Curs Statistica PDF

10.10 17. 10  24.10 Observația științifică și Studiul observațional 1. Observația științifică vs. cotidiană ex. teoria socio-cognitivă în învățare (copiii învață prin observație) memoria - proces cognitiv care reconstruiește realitate...

10.10 17. 10  24.10 Observația științifică și Studiul observațional 1. Observația științifică vs. cotidiană ex. teoria socio-cognitivă în învățare (copiii învață prin observație) memoria - proces cognitiv care reconstruiește realitatea, nu reproducerea cu acuratețe (există distorsiuni) ex. tindem să ne amintim ceea ce ne-a marcat mai mult / limitele sistemului nostru cognitiv (nu ne amintim în întregime) => ține de subiectivitate contextul în observația științifică - riguros atât conceptual cât și operațional un construct. comportament colectare sistematică a datelor colectarea de date - cât mai puțin influențate de subiectivism caracter public al datelor - nu reprezintă doar experiența unei persoane în cazul unei grile științifice - date bine structurate observația științifică - mult mai riguroasă decât cea cotidiană, lucrează cu date Strategii de eșantionare limitarea la o selecție restrânsă de comportamente, dar cât mai semnificative posibil (strâns relaționat procesul cu validitatea de criteriu - să reflecte comportamentele constructul care este urmărit) încercarea de a ajunge la comportamentele centrale Univers al comportamentelor măsurarea unui construct presupune operaționalizarea (selecția unor comportamente) eșantionarea se impune din pricina imposibilității de a înregistra toate comportamentele, în toate contextele/momentele, la toți participanții generalizarea 1. EȘANTIONAREA SECVENȚELOR PE TIMP a. sistematică b. aleatorie c. mixtă - componentă si sistematică, dar și aleatorie (ex. măsurarea pulsului unui partipant pe parcursul unui număr de ore, la momente alese aleatoriu) 2. EȘANTIONAREA EVENIMENTELOR o forma a eșantionării timpului - înregistrăm comportamente doar in momentul apariției unui anumit eveniment evenimentele apar spontan (ex. Atentatul din 11 septembrie) - există totuși studii cu privire la comportamentul oamenilor 3. la granița dintre acestea există EȘANTIONAREA SITUAȚIEI - observarea comportamentului in anumite situații - ex. la copiii (la școală, acasă, în parc) - planificată, predeterminată 4. EȘANTIONAREA SUBIECȚILOR - în funcție de complexitatea situațiilor, cercetătorul decide câți participanți să observe - ex. teoria cum ca emoțiile sunt in mare universale (manifestările se repetă) - situația si subiectul sunt combinate Metodele/ Procedurile studiilor observaționale 1. OBSERVAȚIA NATURALĂ scop- surprinderea unor comportamente așa cum apar ele în contextul lor natural (studiu explorator) permit validarea observațiilor efectuate in context de laborator (studiu confirmator) singurele metode de cercetare atunci când intervenția nu este permisă ex. studiul cimpanzeilor, al urangutanilor, al gorilelor 2. OBSERVAȚIA CU INTERVENȚIE - PARTICIPATIVĂ a. participativă deschisă (activitatea subiectului) - participanții știu care este obiectivul cercetării ( se pot urmări obiceiuri, cutume, tradiții ale grupului) b. participativă sub acoperire - cercetătorul pătrunde in grupul respectiv, pe ascuns (studiul Rosenhan 1973 - cercetătorii s-au prefăcut că au schizofrenie - personalul medical le-a atribuit această etichetă chiar și după ce aceștia s-au oprit din a manifesta comportamente) avantaje: oferă informații care altfel nu ar putea fi accesibile dezavantaje: riscul ca participanții să intervină in derularea studiului (în funcție de mărimea grupului, caracterul deghizat sau nu al observatorului sau rolul său) disonanța cognitivă - ex. fumatul (unii oameni își preschimbă credința cum că fumatul este dăunător pentru că nu acceptă contradicția la nivel psihologic - “fumez deși este dăunător, dar am fumat zeci de ani și încă trăiesc”) OBSERVAȚIA CU INTERVENȚIE - STRUCTURATĂ Psihologie cognitivă (studiul Hyman, 2009) Psihologia dezvoltării (studiile lui Piget) avantaje: derularea unor experimente in context natural dezavantaje: lipsa controlului si prezenta posibilelor variabile externe duce la imposibilitatea generalizării concluziilor 3. OBSERVAȚIA CU INTENȚIE - EXPERIMENT DE TEREN Psihologia socială (studiul Asch 1951) 4. OBSERVAȚIA INDIRECTĂ - STUDIUL URMELOR FIZICE analiza urmelor utilizării (însemnări pe un text, resturi în deșeuri) analiza produselor (ex. obiecte din Antichitate, picturi) avantaje: cantitate de informație care nu poate poate fi altfel reprodusă dezavantaje: nu est certă validitatea măsurării STUDIUL ÎNREGISTRĂRILOR DE ARHIVĂ analiza înregistrărilor curente (ex. fluctuația de personal într-o organizație sau domeniu, absenteism în școală) analiza evenimentelor istorice (ex. obiecte din Antichitate, picturi, analiza unui mediu) avantaje: studiul efectelor unor elemente naturale (ex. dezastre) Măsurarea observației - pe baza scalelor în unele cazuri, numerică (ex. agresivitatea unde 1= agresivitate minimă iar 10= agresivitate extremă) analize cantitative, dar si calitative interviuri, înregistrări, extragerea de teme (concepte centrale ale fenomenului si analiza de conținut)  07.11 Distribuții de frecvențe și metodă de analiză statistică descriptivă univariată scor date analiza statistică exercițiu interactiv- descriere 1. peisaj - mă aflu pe malul mării, la apus, cerul este dominat de culori calde precum portocaliu, galben, roșu, violet 2. mașina - Mercedes-ul lui Flavius, vișiniu, retro 3. Oana- este o fire caldă, altruistă, gata să sară în ajutorul oricui, e foarte sufletistă, are pielea măslinie și părul șaten închis, ochi căprui Categorizarea reprezentarea distribuției de frecvente poate fi tabelară (mai exactă, acurată) sau grafică (imaginea de ansamblu, plus informație cu privire la natura variabilei pe care o reprezentăm) discretă sau continuă modul = indicator imediat al tendinței centrale - valoarea/scorul cu cea mai mare frecvență mediană = valoarea de mijloc a distribuției (împarte distribuția în două) media aritmetică = a tuturor valorilor distribuției VARIABILITATE - muza statisticii = gradul de împrăștiere al datelor distribuției ETEROGENITATE- diferența = OMOGENITATEA (toți participanții au același scor, iar performanța este o constantă - nu se întâmplă - există un anumit grad de împrăștiere) Amplitudinea = diferența dintre valoarea cea mai mică și cea mai mare a setului de date (oferă o imagine a diversității) Amplitudinea semi Intercvartilă = jumătate din diferența dintre scoruri Scoruri de abateri = media diferențelor pătrate calculăm media aritmetică (ea va fi reperul)  14.11 Statistică exploratorie STANDARZIDAREA - ajuta sa efectuam comparații care altfel nu ar fi posibile (A cu B; mere cu pere) - printr-o scală raportăm performanța personală la performanța unui eșantion - aceasta nu mai poartă amprenta categoriei specifice inițiale de ce avem nevoie de asta? de ce nu putem compara în mod direct? deoarece două categorii sunt fundamental diferite și au caracteristici distincte - calitativ și procedural sunt diferite la standardizare nu se schimbă forma, ci distribuția este la fel pt. toți uniformizarea procedurii valorile sunt păstrate a. standardizarea conceptuală operăm cu aceeași definiție livrăm aceeași cantitate de informație b. standardizarea măsurătorilor 1. Standardizarea Procedurală & Măsurare are loc în culegerea datelor și toți participanții trec prin aceeași procedură orice măsurare psihologică care respectă un set de criterii procedurale astfel încât rezultatele măsurării (scor brut) sunt direct comparabile elaborarea și implementarea unui set de proceduri/ reguli care crează contextul în care se derulează măsurarea ex. evaluarea inteligenței- două scoruri sunt comparabile dacă măsurarea celor doi indivizi s-a derulat în condiții similare două subiecte (test 1& test 2)- trebuie să fie identice ca grad de dificultate din punct de vedere psihometric- fiecare item din testul 1 să aibă o clonă în testul 2 condițiile situaționale trebuie să fie identice de asemenea, nu doar itemii din test elemente constante care să influențeze pe toată lumea la fel - tipizarea și standardizarea procedurii însăși (ex. așezarea participanților, împărțirea caietelor cu itemi, ce comportament este sau nu este permis = elemente constante pt. toți participanții - toată lumea primește aceleași instrucțiuni) în testare, psihologie experimentală - se pune un accent mare pe standardizarea procedurală- în lipsa ei comparația nu se poate valida standardizarea procedurii presupune elaborarea și implementarea unui set Standardizarea Statistică intervine după culegerea datelor și este o procedură de transformare lineară a scorurilor aplicată cu scopul de a face comparabile scoruri colectate în condiții nestandardizate de măsurare ex. ne permite să comparăm A cu B (mere cu pere) transformarea scorurilor brute în scoruri standardizate => rescalare a scorurilor exprimate în unități standard Transformări statistice 1. Transformarea lineară utilizează reguli de transformare care nu schimbă distanța relativă existentă între scorurile inițiale nu se schimbă forma distribuției și se conservă diferența dintre scoruri cea mai des întâlnită metoda de standardizare ex. adunarea, împărțirea, înmulțirea ex. valori: x (1,2,3,4,5) scor +2=> 3,4,5,6,7 - diferența dintre elemente rămâne aceeași =>forma distribuției nu s-a schimbat => diferența dintre scoruri se conservă => variabilitatea se schimbă 2. Transformarea non-lineară unitățile se schimbă distanța între participanți nu se păstrează se schimbă forma distribuției rescalarea lineară - se modifică media (tendința centrală) ex. ridicarea la pătrat x2 Transformare în cote standard Z Cum se întâmplă? în primul rând, presupune transformare - ex. dacă un scor brut este 70, Zx ca fi un scor tranformat (-1.75). transformarea Z z=(x-m) S când nu avem standardizare procedurală și dorim totuși să comparăm - servește drept bypass aduce la numitor comun două performanțe la început incomparabile (prin raportarea lui A la B respectiv lui B la A - spunem ceva despre poziția lui A în eșantionul lui B și invers - se afla cu x abateri standard față de media abaterilor) putem standardiza o întreaga distribuție nu doar două scoruri scoruri cu + = peste medie scoruri cu - = sub medie Distribuția normală (de probabilități) transformarea normală = normalizare ! normalitatea - trăsătură a oricărei distribuții (indiferent de nr. de variabile) - univariata, bivariata !! normalizarea - încercarea de a aduce distribuția la forma dorită (prin standardizare) o distribuție normală: 1. este simetrică (skewness 0) 2. este mezocurtica (kurtosis 0) 3. este unimodala și continuă 4. respectă un anumit gradient de concentrare al probabilității 5. aria de sub curba unei distribuții normale este împrăștiată identic astfel: Distribuția erorilor în măsurare (Curba Gaussiană) 1. erori sistematice - care țin de noi 2. erori nesistematice (neprevăzute)- tind să fie distribuții normale supraestimarea sau subestimarea (fluctuația într-un anumit registru) Distribuția variabilelor în populație 1. inteligența - extremele nu sunt echivalente și este aproape bimodala 2. SAT 3. Well Being Distribuția mediilor eșantioanelor selectate anterior ! cu cat crește mai mult numărul de indivizi (eșantionul - de ex. de la 10 la 100, 100-500) cu atât se apropie mai mult de o distribuție normală distribuția centrală poate fi și ea standardizată: transformarea în cote Z + distribuția normală rezultă DISTRIBUȚIA NORMALĂ STANDARDIZATĂ