Statystyka w Psychologii - Przegląd Pojęć

Kompleksowy zestaw fiszek słownikowych obejmujący kluczowe terminy statystyczne, rodzaje zmiennych, skale pomiarowe oraz metody analizy danych stosowane w psychologii.

Populacja statystyczna

Zbiór wszystkich elementów spełniających określone kryteria badania.

Parametr statystyczny

Wartość liczbowa dotycząca całej populacji.

Statystyka próby (estymator)

Wartość obliczona na podstawie danych pochodzących z próby.

$\mu$ (mi)

Symbol oznaczający średnią w populacji.

$$s$$

Symbol oznaczający odchylenie standardowe w próbie.

Reprezentatywność próby

Cecha próby polegająca na tym, że odzwierciedla ona właściwości populacji, z której została wybrana.

Efekt Hawthorne'a

Zjawisko polegające na zmianie zachowania osób badanych pod wpływem samej świadomości, że są obserwowane.

Operat losowania

Kompletna i aktualna lista wszystkich elementów populacji, z której losuje się próbę.

Dobór celowy (purposive sampling)

Metoda nieprawdopodobieństwowa polegająca na świadomym wyborze uczestników spełniających określone kryteria.

Dobór warstwowy (stratified sampling)

Metoda stosowana w celu zapewnienia reprezentacji różnych podgrup populacji w próbie.

Próbkowanie skupiskowe (cluster sampling)

Metoda polegająca na losowaniu całych grup (skupisk), a następnie badaniu wszystkich lub części osób z tych grup.

Dobór śnieżnej kuli (snowball sampling)

Metoda stosowana do badania ukrytych lub trudno dostępnych populacji, polegająca na rekomendowaniu kolejnych uczestników przez osoby już zwerbowane.

Błąd systematyczny (bias)

Systematyczne zniekształcenie wyników badania wynikające z wadliwego doboru uczestników.

Analiza mocy (power analysis)

Procedura służąca do określenia minimalnej liczebności próby potrzebnej do wykrycia zakładanego efektu.

Skala nominalna

Poziom pomiaru pozwalający jedynie na klasyfikowanie obiektów do grup (kategorii).

Skala porządkowa (ordinalna)

Poziom pomiaru pozwalający na ustalenie kolejności obiektów, ale nie na określenie dokładnych różnic między nimi.

Skala interwałowa

Poziom pomiaru z równymi odstępami między kategoriami, ale bez bezwzględnego punktu zero.

Skala ilorazowa (stosunkowa)

Najwyższy poziom pomiaru, posiadający bezwzględne zero (absolutny punkt zerowy).

Zmienna zależna

Zmienna mierzona w eksperymencie jako wynik (skutek) oddziaływań.

Zmienna niezależna

Zmienna, którą badacz celowo manipuluje, aby sprawdzić jej wpływ na zmienną zależną.

Zmienna dyskretna (skokowa)

Zmienna przyjmująca skończoną lub przeliczalną liczbę wartości (np. liczba dzieci).

Zmienna moderująca

Zmienna wpływająca na siłę lub kierunek związku między zmienną niezależną a zależną.

Zmienna mediująca

Zmienna wyjaśniająca mechanizm lub proces (dlaczego), poprzez który zmienna niezależna wpływa na zależną.

Zmienna zakłócająca (confounding variable)

Niezamierzona zmienna, która wpływa na wyniki i może zniekształcać interpretację związku między badanymi zmiennymi.

Wynik standaryzowany (wynik $z$)

Wartość informująca o tym, o ile odchyleń standardowych dany wynik różni się od średniej.

Mediana

Wartość środkowa w uporządkowanym zbiorze danych; parametr najbardziej odporny na wartości skrajne.

Wariancja

Miara rozproszenia wyników rozumiana jako średnia kwadratów odchyleń od średniej.

Rozstęp międzykwartylowy ($IQR$)

Różnica między trzecim ($Q_3$) a pierwszym ($Q_1$) kwartylem.

Skośność (skewness)

Miara asymetrii rozkładu; wartość zero oznacza rozkład symetryczny.

Kurtoza (excess kurtosis)

Miara spłaszczenia lub wysmukłości rozkładu; zero oznacza rozkład mezokurtyczny (normalny).

Współczynnik korelacji Pearsona ($r$)

Miara siły i kierunku liniowego związku między dwiema zmiennymi ilościowymi w zakresie od $-1$ do $1$.

Współczynnik determinacji ($r^2$)

Wartość informująca o proporcji wariancji zmiennej zależnej wyjaśnionej przez zmienną niezależną.

Reszty (residuals)

Różnice między wartościami zaobserwowanymi a wartościami przewidywanymi przez model regresji.

Multikolinearność

Zjawisko silnej korelacji między predyktorami w regresji wielokrotnej, co utrudnia ocenę ich indywidualnych efektów.

Regresja logistyczna

Rodzaj regresji stosowany w sytuacjach, gdy zmienna zależna jest dychotomiczna (przyjmuje dwie wartości, np. 0/1).

Hipoteza zerowa ($H_0$)

Założenie o braku różnicy lub braku związku między badanymi zmiennymi.

Błąd I rodzaju

Błąd polegający na odrzuceniu prawdziwej hipotezy zerowej (stwierdzenie efektu, którego nie ma).

Błąd II rodzaju ($\beta$)

Błąd polegający na nieodrzuceniu fałszywej hipotezy zerowej (niewykrycie istniejącego efektu).

Wartość $p$ ($p\text{-value}$)

Prawdopodobieństwo uzyskania co najmniej tak ekstremalnego wyniku, przy założeniu, że hipoteza zerowa jest prawdziwa.

Test t-Studenta dla prób zależnych

Test stosowany do porównania średnich tych samych osób w dwóch różnych warunkach (np. pomiar przed i po eksperymencie).

Jednoczynnikowa ANOVA

Analiza wariancji służąca do porównania średnich w trzech lub więcej niezależnych grupach.

Test chi-kwadrat ($\chi^2$)

Test statystyczny stosowany do sprawdzania związku między dwiema zmiennymi kategorialnymi (nominalnymi).

Test Levene'a

Test służący do sprawdzania założenia o równości wariancji (homoskedastyczności) w porównywanych grupach.

Jakie właściwości ma populacja statystyczna?

Populacja statystyczna jest zbiorem wszystkich elementów spełniających określone kryteria badania, co oznacza, że każdy element musi być obiektem zainteresowania badania.

Jakie są przykłady parametrów statystycznych?

Przykłady parametrów statystycznych to średnia, mediana, wariancja, odchylenie standardowe, oraz procenty, które charakteryzują całą populację.

Czym jest losowa próbka w kontekście statystyki?

Losowa próbka to podzbiór populacji wybrany w sposób losowy, co zapewnia, że każdy element populacji ma równą szansę na bycie wybranym.

Jakie są możliwe źródła błędów systematycznych w badaniach statystycznych?

Błędy systematyczne mogą pochodzić z niewłaściwego doboru próby, błędnych narzędzi pomiarowych, stronniczych pytań w ankietach lub braku standaryzacji procedur badawczych.

Co to jest zmienna mediująca, a co moderująca?

Zmienna mediująca wyjaśnia mechanizm wpływu zmiennej niezależnej na zmienną zależną, podczas gdy zmienna moderująca zmienia siłę lub kierunek tego związku.

Jakie warunki muszą być spełnione, aby zastosować test t-Studenta?

Warunki obejmują normalny rozkład zmiennej w populacji oraz równość wariancji w badanych grupach.

Czym różni się skala porządkowa od skali nominalnej?

Skala porządkowa pozwala na ustalenie kolejności obiektów, natomiast skala nominalna jedynie klasyfikuje obiekty w kategorie bez porządku.

Jaka jest różnica między błąd I rodzaju a błąd II rodzaju?

Błąd I rodzaju polega na odrzuceniu prawdziwej hipotezy zerowej, natomiast błąd II rodzaju na nieodrzuceniu fałszywej hipotezy zerowej.

Co definiuje w analizie mocy?

Analiza mocy określa minimalną liczebność próby potrzebną do wykrycia zakładanego efektu z określoną pewnością.

Jak można zastosować regresję logistyczną w badaniach?

Regresję logistyczną można zastosować, gdy zmienna zależna jest dychotomiczna, pozwalając na modelowanie prawdopodobieństwa wystąpienia jednego z dwóch możliwych wyników.