Wydawnictwo KUL
  Start » Wyczerpane » 9788373635678 Moje konto  |  Zawartość koszyka  |  Zamówienie   

Wyprzedaż 2017
Wyszukiwanie
Szukaj
Nowości więcej
Człowiek w kulturze 28. Filozofia a cywilizacje w rocznicę śmierci É. Gilsona i M. A. Krąpca OP
Człowiek w kulturze 28. Filozofia a cywilizacje w rocznicę śmierci É. Gilsona i M. A. Krąpca OP
42,00zł
39,06zł
Kategorie
WYPRZEDAŻ
Benedykt XVI
Jan Paweł II
KSIĄŻKI NAGRODZONE
Albumy
Czasopisma
Filozofia
Humanistyka
Historia
Książki obcojęzyczne
Księgi pamiątkowe
Matematyka
Nauki przyrodnicze
Nauki społeczne
Podręczniki do nauki języków obcych
Prawo i administracja
Teologia
Varia
Lubliniana
Tania książka
Końcówki nakładu
e-book
KSIĄŻKI LEKKO USZKODZONE
Zapowiedzi

Artykuły promocyjne
Wyczerpane
  Albumy
  Czasopisma
  Filozofia
  Historia
  Humanistyka
  Książki obcojęzyczne
  Księgi pamiątkowe
  Matematyka
  Nauki przyrodnicze
  Nauki społeczne
  Podręczniki do nauki języków obcych
  Prawo i administracja
  Teologia
Dla znajomego
 

Powiedz o tym produkcie komuś, kogo znasz.
Recenzje więcej
Napisz recenzjęNapisz recenzję o tym produkcie!
Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą. Przewodnik po metodologii i statystyce nie tylko dla psychologów
[9788373635678]
52,50zł
Produkt niedostępny

Piotr Francuz, Robert Mackiewicz
ISBN: 978-83-7363-567-8
Stron: 654
Format: 20x25 cm (oprawa twarda)
Rok wydania: 2007 (wydanie II poprawione)

Studenci nauk społecznych i humanistycznych wreszcie doczekali się podręcznika ze statystyki napisanego specjalnie dla nich.

Publikacja ma charakter przewodnika, który przedstawia metodologię i statystykę w sposób atrakcyjny, często dowcipny, a przede wszystkim zrozumiały dla „humanistycznego umysłu”.
W przystępny sposób opisuje cały proces prowadzenia badań empirycznych - poczynając od tego, skąd się biorą pomysły na eksperymenty, poprzez opis metod badawczych i metod statystycznej analizy danych, a kończąc na zasadach pisania raportu z badań.
Autorzy przewodnika nie założyli żadnego poziomu przygotowania matematycznego Czytelnika, dlatego każdy wzór i symbol jest szczegółowo opisany, a wszystkie najważniejsze terminy statystyczne i związki między nimi szczegółowo wyjaśnione.


Piotr Francuz, dr hab., prof. Katolickiego Uniwersytetu Lubelskiego, kierownik Katedry Psychologii Eksperymentalnej KUL i Ośrodka Psychologicznych Analiz Komunikowania Społecznego w Lublinie.

Robert Mackiewicz, dr, adiunkt Katedry Psychologii Marketingu w Szkole Wyższej Psychologii Społecznej w Warszawie, zastępca dyrektora Instytutu Podstaw Psychologii SWPS.


SPIS TREŚCI

Przedmowa

Część I. O METODACH BADAŃ PSYCHOLOGICZNYCH

WPROWADZENIE
• Czym się zajmują psychologowie?
• Kilka słów o podstawowych metodach badań psychologicznych
• Obserwacja
• Eksperyment
• Magia liczb
• Rola liczb w nauce - przykład z Eskimosami
• Co ma statystyka do ludzkich zachowań?

1. POSTĘPOWANIE BADAWCZE W PSYCHOLOGII

1.1. PROBLEM I PYTANIE BADAWCZE
• Ciekawość poznawcza - podstawowy warunek poszukiwania problemów badawczych
• Po co zdobywać wiedzę, skoro wszystko jest w Internecie?
• Skąd czerpać informacje naukowe?
• Internet - a jednak kopalnia wiedzy!
• Jak organizować to, co się wie?
• Nowa terminologia - nowy język
• Kilka pouczających przykładów użycia języka naukowego w psychologii
• Od problemu do pytania badawczego
• Dwa podstawowe rodzaje pytań badawczych
• Jak poprawnie sformułować pytanie badawcze?
• Kilka słów o założeniach pytania
• O wyjaśnianiu, czyli "dlaczego tak właśnie jest?"
• Jaką rolę w wyjaśnianiu odgrywają konstrukty teoretyczne?
• Wyjaśnianie to poszukiwanie przyczyn i budowanie teorii
• Wyjaśnianie to także weryfikowanie już istniejących teorii naukowych
• Falsyfikacja - szukanie dziury w całym
• Jak przebiega rozumowanie w postępowaniu naukowym?

1.2. FORMUŁOWANIE HIPOTEZ BADAWCZYCH
• Co to jest hipoteza badawcza?
• Hipotezy nie powinny być ani zbyt ogólne, ani zbyt szczegółowe
• Hipoteza badawcza powinna być empirycznie sprawdzalna
• Hipoteza powinna być prosta

1.3. ZMIENNE I ICH POMIAR
• Cecha a zmienna
• Cechy stałe i zmienne
• Zmienne ilościowe i jakościowe - cóż to takiego?
• Co to jest pomiar?
• Jak można mierzyć zmienne nieobserwowalne?
• Skale do pomiaru zmiennych
• Pomiar na skalach typu nominalnego
• Cechy pomiaru na skali nominalnej
• Pomiar na skalach porządkowych
• Skala porządkowa i logiczne relacje pomiędzy obiektami
• Skala porządkowa a pomiar cech w psychologii
• Jeśli skala rangowa, to rangi i rangowanie
• Rangi wiązane
• Pomiar na skali przedziałowej - skale Celsjusza i Fahrenheita
• Skala przedziałowa i pomiar w psychologii - iloraz inteligencji
• Rodzaje skal przedziałowych
• Pomiar na skali stosunkowej
• Raz jeszcze o pomiarze temperatury
• Wykorzystanie skali stosunkowej w badaniach psychologicznych
• Raz jeszcze o wszystkich rodzajach skal pomiarowych

1.4. ZMIENNE W EKSPERYMENTACH PSYCHOLOGICZNYCH
• Co to jest eksperyment psychologiczny?
• Zmienne niezależne i zależne
• Przykład eksperymentu psychologicznego - efekt Rosenthala
• Zmienne i stałe w eksperymentach psychologicznych
• Zmienna niezależna główna a kanon jedynej różnicy Johna S. Milla
• Czy zmienna niezależna naprawdę różnicuje badane grupy?
• Trzy grupy zmiennych niezależnych ubocznych
• Różnice indywidualne między osobami badanymi
• Czynniki zewnętrzne
• Błędy procedury eksperymentalnej - instrukcja
• Zmienne zakłócające
• Okazjonalne zmienne zakłócające
• Zmienna zależna
• Czy zmienne zależne zależą od osób badanych czy od zmiennych niezależnych?
• Jedna zmienna czy wiele zmiennych?

1.5. OPERACJONALIZACJA ZMIENNYCH - KLUCZ DO EKSPERYMENTU
• Terminy teoretyczne i terminy empiryczne
• Operacjonalizacja - definicja i przykład ze szczurem w labiryncie
• Znaczenie kontekstu teoretycznego w operacjonalizacji zmiennych
• Krótko o zdaniach teoretycznych i zdaniach empirycznych
• Operacjonalizacja zmiennej poprzez grupę wskaźników
• Operacjonalizacja a tradycja badawcza

2. PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTÓW
• Eksperyment jako procedura pozwalająca na zbieranie danych
• Modelowanie badań empirycznych
• Układ z dwoma grupami badawczymi - przykład z mikrusem grającym na puzonie
• Warunki poprawności układu z dwoma grupami badawczymi
• Układ z powtarzanymi pomiarami w jednej grupie badanej - o tygrysach i kuguarach
• Jakie zalety ma układ z powtarzanymi pomiarami?
• Jakie są wady układu z powtarzanymi pomiarami?
• Badanie eksperymentalne i różnicowe
• Pretest i posttest zmiennej zależnej
• Plan czterogrupowy Salomona
• Układ Solomona jako przykład eksperymentu czynnikowego
• Eksperyment czynnikowy z czterema grupami badanych - o fałszywych zeznaniach
• Plany eksperymentalne - uogólnienie na wiele zmiennych
• Plany z powtarzanymi pomiarami - wiele grup badanych
• Badania bez manipulacji eksperymentalnej
• Badanie korelacyjne
• Korelacja wielokrotna i związki krzywoliniowe


Część II. PRAWDOPODOBIEŃSTWO I ZMIENNA LOSOWA

3. PODSTAWOWE POJĘCIA Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA
• Co zwykle rozumiemy przez "prawdopodobieństwo"?
• Eksperymenty grupy Kahnemana i Tversky'ego
• Prawdopodobieństwo obiektywne i subiektywne - przykład ze świadkiem na ślubie
• Prawdopodobieństwo pojedynczego zdarzenia
• Częstość zjawisk i zaniedbywanie tzw. prawdopodobieństw bazowych
• Problem taksówek w wersji łatwiejszej
• Podsumowanie sporu o rozumienie prawdopodobieństwa
• Matematyczna definicja prawdopodobieństwa - aksjomaty Kołmogorowa
• Częstościowe rozumienie prawdopodobieństwa
• Prawdopodobieństwo iloczynu dwóch zdarzeń
• Błąd koniunkcji
• Proporcje, ułamki, procenty

4. WYNIKI EKSPERYMENTU JAKO ZMIENNA LOSOWA

4.1. PRÓBA I POPULACJA
• Kłopoty eksperymentatora
• Pojęcie populacji
• Typy populacji w bazie Psyclnfo
• Próba losowa - próba prosta
• Próba złożona - próba warstwowa - losowanie grupowe
• Próba incydentalna - badanie ochotników
• Jaki wpływ na wynik eksperymentu może mieć dobór osób badanych?
• Plusy i minusy eksperymentów z udziałem studentów

4.2. ZMIENNA LOSOWA I JEJ ROZKŁAD
• Niejednoznaczność wyników eksperymentów
• Eksperyment psychologiczny to doświadczenie losowe
• Zmienna losowa - co to takiego?
• Wyniki rzutu kostką-przykład zmiennej losowej
• Rozkład zmiennej losowej
• Teoretyczny i empiryczny rozkład zmiennej losowej
• Eksperyment psychologiczny - poszukiwanie przyczyn zmienności
• Zmienne losowe ciągłe i dyskretne
• Wykresy rozkładu prawdopodobieństwa dyskretnej zmiennej losowej
• Zmienne ciągłe - przedziałowy charakter pomiaru
• Wykres rozkładu prawdopodobieństwa zmiennej losowej ciągłej

4.3. PORZĄDKOWANIE DANYCH, CZYLI O SZEREGU ROZDZIELCZYM
• Dużo danych
• Zbyt wiele danych to brak danych
• Zacznijmy jeszcze raz: po pierwsze, musimy mieć... armaty
• Kilka słów o rozpiętości zbioru danych
• Związki między rozpiętością, interwałem i liczbą przedziałów klasowych
• Do szeregu, wstąp!
• Sprawdzamy rachunki, czyli powtórka z wzorologii
• O komputerowych interwałach
• Czym się różni środek przedziału klasowego od średniej arytmetycznej?
• "Jeden w rozumie" - kilka słów o kumulacji

4.4. GRAFICZNE METODY PREZENTACJI DANYCH
• Żyjemy w "kulturze obrazkowej"
• Wielobok liczebności (poligon)
• Wykres słupkowy (histogram)
• Krzywa wyrównana
• Krzywa skumulowana
• Histogram skumulowany
• Wykres kołowy
• Skalowanie współrzędnych wykresu
• Przesadny makijaż jest w złym guście!
• Kiedy słupki, a kiedy linie?
• Nieczytelność wykresu, czyli o przeroście formy nad treścią
• Krótkie podsumowanie

4.5. PARAMETRY ROZKŁADU ZMIENNEJ LOSOWEJ
• Jeszcze raz o teoretycznym i empirycznym rozkładzie zmiennej losowej
• Parametry rozkładu i statystyki opisowe
• Arytmetyczne właściwości średniej arytmetycznej
• Jak sobie radzić z zafałszowaniem średniej?
• Średnia arytmetyczna a skala pomiarowa
• Kilka słów o symbolach i wzorach statystycznych
• Symboliczne oznaczenia zbiorów danych
• Indeksowanie, czyli jak się odwołać do dowolnego wyniku w zbiorze danych?
• Symboliczne oznaczenia liczebności zbioru danych
• Wzór na średnią arytmetyczną trochę inaczej
• Błąd w obliczaniu średniej - przykład z ziemniakami
• Pensje dla kadry i pracowników, czyli o średniej ważonej
• Jeszcze inaczej o średniej ze średnich i średniej ważonej
• Średnia arytmetyczna jako wartość oczekiwana
• Wartość oczekiwana, nadzieja matematyczna - loterie uczciwe i nieuczciwe
• Wartość oczekiwana w ciągłych i nieciągłych rozkładach zmiennej losowej
• Geometryczna interpretacja średniej arytmetycznej
• O medianie i korzyściach płynących z używania kart American Express
• Sposób obliczania mediany
• Obliczanie mediany a skale pomiarowe
• Kwartyle
• Sposób obliczania kwartyli
• Inne miary położenia
• Kwantyle
• Modalna
• Miary tendencji centralnej

4.6. WSKAŹNIKI ZMIENNOŚCI
• Dlaczego konieczne jest obliczanie miar zmienności dla zbioru danych?
• Jak policzyć wariancję?
• Matematyczne własności wariancji
• Wariancja jako nadwyżka średniej kwadratów nad kwadratem średniej - o co chodzi?
• Zakupy w supermarkecie, czyli o wariancji dla średnich
• Kryterium podziału jako zasada wyjaśniająca zmienność w zbiorze danych
• Odchylenie standardowe
• Wariancja i odchylenie standardowe jako wskaźniki statystyczne
• Odchylenie przeciętne, czyli średnie odchylenie od średniej
• Odchylenie ćwiartkowe
• Rozpiętość lub inaczej rozstęp
• Statystyki opisowe - podsumowujący przykład z bezrobotnymi
• Statystyki opisowe - co tak naprawdę znaczą?
• Uwaga na koniec: zawsze spójrz na dane surowe, zanim zaczniesz obliczenia

4.7. TYPY ROZKŁADÓW ZMIENNEJ LOSOWEJ
• O wykładach ze statystyki profesora Wesołego i Smutnego
• Tajemnica średniej arytmetycznej
• Jeszcze raz o teoretycznych i empirycznych rozkładach zmiennej
• Zgadnij, ile wypadnie orłów
• Dwumian sir Izaaka Newtona i trójkąt Błażeja Pascala
• Różne rozkłady cech dwu wartościowych
• Czy nie za dużo dziewczyn studiuje psychologię?
• Teraz już całkiem na serio: dane empiryczne i rozkłady teoretyczne
• Czy młodzież ze wsi i z miasta ma takie same szanse na studiowanie?
• Moivre, Galton, Gauss i Laplace o rozkładzie normalnym
• Właściwości rozkładu normalnego
• O dowcipie Ramseyera i prawdopodobieństwie w rozkładzie normalnym
• Rozkład normalny a rozkład dwumianowy
• Kobiece kształty rozkładu normalnego
• Rozkład normalny: teoretyczny i najlepiej dobrany
• Rodzina rozkładów normalnych
• Superekspresem czy na piechotę? Refleksja o życiu, w kontekście poszukiwania powierzchni pod krzywą normalną
• Rozkład normalny standaryzowany w tablicach statystycznych
• Wyniki standaryzowane z
• Pole powierzchni w rozkładzie normalnym, prawdopodobieństwo i procenty
• Zapamiętaj, człowieku! Rozkład normalny jest rozkładem zmiennej losowej ciągłej
• Jak myślisz, ilu studentów dostało dokładnie 20 punktów na egzaminie?
• A jeśli byłbyś właścicielem hotelu w Wenecji?
• No to podsumujmy
• Czy pan Sławek ma wystarczające powody, żeby cieszyć się z podwyżki?


Część III. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

5. PODSTAWY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO

5.1. ESTYMACJA, CZYLI OSZACOWANIE
• Czy brałeś udział w ostatnich wyborach prezydenckich?
• Wielkość próby a dokładność oszacowania
• "Prawo małych liczb"
• Powtarzamy losowanie małych prób
• Ile to jest "mało", czyli kiedy można zapomnieć o prawie małych liczb?
• Prawo wielkich liczb Jakuba Bemoulliego
• Co to znaczy, że średnia ze średnich zbliża się do średniej w populacji?
• Estymacja, czyli oszacowanie
• Statystyki próby, parametry populacji
• Estymatory
• Kwantyle w próbie jako estymatory kwantyli w populacji
• Czy wariancja z próby jest dobrym estymatorem wariancji z populacji?
• Nieobciążony estymator wariancji
• Estymacja punktowa
• Estymacja przedziałowa
• Centralne twierdzenie graniczne
• Centralne twierdzenie graniczne a rozkład normalny
• Centralne twierdzenie graniczne a średnia i odchylenie standardowe w rozkładzie normalnym
• Rozkład średnich z próby i właściwości rozkładu normalnego
• W jakim zakresie możesz ufać średniej z próby, gdy nic nie wiesz na temat populacji?
• Od czego zależy wielkość przedziału ufności dla średniej?
• W jaki sposób wartość średniej w próbie wpływa na położenie przedziału ufności?
• Estymacja przedziałowa: czyli o tym, co wiadomo, i o tym, czego nie wiadomo
• A jak Polacy naprawdę głosowali w wyborach prezydenckich 2000 i parlamentarnych 2001?
• Jak duża musi być próba, aby można było estymować średnią?

5.2. LOGICZNE PODSTAWY TESTOWANIA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
• Czy pamiętasz dużo zdarzeń z dzieciństwa?
• Hipotezy badawcze i hipotezy statystyczne
• Hipotezy jednostronne i dwustronne, czyli w lewo i w prawo
• Czy jeśli ulica jest mokra, to padał deszcz? O prawdziwości hipotez statystycznych
• Indukcja i eksperyment psychologiczny
• Kanon jedynej różnicy, czyli ostatnia deska ratunku
• Historyczne testowanie proporcji londyńczyków do londynek
• Na scenę wkracza rodzina Pearsonów
• Z jakim prawdopodobieństwem można odrzucić hipotezę zerową?
• Czy sir Ronald Fisher miał rację?
• Co może wyniknąć z niechęci i przyjaźni między statystykami?
• Etapy testowania hipotez - podsumowanie

5.3. BŁĘDY WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO
• Gra pomiędzy Praktykiem, Teoretykiem i Przyrodą
• Prawidłowe i błędne decyzje przy testowaniu hipotezy zerowej
• Konsekwencje błędów typu α i ß
• Skąd się bierze prawdopodobieństwo popełnienia błędu I oraz II rodzaju?
• Wielkość błędu ß przy ustalonej z góry wartości α
• Moc testu
• Wielkość efektu
• Wielkość efektu, poziom α, moc testu i liczba pomiarów w próbie
• Ryzyko producenta i konsumenta, czyli raz jeszcze o błędach wnioskowania na przykładzie produkcji wykałaczek
• Na koniec o tym, że ziemia jest okrągła z prawdopodobieństwem α<0,05

6. TESTOWANIE HIPOTEZ DOTYCZĄCYCH ŚREDNICH

6.1. CZY BADANA PRÓBA POCHODZI Z POPULACJI O ZNANYCH PARAMETRACH?
• Czy studenci psychologii należą do populacji studentów?
• Zastosowanie testu z dla jednej średniej, czyli o konsekwencjach opuszczania wykładów ze statystyki
• Hipotezy statystyczne dla testu z dla jednej średniej
• Rozkład średnich z próby
• Test z i rozkład normalny standaryzowany
• Prawdopodobieństwo uzyskania wartości z w teście dla jednej średniej
• Hipoteza alternatywna - jednostronna i dwustronna
• Jaki jest związek między sformułowaniem hipotezy alternatywnej a prawdopodobieństwem przyjęcia hipotezy zerowej?
• Ukłon w kierunku profesora Fishera, czyli o poziomie istotności różnic
• Final cut, czyli ostateczne rozstrzygnięcie
• Najczęściej wykorzystywane wartości krytyczne w teście z
• Reguły odrzucania hipotezy zerowej w teście z
• Zastosowanie testu z, gdy nieznane jest odchylenie standardowe w populacji
• William Gösset i testy dla małych próbek piwa
• Rozkład f Studenta
• Test f dla jednej próby
• Przykład zastosowania testu f dla jednej próby
• Prawdopodobieństwo w rozkładzie z i t Studenta
• Dwa sposoby weryfikacji hipotezy zerowej w teście f
• A teraz o tym, co to jest liczba stopni swobody
• Kiedy stosować test f dla jednej próby, a kiedy test z?

6.2. CZY DWIE PRÓBY RÓŻNIĄ SIĘ MIĘDZY SOBĄ?
• Porównywanie dwóch populacji
• Tytuły dla bezsensownych obrazków
• Hipotezy w eksperymencie "Nazwy i zapamiętywanie obrazków"
• Test f dla dwóch średnich (próby niezależne)
• Interpretacja wyniku testu f dla dwóch średnich
• Jak poprawnie zapisać wynik testu?
• Podobieństwa i różnice między testami f i z dla dwóch średnich
• Założenia testów f oraz z dla dwóch średnich
• Najważniejsza maksyma badacza
• Dane zależne, czyli o tym, jak rozumują płetwonurkowie
• A jeśli płetwonurek myśli na powierzchni?
• Test f dla danych zależnych
• Prawda o płetwonurkach na podstawie wyniku testu f dla prób zależnych
• Wielkość efektu dla testów, za pomocą których porównujemy średnie
• Wielkość efektu w testach dla jednej średniej
• Wielkość efektu w testach dla dwóch średnich (dane niezależne)
• Wielkość efektu w testach dla dwóch średnich (dane zależne)
• Wielkość efektu, moc testu i liczba osób w badanej próbie przy stosowaniu testów dla średnich

6.3. ANALIZA WARIANCJI, CZYLI BADANIE RÓŻNIC MIĘDZY WIELOMA PRÓBAMI
• List w sprawie, w której jesteś "na nie"
• Zacznijmy od hipotez i...
• ... skonstruowania modelu sytuacji eksperymentalnej
• Co by było, gdyby wszyscy badani należeli do jednej populacji?
• A co by było, gdybyśmy uwzględnili podział badanych na grupy?
• Któż z nas jednak wie, na jakie kategorie naprawdę dzielą się badani?
• Kilka zdań o różnicach indywidualnych
• Jak policzyć wariancję wewnątrz grup?
• Podział wariancji całkowitej na składowe
• Czy musisz pamiętać wszystkie wzory do obliczenia analizy wariancji?
• Rozkład FSnedecora
• O teście Fi raz jeszcze o hipotezach w analizie wariancji
• Wartości kryterialne dla wyników testu F
• Jakie muszą być spełnione warunki, żeby można było wykorzystać analizę wariancji do danych z badań empirycznych?
• ...testy jednorodności wariancji dla kilku grup danych
• O płytkach ceramicznych, majtkach i admirałach oraz o jednoczynnikowej analizie wariancji
• Ile kafelków leżało na podłodze pomiędzy konwersującymi marines?
• Tajemnicze sumy kwadratów "między" i "wewnątrz"
• Liczby stopni swobody w jednoczynnikowej analizie wariancji
• Wariancja między grupami i wewnątrz grup badanych w jednoczynnikowej analizie wariancji
• No to podsumujmy, czyli wzory jednoczynnikowej analizy wariancji w tabelce
• Dwuczynnikowa analiza wariancji, czyli kto jest bardziej dociekliwy w sklepie osiedlowym, a kto w supermarkecie?
• Struktura wyniku w dwuczynnikowej analizie wariancji
• Hipotezy statystyczne w dwuczynnikowej analizie wariancji
• Efekty główne i efekty proste
• Co to znaczy, że zmienne niezależne działają w interakcji na zmienną zależną, czyli jeszcze raz o pisaniu listu sprzecznego z własnym przekonaniem
• Garść ogólników na temat analizy wariancji dla więcej niż dwóch zmiennych niezależnych
• Czy kilka cukierków to wysoki koszt zachowań ekonomicznych dzieci?
• Wyniki eksperymentu "dzieci i domki"
• Kryminały na kolorowym papierze?
• Omnibusowy test F
• Na czym polega różnica między hipotezami a priori i post hoćl
• Sposoby weryfikacji hipotez post hoc, czyli, dlaczego porównując dwie średnie, musimy brać pod uwagę także wszystkie inne
• Test uczciwie istotnej różnicy Tukeya
• Konserwatywny test Sheffego
• Testy Neumana-Keulsa i Duncana uwzględniające rozstęp
• I na koniec dwa słowa o mocy testów post hoc
• Porównanie hipotez a priori, czyli analiza kontrastów
• Kilka prostych przykładów
• Zastosowanie kontrastów w analizie liniowego trendu
• Analiza trendu jako test "dobroci" teorii
• Co nieco na temat trendów kwadratowych
• Co powinniśmy zapamiętać o analizie kontrastów?
• Wielkość efektu w analizie wariancji
• O wielkości efektu raz jeszcze
• Co łączy ze sobą moc testu, wielkość efektu i liczbę obserwacji w grupach?
• Na deser: Co Portugalczycy wiedzieli o euro, zanim wstąpili do Unii?

6.4. STATYSTYKA NA PROGU XXI WIEKU
• Zacznijmy od powtórki ze skal pomiarowych
• Komu najbardziej ufają Polacy?
• Czy można stosować test f lub Fdla danych porządkowych?
• "Liczby nie wiedzą skąd pochodzą"
• O niejawnych związkach między skalą porządkową i przedziałową
• Dwie historyjki, które dają wiele do myślenia
• Nie należy mylić skali pomiarowej z interpretacją danych
• Weryfikacja hipotez, błędy wnioskowania statystycznego i testy Monte Carlo
• Statystyczne zabawki?
• Czy test Fjest elastyczny?
• Monte Carlo - koniec gry, pora na wnioski
• Gdy jednak nie można stosować testów parametrycznych
• Stare-nowe metody repróbkowania
• Pomysły Bradleya Efrona na metody rzemykowe
• Testy permutacjne, czyli na ile sposobów można uporządkować zbiór liczb
• Statystyka na progu XXI wieku i ta z początku ubiegłego stulecia

7. TESTY NIEPARAMETRYCZNE

7.1. CO TO SĄ TESTY NIEPARAMETRYCZNE I KIEDY SIĘ JE STOSUJE?
• Dlaczego testy nieparametryczne nazywają się "nieparametryczne"?
• Czy test statystyczny może być prostszy niż dwumianowy?
• Dwa słowa o różnych testach nieparametrycznych
• Testy oparte na rozkładzie x2
• Raz jeszcze echo dyskusji na temat mocy testów
• Kiedy test parametryczny, a kiedy nieparametryczny?
• Co każdy badacz wiedzieć powinien o teście statystycznym?

7.2. CZY DWIE CECHY JAKOŚCIOWE SĄ ZALEŻNE OD SIEBIE?
• Prolog: "Czy smakują ci obiady w stołówce akademickiej?"
• O zjeździe fanów Chaplina i niezależności testu x2 niezależności
• Jeśli czarny melonik, to tylko w kółka!
• Hipoteza zerowa i alternatywna w teście x2 niezależności
• Panie i panowie, meloniki z głów - liczymy x2
• I co z tego, że x2 = 8,18?
• Zacznijmy jeszcze raz: "Czy smakują ci obiady w stołówce akademickiej?"
• Na liczebności oczekiwane - sposób łatwy
• Na liczebności oczekiwane - sposób jeszcze łatwiejszy
• Poćwiczmy dodawanie i odejmowanie
• Epilog: "Co tak naprawdę oznacza odrzucenie hipotezy zerowej w teście x2 niezależności?"
• O poprawce Yatesa do testu x2 ze względu na małe liczebności
• O zdrowym rozsądku i wielkości tabel liczebności dla testu x2 niezależności
• Pieśń o teście x2 niezależności prawie skończona, prosimy o oklaski
• Na koniec coś dla ochłody: "Cola czy pepsi? A może royal crown?"
• Czy statystyka byłaby możliwa bez Karla Pearsona?

7.3. TESTY NIEPARAMETRYCZNE DLA DWÓCH PRÓB

7.3.1. TESTY DLA DANYCH NIEZALEŻNYCH
• Co ciekawego wymyślili Andriej i Władymir?
• O naszych ściśle tajnych zainteresowaniach zaskrońcami
• Jak policzyć test Kołmogorowa-Smirnowa?
• O jeden wzór za daleko
• No to jak jest z tymi wężami, czyli interpretacja wyników testu
• Podróże w wyobraźni i zabawy liczbami, na marginesie testu Manna-Whitneya
• Jak zinterpretować wynik testu Manna-Whitneya?
• Test Manna-Whitney'a, testy t i wyniki standaryzowane z
• "Jeżeli Anny nie ma w Granadzie, to Teresa jest w Toledo"

7.3.2. TESTY DLA DANYCH ZALEŻNYCH
• Poważne problemy decyzyjne sprzedawców komputerów
• Czy Aśka i Frank Wilcoxon pomogą komputerowcom?
• O przydatności statystyki w życiu, czyli jak zinterpretować wynik testu Wilcoxona
• Jak ma się wynik w teście Wilcoxona do wyniku standaryzowanego z?
• Test Wilcoxona a test f dla danych zależnych
• Test Wilcoxona z automatyczną skrzynią biegów, czyli o teście znaków
• O animowanych książeczkach dla dzieci i interpretacji wyniku testu znaków
• Zamiana wyników testu znaków na wyniki standaryzowane z
• Kiedy warto pomyśleć o teście znaków?

7.4. TESTY NIEPARAMETRYCZNE DLA WIĘCEJ NIŻ DWÓCH PRÓBEK
• Kilka uwag o bardzo użytecznych testach nieparametrycznych
• O niepokojach Najważniejszego Szefa Wielkiej Firmy i teście opartym na medianie
• Obliczenia Pierwszego Psychologa w Wielkiej Firmie
• Nawet w teście opartym na medianie nie uciekniesz od x2
• A może tak testem Kruskala-Wallisa?
• Czy test Friedmana pozwoli nam się czegoś dowiedzieć o potrzebach linoskoczków?
• O terapii światłem na długie zimowe wieczory

7.5. PORÓWNANIE OTRZYMANYCH WYNIKÓW Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM
• Rozkład empiryczny i rozkład teoretyczny
• Hipotezy o typie rozkładu - rozkład najlepiej dobrany
• Założenie o rozkładzie w badanej próbie
• Liczebności otrzymane i oczekiwane
• Liczebność oczekiwana dla najmniejszego rozstawu ramion u mężczyzn
• Skumulowane liczebności oczekiwane
• Liczebności oczekiwane dla całego zbioru danych
• Test x2 zgodności
• Interpretacja wyniku w teście x2 zgodności
• Czy mężczyźni są rzeczywiście szersi w barach od kobiet?
• Test x2 zgodności dla innych rozkładów teoretycznych niż rozkład normalny
• Test Kołmogorowa-Smirnowa, czyli ile ważą noworodki z Brisbane
• Kiedy stosuje się test Kołmogorowa-Smirnowa, a kiedy test x2 zgodności?
• Sąjeszcze inne testy zgodności

8. ANALIZA KORELACJI I REGRESJI

8.1. POJĘCIE KORELACJI I WSPÓŁCZYNNIK R PEARSONA
• Bestseller na temat statystyki
• O zarobkach pastorów w stanie Massachusetts i cenach rumu w Hawanie
• Czy ssaki śnią?
• Długość snu a waga ciała i długość życia
• Współczynnik korelacji liniowej r Pearsona dla danych standaryzowanych
• Czy ssaki, które długo żyją, długo śpią?
• O związkach między korelacją i prostoliniowością regresji
• A jeśli dane odchylają się od linii regresji
• Korelacja, wartości przewidywane
• Procent wariancji wyjaśnionej za pomocą współczynnika determinacji
• W taki razie, od czego naprawdę zależy długość snu u ssaków?
• Kiedy można obliczać współczynnik korelacji r Pearsona?
• Korelacja w próbie i w populacji
• Test istotności współczynnika korelacji, czyli jeszcze raz o pomysłach Studenta
• Uważaj, jak interpretujesz współczynnik korelacji r Pearsona
• Obserwacje nietypowe
• Błędne połączenie dwóch lub więcej grup w jeden zbiór
• Nieliniowa zależność między zmiennymi
• Trochę zabawy w przekształcenia wzoru na współczynnik korelacji r Pearsona
• Korelacja, liniowość, kowariancja, a na dodatek wariancja sum i różnic
• Korelacje rzeczywiste i pozorne a związki przyczynowo-skutkowe
• Czy w krajach, w których jest więcej bocianów rodzi się więcej dzieci?
• Raz jeszcze o macierzy korelacji
• Korelacje cząstkowe i semi-cząstkowe
• Krótkie podsumowanie
• Liczba bocianów i liczba dzieci - rozwiązanie zagadki
• Niekończąca się historia o korelacji i przyczynowości w badaniach psychologicznych
• Iluzja kontroli

8.2. KORELACJA DLA DANYCH PORZĄDKOWYCH
• Nieparametryczni koledzy r Pearsona
• Czy morświny spontanicznie tańczą na ogonie?
• Czy wpadłbyś na to, że d2 jest miarą inwersji?
• W jaki sposób Charles Spearman wykorzystał d2 do obliczania korelacji?
• Współczynnik korelacji R Spearmana i rangi wiązane
• Istotność współczynnika R Spearmana
• Najbardziej liberalny współczynnik korelacji T Kendalla i jego istotność
• Na co idziemy do kina?
• Obliczanie i interpretacja współczynnika zgodności W Kendalla
• Istotność współczynnika zgodności W Kendalla

8.3. ANALIZA REGRESJI
• O Franciszku Galtonie i regresji geniuszu
• Równanie linii regresji dla danych standaryzowanych
• Powtórka z matematyki: o równaniu prostej w układzie współrzędnych
• Równanie regresji jako model zależności między zmiennymi
• Dlaczego ciągle trzeba odwoływać się do pojęcia wariancji?
• Analiza wariancji dla regresji: ocena dopasowania modelu regresji do danych empirycznych
• Czy długość życia wpływa na długość snu?
• Czy samochody z mocniejszym silnikiem są droższe?
• Jeszcze raz o cenach samochodów, czyli znaczenie analizy reszt
• O samochodach po raz trzeci: wyniki analizy regresji dla danych surowych
• Surowe czy standaryzowane?
• Obliczanie współczynników równania regresji dla danych surowych
• Czas na krótkie podsumowanie
• Predykcja, znaczy przewidywanie
• Krzywe ufności dla linii regresji
• Istotność współczynnika regresji
• Test Fezy f?
• Regresja wielokrotna, czyli od czego zależy czas marzeń sennych u ssaków?
• Regresja wielokrotna i analiza wariancji
• Co oznaczają te wszystkie liczby w tabeli wyników regresji wielokrotnej?
• Regresja wielokrotna - interpretacja graficzna
• Regresja jedno- i wielokrotna - porównanie
• O zmiennych nadmiarowych i regresji krokowej
• O stałej w równaniu regresji
• A najlepiej, jeśli reszty są normalne
• I na koniec jeszcze jeden eksperymencik


Część IV. DODATEK GRATIS

9. JAK NAPISAĆ RAPORT Z BADAŃ
• Goals are dreams with deadlines
• Co to jest styl APA?
• Kiedy należy stosować styl APA?
• Części raportu badawczego
• Strona tytułowa
• Streszczenie
• Wprowadzenie
o Przedstawienie problemu
o Opis wcześniejszych badań, które mają związek z problem badawczym
o Cel badania i proponowany sposób rozwiązania problemu
o I na koniec kilka uwag o wprowadzeniu
• Metoda
o Osoby badane
o Materiały
o Procedura
• Wyniki
o O zdjęciach twarzy i bakteriach w sałatce z kurczaka
o O satysfakcji z zakupów w supermarkecie
o Wykresy i tabele
• Dyskusja wyników
• Dyskusja ogólna lub zakończenie
• Powoływanie się na prace innych badaczy w tekście raportu
o Dosłowne cytowanie fragmentów publikacji
o Odwołania bibliograficzne
• Bibliografia, czyli literatura cytowana
• Załączniki zwane Aneksem
• Nota autorska
• Kilka uwag technicznych dotyczących składu i łamania tekstu raportu
• Sugestie dotyczące języka
• I coś na deser


Część V. NA DOBRY POCZĄTEK

Bibliografia

Indeks

Aneks: tablice statystyczne
A Powierzchnie pod krzywą normalną odpowiadające wynikom standaryzowanym z przedziału od -3z do +3z (hipoteza jednostronna)
B Wyniki standaryzowane odpowiadające powierzchniom pod krzywą normalną (hipoteza jednostronna)
C Wartości krytyczne testu r dla hipotezy jedno- i dwustronnej
D Zależność między przewidywaną wielkością efektu d i mocą testu a minimalną liczbą osób badanych w eksperymencie (test jedno- i dwustronny dla a = 0,05)
E Wartości testu F Snedecora dla α = 0,05 (dla α = 0,01 )
F Wartości krytyczne testu x2
G Wartości krytyczne testu Wilcoxona (test jedno- i dwustronny)
H Wartości współczynnika korelacji Spearmana istotne na poziomie 0,05 i 0,01 (test jednostronny)

Data dodania produktu do sklepu: wtorek, 09 luty 2010.
Recenzje Produkt niedostępny
Poprzedni produkt  Produkt 313 z 1044 
w kategorii Wyczerpane
 Następny produkt
Klienci którzy zakupili ten produkt kupili również:
Dawne literatury romańskie. Specyfika - związki - dziedzictwo
Dawne literatury romańskie. Specyfika - związki - dziedzictwo
$ Pierwsza i Druga Księga Machabejska
$ Pierwsza i Druga Księga Machabejska
Apokalipsa
Apokalipsa
Dysputy problemowe "O prawdzie"
Dysputy problemowe "O prawdzie"
Zarys dziejów matematyki
Zarys dziejów matematyki
Księga Ezechiela
Księga Ezechiela
Koszyk więcej
...jest pusty
Zaloguj się
Adres e-mail:


Hasło:
Nie pamiętasz hasła?



Nie masz konta?
Nowe konto
Języki
Polski English
e-book
e-book
Informacje
Zwroty
Bezpieczeństwo
Korzystanie z serwisu
Kontakt

instagram
Płatności
PayU

Powered by osCommerce