Statystyka III

Warunki udziału w zajęciach zdalnych: Swobodny dostęp do Internetu oraz włączenie kamery i mikrofonu, co gwarantuje możliwość aktywnego udziału w zajęciach (kamera obowiązkowo powinna być włączona podczas całych zajęć; mikrofon podczas udzielania odpowiedzi, udziału w dyskusji). Brak możliwości aktywnego udziału w zajęciach będzie traktowany jako nieobecność na zajęciach.

Zajęcia będą prowadzone w laboratorium komputerowym z wykorzystaniem pakietu statystycznego SPSS. Studenci nauczą się samodzielnego analizowania zależności z wykorzystaniem bardziej zaawansowanych analiz statystycznych.

Ćwiczenia będą dotyczyły: dwuczynnikowej analizy wariancji w schemacie między i wewnątrzgrupowym oraz mieszanym; nieparametrycznych odpowiedników analizy wariancji, analizy regresji liniowej, analizy czynnikowej

Studenci nauczą się interpretacji wyników analiz statystycznych oraz ich opisu wg standardów APA.

Zakres tematyczny zajęć:

• Zajęcia 1 i 2: Dwuczynnikowa analiza wariancji w schemacie międzyosobowym – założenia, zastosowanie, omówienie efektów głównych i interakcyjnych, testy post-hoc dla efektów głównych, analiza efektów prostych, opis i ilustracja graficzna uzyskanych wyników

• Zajęcia 3: Jedno i dwuczynnikowa analiza wariancji w schemacie wewnątrzosobowym - zastosowanie, omówienie efektów głównych i interakcyjnych, analiza efektów głównych i prostych, opis i ilustracja graficzna uzyskanych wyników.

• Zajęcia 4: Analiza wariancji w schemacie mieszanym - zastosowanie, omówienie efektów głównych i interakcyjnych, analiza efektów głównych i prostych, opis i ilustracja graficzna uzyskanych wyników.

• Zajęcia 5: Wybrane testy nieparametryczne dla kilku grup zależnych i niezależnych (H Kruskala-Wallisa, test Friedmana, test mediany), opis uzyskanych wyników

• Zajęcia 6-10: Podstawy analizy regresji jedno- i wielozmiennowej - założenia, testowanie modelu, analiza hierarchiczna, zmienne dychotomiczne, interakcja, moderacja i mediacja. Opis i ilustracja graficzna uzyskanych wyników

• Zajęcia 11-13: Analiza czynikowa i analiza rzetelności – założenia, testowanie modelu, opis uzyskanych wyników

• Zajęcia 14: Praktyczne wykorzystanie zdobytej wiedzy; dobieranie odpowiednich testów do problemów badawczych – rozwiązywanie zadań, opis wyników

• Zajęcia 15: Kolokwium zaliczeniowe

Bedyńska, S. i Cypryańska, M. (red.). (2012). Statystyczny drogowskaz 1. Praktyczne wprowadzenie do wnioskowania statystycznego. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno Spółka z o.o. (rozdz. 8 i 9)

Bedyńska, S. i Cypryańska, M. (red.). (2013). Statystyczny drogowskaz 2. Praktyczne wprowadzenie do analizy wariancji. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno Spółka z o.o. (rozdz. 1, 3-8)

Ferguson G.A. i Takane Y. (1997). Analiza statystyczna w psychologii i pedagogice. Warszawa: PWN. (rozdz. 15, 16, 18, 19, 22.4, 22.7, 22.8, 27, 28)

Lektury uzupełniające:

Bedyńska, S. i Książek, M. (red.). (2012). Statystyczny Drogowskaz 3. Praktyczny przewodnik wykorzystania modeli regresji oraz równań strukturalnych. Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno Spółka z o.o. - Część I Modele regresji (rozdz. 1-6, s. 13-158).

Król, G. i Wieczorkowska, G. (2004). Budowanie wskaźników za pomocą analizy czynnikowej. W: J. Brzeziński (red.), Metodologia badań psychologicznych (s. 391-417). Warszawa : PWN

Wieczorkowska G. i Wierzbiński J. (2007) Statystyka. Analiza badań społecznych, Warszawa, Wydawnictwo Naukowe Scholar (rozdz. 10 – Budowanie indeksów złożonych. Zastosowanie analizy czynnikowej, s. 310-334)

Costello, A. B. i Osborne. J, (2005). Best practices in exploratory factor analysis: four recommendations for getting the most from your analysis. Practical Assessment Research & Evaluation, 10(7). Dostępny online: http://pareonline.net/getvn.asp?v=10&n=7

King, B.M. i Minium, E.W. (2009). Statystyka dla psychologów i pedagogów. Warszawa: PWN (rozdz.9 Predykcja i rozdz. 10 Interpretacyjne aspekty korelacji i regresji, s. 202–249)

Preacher, K. J. i Hayes, A. F. (2004). SPSS and SAS procedures for estimating indirect effects in simple mediation models. Behavior Research Methods, Instruments, and Computers, 36, 717-731.

Francuz, P. i Mackiewicz, R. (2005). Liczby nie wiedzą skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów. Lublin: Wydawnictwo KUL. (rozdz. 8.3 Analiza regresji, s. 527-578).

Wieczorkowska, G. i Wierzbiński, J. (2007). Statystyka. Analiza badań społecznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar. (rozdz. 8 Testowanie związku między zmiennymi ilościowymi: analiza regresji i współczynnik korelacji liniowej, s. 262-291).

Lektury dodatkowe

Cichocka, A. i Bilewicz, M. (2010). Co się kryje w nieistotnych efektach statystycznych? Możliwości zastosowania analizy supresji w psychologii społecznej. Psychologia Społeczna, 2-3(14), 191-198.

Radkiewicz, P. i Zieliński, M. W. (2010). Hierarchiczne modele liniowe. Co nam dają i kiedy warto je stosować. Psychologia Społeczna, 2-3(14), 217-233.

Sosnowski, T. (2010). Analiza interakcji zmiennych kategorialnych i ciągłych. Psychologia Społeczna, 2-3(14), 162-190.

Zieliński, P. (2010). Schemat powtarzanych pomiarów w ujęciu analizy wielopoziomowej – hierarchiczny model liniowy jako alternatywa dla analizy wariancji z powtarzanym pomiarem. Psychologia Społeczna, 2-3(14), 234-259.

Student umie sprawdzić założenia, policzyć za pomocą pakietu IBM SPSS, zinterpretować i opisać wyniki prezentowanych testów statystycznych: analiza wariancji w schemacie między i wewnątrzgrupowym oraz mieszanym, nieparametryczne odpowiedniki analizy wariancji, analiza regresji liniowej, analiza czynnikowa i analiza rzetelności.

Podstawą oceny końcowej będzie kolokwium z zadaniami praktycznymi (75%), praktyczne prace domowe, polegające na zrobieniu analizy statystycznej i opisaniu wyników (15%) i krótkie sprawdziany (10%).

Zaliczenie od 60%.

Dopuszczalne są dwie nieobecności nieusprawiedliwione.