Statystyka w psychologii 1 2404-P-1-SP-sj

Spis tematów.
1. Wprowadzenie - czym jest statystyka, podstawowe pojęcia statystyki.
Parametr i statystyka, próba i populacja; Czego charakterystyką jest parametr, a czego - statystyka (opisowa)? Jakie symbole odpowiadają parametrowi i statystyce?

2. Typ zmiennych: skale pomiarowe według S. Stevensa, własności, przykłady, podział zmiennych na ilościowe/jakościowe i matematyczny (ciągłe/dyskretne). Zero względne i bezwzględne, przykłady. Pięć wielkich pytań Stanley'a Stevensa. Czy danej zmiennej odpowiada tylko jedna skala pomiarowa? Czy każda zmienna o dwóch kategoriach jest jednoznacznie nominalna? Dyskretyzacja i uciąglanie - czy można zmienić naturę zmiennej czy pomiaru? Czy zmienna może być ciągła, ale w pomiarze być jako nominalna?

3. Rozkład wartości zmiennej - co to jest? Rozkład w próbie i w populacji (nazewnictwo: empiryczny i teoretyczny). Dlaczego rozkład teoretyczny i empiryczny różnią się? Dlaczego wyniki w próbie różnią się od tych w populacji? Co to jest gęstość rozkładu? Standaryzacja rozkładu i jej konsekwencje.

4. Statystyki opisowe dla jednej próby i dla dwóch – miary tendencji centralnej, rozproszenia, skośności i kurtozy oraz ich własności. Jak obliczać miary tendencji centralnej i miary rozproszenia? Wzór na odchylenie standardowe; zależność między odchyleniem standardowym i wariancją. Opis rozkładu na podstawie statystyk opisowych i diagnostyka pod kątem normalności. Miary klasyczne i pozycyjne. Kwantyle, kwartyle i percentyle. Tabela kontyngencji - liczebności otrzymane i oczekiwane (co to znaczy oczekiwane, kiedy oczekiwane). Statystyka chi-kwadrat i co ona oznacza. Współczynniki korelacji dla dwóch zmiennych ilościowych i jakościowych - ich charakterystyka.

wynik z (ang. z-score) - co to jest? Sposób obliczenia i interpretacji.

średnia – średnia w próbie i średnia w populacji. Przedział ufności dla średniej, interpretacja i obliczenie (ostateczny wzór, który obejmuje średnią arytmetyczną, kwantyl i błąd standardowy, suma kwadratów), błąd standardowy – o czym mówi błąd standardowy? Zależność błędu standardowego i liczebności próby.

5. Wykresy – budowa, co przedstawia, wady i zalety. Wykres słupkowy – o czym świadczy szerokość słupka, a o czym wysokość. Czy w wykresie słupkowym może zmieniać się wysokość słupków? Histogram – o czym świadczy szerokość słupka, a o czym jest wysokość. Czy kształt histogramu, np. wysokość prostokątów, może zmieniać się – od czego to zależy? Boxplot – co jest źródłem inspiracji tego wykresu? QQplot – co przedstawia, do czego może być wykorzystywany. Diagnostyka normalności rozkładu na podstawie narzędzi graficznych. Wykres kołowy.

6.Rozkład normalny – co to jest, jaka jest notacja, jakie są jego własności, co to znaczy, że rozkład jest parametryzowany? Przedział typowych wartości zmiennej. Reguła trzech sigma. Wyniki z (z-scores) - obliczenia i interpretacja.
DIAGNOSTYKA NORMALNOŚCI - jakie są narzędzia? Zależność od wielkości próby.

7. Prawdopodobieństwo – definicja klasyczna (tj. częstościowa) i bayesowska pojęcia prawdopodobieństwo. Dwie własności gęstości.

8. Rozkład z próby - co to jest? Centralne twierdzenie graniczne - jak działa? Czy n = 30 wystarczy, a jeśli tak, to kiedy?

9. Teoria estymatorów – co to znaczy, że estymator jest nieobciążony, minimalnej wariancji i zgodny? Przedział ufności dla średniej - obliczanie i interpretacja.

10. Analiza korelacji (różne współczynniki) - Hipoteza zerowa; hipoteza alternatywna; założenia testów, wielkości efektów. Zapis wyników zgodny ze stylem redakcyjnym APA. Odczytywanie informacji z zapisu statystyk.

11. Klasyczne testy statystyczne - hipoteza zerowa, hipoteza alternatywna, stronność testów, testy parametryczne i nieparametryczne. Ogólny mechanizm działania testów statystycznych, czyli co dzieje się z danymi podczas statystycznej weryfikacji hipotez. Jaki może być błędny zapis hipotezy zerowej? Co to jest statystyka testowa? Jakie są jej własności. Skąd bierze się rozkład statystyki testowej, co on oznacza? Co oznacza strona testu? Różnica między testami parametrycznymi i nieparametrycznymi; podaj przykłady; zależność kształtu rozkładu od liczby stopni swobody.

p- wartość(ang. p-value). Czym jest p-wartość, o czym świadczy p-wartość, jaka jest zależność między statystyką testową a p-wartością? Co pozwala obliczyć p-wartość? Czy wynik istotny statystycznie oznacza potwierdzenie hipotezy badawczej lub zerowej? P-wartość - jakie są jej własności. Interpretacja p-wartości zgodna z Amerykańskim Towarzystwem Statystycznym. Jakie są zależności między p-wartością a tym, że test jest jedno lub dwustronny? Zjawiska związane z p-wartością.

Wielkość efektu (ang. effect size). Czym jest? Do czego służy? Wybrane wielkości efektu i systemy progów (ang. benchmarków) według J.Cohena oraz stosowane w psychologii społecznej.

12. Test chi-kwadrat - Hipoteza zerowa testu chi-kwadrat; Co oznacza statystyka testowa tego testu; Od czego zależy kształt rozkładu statystyki testowej tego testu; zapis testu chi-kwadrat; liczebność oczekiwana, a liczebność otrzymana, na co wskazuje duża wartość statystyki testowej? Jaki jest zapis wyników? Zapis wyników zgodny ze stylem redakcyjnym APA. Odczytywanie informacji z zapisu statystyk.

13-14. Test t-Studenta – wersja dla jednej próby i grup niezależnych. Nomenklatura (czynnik, poziomy, zmienna zależna). Hipoteza zerowa i hipoteza alternatywna; jak ma się różnica między średnimi do statystyki testowej? Od czego zależy znak statystyki testowej testu t-Studenta? Co oznacza, że wartość statystyki t jest w przedziale [-1,1], a co – gdy jest poza nim. Wielkość efektu d-Cohena, co to jest, jakie wartości przyjmuje? Progi Cohena i Lovakova i Agadulliny do wielkości efektu d-Cohena. Zapis wyników zgodny ze stylem redakcyjnym APA. Odczytywanie informacji z zapisu statystyk.

Test Levene'a – hipoteza zerowa, czy istnieje wielkość efektu, jak sobie radzimy z brakiem wielkości efektu? Reguła kciuka dot. odchyleń standardowych. Zapis wyników zgodny ze stylem redakcyjnym APA.

15. Moc testu statystycznego - zależność między mocą testu, błędem I-go i II-go rodzaju a wielkością efektu.
ZJAWISKA W STATYSTYCE - klątwa zwycięzcy (winner's curse) i nadistotność statystyczna (ang. overpowered studies). Zależność p-wartości od wielkości próby. Kryzys replikacyjny – co to znaczy, przyczyny i przykłady. Pięć przykazań poprawnej interpretacji p-wartości. Dlaczego p-wartość nie mówi o tym, że wynik został uzyskany losowo (lub: jest dziełem przypadku)?

Całkowity nakład pracy studenta

1. Godziny realizowane z udziałem nauczycieli: godziny kontaktowe przewidziane w planie studiów dla danego przedmiotu : 60 godz. (30 godz. wykładów i 30 godz. laboratorium) 2. Konsultacje (15 godz.) 3. Czas poświęcony na pracę indywidualną studenta/słuchacza/uczestnika kursu potrzebny do pomyślnego zaliczenia przedmiotu, tj. wcześniejsze przygotowanie i uzupełnienie notatek; zebranie i wybór odpowiednich materiałów do zajęć, wymagane powtórzenie materiału, pisanie prac, projektów, czytanie literatury – 30 godz. 4. Czas wymagany do przygotowania się i do uczestnictwa w procesie oceniania (w kolokwiach, egzaminach) – 30 godz. Łącznie 135 godz. – 5 ECTS

Efekty uczenia się - wiedza

Efekty wykładu: Student: KW_01 ma uporządkowaną, pogłębioną wiedzę, obejmującą terminologię, teorię i metodologię z zakresu psychologii K_W04 zna podstawowe metody i techniki badań stosowane w naukach społecznych; ma wiedzę z zakresu metodologii badań empirycznych oraz zasad operacjonalizacji pojęć́ psychologicznych K_W05 ma pogłębioną wiedzę o wybranych metodach statystycznych; zna narzędzia informatyczne gromadzenia, analizy i prezentacji danych; zna narzędzia służące do opracowywania wyników badań empirycznych i weryfikacji hipotez badawczych Efekty przedmiotowe Zna podstawowe pojęcia statystyczne, ma wiedzę o wybranych metodach statystycznych i sposobach ich stosowania

Efekty uczenia się - umiejętności

Efekty wykładu: Student K_U04 posiada umiejętność samodzielnego proponowania rozwiązań konkretnego problemu badawczego z zakresu wybranych obszarów psychologii; posiada umiejętność przeprowadzenia procedury pozwalającej rozstrzygnąć podejmowane pytania badawcze K_U05 umie krytycznie analizować popularne publikacje z zakresu psychologii, a także oddzielać poglądy oparte na wiedzy potocznej od danych naukowych K_U06 posiada pogłębione umiejętności badawcze, obejmujące zdobywanie wiedzy, analizę prac innych autorów, syntezę różnych idei i poglądów, dobór metod i konstruowanie narzędzi badawczych K_U11 potrafi posługiwać się̨ narzędziami informatycznymi w pracy (zarówno do wspomagania diagnozy, jak i prowadzenia badań empirycznych oraz wykonywania analiz statystycznych) K_U19 potrafi wyprowadzać wnioski zgodnie z zasadami logiki oraz dostrzegać podstawowe błędy logiczne w rozumowaniu innych osób 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)

Efekty uczenia się - kompetencje społeczne

Wykład i laboratorium: K_K01 Student potrafi określać priorytety służące realizacji zadań i celów naukowych i zawodowych

Metody dydaktyczne podające

- wykład konwersatoryjny
- wykład informacyjny (konwencjonalny)

Rodzaj przedmiotu

przedmiot obligatoryjny

Wymagania wstępne

Bazy danych

Koordynatorzy przedmiotu

Lilianna Jarmakowska-Kostrzanowska

Kryteria oceniania

Wykłady: Egzamin pisemny testowy, wielokrotnego wyboru. Próg zaliczenia to 60% maksymalnej liczby punktów. Warunkiem do przystąpienia do egzaminu jest zaliczenie laboratoriów ze statystyki.
Laboratoria: obecność obowiązkowa - dwie możliwe nieobecności, bez konieczności usprawiedliwiania. Zaliczenie - dwa kolokwia.

Literatura

Literatura podstawowa
Bedyńska, S. i Cypryańska, M. (red.). (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno Spółka z o.o.
Bedyńska, S. i Cypryańska, M. (red.). (2013). Statystyczny drogowskaz 2. Praktyczne wprowadzenie do analizy wariancji. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno Spółka z o.o.

Literatura uzupełniająca
Brzeziński, J. (1997). Metodologia badań psychologicznych. Wydawnictwo Naukowe PWN.
Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ Lawrence Erlbaum Associates, Publishers.
Ferguson G.A. i Takane Y. (1997). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: PWN.
Francuz P., Mackiewicz R. (2005). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Lublin: Wydawnictwo KUL.
Ioannidis, J. P. A. (2005). Why Most Published Research Findings Are False. PLoS Medicine, 2(8), e124. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pmed.0020124.
Jarmakowska - Kostrzanowska, L., (2021). Istotnie statystyczna moc testu – analiza mocy i jej miejsce w przyborniku badacza oraz interpretacja (nie)istotności statystycznej przy małej (dużej) mocy testu. Przegląd Psychologiczny, 64(4), 83–99. https://doi.org/10.31648/pp.7359.
Jarmakowska-Kostrzanowska, L., Jarmakowski-Kostrzanowski, T. (2020). Bootstrap: inne spojrzenie na przedział ufności. W: M. Trojan,
M. Gut (red.), Nowe technologie i metody w psychologii (s. 471–489). Warszawa: Liberi Libri. DOI: 10.47943/lib.9788363487430.rozdzial22
Kelley, K., Preacher, K. J. (2012). On effect size. Psychological Methods, 17(2), 137–152. https://doi.org/10.1037/a0028086
Lovakov, A., Agadullina, E. R. (2021). Empirically derived guidelines for effect size interpretation in social psychology. European Journal of Social Psychology, 51(3), 485–504. https://doi.org/10.1002/ejsp.2752
Wasserstein, R., Lazar, N. (2016) The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose, The American Statistician, 70:2, 129-133, DOI: 10.1080/00031305.2016.1154108
Wieczorkowska G., Wierzbiński, J. (2007 i późniejsze wydania). Statystyka. Analiza badań społecznych. Wydawnictwo Naukowe Scholar
Wolski, P. (2016) Istotność statystyczna I. Nieodrobiona lekcja. Rocznik Kognitywistyczny, 2016, Tom 9, p. 27-35.
Wolski, P. (2017). Istotność statystyczna III. Od rytuału do myślenia statystycznego. Rocznik Kognitywistyczny, 9(2016). DOI: https://doi.org/10.4467/20843895RK.16.007.6413.

statystykawpsychologii.blogspot.com

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 2404-P-1-SP-sj w USOSweb