Vědeckovýzkumná propedeutika v psychologii PDF

Vědeckovýzkumná propedeutika v psychologii - Požadavky ke zkoušce: projekt (prezentace projektu + písemná forma) + písemný test + účast na výzkumu (extra body), k testu můžeme až po odevzdání projektu - Kniha: FERJENČÍK, J. Úvod do metodologie psychologického výzkumu: jak zkoumat l...

Vědeckovýzkumná propedeutika v psychologii - Požadavky ke zkoušce: projekt (prezentace projektu + písemná forma) + písemný test + účast na výzkumu (extra body), k testu můžeme až po odevzdání projektu - Kniha: FERJENČÍK, J. Úvod do metodologie psychologického výzkumu: jak zkoumat lidskou duši. Praha: Portál, 2000. ISBN 978-80-7367-815-9. - Projekt - Vypracováván v týmu 2- 4 studentů - Presentován i odevzdán za skupinou - Nutný rozpis, kdo je za co v dokumentu zodpovědný - Materiály k odevzdání v moodlu - Presentace na konci semestru na 5 min - Písemná práce max na 5 stran - Až 50 bodů za projekt - Více info presentace- Moodle - Zkouška - Písemný test, kombinace uzavřených a otevřených otázek, 50 otázek a,b,c - Max 100 bodů, minimálně 60 bodů - Účast na výzkumu - Před testem - Za 5 bodů - deadlines - **8. 3**.-nahlášení týmu - **22.3.** nahlášení téma výzkumu - 26.4 a 3.5. presentace výzkumu- 26 všichni připraveni, vyvolávání náhodně - 30.5 odevzdání projektu - Datumy nesedí s prezentací v Moodlu, zjistit? Výzkum v psychologii (15.2.) ============================ - Co je to věda? = způsob nahlížení a chápání skrze vědeckou metodu - Deskripce explanace predikce - Věda klade pouze dotazy, které jsou zodpověditelné, důležité, etické - Vědecké poznání je závislé na pozorováních a datech - Vědecké poznání není závislé na osobnost, zkušenostech a egu - Nevědecké chápání světa - Nevědecké chápání světa je závislé na externích autoritách (politici, šamani, sportovci), spisech (bible, korán) - Otázky víry, přesvědčení, selského rozumu - Vědecká teorie - Testovatelná - Na jejím základě lze postavit experiment - Lze jí vyvrátit - Elegantní a jednoduchá - Vymýšlí si co nejméně neznámých - Ekonomická - Vysvětluje co nejvíce jevů - Objektivita - Fenomén je závislý na pozorovateli - Reliabilita - Fenomén se bude za stejných podmínek opakovat - Lze vyjádřit číslem - Validita - Zkoumaná věc je opravdu tím, co tvrdíme, že je - Ekologická validita- jedinec se bude chovat stejně i mimo laboratoř - Co psychologie studuje? - Myšlení, prožívání a chování člověka - Jak předvídat lidské chování - Jak modifikovat lidské chování [Kvalitativní a kvantitativní výzkum] - Problém pozorovatele - Na psychiku nahlížíme skrze vlastní psychiku- není možné být objektivní - Neexistují objektivní měřítka- i psychologické testy vymýšlíme - Každý člověk je jedinečný- snaha kategorizovat lidi je chybná, všichni jsme rozdílní - Idiografický přístup - Snaha pochopit význam, smysl a jedinečnost - Typické pro humanitní obory - Kvalitativní přístup, humanistická psychologie, psychiatrie - Nomotetický přístup - Snaha pochopit univerzální zákonitosti - Typické pro přírodní vědy - Kvantitativní přístup, behaviorismus - Kvalitativní výzkum - Snaha pochopit psychologický fenomén - K datům přistupujeme s „otevřenou myslí", nevím na co přijdu - **Klady**: citlivý na jedinečnost osoby+ snazší na předání a pochopení - **Zápory:** špatně zobecnitelný a replikovatelný, nedokáže dělat predikce k jiné situaci, výstupy jsou závislé na výzkumníkovi - Kvantitativní výzkum - Snaha objektivizovat psychologii - Závěry/ predikce se forují jeětě před samotným výzkumem - **Klady:** výsledky nejsou závislé na výzkumníkovi, ale pouze na metodách + replikovatelnost výzkumu + zobecnitelnost výsledků - **Zápory:** může nám ujít pravá příčina + redukcionistický přístup+ těžší na sdělení a interpretaci - Problém se závěrem - Kvantitativní výzkum stanovuje závěry předem a pouze je testuje - To, že závěry odpovídají predikcím NEMUSÍ znamenat, že jsou pravdivé- stejná data může vysvětlit více různých teorií - **Sir Karl Popper** a falzifikovatelnost teorie - Vědeckou teorii nelze nikdy potvrdit - Vždy se může objevit lepší - Nikdy neznáme veškeré info - Nemáme kvalitativní vybavení - Teorii lze vyvrátit - Testovatelná teorie tvoří predikce - Pokud pozorování nesedí na predikce, teorie neplatí [Metody a nástroje v psychologii] - **Experiment** - Manipulace nezávislou proměnou a sledování dopadů - Klady - Může odhalit závislost mezi proměnnými - Královská metoda.... Asi nemáme nic lepšího - Zápory - Kontrola situace vede k nízké ekologické validitě - V psychologii vždy měříme zástupné problémy (Co je agrese? Co je paměť) - Etické problémy- na mnoho otázek nemůžeme najít experimentálně odpověď - **Kvaziexperiment a korelační studie** - Sleduje závislost mezi proměnnými bez přímé manipulace - Manipulace je „přirozená" a výzkumník nad ní nemá kontrolu- chování lidí během pandemie, rozdíly mezi vysokými a malými lidmi v asertivit - Klady: - Někdy se nedá jinak - Pokud vyjde korelace, tak je to také zajímavá informace - Zápory: - Obtížné rozlišit příčinu a efekt - Může být pouze aplikovatelná na kontinuální data - **Pozorování** - Mnoho typů: volné, strukturované, zúčastněné - Klady: - Pravděpodobně nejlepší exploratorní metoda - Ekologicky validní - Rychlá a levná metoda - Zápory: - Může být neobjektivní - Není možné situaci kontrolovat - Etické problémy - **Kazuistika/ případová studie** - Detailní popis konkrétního případu - Často kombinuje objektivní metody i subjektivní náhled - Klady: - Někdy jediný etický přístup k problému - Poskytuje bohatá, idiografická data - Vysoká ekologická validita - Zápory: - Bias pozorovatele - Nezobecnitelné výsledky, nemožná replikace - **Rozhovor** - Kvalitativní psychologie - Konverzace s cílem získat informace, myšlenky, znalosti či názory od druhé osoby - Mnoho typů: strukturovaný, semi-strukturovaný, skupinový etc - Klady - Proces i výsledky jsou srozumitelné - Umožňuje rozšíření obzorů, vítá názory participantů - Umožňuje reaktivitu výzkumníka na změnu - Zápory - Omezující pokud je strukturovaný, a restriktivní a těžko replikovatelný, když je volný - Složitější na zobecnění - Výzkumný bias - Otázky mohou být příliš omezující či příliš volné - **Meta- analýza** - Analytické zhodnocení výsledků mnoha předchozích studií - Klady - Komplexní zhodnocení výsledků z mnoha výzkumných laboratoří - Zabraňuje publikačnímu zkreslení -- půl výzkumů vychází + a půl- - Zápory - Hodně matematicky založené - Občas mixuje dohromady výzkumy, které jsou diametrálně odlišné [Výzkumná otázka] - Zajímavá -- Co nás baví? Čemu se věnujeme? Co nás k tomu napadá? - Testovatelná- je to otázka pro psychologii? Dá se vůbec zkoumat? - Hypotéza je očekávaná odpověď na otázku - Otázka je dostatečně konkrétní - Pojmy jsou „jasné" a definované - Otázka je dostatečně úzce zaměřená (Jakým způsobem se učí vysokoškoláci X učení z prezentací vede k lepším výsledkům u zkoušek než učení se z učebnice) - Přínosná- Koho jiného, než nás, by měla zajímat? Co čekáme, že najdeme? Komu ta informace může pomoci? - Testovatelná hypotéza - Hypotéza je očekávaná odpověď na otázku - Otázku dostatečně konkrétní - Otázka je dostatečně úzce zaměřená - Na závěr - Psychologie zkoumá myšlení, prožívání a chování člověka vědeckou metodou - Výzkum v psychologii může být kvalitativní či kvantitativní - Vědecká metoda je založena na observaci, predikci, testování a formování teorií - Psychologický výzkum má k dispozici mnoho metod - Výzkumné otázky musí být specifické, testovatelné a přínosné - Hypotéza je očekávaný výsledek/odpověď na výzkumnou otázku Projekt empirického výzkumu (22.2.) =================================== - Výzkumná otázka- např. Kolik lidí volí toho kandidáta - Predikujeme odpověď na naši výzkumnou otázku - Výsledkem kvalitativního výzkumu je popis, charakteristika - Kvalitativní tady byl dříve než kvantitativní - Reliabilita patří do kvantity - Ptáme se na kolik je výzkum transparentní, kredibilitu (důvěryhodnost) -- kvalitativní výzkum - V kvalitativním výzkumu zobecňujeme na problém - V kvantitativním výzkumu zobecňujeme na populaci [Co to je projekt empirického výzkumu?] - Organizovaný - Systematický ) - Logický - Transparentní - = popis procesu zkoumání, které využívá empirických dat pro zodpovězení výzkumných otázek/ testování hypotéz, naplnění cíle výzkumného šetření - Cílem empirického výzkumu může být - Explorace- zkoumání nových fenoménů, abychom se o nich dozvěděli, co nejvíce - Explanace - Deskripce - Projekt výzkumu- výzkumný inkubátor - Projekt je logicky a koherentní plán postupu, který říká CO se bude zkoumat, PROČ se to bude zkoumat a proč je to vůbec zkoumat POTŘEBA, co se o tom do dnešní doby ví, JAKÁ DATA, KDY, KDE a případně KOHO bude potřeba zajistit, jakými metodami budou data shromážděna a analyzována a JAK odpoví na naše výzkumné cíle či výzkumnou otázku/ hypotézu - Vlastnosti projektu: provázanost, koherence, cílesměrnost a argumentace každého bodu projektu - Téma, metoda, vzorek, terén, čas, cíle, teoretické ukotvení, etika, analýza [Etika] - Vždy je zapotřebí souhlas účastníků - Oznámit za jakým cílem děláme tento výzkum, jak se bude nakládat s jeho daty - Anonymita, neshromažďování informací, které nejsou důležité, nikdy neposíláme data dál, zvážit to, co může ohrozit aktéry (jaké info atd) - Přínosy a rizika účasti participanta na výzkumu [Techniky sběru dat v kvali- rozhovory] - Strukturovaný- interview guy (nenáhodné otázky) - Nestrukturovaný- 1 první, návodní otázka (Vyprávějte mi o vašem životě od do) - Polostrukturovaný - Face to face, online - **Co musí být v info souhlasu? + typy rozhovorů?- otázky v testu** - Individuální rozhovory - Ohniskové skupiny - Focus goup- 3-6 lidí - Střední- 8-12 lidí - Panel- mnoho lidí - Zakázaná témata: intimní témata (jiné sexuální orientace, víra, téma chudoby, zdravotní stav- psychický i fyzický) Experiment a testovatelná hypotéza (1.3.) ========================================= - Vědecké poznání - Observace výzkumný záměr Hypotéza experiment teorie - Výzkumná otázka musí být - Konkrétní - Testovatelná - Přínosná - Z výzkumné otázky odvozujeme hypotézy - Princip falzifikace - Hypotézu nemůžeme nikdy přijmout- nikdy nemáme všechny informace - Výzkumné otázky musí být ekonomické- z jedné otázky mohu vytvořit více hypotéz - Hypotéza je očekávaná otázka na výzkumnou otázku - Čím lepší výzkumná otázka, tím více hypotéz - Problém definic u hypotéz - Problém kauzality - Co je to experiment? - Způsob kontrolovatelného zkoumání - Testuje konkrétní hypotézu - Umožňuje sledovat příčinu a následek - Cílená manipulace s proměnnou a sledování dopadů na jinou - Všechny ostatní proměnné se snažíme udržet konsistentní - Nezávislá proměnná vs závislá proměnná - Nezávislou proměnnou manipulujeme (nezávisí na něčem) - Závislá proměnná se mění (závisí na manipulaci) - Stínící proměnné- counfounds - I v experimentální situaci máme nechtěné proměnné - Neexistuje situace kdy skupina je zcela nezávislá - Sledovaný jev (závislou proměnnou) je možné vysvětlit skrze jinou proměnnou než jsme zamýšleli - Multivariační design - V experimentech můžeme variovat více proměnných - Ovlivňuje pozornost v hodině - Každá podmínka přidává nutnost - Způsoby experimentální manipulace - *Binární* -- kontrolní + experimentální skupina - *Více skupinové, více podmínkové* -- kontrolní skupina+ více experimentálních skupin - *Kontinuální* -- kontinuální manipulace s nezávislou proměnnou - Typické problémy v experimentu - Špatná kontrolní skupina - Očekávání experimentátora - Očekávání zkreslená interpretace - Problém pokud nemáme standartizované nástroje - Přítomnost experimentátora - Experimentální mortalita -- odpadávají testované osoby [Mezisubjektový vs vnitrosubjektový design] - Mezisubjektový -- between subject - Zkoumáme vliv proměnné a více skupinách - V každé skupině je hodnota nezávislé proměnné jiná - Skupina A káva ano, skupina B káva ne - Každá skupina je manipulovaná jinak - Klady: můžeme variovat proměnnou u stejných osob - Problém: skupiny nemusí být vyvážené - Vnitrosubjektový- within subject - Zkoumáme vliv proměnné na jedné skupině - Variujeme míru proměnné u každého subjektu - Každý participant je vystaven všem podmínkám Operacionalizace - Proces definice měření jevů, které nejsou přímo měřitelné - V psychologii málokdy měříme přesně to, co říkáme - Měříme často zástupné jevy - Inteligence inteligenční testy, výsledky ve škole, výkonost v práci - Paměť paměť na jména, tváře, čísla, příběhy, Souhrn na závěr - Vědecké poznání jde skrze observaci k tvorbě hypotézy - Experiment je metodou testování hypotézy - V experimentu manipulujeme s nezávislou proměnou a sledujeme její vliv na proměnou závislou - V experimentu je potřeba vždy dobrá, kontrolní proměnná - Experimentální design může být vnitro- či mezisubjektový - V psychologii studujeme zástupné jevy - operacionalizace je proces převedení neměřitelného (agrese) na měřitelné (počet sprostých slov Základy tvorby dotazníkových šetření a standardizovaných testů (8.3) ==================================================================== - Dotazník = standardizované interview v písemné podobě - Výzkumný nástroj, který se skládá ze série otázek za účelem získávání informací od respondentů - Často je designován tak, aby byly výsledky statisticky zpracovatelné - Výzkumný dotazník (psychologie, sociologie, antropologie) - účelový vzorek - Průzkum, celonárodní výzkum (psychologie,, sociologie) - kvótní výběr, náhodné výběry ve velkých populací - Anketa - neadresné dotazování, není výběr, nemůžeme generalizovat - Náhodný není nahodilý! - Diagnostický dotazník, psychologické testy - Nutná standardizace a stanovení norem, umožňují stanovení individuálních diferencí mezi lidmi (probandy, klienty, pacienty), časté licence - Testy: - Klinické - škála stresových situací - Výkonové - inteligenční - Osobnostní - big five, Catell - Projektivní - Rorschachův test, TAT - - Výhody dotazníku: úspora času, peněz (možnost zadávat simultánně), snazší kvantifikace dat - Nevýhody: menší pružnost (nelze klást doplňující otázky), formulace otázky nemusí být všem srozumitelná, nižší věrohodnost (proto kontrolní otázky - L-skóre = lži skóre) - Kdy používáme dotazník? - Při velkém počtu osob - celonárodní výzkumy - Soubor respondentů je homogenní (životní styl, filosofie, zkušeností) = lze předpokládat platnost indikátorů a porozumění otázky - Opravdu víme, na co je důležité se ptát a jak se ptát - Struktura dotazníku - obsah - Úvod - Instrukce - Představení výzkumu - Podmínky anonymity - Motivace respondentů - Otázky - Demografické údaje - Jádro dotazníku - Zakončení (rozloučení) - Typy otázek - Otevřené - Polootevřené = jsou nabídnuté kategorie odpovědí a mimo to poskytnuta možnost odpovědět volně - Uzavřené - Možnosti se navzájem vylučují - Výběr z více možností - Proměnné - Nominální - nelze jim přiřadit číselnou hodnotu - Kategoriální - Ordinální - mají rovnou číselnou hodnotu - Posuzovací škály - Výběr možností z nabídky - Nucená volba - Výhody otevřených otázek proti uzavřeným: mohou se rozpovídat ale horší zpracování a kvantifikace (záleží na míře uzavřenosti) - Obecná pravidla kladení otázek - Neptat se na 3 věci zároveň - dvouhlavňové - Nenavádět k jednomu typu otázek - sugesce - Neměla by obsahovat nesrozumitelné termíny - Dvojitý zápor - Neměly by být příliš obecné - Musí být emocionálně přijatelná - Zachovávat pořadí otázek - například u škál - Jednoduchost - Kontrolní otázky - dává člověk pozor, vyplňuje pravdivě? - Lži skóre - Pozornostní otázk - Poznámka - Self - report - vypovídáme o sobě - Observational report - vypovídám o někom - Když můžu používám standardizovaný dotazník Výběr vzorku a bias (15.3) ========================== [Co to je výběr vzorku/ sampling] - Výběr skupiny pro náš výzkum, kterou jsem schopni měřit - Jeden z nejdůležitějších kroků vybraného designu - Garbage in \> garbage out - Cílem vzorkování je vybrta takovou skupinu, která - Bude dobře representovat populaci - Zúčastnit se studie - Studii dokončí [Vzorek vs populace] - Populace= cílová skupina pro náš výzkum - Vzorek= skupina, která dostatečně přesně representuje populaci - Representativní vzorek pak umožňuje utvářet závěry pro populaci - Nerepresentativní vzorek vytváří zkreslení - Statistika nám umožňuje dělat závěry o populaci na základě menšího vzorku, ale aby fungovala, musí být vzorek dostatečně representativní celé populaci - Velikost vzorku: - Čím větší náhodný vzorek, tím representativnější - Čím víc tím líp! Víc participantů nic nezkazí - [Náhodný vs nenáhodný výběr] - Když nevím, tak je náhoda nejlepší rádce - Náhoda zabrání systematické chybě - **Náhodný výběr** = každý jedinec z populace má stejnou šanci se do vzorku dostat - **Nenáhodný výběr=** někteří jedinci nemají šanci, či mají šanci sníženou - **Representativnost** = I náhodný vzorek nemusí být nutně representativní vůči všem, jen vůči cílové populaci - **Bias- systematická chyba=** systematická chyba ve výběru/ měření - [Náhodný vzorek:] 1. Definice populace 2. Tvorba seznamu všech 3. Náhodný výběr 4. Oslovení 5. Sběr dat [Stratifikované/ stratifikační vzorkování ] - Strata - odlišné kategorie, např. pohlaví, věkové kategorie atd. - podíl strat ve vzorku odpovídá populačnímu podílu - strata jsou relevantní k výzkumné otázce - stratifikace je podobná odstiňování kontrolních proměnných, akorát přichází před samostatný měřením - klady- vede l vyrovnanějšímu vzorku - zápory- strata musíme znát dopředu + musíme znát velikost strat [Nenáhodné výběry vzorku ] - za nenáhodné považujeme ty výběry, které neumožnují každému členovi populace se výzkumu zúčastnit - **příležitostný** (opportunity, convenience) - Beru ty, ke kterým mám přístup a koho umím oslovit - **lavinový** (snow ball) - **účelový** - Stanovení jasných kritérií a výběr konkrétních lidí, splňujících podmínky - **kvótový** (stratifikační postup, ale ne náhodný) - Stanovení strat, pak nenáhodný výběr do chvíle, než se naplní kvóta - Už mám dost žen, potřebujeme muže - nenáhodné výběry vedou k systematické chybě (bias) v datech [Náhodná vs systematická chyba] - náhodná chyba - občas tak a občas jinak - někdy zkrátka vyberu vzorek s nadanějšími - studenty/depresivnějšími pacienty atd. - Statistika modeluje a „odstraňuje" náhodnou - chybu výběru/měření - systematická - systematicky zkreslená na jednu stranu - statistika jí vůbec nevidí (jsou zkrátka jiné, než by měla být) [Typy systematické chyby výběru] - **sampling bias** (obecný název pro systematicky chybný výběr) - **Chyba podprezentovanosti** (undercoverage bias) - **Chyba sebevýběru** (self- selection bias)- ne každý se do studie přihlásí - **Chyba neodpovídání** (non- response bias)- ne každý se ozve zpět či odpoví na otázku - **Chyba přežívání** (attrition bias, survivoship bias) [Chyba sebevýběru (self- selection) a neodpovídání (non response)] - Do studie se hlásí pouze osoby, kterým je téma blízké, které zajímá či ke kterému se chtějí vyjádřit - Přihlaste se do studie, kde budeme zkoumat pozitivní vliv počítačových her na kognitivní schopnosti dětí [Chyba podreprezentovanosti (undercoverage)] - Část populace není ve vzorku vůbec zastoupená či je zastoupená nedostatečně - Typická pro convenience/opportunity sampling - Problémy s: - Časem a penězmi- nemám kapacitu účastnit se studie - Jazykovou bariérou (zejména USA výzkumy) - Způsoby oslovení (facebook, telefon, oslovení na ulici) - Propojená se sebevýběrem - Metodika studie eliminuje některé skupiny - Problém peněžité odpovědi- problém peněz studie odstraňuje undercoverage bias a vytváří self- selection bias [Chyba přežívání a přeživšího ] - Proč mají televizní seriály stoupající tendenci v hodnocení? - Naše léčba je efektivní, po 30 ti týdnech je 95 procent pacientů spokojených. - Chyba přežívání /attrition bias - Ve studii zůstávají jen osoby, které baví/ vyhovuje/pomáhá - Chyba přeživšího/ survivorship bias - Tvoření závěrů na základě těch, kteří ve studii zbyli bez reflexe toho, kdo jí nedokončil [Co s biasem?] - Pokud očekáváme možný bias, pak se minimálně zeptáme- pohlaví, věk, národnost, znalosti - Ne vždycky bias vadí/ ne vždy se jedná o bias - O bias se jedná pouze, pokud ve vzorku vznikne systematická chyba, ale to se nestane vždy - Bias se dá odstínit, pokud je „variabilní" - Nemusíme se v ČR ptát na národnost, pokud to všichni budou Češi - Problém je ***nevariabilní*** stínící proměnná - Pokud víme, že věk má vliv na pozornost, pak je vzorek 50ti lidí věku 25- 27 k ničemu 40 žen na 5 mužů je také problém, potřebujeme alespoň nějaké minimum - Vzorek nemusí být vyrovnaný, pokud je variabilní - Např. 100 žen na 30 mužů může být stále ok [Jak biasu předejít?] - Zeptejte se v týmu-co jiného než nezávislá proměnná by mohlo ovlivňovat výsledek/ závislou proměnnou? - Vadí, že jsem výzkum dělala v ČR? - V případě stínících proměnných chceme dostatečnou variabilitu!!! - I výzkum v psychologii je psychologie- vcítění do situace, empatické představování si výstupů Nevím- analýza+ kvalitativní výzkum (22.3) ========================================== [Techniky sběru dat- kvalitativní i kvantitativní] - Rozhovory- strukturovaný, nestrukturovaný, polostrukturovaný - Dotazníky, testy, inventáře, anketa a. Diagnostické b. Nediagnostické - inventáře nemají realibilitu a validitu - projektivní test- TAT, Rosherův test - likertovy škály, binární škály - Normy - test má správnou otázku, testy osobnosti mají normy - Pozorování- zúčastněné, nezúčastněné, přirozené/ laboratorní podmínky, strukturované/nestrukturované - Experiment, kvaziexperiment (částečný experiment, není kontrolní skupina) - Jediná metoda, co potvrzuje příčinu, něco má vliv na něco - V kvalitativním výzkumu může být příčina, ale pouze jen subjektivní - Analýza stopa výsledků činností - Případová studie N=1 (kazuistika, 1 jako celá komunita, jeden jedinec, jedna škola atd) - Metaanalýza/metasyntéza (práce se sekundárními daty) [Analýza stop a výsledků činností ] - Deníky, Instagram, analýza telefonu, koš všechno, co člověk vytvoří - Analýzy v kvalitativním výzkumu - rozhovory - Texty- vše se popisuje - Texty se ukládají v analogovém tvaru anonymizace - Vždy chránit participanty - Různé typy analýz - Tematicaanalysis.orf- Victoria Clark - [4 přístupy ke kvalitativní analýze -- pdf (NAJÍT)] 1. **Interpretativní fenomenologická analýza** - Zkušenost člověka (jedinečná zkušenost) - Součástí je tematická analýza - Často ve zdravotnictví - Snažíme se zkušenost interpretovat, ale chceme aby nám to interpretoval i participant (jeho zkušenosti atd) - Johnatan Smith- zakladatel tohoto přístupu - **Deskriptivní fenomenologická analýza** - Snažím se popsat 2. **Diskurzivní analýza** - Jak se o daném jevu ve společnosti mluví? - Obyčejné články a zkoumáme téma, které chceme zkoumat - Problém je najít dobrý výzkumný soubor, zdroj na čem budeme dělat analýzy 3. **Zakotvená teorie** - Teorie, která je ukotvená v datech - Málo interpretativní, ale dobrá při sledování procesu - Na koci by měla vzniknout *teorie -- model či koncept*, která je testovatelná podle hypotéz - **Narativní analýza** - Specifické zážitky - Každý z nás má narativní identitu, svůj příběh - Aktérství - Lingvistický komputace- James Pennebaker - Eva Dubovská? Chrt? [Výzkumné soubory v kvalitativním výzkumu (rozhovory, záměrné pozorování)] - Účelový kriteriální výběr - Kritéria určuji na základě minulosti - Kritéia jasně stanovujeme - Kvalitativní výzkum je extrémně časově náročný - Triangulace- tři lidi dělají analýzy, tři lidi se ptají, tři lidi to zpracovávají Pozorování (29.3) ================= - Nestrukturované, zúčastněné - Strukturované pozorování 1. Kategoriální pozorování - Kódovací systémy - Etogramové studie 2. Pozorování pomocí hodnocení laiků 3. Expertní posuzovací škály [Výhody a limity strukturovatelného pozorování ] - Výhody/ vlastnosti - Objektivní - Opakovatelné -- pozorovatel je nahraditelný nebo více pozorovatelů - Kvantifikovatelné -- hodnoty které jsou hned čísla a nebo je na ně můžu přepsat - Omezení předem daným souborem - Opomenutí důležitých typů chování/ významných momentů - Opomenutí významu vzájemné interakce - Nedostatečná vhled a interpretace prvků chování [Kdy používat strukturované pozorování (místo self- reportu)] - Běžné subjekty výzkumu - Děti a zvířata - Dospělí v sociálních situací - Dospělí v situacích, o kterých by mohli podávat v self-reportu zkreslenou informaci - Výzkumné problémy, kde formulujeme hypotézy ohledně procesů [Typy a způsoby strukturovatelného pozorování ] - Jak provádět pozorování -- volby: - Prostředí pozorování - Laboratorní X terén (přirozené prostředí) - Pořizování materiálu a dat - Videozáznam X živé pozorování - Způsob záznamu- z hlediska toho, koho sledovat - Fokální jedinec X mnohonásobné snímání (pozorujeme všechny a to furt) X záznam nápadného chování - Způsob záznamu- z hlediska časového plánu - Kontinuální záznam X intervalový X skenování X přerušovaná záznam - Kódování schéma - Standardizovaný kódovací systém X etogram X hodnotící škály X záznam [Kódování ] - Tvorba etogramu - Kde vezmu kódy? - Odvození z teorie, pilotní kvalitativní studie, expertní názor - Zavedené kódy - Kódy - Definice, názvy, zkratky - Třídění do tříd - Stavy X akty - Záznam - Tužka a papír, záznamový arch (tabulka) x elektronický záznam chování - Vytvoření statistik - Latence - Frekvence - Délka trvání [Etogram agresivních projevů]  [Posuzovací škály] - Experimentní - Hodnocení naivních škál participantů - Škály - Velmi klidný 1-2-3-4-5-6-7 velmi nervózní Kvaziexperiment, korelační studie a problém kauzality (5.4) =========================================================== - Experiment = specifická forma pozorování - specifická = manipulace - výzkum s užitím experimentu usiluje vybraný jev zkoumaného prostředí NEJPRVE manipulovat (cíleně ovlivňovat) a NÁSLEDNĚ **sledovat důsledek** této manipulace na jiný jev, který je také součástí zkoumaného prostředí - Výzkumný design, který předpokládá **kauzalitu**, existenci určitého vztahu či závislosti mezi sledovanými jevy. - Kauzalitu zpravidla neurčuje student (badatel samostatně)...ale spíše ji identifikuje v procesu rešeršní práce (v teoretických oporách výzkumných studií identifikujeme kauzalitu: uvažování ve smyslu souvislostí a vzájemných vztahů sledovaných jevů) - Experiment vyžaduje **nástroje pro** zachycení/ měření důsledků experimentální manipulace [Kauzalita v experimentu ] - Proměnná- základní stavební prvek kvantit. Výzkumu - V každém experimentálním plánu potřebujeme identifikovat proměnné, které vyjadřují kauzální vztah , který zkoumáme. - Rozlišujeme dva druhy proměnných.... - nezávisle proměnnou to , co v experimentu manipulujeme, ovlivňujeme, záměrně měníme. - závisle proměnnou to , co v experimentu předpokládáme, že se bude v závislosti na manipulaci nezávislé proměnné měnit. - Případ experimentu z psychologie - Cialdinini , Reno Kallgren ( - Ověřovali teorii, podle které je chování člověka ve veřejném prostoru (zejména antisociální chování) výrazně ovlivněno pozorovaným chováním druhých lidí - Konkrétně: budou mít lidé větší tendenci odhazovat odpadky na zem když budou moci vidět, že druzí lidé to dělají také? - V kvaziexperimentu je vždy něco, co nemáme pod kontrolou [Odlišení experimentu, kvaziexperimentu a korelační studie] [Kvaziexperiment ] - designovaný jako experiment, ale z podstaty místa realizace, povahy zkoumaného jevu nebo skupiny participantů vstupujících do výzkumu není možné zajistit : - Ekvivalenci experimentálních skupin (Ex, kon ) problém realizovat náhodné přiřazení participantů ke zvolených exp. podmínkám = non equivalent groups - Proces získávání participantů v reálném prostředí se zahrnutím IS (?) - Plnou kontrolu nad nezávislou proměnou v důsledku toho, jak funguje prostředí, kde se výzkumem pohybujeme (školské nebo zdravotnické zařízení apod.) - Ne ve všech mateřských školách, kde bychom chtěli zkoumat sociální dovednosti dětí jsou stejné prostorové podmínky pro realizaci výzkumu nebo realizaci měření - Kvaziexperimenty jsou často experimentálně konstruované designy v reálném prostředí, často se jedná o tzv. intervenční studie - Vždy ale usilují odlišit příčinu a následek, pořád se jedná o design, kde badatel konstruuje vztah NP a ZP a implementuje nějakou fázi výzkumu s manipulací NP (=intervenční) - Kvaziexperimnet má ekologickou validitu [Designy se sledováním skupinových rozdílů. Korelační designy] - !!!! designy, kde sledujeme odlišnosti mezi skupinami, ale nemají ve své konstrukci manipulaci s NP, intervenční fázi. - Designy, kde pracujeme pouze s popisem rozdílů mezi skupinami (pohlaví, osobnostní charakteristiky apod.) mají problematickou výpovědní hodnotu, protože - Nejsou konstruované v souladu s predikcí vyvozenou z teoretického konceptu - Jen velmi opatrně (obtížně) můžeme u výsledků z těchto studií přemýšlet o vztahu sledovaných proměnných ve smyslu příčiny a následku (kauzality) [Uplatnění KE] - KE se úspěšně uplatňuje v aplikovaném výzkumu; všude tam, kde usilujeme sledovat - dopady tréninkových nebo intervenčních postupů - míru nebo rozsah změny, která se děje v důsledku aplikace určitých metod práce(programů, léčebných postupů) - Změny na úrovni chování (vč. myšlení a poznávacích procesů) v důsledku implementace určitých intervenčních postupů - ! Typicky jako nástroj pro realizaci přístupu „výzkumem podložené praxe" [Validita KE] - KE mívají vysokou „ekologickou validitu" (...dopady do reálné praxe) - Problémy s realizací náhodného přiřazení k výzkumných skupinám můžeme kompenzovat pomocí postupů, které aplikujeme při vyhodnocování výzkumných dat - Například nevyhodnocujeme rozdíly mezi sledovanými skupinami, ale rozsa nebo míru změny, jakou dosahují sledované skupiny v průběhu realizace výzkumu ( effect size - Používáme statistické postupy, ve kterých je možné zahrnovat „ do výpočtů" vstupní variabilitu sledovaných skupin (ANCOVA) - Současný výzkum hojně využívá pokročilé statistické metody, např. strukturní modelování (SEM structural equasion modeling) [Korelační studie] - Typicky neexperimentální design se sledováním rozdílů mezi dvěma proměnnými - **Korelace** - Čím jsem starší, tím méně si toho pamatuji. - Výborní muzikanti jsou také často skvělí v matematice - Čím více cvičíš na kytaru, tím méně chyb děláš - Příklady korelace: v každém z těchto výroků jde o vzájemný vztah dvou proměnných v tom smyslu, že s tím, jak se mění jedna proměnná, mění se i ta druhá. - **Pozitivní k..:** roste li jedna proměnná, roste s ní i ta druhá *čím více letáků musíš roznést, tím více času ti t o zabere* - **Negativní k**.: roste li hodnota jedné proměnné, klesá hodnota té druhé *čím těžší je taška s letáky , tím pomaleji se budeš pohybovat* - Jak měříme korelace - Sílu korelace vyjadřujeme korelačním koeficientem je to míra, s jakou se jedna proměnná mění společně s proměnnou druhou - Tuto míru vyjadřujeme na škále: -1 (silná negativní k), 0 (žádná korelace), +1 (pozitivní korelace) - Tuto míru vyjadřuje korelační koeficient----„r" - (Jak je možné, že něco, co narůstá ve smyslu více negativní čteme jako „silné"? Znaménko pouze určuje směr vzájemného vztahu: čím větší negativní korelace, tím silnější je tendence jedné proměnné se zvyšovat s tím, jak se druhá proměnná snižuje (kratší čas na plnění testu více chyb) - ! Negativní korelace není nulová - Negativní korelace znamená, že dva jevy jsou inverzně spojené - Nulová korelace znamená, že mezi dvěma jevy není žádná souvislost - ! Pozor na kauzalitu ! Korelace neříká nic o kauzálním vztahu dvou vzájemně korelovaných vztahů! Psychometrie, základní principy měření v psychologie (12.4) =========================================================== - V rámci vědeckovýzkumné propedeutiky a metod realizace výzkumu v psychilogii je psychometrika důležitá především z toho důvodu, že umožňuje porozumě poovaze bbástrojů pro realizaci sběru dat v psycholgii (psychologickým testům), formátům a principům jejich používání I. [Měření v psychologii] - **Měření** v psyhologii dominantně zahrnují **především testování**, i když v nejširím slova smyslu bychom „měření" a jakékoliv metrické postupy měli spojovat s celou [kvantitativní] tradicí ve vývoji psychologického myšlení - Pro realizaci měření v psychologii velmi často používáme psychologické testy - Psychologickým testů, také v rámco metodologie výzkumu říkáme **„měřítka"** a typocky je budete nacházet popsané v metodologických výzkumných kvantitativních studií [Proč a co v psychologii měříme?] - Zachycujeme rozsah, rozměr mocnost, kvalitu, členitelnost a strukturovanost psychických procesů - Měříme, abychom mohli srovnávat (normativní údaje provázející psychologické testy) - Psychické procesy a dovednosti vyjadřujeme pomocí číselných hodnot - Tyto číselné hodnoty jsou *„absolutní*", ale také určitým způsobem *„vážené"* (např. hrubý a standardizovaný skóre) - Vážení jeden ze základních interpretací v psychologickém výzkumu [Psychometrika] - Psychologická disciplína zaměřený na tvorbu, adaptaci, úpravy a hodnocení (zejména metrických částí) psychodiagnostických nástrojů/testů - Zabývá se měřením v psychologii- tedy teoretickými postupy pro realizaci měření kvality psychických procesů a také aplikací těchto teoretických principů v praxi (tedy tvorbou psychodiagnostických nástrojů pro psych. Praxi) - Používá množství statistických a ve statistice zakotvených postupů, které postupně s rozvojem psychometriky vznikaly, byly objevovány, prověřovány, rozvíjeny - Mý velmi blízko k psychodiagnostice- k psychologické disciplíně orientované na [tvorbu] psychodiagnostických nástrojů a postupy pro užívání psychodiagnostických nástrojů v praxi - Psychodiagnostika je aplikovaná psychologická disciplína, která se zabývá metodami a postupy pro měření, posuzování a hodnocení psychických vlastností a stavů, případně jiných psychologických charakteristik jednotlivců - Velmi jednoduše řečeno***: psychometrika je o měření*** (metrických částech psychologických testů), ***psychodiagnostika je o testování*** (procedurách, formách, komunikace, postupech i metrických částí) II. [Psychologické testy (měřítka) - obecně] - Psychologické testy (PT) umožňují měřit nějaký konstrukt, pomáhají posuzovat kvalitu psychických procesů - Proto jsou ve výzkumu vytváření pro potřeby specifického výzkumného plánu, jako [nástroje pro sběr dat] - často jsou uspořádané do určitých větších celků, tematicky spojených baterií/ škál/ soubor inventářů (např, Škála osobního a kariérového rozhodování, Diagnostická baterie kognitivních procesů, Baterie testů fonologických schopností...) - často mají kromě celého názvu a akronym, zkratku, pod kterou pak mezi odborníky označovány (Baterie testů fonologických schopností- BTFS) [Psychologické testy- tvorba] - Tvorba psychologických/ psychometrických testů vyžaduje jistou míru často vysoce specializovaných odborných znalostí, nejde tedy o takový druh nástrojů pro získávání dat, které by mohl student BC formy studia vytvářet zcela sám. - Pro BC projekty se doporučuje pracovat ve spolupráci s vedoucím BP a vyhledávat pro potřeby zachycení určitých jevů, dovedností, schopností nebo procesů standardizované (prověřené -- viz dále) a již užívané testové nástroje. - Specifickým problémem psychologických testů je jejich svázanost s odbornou psychologickou praxí. Aby mohly testové nástroje dlouhodobě a dobře sloužit této praxi, podléhají tzv. profesní ochraně (otevřený přístup?) [Psychologické testy- základní formy] - Psychologický test je zpravidla **soubor testových úloh/otázek**, doplněný o detailní popis procedur pro jejich zadávání a vyhodnocení. Zahrnují zpravidla soubor výzvových **podnětových materiálů** (obrázky, schémata, různé pomůcky pro zadávání)**,** někdy také zahrnují i tzv. **normativní údaje**. Podle (ne)přítomnosti normativních údajů rozlišujeme dvě základní formy PT: 1. Standardizované testy - jsou doplněné tzv. normativními údaji, které umožňují výsledky testovaného jedince srovnávat s výkony jeho referenční skupiny (populace). - někdy též označované jako „psychometrické", zahrnují popis procedury pro administraci a vyhodnocení testů, podnětový materiál, normativní údaje i statistické údaje upřesňující očekávané výkony testovaných jedinců v úlohách daného testu - Jsou prověřované a tzv. valorizované v praxi nebo v rámci tzv. standardizačních studiích, proto zahrnují i statistické údaje vyjadřující/popisující jejich psychometrické kvality (zejména reliabilita a validita) 2. Testy bez normativních údajů - Obsahují jen procedury pro administraci a vyhodnocení a podnětový materiál - Často jsou výsledkem pilotních výzkumných projektů a na svoji standardizaci teprve čekají - V praxi by se neměly používat, i kdy se to často děje, jejich vyhodnocení pak zcela závisí na zkušenostech a odborných kvalitách profesionálů, kteří je zadávají [Jak psychologové testy měří?] - Základní úvaha: test umožňuje zachytit kvalitu, vývojovou úroveň, rozměr, rozsah či členitost nějakého psych. procesu - Ve své podstatě každý test nejprve pečlivě popisuje -- popis vyjadřujeme určitými hodnotami (skóre) - Tato hodnoty následně „váží" dává do souvislosti s výkony jedinců stejné populace - Výchozí situace: zjišťujeme pozici jednotlivce v jeho vrstevnické/ referenční skupině - Výsledky tohoto vážení pak vyjadřujeme zvolenou metrikou, velmi často percentil, standardizované skóre - Pro to, abychom mohli „vážit" pozici jednotlivce vůči jeho referenční skupině, je právě třeba tzv. „normativní údaje": - pro jejich konstrukci existují ustálené a v odborné komunitě sdílené a doporučované psychometrické postupy - obecně ale vždy pracujeme tak, že získáváme velké množství údajů od jedinců dobře reprezentujících referenční skupinu; v praxi to znamená kontakt s respondenty, sběr dat od velkého množství referenčních jedinců ( velká časová, organizační a finanční náročnost). III. Otázky kvality psychometrických testů - Kvalitu psychometrických testů vyjadřují určité metrické/ statistické parametry: 1. **Reliabilita**- označuje spolehlivost/ přesnost metody měření použití v psychologickém testu - Vyjadřuje se a vyhodnocuje různými způsoby, statistickými procedurami a testy, používá se ve výzkumu i jako nástroj dokladu kvality testů vytvořených jen pro účely výzkumu (ne pro užití v praxi) - Například může jít o tzv. **testovou- retestovou reliabilitu** (stabilitu testu v čase), kdy je test zadán ve dvou po sobě následujících měřením s určitým časovým odstupem a následně je statisticky odhadována a vyjadřována míra shody obou provedených měření. - V odborných článcích se často setkáte s reliabilitou vyjádřenou jako míry **vnitřní konzistence** položek testu nebo míry **shody posuzovatelů.** 2. **Validita-** vyjadřuje do jaké míry daná test skutečně měří, to co bylo kontruován - Někdy se označuje jako „platnost". - Je odrazem faktu, že psychické jevy nebo psychologické fenomény vlastně téměř nikdy nemůžeme měřit přímo (jako třeba teplotu těla) a vždy se musíme zamýšlet nad tím, do jaké míry je nějaký psychický proces, funkce či schopnost měřitelná a s pomocí jakých postupů a procedur. - Pro validitu tedy vždy **můžeme jen předkládat „důkazy", např. doklady z výzkumu o platnosti určitého teoretického konstruktu**, který byl pro konstrukci testu použit. IV. [Konstrukce psychometrických nástrojů] - Postupy pro konstrukci testů zahrnují velkou škálu mnohdy velmi tvořivých vysoce odborných postupů - Je zcela za hraničí možností tohoto kurzu těmto postupům věnovat, je ale důležité, abychom rozuměli alespoň povaze těchto postupů, nebo alespoň akceptovali jejich specifičnost a odbornou náročnost. - Základem konstrukce psych. testů je velmi dobrá znalost fenoménu (jevu), který má test měřit (viz také validita), proto ani žádný odborník není odborníkem na všechny testy, někdo „umí osobnostní dotazníky, někdo zase testy slovní zásoby. - Mezi další důležité aspekty procesu konstrukce testů patří: - Znalost specifických vývojových/vývojově specifických potřeb cílové skupiny -- co (ne)funguje na děti... - dobrý nápad (viz projektivní testy) - Odborná zkušenost (...jak sestavovat a strukturovat položky testu, jak a proč sestavovat „distraktory" (řešení komplikující položky) atd.... - BC student zpravidla není odborně vybaven pro konstrukci položek testů, i když ve výjimečných případech a pod odborným vedením vedoucího práce může být realizován projekt BP, jehož předmětem je konstrukce či ověření určitého (např. zcela nového nebo ze zahraničí adaptovaného) testu V. [Standardizace -- normy pro užití testů v praxi] - Proces standardizace zahrnuje **tvorbu norem** (= údajů vyjádřených čísly a statistickými koncepty), které při užívání testů slouží k porovnání výsledků jednotlivce s výsledky nějaké **vhodně zvolené** (definované) **populace** (pozor! nemusí se jednat o reprezentativní vzorek, nejde totiž o průzkum veřejného mínění!) - V podstatě lze říci, že normy dávají ps. testům jejich pravý smysl, **jsou** základním a klíčovým **předpokladem pro interpretaci výsledků testů** - Extrémně řečeno, zadat psych. Test dokáže i cvičená opička, dobře výsledky testu vyhodnotit a vhodně výsledky testu interpretoval už jen zkušený odborník (proto nároky na profesní ochranu testů a nutnost školení pro užívání ps. testů) [Standardizační vzorek] - Každý dobrý test je v rámci procesu standardizace administrován určitému (pro statistické analýzy optimálnímu ) množství osob (zpravidla 100 a více) = standardizační vzorek (SV) - SV poskytuje tzv. normativní údaje, které se reportují ve statistické a normativní části manuálu k testu - Popis SV zpravidla obsahuje elaborovaný popis výkonů participantů SV (z normativní studie); ke každé části testu (subtestu) je tak možné získat velmi dobrou informaci o očekávaných výkonech testovaných jedinců - Typicky zahrnuje: deskriptivní statistické údaje normativního vzorku (průměr, směrodatná odchylka, rozpětí...) - Údaje získané testování jedinců SV jsou vyhodnoceny a dále pomocí specifických statistických procedur zpracovány do normativních údajů, které se vyjadřují určitým ustáleným a široce (odborně) akceptovaným a rozuměným konceptem, např. **standardizované nebo percentilové skóre** [Základní principy a pojmy standardizace ] - Při zadávání (administraci) testů zjišťujeme u testovaného jedince výsledek plnění testu ( podaný výkon) , který se vyjadřuje nějakou číselnou hodnotou na určité předem definované škále ( 0- 20; 0- 56 apod.) Tento výsledek se označuje jako **hrubý skór**. - Hrubý skór je následně v rámci interpretace výsledků testů porovnáván s výsledky nějaké skupiny osob (standardizační vzorek), do které testovaný jedinec patří nebo spadá svým postavením, věkem, jazykem apod. - **Tvorba norem** pro testy je v podstatě určitá forma transformace hrubého skóru na nějaký tzv. **odvozený skór**. - Zjednodušen řečeno, při konstrukci těchto odvozených skórů se velmi často vychází z konceptu tzv. **normálního rozložení** (ze statistiky). - Má v grafickém vyjádření typický symetrický zvonovitý tvar ( arit. průměr, modus i medián zde nabývají stejných hodnot) - Rozložení (distribuci) hodnot v tomto rozdělení (a tím i variabilitu výkonů jedinců určité populace) pak vyjadřujeme pomocí průměru a směrodatné odchylky. - Normální rozdělení má průměr 0 a směrodatnou odchylku 1. Pokud je vyjádřeno grafem, pak jej dělíme na pásma podle celočíselných násobků směrodatných odchylek -- vlevo a vpravo od průměru. [Normální rozdělení- distribuce výkonů v populaci ] - Důležitá vlastnost směrodatné odchylky (s.o.) v normálním rozdělení: - do šesti směrodatných odchylek ( na každou stranu) leží 99% případů - V pásmu 1 s.o. leží 68,3 % výkonů - V pásmu 2 s.o. leží 95,4 % výkonů - V pásmu 3 s.o. leží 99,7 %výkonů - Při interpretaci výsledků testů pak **v podstatě zjišťujeme, do jakého pásma s.o. testovaný jedinec spadá**. [Informace pro interpretaci výsledků p. testů] - Podklady a opory pro vyhodnocení výsledků testů pak odborníci zpravidla sytí z více zdrojů: - Základem je porozumění teoretickým oporám (východiskům, konstruktům) pro sestavení testu (testové baterie). - Informace o výsledcích standardizačního vzorku (popisy očekávaných výkonů typického a atypického vývoje) - Normativní tabulky pro transformaci hrubých skórů a tím srovnání testovaného s jeho referenční populací ( percentily, standardizované skóre) - Pozorování průběhu administrace a chování testovaného Analýza dat (19.4) ================== Úkol č. 1 - Otázka: Jsou lidé více vystresovaný když mají rádi kočky nebo psy? - Hypotéza: Psi než kočky jsou méně vystresované - Škála 1- 5 - 8 lidí se zeptat na dvě otázky 1. Kočka/ pes? 2. Během minulého roku jsem se stresoval 1- téměř nikdy, 5- téměř každá den - Stratifikovaný výběr Úkol č 2 - Jak získat peníze na výzkum- zavedení 30 na wellbeing obyvatel Prahy - Zlepšení života obyvatel v Praze - Pro uklidnění politicko- sociální situace - Urychlení rozhodovacího procesu - Zlepšení jména investora - Lepší je otázka/ hypotéza než říct téma- PROJEKT - Jasná myšlenka Představení prezentací (26.4.) ============================== - Projekt jako kdybychom chtěli sestavit ikea poličku stručná návod - Dotazník- jak bude vypadat - Místo děkuji za pozornost- prostor k debatě (pokud to půjde) Základy datové analýzy (17.5) ============================= [Co je cílem statistiky?] - Statistika v psychologii nevyžaduje nutně počítání, ale porozumění - Po analýze dat bychom měli o světe vědět více, než před tím (nebo alespoň vědě, co nevíme) - Statistika řeší - Svět je velký - Svět je chaotický - Svět je velký - Nemůžeme nikdy analyzovat data individuálně, potřebujeme nějak reagovat - Nemůžeme nikdy měřit všechny-\> musíme změřit jen pár osob a jejich výsledky zobecnit - Svět je chaotický - Porozumět zákonitostem v chaosu - Porozumět, co je náhoda a co je pravidlo - Když se zeptám dvou lidí na jednu otázku, dostanu dvě různé odpovědi - [Úkol statistiky] - **Popsat** - **Pochopit** - **Předpovědět** - Cokoliv nám umožní lépe popsat data než kompletní náhodnost je považování za dobré [Typy analýz ] - **Deskriptivní analýza** - Popisuje stav věcí- průměr, počty, variabilita - Typická pro bussiness a akademické reporty - **Induktivní analýza** - Snaží se na datech najít zákonitosti, odhaliit pravidla - Typická pro akademické reporty - **Prediktivní analýza** - Jak z dat odvodit do budoucna - Není zcela nutní chápat zákonnitosti, jen že predikce fungují - Typická pro bussiness reporty [Typy statistické analýzy] - Deskriptivní statistika - Popisuje jak věci jsou - Dává přehled o situaci - Surveys- sčítání lidu - Inferenční statistika - Hledá závislost v datech, co s čím souvisí - Jejich cílem je snížit nejistotu - Popisuje zákonitosti, očekávání - Umožňuje predikce na základě dat [Typy dat ] - Kvalitativní data/ kategorické - Ordinální- existuje lepší varianta - Nominální- všechny možnosti jsou stejně validní - Kvantitativní - Dají se sčítat a odčítat - Spojité X nespojité - Parametrické X neparametrické [Parametrická X neparametrická data ] - Parametrická data - Numerické ratio hodnoty, kardinální hodnoty - Rozdíl mezi 1-2 je stejný jako 4-5 - Počet správně odpovězených otázek v testu - Neparametrická data - Ordinální hodnoty, pořadí - Víme, že 2 je více než 1 a 5 více než 4, ale ne o kolik - Známka z předmětu - Statistické testy jsou vhodné pouze na některé typy - Pearsonova korelade vs Spearmanova korelace - Studentův T- test vs Mann- Whithney Test **Deskriptivní statistika** [Cíle deskriptivní statistiky] - Popsat stav - V případě dotazníků, průzkum je deskriptivní statistika finální - Popsat vzorek tak, aby čtenář tušil, na jakých datech se pracuje - Nutné v případě induktivní statistiky - Bias= vzorek - Je ve vzorku nějaký bias? [Frekvenční tabulky] - Pro kategorická data - Frekvenční tabulky- jak často se hodnoty vyskytují - Absolutní vs procentuální (ratio) - Pokud jsou čísla malá, preferujeme absolutní hodnoty- nejlépe pak obojí [Distribuční rozdělení ] - Je vzorek normální? - Existuje bias/ zkosení na jednu stranu - Typicky reportujeme popuze u analýz, které to vyžadují - T-test, ANOVA, Korelace [Míry centrální tendence] - Průměr - Arimetrický půměr - Sum (X)/ Count (x) - Vhodný pro- velké datasety, symetrické datasety - Medián - Střední hodnota - Vhodný pro- asymetrická data, menší datasety - (modus) - Nejčastější hodnota [Míry rozptylu ] - Rozptyl a Směrodatná odchylka - Var= variance - Sd= standart deviation - Standartní odchylka průměru - Míra popisující jak moc by se měnil průměr - Minimum a maximu - Quartily- hodnoty pro 0,25/0,5/0,75 [Systematická vs nesystematická chyba] - Systematická - Systematicky zkreslená na jednu stranu - Statistika jí vůbec nevadí- jsou zkrátka jiné, než by měla být - Náhodná chyba - Občas tak občas jinak - Někdy zkrátka vyberu vzorek s nadanějšími pacienty - Statistika modeluje a „odstraňuje" náhodnou chybu výběru/ zaměření [Statistika jako metoda odstraňování náhodné chyby] - Průměrná hodnota v našem vzoru - Rozhodli byste tak, že rockeři skladbu preferují a měli bychom marketovat vůči nim? - Dvě možné chyby rozhodnutí - Marketujeme na rockery, přestože bychom mohli na všechny - Marketujeme na všechny, přestože bychom měli na rockery [Nulová hypotéza] - Typicky hypotéza o tom, že status quo platí - Mezi skupinami není rozdíl - Rockeři i Hopeři mají skladu stejně rádi - Závislost mezi proměnými neexistuje - Mezi prožívanou energií a oblíbeností skladby není žádný vztah [Chyba prvního a druhého řádu ] - Chybné zamítnutí nulové hypotézy - Přestože to není pravda, data tvrdí, že ano - Důležitější ve vědeckém poznání - Raději se nedozvíme nic, než bychom se dozvěděli blbost - Chybné nezamítnutí nulové hypotézy - Méně problematické - Nejčastěji proto, že nemáme dost dat -- trend existuje, ale není dost silný - Řeší se u tzv „power analýzy" [P hodnota] - P hodnota značí pravděpodobnost, že došlo k chybě prvního řádu - Chybně zamítáme nulovou hypotézu - Hladina významnosti - Typicky 0.05, ale bezpečnější je 0.01 a menší - Studenti Kloucké jsou lepší v matematice než ti - Klouckého - P = 0.03 =\> existuje 3 procentní pravděpodobnost, že tento jev nastal i za předpokladu, že jsou v matematice stejně dobří [Statistické testy] - Určují dva parametry: a. Pravděpodobnost, s jakou jste obdrželi výsledky náhodou - P-hodnota b. Síla vypozorovaného efektu - Jak moc vám znalost o dané proměnné pomůže v popsání dat - Každý test má jasné podmínky použití - Nutné dohledat a ověřit - Volba testu se odvíjí od: - Typu závislé proměnné - Typu nezávislé proměnné - Množství dat - Výzkumné otázky - Typu dat (parametrické vs neparametrické) [Parametrické testy rozdílů] - **T test** - Porovnává průměry dvou skupin - Párový či nepárový (within subject, between subject) - **ANOVA** - Between subject design - **Repeated ANOVA** - Více skupin a více pozorování pro jednoho jedince - Within-subject design [T- test ] - Testuje rozdíl mezi skupinami - Jednovzorkový (One-sample) - Porovnáváme vůči známé hodnotě - Dvouvzorkový (independent, two sample) - Porovnáváme dvě nezávislé skupiny - Párový (Paired) - Porovnáváme dvě podmínky (test ráno a večer) - Jeden člověk byl měřený vícekrát, měříme "změnu" - One-tailed/two-tailed - Síla efektu = Cohenovo D - Předpoklady - Pouze dvě skupiny - nezávislé skupiny (independent t test) - opakované měření (paired t test) - Kontinuální závislá proměnná - Žádní outliers -- mohou posouvat výsledky - Závislá proměnná je rozložená normálně - Shapiro Wilk normality test - Kouknu vidím - Skupiny mají stejnou variabilitu - Možná korekce menších rozdílů - Levene\`s test for homogenity of variances [Analýzy závislostí ] - Snažíme se využít jedné kontinuální proměnné a ukázat na její vliv na jinou proměnnou - Technicky i ANOVA je analýza závislostí, ale závislá na - kategorickém prediktoru - Typické přístupy jsou - Korelace- Pearsonova, Spearmanova - Regrese- Lineární, logistická, GLM, hierarchické modely, SEM etc [Korelační analýza] - Míra vztahu mezi dvěma proměnnými - Neukazuje na kauzalitu - Nevyjadřuje jak moc jedna proměnná ovlivňuje druhou - Jen, že jdou "spolu" - Korelace je mezi -1 a 1 - 0 značí žádný vztah [Předpoklady korelace] - Ověřit si, že máme opravdu kontinuální proměnné - Nejen na papíře, ale doopravdy Pokud na škále 1-10 všichni odpovídají 7-9, tak to není kontinuální - Histogramy - Ověřit si, zdali jsou proměnné opravdu na sobě závislé - Scatter plots/Bodové grafy - Ověřit si, zdali jsou na sobě závislé lineárně - Pokud ano, regrese, pokud ne, Spearmanova korelace