Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki NOWOŚĆ!

Zmieniony (Wtorek, 28 Październik 2008 20:32) Wpisany przez Administrator Wtorek, 21 Październik 2008 21:04

Uwaga, otwiera nowe okno. PDFDrukujEmail

Spis treści
Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki NOWOŚĆ!
Page #
Page #
Wszystkie strony

Książka jest adresowana głównie do studentów psychologii, choć ze względu na szeroki zakres omawianych metod, może być wykorzystywana przez pracowników naukowych, a zwłaszcza osoby prowadzące badania.
Autor prezentuje spójny obraz najczęściej stosowanych metod statystycznych, dodatkowo omawiając takie zagadnienia jak: teoria podejmowania decyzji, wykorzystanie częstościowej interpretacji prawdopodobieństwa przy wyjaśnianiu poziomu istotności testu czy poziomu ufności estymatora przedziałowego...

 

 

W podręczniku autor prezentuje spójny obraz najczęściej stosowanych metod statystycznych, dodatkowo omawiając takie zagadnienia jak:
teoria podejmowania decyzji,
wykorzystanie częstościowej interpretacji prawdopodobieństwa przy wyjaśnianiu poziomu istotności testu czy poziomu ufności estymatora przedziałowego,
analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami na jednym czynniku – metody znajdujące stosunkowo częste zastosowania w opracowywaniu wyników badań psychologicznych, a pomijane w większości opracowań.
Przedstawiono także schematy postępowania z pakietem SPSS – narzędzia niezbędnego w realizacji obliczeń związanych
z gromadzeniem i analizą danych z testów psychologicznych.

 

 

Spis treści:

Przedmowa

Wykaz symboli
Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku

Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii mnogości (rachunku zbiorów)

Symbole stosowane w statystyce
Skróty używane w spisach piśmiennictwa

Nieco informacji o oprogramowaniu  
Importowanie danych do SPSS
Eksportowanie rezultatów do formatu MS Word

Charakterystyka pliku danych
Stan zdrowia pracowników służb mundurowych w zależności od subiektywnego odczuwania stresu związanego z pracą

Rozdział 1. Probabilistyczne podstawy statystyki matematycznej

Wprowadzenie

Zdarzenia
   Prawdopodobieństwo
   Klasyczna definicja prawdopodobieństwa
   Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa

Zmienna losowa
Rozkład prawdopodobieństwa zmiennej losowej

Dyskretne zmienne losowe

Ciągłe zmienne losowe

Parametry rozkładu prawdopodobieństwa (parametry zmiennych losowych)
   Wartość oczekiwana (wartość przeciętna) rozkładu prawdopodobieństwa (zmiennej losowej)
   Własności wartości oczekiwanej
   Wariancja (odchylenie standardowe) zmiennej losowej (rozkładu prawdopodobieństwa)

Własności wariancji
   Współczynniki skośności i spłaszczenia
   Stopnie swobody

Funkcje gęstości ifunkcje prawdopodobieństwa niektórych, najczęściej używanych rozkładów prawdopodobieństwa
   Rozkład normalny N (μ, σ)
   Rozkład chi-kwadrat χ2(n) on stopniach swobody
   Rozkład t-Studenta T(n) on stopniach swobody
   Rozkład F-Snedecora z n1, n2 stopniami swobody F(n1, n2)
   Rozkład dwumianowy
   Rozkład Poissona

Parametry pozycyjne
   Mediana, kwartyle, percentyle

Rozdział 2. Główne zagadnienia statystyki

Wprowadzenie
   Trochę historii ifilozofii

Szacowanie (estymacja) parametrów lub funkcji. Elementy teorii estymacji
   Estymatory punktowe
   Estymatory zgodne
   Estymatory nieobciążone
   Estymatory najefektywniejsze
   Estymatory przedziałowe (przedziały ufności)

Statystyka opisowa

Elementy testowania hipotez statystycznych

Hipoteza prosta i hipoteza złożona

Hipoteza dwustronna i hipoteza jednostronna

Testowanie hipotez statystycznych
   Test idealny. Testy istotności 
   Testy dwustronne i testy jednostronne
   Testy parametryczne i nieparametryczne


Rozdział 3. Ocena zależności między dwiema zmiennymi dyskretnymi

Wprowadzenie

Warunki stosowalności testu chi-kwadrat

Mierniki (miary) zależności

Miary zależności dla zmiennych mierzonych na skalach nominalnych
   Miary wykorzystujące statystykę chi-kwadrat
   Miary koncentracji i niepewności

Ocena zgodności ocen dwóch obserwatorów. κ (kappa) Cohena
 
Miary zależności dla zmiennych mierzonych na skalach porządkowych
   Mierniki τb, τc Kendalla

Dokładny test Fishera dla małych prób

Rozdział 4. Modele regresyjne

Wprowadzenie

Miary zależności między zmiennymi ciągłymi

Współczynnik korelacji liniowej Pearsona
   Podstawowe własności współczynnika korelacji

Współczynnik korelacji rang ρs Spearmana
   Przypadek istnienia rang wiązanych
   Sposób obliczania współczynnika korelacji rang Spearmana w przypadku występowania rang wiązanych

Zależność wyniku testu od liczebności próby

Modelowanie zależności między zmiennymi ciągłymi

Jednozmiennowe (jednowymiarowe) regresyjne modele liniowe
   Założenia metody najmniejszych kwadratów
   Interpretacja współczynnika korelacji liniowej (współczynnika determinacji)

Wielozmiennowe (wielowymiarowe) regresyjne modele liniowe, modele regresji wielokrotnej
   Standaryzacja współczynników regresji
   Testy

Modele regresji logistycznej

Testy dla współczynników regresji (ilorazów szans)

Rozdział 5. Porównywanie dwóch średnich (dwóch parametrów położenia)

Wprowadzenie

Test t-Studenta dla prób niezależnych

Test Manna–Whitneya (Wilcoxon–Mann–Whitney Rank Sum Test)

Test t-Studenta dla prób zależnych (dla par obserwacji)

Test Wilcoxona dla par (paired sample, matched pairs, rank sum, signed rank)
   Test T (T-TEST) (dla prób niezależnych)

Testy nieparametryczne (NPAR TEST) (dla prób niezależnych)
   Test Manna–Whitneya
   Test T (T-TEST) (dla prób zależnych)

Testy nieparametryczne (NPAR TEST)
   Test znaków rangowanych Wilcoxona

Rozdział 6. Metody analizy wariancji

Wprowadzenie

Jednoczynnikowa jednozmiennowa (jednowymiarowa) analiza wariancji (ANOVA)

Warunki stosowalności jednoczynnikowej analizy wariancji

Testy porównań wielokrotnych
   Testy post hoc
   Testy post hoc wSPSS

Test Kruskala–Wallisa

Jednoczynnikowa jednozmiennowa (jednowymiarowa) analiza kowariancji (ANCOVA)
   Odporne testy równości średnich
   Jednoczynnikowa analiza wariancji (ONEWAY)
   Regresja
   Analiza wariancji jednej zmiennej (UNIANOVA)
   Oszacowane średnie brzegowe (średnie skorygowane)

Dwuczynnikowa jednozmiennowa (jednowymiarowa) analiza wariancji (ANOVA)

Analiza wariancji dla powtarzanych obserwacji na jednym czynniku (dla zmiennych zależnych)

Test Friedmana


Rozdział 7. O odporności metod statystycznych (dane nie spełniają wymaganych założeń)

Wprowadzenie

Pojęcie odporności

Porównywanie dwóch średnich i jednoczynnikowa analiza wariancji

Jednorodność wariancji w grupach

Normalność rozkładu badanej cechy w populacji generalnej

Analiza kowariancji

Dwuczynnikowa analiza wariancji

Modele regresji liniowej

Podsumowanie

Rozdział 8. Elementy teorii pobierania prób. Badania statystyczne metodą reprezentacyjną

Wprowadzenie

Sposoby pobierania prób

Losowanie proste bez zwracania (Simple random sampling without replacement)

Losowanie systematyczne (Systematic sampling)

Indywidualne losowanie warstwowe (Stratified random sampling)

Zespołowe losowanie nieograniczone (losowanie grupowe) (Cluster sampling)

Losowanie dwustopniowe (Simple two-stage cluster sampling; two-stage sampling

Losowanie wielostopniowe (Multi-stage sampling)

Konsekwencje przyjętego schematu pobierania próby

Kilka uwag oliczebności próby iwłasnościach estymatorów

Planowanie eksperymentu

Rozdział 9. Prezentacja rezultatów analizy statystycznej

Wprowadzenie

Charakterystyka badanej grupy

Rezultaty porównywania rozkładów częstości

Wyniki uzyskane wmodelach analizy wariancji

Modele regresji liniowej

Podsumowanie

Piśmiennictwo

Indeks rzeczowy