שיטות_מחקר_סיכום[1].docx

**[שיטות מחקר סיכום]** **[תקפים]** **[1. תוקף המסקנה הסטטיסטית:]** האם האפקט (הבדל בין קבוצות המחקר השונות) שנמצא במדגם נכון גם באוכלוסייה? א. האם נמצא אפקט במדגם (האם דחינו את 0H)? ב. האם האפקט (הבדל בין קבוצות המחקר השונות) שנמצא במדגם נכון גם באוכלוסייה? **[2. תוקף פנימי:]**האם ההבדל במשתנה...

**[שיטות מחקר סיכום]** **[תקפים]** **[1. תוקף המסקנה הסטטיסטית:]** האם האפקט (הבדל בין קבוצות המחקר השונות) שנמצא במדגם נכון גם באוכלוסייה? א. האם נמצא אפקט במדגם (האם דחינו את 0H)? ב. האם האפקט (הבדל בין קבוצות המחקר השונות) שנמצא במדגם נכון גם באוכלוסייה? **[2. תוקף פנימי:]**האם ההבדל במשתנה התלוי שהתקבל בין קבוצות הניסוי השונות נובע אך ורק מהמניפולציה/תפעול (או שיש משתנים מתערבים שאולי השפיעו)? **[3. תוקף מבנה:]** האם המשתנים ברמתם האופרציונלית אכן תואמים כהלכה את הרמה הנומינלית? (האם התפעול תפעל את מה שהיה צריך לתפעל? והאם המדידה מדדה את מה שהיה צריך למדוד?) **[4. תוקף חיצוני:]** האם ניתן להכליל את מסקנות המחקר הנוכחי לאוכלוסיות, זמנים או מקומות אחרים, שלא נבדקו במחקר הנוכחי? **[תוקף המסקנה הסטטיסטית]** האם האפקט (הבדל בין קבוצות המחקר) שנמצא במדגם נכון גם באוכלוסייה? **[טעות β]** **למה שתיווצר טעות β?** בעיה ב**[עוצמה]:** הסיכוי לגלות הבדלים בין הקבוצות (אפקט), במידה והם קיימים. **[פתרונות]:** 1. הגדלת טעות α. 2\. מעבר מהשערה דו-זנבית להשערה חד-זנבית. 3\. הגדלת מרחק בין הממוצעים. 4\. הקטנת השונות התוך-קבוצתית ע\"י: א. הגדלת גודל המדגם (n). הגדלת מספר הנבדקים מחזקת את עוצמת המבחן ומכאן גם את התוקף הסטטיסטי שלו. ב. הגברת ההומוגניות (הוצאת נבדקים \"קיצוניים\"). ג. שינוי המבחן הסטטיסטי: מעבר ממערך בין-נבדקי (2 קבוצות, t לבלתי תלויים) למערך תוך-נבדקי (קבוצה אחת לפני-אחרי, t מזווגים). [**טעות אלפא --**] דוחה את H0 ולא בצדק -- הטעות הכי חמורה!! אזעקת שווא [**טעות ביטא --**] לא דוחה את H0 ולא בצדק, היה צריך לדחות. **[עוצמת המבחן-]** החלטה נכונה -דוחה את H0 ובצדק **[רמת ביטחון]** -- החלטה נכונה - [לא דוחה] את H0 ובצדק. \*\*לעבור מהשערה דו זנבית לחד זנבית ו/או להגדיל את האלפא משפיע אך ורק על הערך הקריטי. הקטנת המניפולציה אף פעם לא יעילה ולהגדיל את המדגם יקטין את הערך הקריטי, אך גם יגדיל את הערך המחושב (הקטנת שונות תוך-קבוצתית). **[תוקף פנימי ]** תוקף פנימי -- כאשר יש לי גורמים אחרים שמסבירים את הממצאים מלבד המניפולציה. דברים שלא תלויים בחוקר. **[הגדרה]: האם ההבדל במשתנה התלוי שהתקבל בין קבוצות המחקר השונות נובע אך ורק מהמניפולציה/תפעול (או שיש משתנים מתערבים שאולי השפיעו)?** **למה שתיווצר בעיה בתוקף פנימי? באופן עקרוני קיימים 13 איומים על התוקף הפנימי אשר מתבטלים בתנאים מסוימים:** **[5 איומים הרלוונטיים למערך לפני-אחרי:] [מתרחש שיש רק קבוצה אחת!]** **1. היסטוריה. -- כל האירועים שקרו בין מדידת התלוי לפני הטיפול הניסויי לבין מדידתו אחרי הטיפול** **2. בשילה.- תהליך שעוברים משתתפי הניסוי כפונקציה של מעבר הזמן בלבד (התפתחות, עייפות רעב)** **3. מכשור. -- שינויים במכשיר הנסיין בין שתי המדידות.** **4. מדידה. -- השפעת המדידה הראשונה על המדידה השנייה.** **5. רגרסיה לממוצע. -- למקבלי ציונים קיצוניים -- יש נטייה להתקרב לממוצע בפעם הבאה.** **[פתרון]: הוספת קבוצת ביקורת.** **[שלושת האיומים הרלוונטיים למערך בין קבוצתי]:** **[מתרחש כשיש 2 קבוצות בלי השמה!!]** **6. ברירה** - הבדלים מראש בין הקבוצות (מלכתחילה יש הבדל בין הקבוצות) **7. נשירה (של קבוצה שלמה או מרביתה).** -- עזיבה של קבוצה שלמה או מרביתה את המחקר. **8. אינטראקציה של אחד מאיומים 1-5 עם ברירה.** -- איומים 1 עד 5 (היסטוריה, בשילה, מכשור, מדידה, רגרסיה לממוצע) שמתרחשים רק בקבוצה אחת כי מראש הקבוצות לא דומות. **[פתרון]: השמה רנדומאלית לקבוצות.** **[5 איומים הרלוונטיים למערך שיש בו קבוצת ביקורת והשמה רנדומאלית:]** **מתרחש שיש 2 קבוצות עם השמה.** **9. היסטוריה מקומית.** -- אירוע מחוץ למחקר שמתרחש רק בקבוצה אחת. **10. דיפוזיה.** -- מעבר של מידע מקבוצה אחת לקבוצה השנייה. המעבר של המידע עלול לגרום ל 11 , 12 ו13. (בגלל זה זה רע) **11. דמורליזציה של קבוצת הביקורת. --** תסכול, מירמור, כעס, של קבוצה הביקורת כי הם לא קיבלו את מה שקיבלה קבוצת הניסוי. **12. השוואה מפצה. --** דרישה של קבוצת הביקורת לקבל את מה שקיבלה קבוצת הניסוי. **13. תחרות מפצה. --** ניסיון של קבוצת הביקורת להוכיח שהיא טובה כמו קבוצת הניסוי. **[פתרון]: פתרונות מעשיים.** \*\*מה זה פתרונות מעשיים? - הנבדקים לא יודעים איזה קבוצה הם. - אפשר לעשות חוזה, הסכם. מחתים את הנבדקים על חוזה סודיות. - פלאפונים בתיקים כל דבר שבעצם ימנע מעבר של אינפורמציה מקבוצה אחת לקבוצה השנייה. **מה שקובע את שם האיום -- זה לא האיום עצמו אלא מערך המחקר!!!!!** **בעיות בתוקף הפנימי מכונות artifact והוא נובע מגורם [חיצוני] שאינו בשליטת החוקר!!!** **[תוקף מבנה]** הגדרה: האם המשתנים ברמתם האופרציונלית אכן מייצגים כהלכה את הרמה הנומינלית? (האם התפעול תפעל את מה שהיה צריך לתפעל? והאם המדידה מדדה את מה שהיה צריך למדוד?) למה שתיווצר בעיה בתוקף המבנה? בעיות בחפיפה בין הנומינלי לאופרציונלי\... **1. צמצום:** ההגדרה האופרציונלית כוללת [רק חלק ממרכיבי ההגדרה] הנומינלית. **[פתרון:]** עריכת וריאציה עם תפעולים שונים ו/או מדידות שונות. **2. חוסר הלימה חלקי:** ההגדרה האופרציונלית כוללת את מרכיבי הגדרה הנומינלית, [אך גם מרכיבים שאינם קשורים להגדרה הנומינלית.] **[פתרון:]** הוספת קבוצת פלסבו. **3. חוסר הלימה מלאה:** ההגדרה האופרציונלית אינה כוללת אף חלק ממרכיבי ההגדרה הנומינלית. משהו שלא קורה במחקר -- אוי ואבוי אם זה קורה **[פתרון:]** בדיקת מניפולציה. בדיקה \"קטנה\" לפני המחקר שבה נותנים לנבדקים (מבחוץ, לא מהמחקר) את המניפולציה שבה נרצה להשתמש במחקר ושואלים אותם מה היא עשתה להם. **בעיות בתוקף המבנה מכונות confound והוא נובע מגורם פנימי מתכנון המחקר!!!** **[תוקף חיצוני]** הגדרה: האם ניתן להכליל את מסקנות המחקר הנוכחי לאוכלוסיות, זמנים או מקומות אחרים, שלא נבדקו במחקר הנוכחי? למה שתיווצר בעיה בתוקף החיצוני? **1. בעיות דגימה:** ההכללה מן האוכלוסייה שנדגמה למחקר לאוכלוסייה אליה רוצים להסיק מוגבלת בגלל שיטת דגימה לא נכונה. [פתרון:] דגימה מייצגת ונכונה של האוכלוסייה אליה רוצים להכליל או צמצום ההכללה רק לאוכלוסיות שנדגמו. **2. בעיות זמן ומקום:** א. תוצאות המחקר תלויות במקום ובזמן שבו הוא נערך. ב. בעיית מקום עריכת מחקרים -- במעבדה. [פתרון:] א. חזרה על הניסוי בזמנים שונים ובמקומות שונים. ב. תוקף אקולוגי (experimental realism) -- שאיפה להכניס למחקרי מעבדה כמה שיותר מציאותיות. **[איך אני מזהה בעיות במחקר? ]** **התוקף הסטטיסטי --** נזהה ע\"י זה שיהיה כתוב \"לא הצלחנו לדחות את H0 או \"לא מצא כלום במחקר\" שזו טעות בטא. ואז השאלה תשאל מה היינו עושים כדי לשפר את זה. **התוקף פנימי --** מחלק ל2: א. תוקף פנימי יהיה גרוע ויהיה לא טוב אם [אין] במחקר קבוצת ביקורת או השמה רנדומלית זו בעיה בתוקף פנימי. אם יש קבוצה ביקורת והשמה רנדומלית זו בעיה בתוקף פנימי והיא נקראת באנגלית artifact והיא נובעת ממניעים שמחוץ למערך ניסוי. ב. אם [יש] במחקר קבוצת ביקורת והשמה רנדומאלית, כל איום מחוץ למחקר שלא באשמת החוקר זו בעיה בתוקף פנימי והיא מכונה באנגלית artifact. **תוקף מבנה --** בעיה בתוקף מבנה -- כל איום מתוך המחקר (מתוך התכנון והבניה של המחקר), שכן באשמת החוקר (כי הוא מתכנן את המחקר) זו בעיה בתוקף מבנה והיא מכונה באנגלית confound. **תוקף חיצוני --** הכללה של תוצאות המחקר לאוכלוסייה ,זמן ו/או מקום אחר. **[מערכי ניסוי]** מערך מחקר ניסויי יכול להתחלק ל2 -- שגוי ואמיתי, טוב ולא טוב. כדי שמערך ניסוי יהיה טוב התוקף הפנימי שלו צריך להיות טוב. ומה שמשפיע זה רק המניפולציה. **[מה מבדיל בין ניסוי שגוי ואמיתי?]** מה שמבדיל בין מערך ניסוי שגוי ואמיתי הוא **טיב התוקף הפנימי** (טיב הסקת הסיבתיות). מתי תוקף פנימי הוא טוב (מתי ניתן להסיק על סיבתיות/השפעה בניסוי)? כדי שמחקר יהיה טוב צריך להיות: 1\. כאשר יש מניפולציה במחקר (אחרת המערך היה מתאמי ולא ניסויי). 2\. כאשר יש קבוצת ביקורת. 3\. כאשר יש השמה רנדומאלית. **[מקרא]** שאנחנו בונים הצעת מחקר אנחנו בונים אותה בעזרת תרשימים. X תפעול / מניפולציה O מדידה / תצפית R חלוקה רנדומאלית לקבוצות \-\-\-\-- חלוקה [לא] רנדומאלית לקבוצות מספר השורות כמספר הקבוצות\... קריאת תרשמים מערך הניסוי היא משמאל לימין. **[מערכי ניסוי שגויים]** **מערכי ניסוי שקשה להסיק בהם על סיבתיות וזאת עקב בעיות בתוקף הפנימי:** +-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+ | **[שם | **[תרשים]{. | **[דוגמא]{. | **[מבחן | **[בעיות]{. | | המערך]{.und | underline}* | underline}* | סטטיסטי]{.u | underline}* | | erline}** | * | * | nderline}** | * | +=============+=============+=============+=============+=============+ | **ניתוח | X O | חוקר נתן | אין!! אין | אינסוף | | מקרה--** | (מניפולציה | לנבדקים | פה שום מבחן | | | פוגשים אותו | ומדידה) | גלולת ידע | סטטיסטי | | | המון ובעיקר | | בסטטס\' ואז | שאפשר לעשות | | | בקליניקה. | O= 86 | בחן אותם | פה.. | | | בניתוח מקרה | (הציון שהוא | | | | | אין | קיבל במבחן) | | | | | סטטיסטיקה, | | | | | | כי זה | | | | | | תיאורי, אתה | | | | | | מתאר מה | | | | | | עובר על | | | | | | האדם. | | | | | +-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+ | **לפני- | O1 X O 2 | חוקר בחן | T למזווגים | 5 איומים | | אחרי** | | נדבקים | | ראשוניים של | | | O1= 42 | בסטטיסטיקה, | | תוקף פנימי, | | | | אז נתן להם | | **כי אין | | | O2= 86 | גלולת ידע, | | קבוצת | | | | ולבסוף בחן | | ביקורת.** | | | | אותם בשנית | | | +-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+ | **אחרי | X O1 -- | חוקר דגם | T לבלתי | 3 איומים | | בלבד. ללא | מדעי | סטודנטים | תלויים | שניים של | | השמה | ההתנהגות | ממדעי | | תוקף פנימי, | | רנדומאלית** | | ההתנהגות | | **כי אין | | | \-\-\-\-\-- | וכלכלה. נתן | | השמה | | | | למדעי | | רנדומלית.** | | | O2 -- כלכלה | ההתנהגות | | | | | | גלולת ידע | | | | | O1 = 86 | בסטטיסטיקה, | | | | | | ולכלכלה לא. | | | | | O2 = 42 | שתי הקב\' | | | | | | נבחנו | | | | | | בסטטיסטיקה. | | | +-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+ | **לפני -- | O1 x O3 | חוקר דגם | T להפרשים | 3 איומים | | אחרי, עם | | סטודנטים | -- זה בדיוק | שניים של | | ביקורת, ללא | \-\-\-\-\-\ | ממדעי | כמו טי | תוקף פנימי, | | השמה | -\-\-\-- | ההתנהגות | לבלתי | **כי אין | | רנדומאלית.* | | וכלכלה, | תלויים רגיל | השמה | | * | O2 O4 | ובחן אותם | רק עם | רנדומלית**, | | | | בסטטיסטיקה. | הפרשים. | אך בהסתברות | | | O1= 42 | אז הוא נתן | לוקח את | נמוכה יותר | | | | למדעי | ההפרשים | לעומת מערך | | | O2= 42 | ההתנהגות | ומשווה אותו | שגוי אחרי | | | | גלולת ידע | כמו בלתי | בלבד ללא | | | O3= 86 | ולכלכלה לא. | לבלתי | השמה. | | | | שתי הקבוצות | תלויים | | | | O4= 42 | נבחנו שוב. | רגיל. \*לא | | | | | | צריך לדעת. | | +-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+ **[מערכי ניסוי אמיתיים]** **מערכי ניסוי שניתן להסיק בהם על סיבתיות וזאת עקב העדר בעיות בתוקף הפנימי:** +-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+ | **שם | **תרשים** | **דוגמא** | **מבחן | **יתרונות** | | המערך** | | | סטטיסטי** | | +=============+=============+=============+=============+=============+ | **ניסוי | R X O1 | חוקר חילק | T לבלתי | זול, קצר | | פשוט** | | נבדקים | תלויים | ועם ניתוח | | | R O2 | רנדומאלית | | סטטיסטי | | | | ל2 קבוצות: | | פשוט. | | | O1 = 83 | אחת קיבלה | | | | | | גלולת ידע | | | | | O2 = 42 | בסטטיסטיקה | | | | | | והשנייה לא. | | | | | | 2 הקבוצות | | | | | | נבחנו | | | | | | בסטטיסטיקה. | | | +-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+ | **לפני -- | R O1 X O3 | חוקר חילק | T להפרשים | ניתן לוודא | | אחרי, עם | | נבדקים | | שההשמה | | ביקורת | R O2 O4 | רנדומלית ל2 | | הרנדומאלית | | והשמה | | קבוצות. 2 | | באמת עבדה. | | רנדומאלית** | O1 = 42 | הקבוצות | | וליצור | | | | נבחנו | | שיוון אם | | | O2 = 42 | בסטטיסטיקה, | | לא. | | | | אז קב\' אחת | | | | | O3 = 86 | קיבלה גלולת | | | | | | ידע והשנייה | | | | | O4= 42 | לא. 2 הקב\' | | | | | | נבחנו בשנית | | | +-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+ | **4 הקבוצות | R O1 X O2 | חוקר חילק | מערך מעורב | מערך | | של סלומון** | | רנדומאלית | | מצויין! | | | R O3 O4 | נבדקים ל4 | | | | | | קבוצות\...\ | | | | | R X O5 |... | | | | | | | | | | | R O6 | | | | +-------------+-------------+-------------+-------------+-------------+ **[4 הקבוצות של סולומון]** מערך 4 הקבוצות של סולומון מאפשר לנו לזהות 3 דברים: 1. מניפולציה 2. מדידה 3. אינטראקציה ביניהם \*\*אינטראקציה -- השפעה משולבת ביחד. לוקח אחד ולוקח עוד אחד וזה יוצר יותר. למה? כי ביחד הם הרבה יותר טובים. תמיד קוראים את התרשים מלמטה למעלה. **2 השורות הראשונות (התחתונות)-** מסמלות מניפולציה. O5-O6 - נותן את ההשפעה של המניפולציה. **השורה השנייה --** בודקת את האפקט של המדידה. O4 -- 03 **השורה העליונה** -בודקת את האפקט של האינטראקציה -- O2 -- O1 פחות המניפולציה, פחות המדידה. אם יוצא 0 במניפולציה או במדידה זה אומר שהם לא תורמים אם יוצא 0 בין הO1 O2 מדידה ומניפולציה זה אומר שהאינטראקציה ביניהם לא תורמת אם יוצא מספר כלשהו בין O1 O2 מדידה ומניפולציה זה אומר שהאינטראקציה בניהם תורמת **[מערך רב רמות]** ניסוי פשוט - משתנה בלתי תלוי אחד, שלו יש 2 רמות/קבוצות בלבד. למשל אני רוצה לבדוק מידת אושר בין גברים לנשים. **[מגבלות הניסוי הפשוט:]** 1. בניסוי הפשוט ניתן לבדוק השפעת משתנה בלתי תלוי אחד על משתנה תלוי אחד. 2. בניסוי הפשוט למשתנה הבלתי תלוי יש רק 2 קבוצות (ערכים/ רמות). **[פתרון: ]** 1. **להוסיף עוד קבוצות למשתנה הבלתי תלוי =** מערך רב רמות. למשל במקום לבדוק בין גברים לנשים נחלק את הקבוצות לפי משיכה גברים שנמשכים לגברים, גברים שנמשכים לנשים, נשים שנמשכות לנשים וכו\'. 2. **להוסיף עוד משתנים בלתי תלויים =** מערך פקטוריאלי (דו גורמי, תלת גורמי).. למשל אם אני בודקת מה משפיע על האושר ובדקתי אם קפה משפיע אז אני אוסיף גם עוד משתנה בלתי תלוי של אהבה. **[מערך רב רמות]** **[יתרונות מערך רב רמות]** **1. [שיפור תוקף סטטיסטי]:** א. מניעת הצורך במספר רב של ניסויים ובעקבות זה הגדלת אלפא. הניתוח של מערך רב רמות לוקח בחשבון את האפשרות של הגדלת אלפא ומתקן זאת. ב. הגדלת מספר הנבדקים בכל קבוצה עבור מספר נבדקים (N) נתון מה שמביא גם להגברת עוצמה סטטיסטית. ג. יכולת לזהות קשר לא ליניארי. עקב הוספת רמה של מב\"ת נוכל למצוא קשר לא ליניארי שלא יכול היה להימצא כאשר יש שתי רמות בלבד. **2. [שיפור תוקף חיצוני]**: לאור היתרון הסטטיסטי השלישי, קיימת היכולת לזהות את צורת הפונקציה ה\"אמיתית\" באוכלוסייה. **3. [שיפור תוקף מבנה]**: יכולת לזהות CONFOUND, בפרט כזה הנובע מקיום קב\' ביקורת ריקה, וזאת ע\"י הוספת קבוצות פלסבו. **[מערך רב רמות -- ניתוחי המשך..]** \* קיימים 3 סוגים של ניתוחים, שהשימוש בהם תלוי ברצון החוקר: \*\*תזכורת: עוצמה סטטיסטית= סיכוי לדחות את H0 = 0.05 **[1. השוואות לא מתוכננות (Post-Hoc):]** משמשות את החוקר כשאין לו השערות מראש. במקרה שכזה, נאלץ החוקר לבדוק יותר השוואות ולכן יש כאן **ויתור מסוים על עוצמה**: א. **Tukey --** מבצע השוואות זוגיות בלבד. בדיוק כמו T, משווה כל פעם בין קבוצות. ב. **Scheffe --** מבצע את כל ההשוואות הקיימות, זוגיות ואי-זוגיות. 2 השוואה בין 2 קבוצות או יותר **[2. השוואות מתוכננות (planned comparison):]** משמשות את החוקר במידה ויש לו השערות מראש (יש לחוקר השערה, הוא חושב שקפה יותר טוב משוקו בבוקר). במקרה שכזה, חוקר אין צורך לבדוק את כל ההשוואות הקיימות אלא הוא מעדיף להתמקד רק בהשוואות המעניינות אותו = **הגדלת העוצמה.** **אם אני רוצה לדחות את H0 הסיכוי הכי טוב שלי זה קודם מבחני T אחר כך השוואות מתוכננות ואז טורקי ואז שאפה שהוא הכי מחמיר. (לפי גודל האלפא (העוצמה))** [**3**. **ניתוח מגמות (trend analysis):**] ניתוח מגמות משמש את החוקר לבדיקת צורת התפלגות הנתונים. קיימות מס\' התפלגויות עיקריות: הוא מצייר לי גרף. **א. ליניארית --** אפשרית כאשר יש במחקר 2 קבוצות או יותר. **ב. קוואדרטית --** אפשרית כאשר יש במחקר 3 קבוצות או יותר. **ג. קיו-בי --** אפשרית כאשר יש במחקר 4 קבוצות או יותר **[One-way Anova -- ניתוח שונות חד גורמי]** ניתוח זה שייך למשפחת מבחני ההבדל והוא מתאים כאשר החוקר רוצה לבחון הבדל בין 3 או יותר קבוצות. **\*\*מדוע לא נשתמש במספר מבחני ?T** שימוש במספר מבחני T באותו מערך מחקר מגדיל את האלפא. המושג נקרא = ניפוח אלפא או אינפלציית אלפא ובכך מגביר את ההסתברות לעשות טעות מסוג אלפא (עוברים את המכשול שלא לצורך) אחד הפתרונות להתמודד עם בעיה זו זה [תיקון בונפרוני] שמשמעותו לחלק את האלפא (0.05) במספר ההשוואות. זהו תיקון מצוין [אבל] הוא מחמיר מידי ובכך מגביר את ההסתברות לטעות מסוג בטא (לא דחה את H~0~, והיה צריך) לכן פתרון ביניים הוא : one way Anova שהוא שומר על אלפא משפחתית (של כל הקבוצות) של 0.05 אבל בדרך מחמירה פחות. **[ניתוח one way Anova]** ניתוח זה מבוסס על התפלגות f. שהיא יחס בין שני סוגים של שונות -- בין קבוצות (B) ובתוך קבוצות (W). כדי שה-F יוכל לעבור ערך קריטי עליו להיות כמה שיותר גדול כלומר אנו שואפים שהB יהיה כמה שיותר גדול מה-W. - מספר קבוצות זה K - בשביל הDFW צריך להוריד מה=N את ה=K - בשביל ה DFBעושים = K פחות 1 - בשביל לפתור את הטבלה אני עושה משמאל לימין חילוק, מימין לשמאל כפל. **[שני מצבי F:]** **[F = 𝐵/𝑊]** **כאשר: *B = W*** **כאשר: *B \> W***  *F = 1* *F \> 1*  *ואז ה- sig. של F לא מובהק* *ואז יש לבדוק האם ה- sig. של F מובהק* **[מערך תוך נבדקי ומעורב ]** **[מערך תוך נבדקי -]**מערך ניסוי שבו הנבדקים עוברים את כל שלבי המחקר בזה אחר זה. מערך של קבוצות שונות (בין נבדקי): השפעת טיפול פסיכולוגי וטיפול תרופתי על חרדה למשל:טיפול תרופתי (לא\\כן) טיפול פסיכולוגי (לא\\כן) לכן יש לנו 4 קבוצות. (אחת שקיבלה כלום, אחת שקיבלה טיפול פסיכולוגי ולא תרופתי, אחת שקיבלה טיפול תרופתי ולא פסיכולוגי ואחת שקיבלה הכל) כל המערכים האלה נקראים בין נבדקים, זאת אומרת שיש קבוצות שונות. **מערך תוך נבדקי**: אין לי קבוצות שונות אלה יש לי אך ורק קבוצה אחת שעוברת הכל (למשל הבדלים בין בני אדם לעצמם). לא משנה אם יהיה תוך נבדקי או בין נבדקי זה יכול להיות פשוט, רב רמות או פקטוריאלי. **יכול להיות ניסוי פשוט** ואז הנבדקים עוברית שני תנאים בלבד (במקום שתי קבוצות יש בו שתי רמות\\שתי מדידות. למשל: T-למזווגים שבודק לפני ואחרי כמו למשל לבדוק רמת ערנות של נבדקים לפני ואחרי שתיית קפה וזה מערך תוך נבדקי כי יש לי קבוצה אחת וניסוי פשוט כי יש לי שתי מדידות של לפני ואחרי.וכשזה בין נבדקי מחליפים במקום המילה \"רמות\" \"קבוצות\" ולעשות שני תנאים של לפני ואחרי). **ויכול גם להיות רב רמות** מדידות חוזרות: לפני שתייה בכלל, אחרי שאנו שותים קפה, אחרי שאנו שותים תה ואחרים שאנו שותים שוקו וזה רב רמות תוך נבדקי כי יש לנו קבוצה אחת שעברה הכל. למה הכוונה? לוקחים את הנבדקים ובודקים את רמת הערנות שלהם ואז ונותן להם לשתות קפה ואז בודק אותם, אחר כך נותן להם לשתות תה ובודק אותם ולבסוף נותן להם לשתות שוקו ואז לבדוק אותם. כלומר, 4 מדידות לאותה קבוצה וכשזה בין נבדקי מחליפים במקום המילה \"רמות\" \"קבוצות\" ולעשות יותר משני תנאים כלומר קבוצה של כלום, קבוצה של קפה, קבוצה של שוקו וקבוצה של תה. **[יתרונות של מערך תוך נבדקי -- ]** **[1. יתרון כלכלי]:** הקטנת מספר הנבדקים במחקר- במערך תוך נבדקי רב רמות כדי לבדוק רמת הערנות של קבוצה ששותה תה, קבוצה ששותה קפה, קבוצה ששותה שוקו וקבוצה ששותה כלום צריכים **30 נבדק** ובמערך בין נבדקי **צריכים 120 נבדק.** **[2.שיפור עוצמה סטטיסטית]:** ע\"י צמצום שונות הטעות\\סטיית התקן (שונות תוך קבוצתית / תוך טיפולית). מדוע זה קורה? כי מתעלמים מהבדלים בין אישיים (כי זה אותו נבדק פעמיים)!!! **[חסרונות של מערך תוך נבדקי-]** **[1. 5 איומים ראשונים של תוקף פנימי]:** 5 איומים ראשונים של תוקף פנימי (היסטוריה בשילה, מכשור, מדידה ו/או רגרסיה לממוצע) בגלל [**שאין** **קבוצת ביקורת במחקר**]. **[2. אפקט אימון]:** ביצוע הנבדקים משתפר (**אימון חיובי**) או מורע (**אימון שלילי**) עקב המדידות החוזרות של המשתנה התלוי- מדידה: המדידה הראשונה היא זאת שגרמה לשינוי במדידה השנייה. כלומר, יכול להיות שאני רוצה לבדוק השפעת שתיית שוקו\\קפה\\תה על רמת ההצלחה במשחקי מחשב, בפעם הראשונה הצלחנו לעשות 10 רמות במשחקים, פעם שנייה הצלחנו לעשות 50 רמה, הפעם השלישית הצלחנו לעשות 70 רמה וברביעית 80 רמה. למה יש עליה? יכול להיות בגלל המשקאות או בגלל הניסיון שנצבר לנו בכל פעם כך שככל שמשחקים ומתאמנים יותר רמת ההצלחה שלנו עולה בגלל האימון. אם יש לי מחקר תוך נבדקי פשוט לא אמור להיות כל כך הבדל כי בסך הכל יש לי שתי רמות אך אם יש לי יותר משתי רמות זה כן יכול להיות שכל מדידה תהיינה סוג של אימון. כלומר, לא המשקה שהשפיע אלה האימונים. יש שני סוגי אימון או חיובי שבהם הנבדקים משתפרים וזה מופיע בממצאים כך שתמיד יש עליה. או אימון שלילי שלמשל אם בודקים את השפעת המשקאות על ציון מבחן הפסיכומטרי, בפעם הראשונה בלי לשתות כלום נקבל 680 ואז נותנים לנו משקה ומבקשים ממנו לבצע המבחן עוד פעם (רצוף באותו יום) ואז נקבל עוד פעם 680 ואז נותנים עוד סוג של משקה ומבקשים לבצע את המבחן עוד פעם ועוד פעם וכך הציון ירד בגלל שהנבדק הולך להתעייף ולא לבצע את המבחן בצורה הנכונה וכך יתרחש לנו אימון שלילי שבו רואים ירידה משמעותית בממצאים. **[פתרון]:** **א. מתן תגמולים להגברת מוטיבציה (פותר אפקט אימון שלילי)-** אחרי כל מבחן פרס של 1000 ₪. **ב. אימון הנבדקים כך שיגיעו להישג מרבי טרם הניסוי (פותר אפקט אימון חיובי)-** למשל: בדיקת השפעת שתיית משקאות על הריגת חייזרים במשחק מחשב, לתת לנבדקים להרוג חייזרים כמה פעמים עד שיגיעו למקסימום שלהם (בפעם הראשונה הרגו 1, פעם שנייה הרגו 2, פעם שלישית הרגו 4, פעם רביעית הרגו 6, פעם חמישית הרגו 8, פעם שישית הרגו 8 ופעם שביעית הרגו 8 וכו\') וכשיגיעו למקסימום הזה רק אז מתחילים את הניסוי ונותן להם לשתות המשקה שרוצה לבדוק את השפעתו (רק אחרי שהנבדקים מגיעים למקסימום מתחילים בניסוי) **[3. אפקט גרירה:]** השפעת רמה קודמת של המב\"ת נגררת לרמה הבאה (**אפקט גרירה ספציפי**) או למספר רמות אח\"כ (**אפקט גרירה מתמשך**). **[אפקט גרירה ספציפי:]** כאשר שתו קפה מה שהשפיע זה הקפה ואחרי ששתו גם תה מה שהשפיע זה התה אבל גם הקפה שהיה לפני כך. כלומר האפקט של הקפה נגרר את תוך התה וכאשר שותים אחר כך שוקו אז השוקו הוא זה שהשפיע עליהם וגם התה שהאפקט שלו נגרר לשוקו. **[אפקט גרירה מתמשך:]** יכול להיות שרמה הראשונה למשל תשפיע על שאר הרמות כמו: שתיית הקפה תשפיע גם אחרי ששתו תה וגם אחרי ששתו שוקו. כלומר, השפעת הקפה נמשכה לשני שלבים קדימה \"לשוקו\". **[פתרון]:** הפסקה ארוכה בין תנאי הניסוי עד להפגת השפעת הטיפול הקודם- למשל: החוקר מבקש מהנבדקים לשתות קפה ואז לשחק במשחקי מחשב ואז נותן להם הפסקה של שעתיים. אחרי שעתיים מזמין אותם עוד פעם ומבקש מהם לשתות תה ואז לשחק במשחקי מחשב ואחר כך הפסקה של שעתיים וכו\'. הטעות: יכולה להתרחש היסטוריה או יכולים להתעייף (אפקט אימון שלילי) או כל מיני סיבות שהפתרון הזה יכול לבצע לכן הפתרון הזה אינו טוב. **מערך תוך נבדקי הוא טוב לתוקף סטטיסטי ולא טוב לכל השאר ובעיקר לתוקף פנימי כי יש בו המון בעיות!** **הוא מערך לא טוב ומשתמשים בו רק כדי לבדוק תוקף סטטיסטי (למה עושים אותו? כי אם עשיתי מחקר בין שלושת קבוצות ולא הצלחתי למצוא ביניהן הבדלים אני אקח קבוצה אחת ובודקת ההבדל בתוכה)** **[מערך מעורב]** מערך המורכב בו זמנית ממשתנה בין נבדקי אחד לפחות ומשתנה תוך נבדקי אחד לפחות- מערך המשלב בין נבדקי ותוך נבדקי ביחד. קבוצות שעוברות כמה **תנאים כל אחת** (בין נבדקי+ תוך נבדקי יחד). קבוצה של בנים וקבוצה של בנות (מערך בין נבדקי). נתנו להם לבצע שלושת תנאים\\ רמות המערך שהן: שתיית קפה, תה ושוקו ואז עכשיו קיבלנו מערך תוך נבדקי כי נתנו לשתי הקבוצות לבצע כל האמות של הניסוי. לכן וכדי שיש שני סוגים של מערכים באותו מערך (תוך ובין נבדקי) זה נקרא מערך מעורב. **[המערך הפקטוריאלי]** דיברנו על זה שיש 3 סוגים של מחקר **ניסוי פשוט**: משתנה בלתי תלוי אחד. עם 2 רמות בלבד (בנים ובנות, עם ובלי תרופה) **מערך רב רמות :** משתנה בלתי תלוי אחד, עם 3 רמות. **[בשני המערכים האלה אפשר לעבוד:]** **בין נדבקי:** קבוצות שונות שמקבלות \"תנאים\" שונים. **תוך נדבקי:** קבוצה אחת, שעוברת הכל. **פקטוריאלי**: מערך שיש בו 2 משתנים בלי תלויים (או יותר). יכול להיות גם בין נדבקי וגם תוך נדבקי. בדיקת השפעתם של שני משתנים בלתי תלויים (או יותר) על משתנה תלוי אחד. בפקטוריאלי אני יכול לבדוק את **השילוב** ואת **כל אחד בנפרד** (לעומת הניסוי הפשוט) **[יתרונות]** **1. [שיפור עוצמה סטטיסטית]:** צמצום שונות הטעות. **היתרון הסטטיסטי של מערך פקטוריאלי הוא צמצום השונות הלא מוסברת.** **2. [שיפור תוקף פנימי]:** הפחתת artifact (משתנים מתערבים מחוץ למחקר). **העובדה שאני יכול להכניס עוד משתנים למחקר מפחית את הסיכוי של גורמים מתערבים להשפיע על המחקר.** **3. [שיפור תוקף חיצוני ע\"י בדיקת אינטראקציות]:** תוקף חיצוני (מה ההמלצות שלך לעולם). רק במערך פקטוריאלי אני יכול לשלב ולהגיע למסקנות ביחד, של שילובים, **נקרא אינטראקציה** -- חיבור, השפעה משולבת. מאפשר לבדוק **השפעה משולבת** של שני משתנים בלתי תלויים (או יותר) על משתנה תלוי אחד ובחינה האם השפעה זו נבדלת מהשפעתם של כל אחד מהם בנפרד? במילים אחרות, אינטראקציות מאפשרות לנו לזהות מצבים שונים באוכלוסייה, ע\"י הוספת משתנים מתנים/ממתנים ובחינת התנאים שבהם ההשפעה של משתנה אחד גוברת / נחלשת / נעלמת ברמות של המשתנה השני. **[סוגי אפקטים במערך פקטוריאלי]** **1. [אפקטים עיקריים]:** השפעת מב\"ת אחד על התלוי ללא תלות במב\"ת השני. [ ] **2. [אינטראקציה]:** השפעה משולבת של שני המב\"תים על התלוי. **השפעה** של משתנה בלתי תלוי אחד **תלויה** במשתנה הבלתי תלוי השני. אם הוא תלוי יש אינטראקציה, אם הוא לא תלוי אין אינטראקציה. **האפקט העיקרי**- התרופה עובדת, היא העלתה את רמות האושר גם אצר בנים וגם אצל בנות, כלומר, אפשר להגיד \"תמיד\", אם משהו קורא תמיד אני יכול להגיד שיש אפקט משמעותי שעובד תמיד. ישנן 3 אינטראקציות: **א.** **אינטראקציה אורדינאלית (מותנית בעוצמתה)** -- השפעת המב\"ת האחד על התלוי זהה ברמות השונות של המב\"ת השני, אולם עוצמת ההשפעה שונה. היא שומרת על הסדר של המשתנים אבל בעוצמה שונה. היא שומרת על הכיוון של ההשפעה בנים שלוקחים את התרופה משתפרים ב3 ובנות ב5. גם בנים וגם הבנות משתפרים, לאותו כיוון. השפעת התרופה **זהה בכיוונה** גם לבנים וגם לבנות, **אך לא באותה עוצמה**. הכיוון דומה, אבל לא באותה עוצמה. אחד יותר גבוהה מהשני. [ **יש משמעות לאפקט העיקרי**] **של המשתנה הבלתי תלוי הראשון!!!** **ב. אינטראקציה דיס-אורדינאלית מותנית בקיומה** -- יש השפעה למב\"ת האחד על התלוי באחת הרמות של המב\"ת השני, אך אין לו השפעה ברמה השנייה של המב\"ת השני. קיומה זה אומר שיש תנאי. אם אני בן ולוקח את התרופה זה לא עובד עלי, אבל אם אני בת זה ממש עולה. השפעת התרופה **תלויה** במין. התרופה עובדת **רק אצל** הבנות. אם אתה בת -קח. אם אתה בן -- לא יעשה לך כלום. השפעת התרופה תלויה במין כי זה עובד רק אצל בנות. אני לא יכול להגיד שהתרופה עובדת תמיד- כי היא לא, היא עובדת רק אצל בנות, ולכן **[אין] משמעות לאפקט** **העיקרי של המשתנה הבלתי תלוי הראשון!!!** **ג. אינטראקציה דיס-אורדינאלית מותנית בכיוונה** -- המב\"ת האחד משפיע (לחיוב או שלילה) על התלוי באחת הרמות של המב\"ת השני, **ומשפיע לכיוון המנוגד** ברמה השנייה של המב\"ת השני. השפעת התרופה **תלויה** במין. אם את בת ולוקחת את התרופה הוא משפר לך את האושר ותיתן לה את התרופה. אבל לבנים זה יוריד את האושר. התרופה עובדת **הפוך** אצל בנים ובנות (משפרת לבנות, הורסת את הבנים). **[אין] משמעות לאפקט** **העיקרי של המשתנה הבלתי תלוי הראשון!!!** **ד. אין אינטראקציה** - בשניהם עולה אותו דבר. **[כיצד מנתחים טבלאות]?** **[אפקט עיקרי]** 1\. נבדוק האם יש **אפקט עיקרי סטטיסטי**: א. אם ממוצעי השוליים שווים זה לזה = [אין אפקט עיקרי סטטיסטי] למשתנה שנבחן. ב. אם ממוצעי השוליים שונים זה מזה = [יש אפקט עיקרי סטטיסטי] למשתנה שנבחן ואז צריך לבדוק האם יש לו משמעות? 2\. נבדוק האם יש **משמעות לאפרט העיקרי** (האם ניתן לומר עליו \"תמיד\...\"?): א. אם [אין אינטראקציה] או האינטראקציה כלפי המשתנה [אורדינאלית] (מותנית בעוצמתה) = [יש משמעות לאפקט העיקרי] למשתנה שנבחן. ב. אם האינטראקציה כלפי המשתנה [דיס-אורדינאלית מותנית בקיומה או בכיוונה] = [אין משמעות לאפקט העיקרי] למשתנה שנבחן. **[אינטראקציה]** 1\. נבדוק האם יש **אינטראקציה**: א. אם ההפרשים שווים זה לזה = [אין אינטראקציה] בין המשתנים. ב. אם ההפרשים שונים זה מזה = [יש אינטראקציה] בין המשתנים ואז צריך לבדוק מה הטיב (סוג) שלה כלפי כל אחד משני המשתנים? 2\. נבדוק מה **טיב האינטראקציה** כלפי כל משתנה: א. נצייר את התרשים הבא, כך שהמשתנה שכלפיו בודקים את טיב האינטראקציה (A) נמצא \"באמצע\" והמשתנה השני (B) נמצא \"בצד\": [רמה א\' של משתנה B]: רמה א\' של משתנה A \_\_\_ רמה ב\' של משתנה A [רמה ב\' של משתנה B]: רמה א\' של משתנה A \_\_\_ רמה ב\' של משתנה A ב. נצייר \> / \< / = על פי המספרים הנמצאים במשבצות המתאימות בטבלה. ג. ננתח את התרשים שהתקבל (קריאה מלמעלה למטה): \< \> **אינטראקציה** \< \> **אורדינאלית** \-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-- \< \> **אינטראקציה** \> \< **דיס-כיוונה** \-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-\-- \< \> **אינטראקציה** = = **דיס-קיומה**