. Dlaczego badacz, ktry zna tre hipotez badawczych nie powinien sam prowadzi bada? Jedn z waniejszych zmiennych kontekstu psychologicznego badania psychologicznego jest bez wtpienia zmienna oczekiwa interpersonalnych (oczekiwa badacza). 33

- Badacz nie powinien sam przeprowadza wywiadu z osobami badanymi, poniewa bdzie on osoby badane z grupy spodziewanych zachowa potwierdzajcych hipotez badawcz traktowa odmiennie od osb badanych z grupy spodziewanych zachowa hipotezy badawczej nie potwierdzajcych. - Atrybucje sukcesu w pierwszej grupie i niepowodzenia w grupie drugiej dokonywane przez badacza bd miay charakter podmiotowy, a atrybucja niepowodzenia w pierwszej grupie i sukcesu w drugiej, bdzie miaa charakter sytuacyjny. - Informacje zgodne z wstpnymi oczekiwaniami interpersonalnymi badacza (OIB) s przez niego atwiej zauwaane w polu informacyjnym i atwiej zapamitywane. atwiej te podlegaj one rekonstrukcji. - Zgodno z OIB bdzie tym wikszy im bardziej niejednoznaczne informacje bd napyway do badacza. Badania Rosenthala pokazuj, e badacze w sposb niewiadomy wpywaj na zbieranie informacji. Przykadem moe by astronom, ktry zwolni swojego pracownika, zapisujcego prdko ruchu gwiazd, poniewa robi to za wolno. Gdy zatrudni nowego pracownika, jego wyniki byy identyczne. Astronom w sposb niewiadomy ulega swoim oczekiwaniom. Innym powszechnie znanym przykadem wpywu badacza na odpowiedzi badanych, jest przypadek konia Hansa, ktry umia liczy. Jak si okazao, ko reagowa na niewiadome ruchy badaczy i w ten sposb stukajc kopytem odlicza wynik oczekiwany przez badacza. Istotne znaczenie ma to, i zbieranie informacji jest o wiele waniejsz czynnoci, ni ich interpretacja, poniewa jeeli zbierzemy w sposb rzetelny nasze dane, to kady moe ju je dowolnie interpretowa. Interpretacja jest zjawiskiem publicznym, natomiast przeprowadzanie wywiadu zjawiskiem prywatnym, do ktrego inni badacze nie maj dostpu.57. Efekt oczekiwan interpersonalnych.

Cztery czynniki posredniczace w jego

powstawaniu (wg Rosenthala). Efekt Pigmalion jest to efekt powstay w wyniku oczekiwa i stronniczoci badacza, czyli zjawisko, w ktrym ludzie zachowuj si w sposb, ktry zaspokaja oczekiwania innych. Jest to synonim do innych terminw oznaczajcych ten efekt tj. efekt Rosenthala, samospeniajce si proroctwo, efekt oczekiwa interpersonalnych. Jego nazwa wywodzi si od imienia krla z mitologii greckiej, a pochodzi bezporednio ze sztuki G.B.Shawa. Efekt Galatei (mona te: Galetea) Jest efektem rozbicia efektu Pigmalion i zrnicowanie go na pozytywne rezultaty traktowania badanych, jako konsekwencja sformuowanych przez badacza pozytywnych oczekiwa odnonie do zachowania si tych osb w laboratorium, w klasie szkolnej itp. Efekt Golema (mona te: Golem)- Jest efektem rozbicia efektu Pigmalion i zrnicowanie go na negatywne rezultaty traktowania osb badanych, jako konsekwencja sformuowanych przez badacza negatywnych oczekiwa odnonie do ich zachowania si. Rosenthal opracowa cztery czynniki poredniczce w powstawaniu OIB: 1. klimat badacz stwarza osobom badanym z grupy + cieplejszy klimat spoecznoemocjonalny; osoby te traktowane s przez badacza yczliwiej. 2. sprzenie zwrotne badacze z wikszym zainteresowaniem i w sposb zrnicowany traktuj osoby z grupy +; inaczej mwic, powicaj im wicej uwagi. 3. wkad badacze wicej wymagaj od osb z grupy +; gdy s to uczniowie, to nauczyciel wicej i czciej wymaga (i to trudniejszego do opanowania materiau) od uczniw, ktrych zaliczy do grupy sukcesu; powica im wicej uwagi i jest wobec nich bardziej nauczycielski (chtniej i dokadniej objania im co i jak maj zrobi). 4. wydajno badacz osobom z grupy + stwarza wicej okazji do wykazania si, do ujawnienia ich potencjaw.58. Czynniki blokujace

wystapienie efektu oczekiwan interpersonalnych 34

badacza; oczekiwania interpersonalne, a lek przed ocena. Do czynnikw blokujcych wystpienie efektu oczekiwa interpersonalnych nale: obiektywne (fizjologiczne, spoeczno-demograficzne, wyniki testowe) wstpne kontakty z pacjentem lub uprzednie dowiadczenie charakter badacza (postawy, przekonania, wartoci, wiedza) Badaczy o niskim OIB cechuj: nonkonformiz