Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 3 - eksperyment, badanie korelacyjne

33,978 views

Published on

eksperyment, quasi-eksperyment, zasada randomizacji, plan Solomona, plan z powtarzanymi pomiarami, plan czynnikowy, plan jedno-jednozmiennowy, model korelacyjny

Published in: Education
0 Comments
2 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
33,978
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
4,332
Actions
Shares
0
Downloads
135
Comments
0
Likes
2
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 3 - eksperyment, badanie korelacyjne

  1. 1. Metodologia badao psychologicznych Zajęcia 3 Karol Wolski
  2. 2. Jak naukowiec prowadzi badanie? – raz jeszcze! (Brzezioski, 2003)1. Sformułowanie problemu badawczego (pytania badawczego) oraz hipotezy badawczej2. Określenie zmiennych zależnych, niezależnych oraz innych istotnych dla Y3. Operacjonalizacja zmiennych4. Wybór modelu badawczego – Model eksperymentalny, model korelacyjny5. Wybór modelu statystycznego6. Akceptacja lub odrzucenie hipotezy7. Ocena, interpretacja i generalizacja wyników
  3. 3. Wybór modelu badawczego• Model eksperymentalny – „Prawdziwy” model eksperymentalny – Model quasi-eksperymentalny• Model korelacyjny• Model ex post facto
  4. 4. Model eksperymentalny (Brzezioski, 2004)• Model eksperymentalny to taki model sprawdzania hipotez o zależnościach między zmienną zależną i niezależną główną który zakłada: – Manipulację przynajmniej jedną zmienną niezależną - główną – Kontrolowanie pozostałych zmiennych, ubocznych i zakłócających, które badacz uznał za istotne dla Y – Dokonywanie pomiaru zmienności zmiennej zależnej, spowodowanej zmierzonym przez badacza oddziaływaniem na nią zmiennej niezależnej.
  5. 5. Model eksperymentalny (Brzezioski, 2004)• Manipulowanie zmienną niezależną to przydzielenie poszczególnych jej wartości osobom badanym – Przydzielanie osobom badanym poszczególnych wartości musi odbywad się zgodnie z zasadą randomizacji, jest to jeden z warunków niezbędnych dla modelu eksperymentalnego – Gdy nie zastosujemy się do zasady randomizacji, nie dokonujemy właściwej manipulacji zmienną niezależną
  6. 6. Model eksperymentalny (Brzezioski, 2004)• Zasada randomizacji – To losowe przydzielanie osobom badanym poszczególnych wartości zmiennej niezależnej – Oznacza to, że każda z osób badanych ma takie samo prawdopodobieostwo trafienia do każdej z grup wyznaczonych przez wartości zmiennej niezależnej – Pozwala to zredukowad związki pomiędzy indywidualnymi cechami osób badanych lub sytuacji eksperymentalnej a specyfiką grupy, do której trafi badany.
  7. 7. Model eksperymentalny (Brzezioski, 2004)• Zasada randomizacji – przykład – Wyobraźmy sobie, że badamy wpływ koloru pokoju na spostrzeganą radośd z życia (badanie jest o 7.00 rano) – Mamy dwa rodzaje pokojów, czerwony i zielony – Zakładamy, że ludzie w zielonym pokoju będą bardziej cieszyd się życiem – Wyobraźmy sobie, że dzielimy badanych do dwóch pokojów (ze względu na kolejnośd w jakiej przyszli do naszego laboratorium) – Pierwszych 10 pokój zielony, pozostała 10 – czerwony (brak randomizacji)
  8. 8. Brak randomizacji 1. Kasia 11. Kasia 2. Kasia 12. Kasia 3. Kasia 13. Kasia 4. Kasia 14. Kasia 5. Kasia 15. Kasia 6. Kasia 16. Kasia 7. Kasia 17. Kasia 8. Kasia 18. Kasia 9. Kasia 19. Kasia 10. Kasia 20. Kasia
  9. 9. Model eksperymentalny (Brzezioski, 2004)• Zasada randomizacji – przykład – Wyobraźmy sobie teraz, że wśród osób, które do nas przyszły częśd osób zaspała i dlatego dotarła chwilę później – Załóżmy jeszcze, że te osoby, które zaspały, generalnie lubią długo pospad  – Jak śpią krótko to są złe!
  10. 10. Brak randomizacji 1. Kasia 11. Kasia 2. Kasia 12. Kasia Rozkład śpiochów w dwóch 3. Kasia 13. Kasia grupach badanych. 4. Kasia 14. Kasia Śpiochów zaznaczono na czerwono. 5. Kasia 15. Kasia 6. Kasia 16. Kasia 7. Kasia 17. Kasia 8. Kasia 18. Kasia 9. Kasia 19. Kasia 10. Kasia 20. Kasia
  11. 11. Model eksperymentalny (Brzezioski, 2004)• Zasada randomizacji – przykład – Jak widzimy w grupie czerwonej mamy więcej śpiochów – A wiadomo, śpioch niewyspany = śpioch zły – Duża ilośd śpiochów w czerwonym pokoju może zaniżyd wartości zadowolenia z życia w tej grupie
  12. 12. Randomizacja1. Kasia 11. Kasia2. Kasia 12. Kasia Rozkład śpiochów w dwóch3. Kasia 13. Kasia grupach badanych.4. Kasia 14. Kasia Śpiochów zaznaczono na czerwono.5. Kasia 15. Kasia6. Kasia 16. Kasia7. Kasia 17. Kasia8. Kasia 18. Kasia9. Kasia 19. Kasia10. Kasia 20. Kasia
  13. 13. Model eksperymentalny (Brzezioski, 2004)• Zasada randomizacji – przykład – Randomizacja maksymalizuje prawdopodobieostwo równego rozłożenia śpiochów w dwóch grupach badanych (minimalizuje prawdopodobieostwo rozłożenia nierównomiernego) – Pozwala uniknąd skrzywienia wyników związanych z nierównomiernym rozłożeniem się cech badanych w grupach
  14. 14. Model eksperymentalny (Brzezioski, 2004)• Ale… – Randomizacja nie zapobiega całkowicie ryzyku nierównomiernego rozkładu cech w obu grupach – Błąd próbkowania – możliwośd wystąpienia nierównomiernego rozkładu cech w obu grupach pomimo zastosowania zasady randomizacji
  15. 15. Randomizacja – gdyby było 5 śpiochów 1. Kasia 11. Kasia 2. Kasia 12. Kasia 3. Kasia 13. Kasia 4. Kasia 14. Kasia 5. Kasia 15. Kasia Błąd próbkowania 6. Kasia 16. Kasia 7. Kasia 17. Kasia 8. Kasia 18. Kasia 9. Kasia 19. Kasia 10. Kasia 20. Kasia
  16. 16. Model eksperymentalny a quasi- eksperymentalny• Model quasi-eksperymentalny to taki plan badawczy, w którym nie zastosowano zasady randomizacji • Przykład modelu quasi-eksperymentalnego: • Zmienną niezależną jest płed, kolor oczu lub inna zmienna, którą nie jesteśmy w stanie manipulowad • Nie możemy zmienid komuś koloru oczu albo płci  losowo przydzielając go do odpowiedniej grupy
  17. 17. Model eksperymentalny (Brzezioski, 2004)• Pozostałe warunki niezbędne dla przeprowadzenie prawidłowego eksperymentu – Muszą istnied minimum 2 grupy porównawcze, eksperymentalna i kontrolna lub dwie inne grupy np. K i M (w modelu quasi-eksperymentalnym – badaniu różnicowym) – Identycznośd procedury eksperymentalnej w każdej z grup – Pomiar zmiennej zależnej musi byd identyczny w każdej z grup
  18. 18. NAJWAŻNIEJSZE PLANYEKSPERYMENTALNE
  19. 19. Model jedno-jednozmiennowy• Najprostszy plan eksperymentalny – Zmienna niezależna przybiera tylko dwie wartości • Wartośd „0” – grupa kontrolna • Wartośd „1” – grupa eksperymentalna • W takiej sytuacji mówimy o grupach eksperymentalnych – Zmienna niezależna przybiera tylko dwie wartości • Wartośd „1” – pokój zielony • Wartośd „2” – pokój czerwony • W takiej sytuacji mówimy o grupach porównawczych
  20. 20. Model jedno-jednozmiennowy• Bower i współpracownicy (1975) badali jak na zapamiętywanie abstrakcyjnych obrazów wpływa nadanie im etykiety (opisanie ich)• Badanych podzielono na dwie grupy – Z etykietą – Bez etykiety• Badanym w obu grupach pokazano serię obrazków, po czym proszono ich o narysowanie tego co zapamiętali
  21. 21. Model jedno-jednozmiennowy• Obrazki użyte przez Bowera i wsp. (1975)• Rezultaty Bez etykiety Z etykietą 51 % 71%
  22. 22. Model jedno-jednozmiennowy• Głównym zarzutem stawianym temu modelowi badao jest ryzyko tego, że pomimo randomizacji, grupy mogą byd nierównoważne pod względem różnych charakterystyk istotnych dla Y• Możliwe jest, ze zmiennośd Y powodowana jest przez inne czynniki niż X, w koocu w każdej z grup znajdują się inne osoby
  23. 23. Model z powtarzanymi pomiarami zmiennej zależnej• To taki eksperyment, w którym jedna grupa osób badana jest dwukrotnie, przed i po interwencji eksperymentalnej – Np. poddajemy terapii grupę osób chorych na depresję, mierzymy poziom depresji przed i po terapii i porównujemy go• W tego typu eksperymencie mamy do czynienia z tak zwanymi grupami zależnymi i musimy uwzględnid to w analizie danych• Jest to stosunkowo często wykorzystywany plan w psychologii Pomiar 1 - pretest Interwencja Pomiar 2 - posttest eksperymentalna
  24. 24. Model z powtarzanymi pomiarami zmiennej zależnej• Zalety planu z powtarzanymi pomiarami – Brak ryzyka błędu próbkowania – w obu grupach są te same osoby, nie ma więc ryzyka tego, że będą one różniły się od siebie ze względu na zmienne istotne dla Y • W koocu takie cechy jak inteligencja, osobowośd itp. nie powinny ulec zmianie pomiędzy pomiarem 1 i 2 – Jest bardziej oszczędny, pozwala na zmniejszenie liczby osób badanych o połowę przy zachowaniu tej samej ilości pomiarów.
  25. 25. Model z powtarzanymi pomiarami zmiennej zależnej• Ograniczenia – Tego typu plan nie zawsze jest możliwy • Osoby badane mogą przewidzied o co chodzi w eksperymencie • Poziom zmiennej zależnej może zależed od nabierania wprawy, np. testy inteligencji • Krytyka eksperymentu Kahnemana przez Gigerenzera
  26. 26. Rola pretestu zmiennej zależnej (Brzezioski, 2004)• Pretest zmiennej zależnej można zastosowad również w przypadku planów międzygrupowych, a nie tylko planów z powtarzanymi pomiarami• Pozwala to na ustalenie czy przed interwencją eksperymentalną grupy miały równy poziom zmiennej Y• Stwierdzenie, że przed interwencją grupy miały równy poziom Y działa na korzyśd tezy, że różnice na koocu eksperymentu są wynikiem działania zmiennej niezależnej głównej
  27. 27. Eksperyment w układzie czynnikowym• Inaczej plan wielo-jednozmiennowy – Wiele zmiennych niezależnych (min. 2) – Jedna zmienna zależna
  28. 28. Plan Salomona (1949) jako przykład eksperymentu czynnikowego Rodzaj argumentów osobiste teoretyczne Pomiar Pretest i posttest GR 1 GR 2etnocentryzmu Tylko posttest GR 3 GR 4 Zalety Kontrola wpływu testowania oraz zmiennej niezależnej na zmienną zależną Wady Wymaga dodatkowych dwóch grup osób badanych Wyniki są trudniejsze do interpretacji
  29. 29. Eksperyment w układzie czynnikowym• Podsumowując układy czynnikowe to takie eksperymenty, w których badani przydzielani są do grup ze względu na więcej niż jeden czynniki – zmienną niezależną• Model czynnikowy łatwo możemy rozszerzad na więcej grup np. dzieląc osoby według 3 zmiennych niezależnych• Dołożenie kolejnej 2-wartościowej zmiennej powoduje koniecznośd podwojenia liczby grup
  30. 30. Eksperyment w układzie czynnikowym• Zmienne niezależne mogą również przybierad więcej niż dwie wartości• Jest to szczególnie przydatne kiedy w rzeczywistości zmienna ma rozkład ciągły, wtedy lepiej zastosowad więcej niż dwie kategorie• Zastosowanie dwóch grup „zmusza” nas do poszukiwania związków liniowych
  31. 31. Eksperyment w układzie czynnikowym• Wiele grup vs dwie grupy - przykład Y X Rzeczywisty związek dwóch cech
  32. 32. Eksperyment w układzie czynnikowym• Wiele grup vs dwie grupy - przykład Y X Grupa Grupa A B Dwie grupy sugerują nam liniowy związek Jest on niezgodny z rzeczywistością
  33. 33. Eksperyment w układzie czynnikowym• Wiele grup vs dwie grupy - przykład Y X Dwie grupy sugerują nam liniowy związek Jest on niezgodny z rzeczywistością Grupa Grupa A B
  34. 34. Eksperyment w układzie czynnikowym• Wiele grup vs dwie grupy - przykład Dwie grupy sugerują brak związku Y Jest to wniosek niezgodny z rzeczywistością X Grupa Grupa A B
  35. 35. Eksperyment w układzie czynnikowym• Wiele grup vs dwie grupy - przykład Trzy grupy – związek krzywoliniowy Y Wniosek adekwatny X Grupa Grupa Grupa A B C
  36. 36. Model korelacyjny• Stosujemy go wtedy kiedy chcemy zbadad w jaki sposób związane są ze sobą poszczególne zmienne• W tym modelu nie manipulujemy zmienną niezależną• Jego istotą jest sprawdzenie współzmienności poszczególnych zmiennych
  37. 37. Model korelacyjny - przykład• Możemy zadad sobie pytanie w jaki sposób opinie na temat mniejszości narodowych związane są z odległością w jakiej ktoś mieszka od granicy paostwa z którego pochodzi dana mniejszośd oraz płcią – Dokonujemy pomiaru opinii nt. mniejszości – Dokonujemy pomiaru odległości miejsca zamieszkania badanego od granicy paostwa – Sprawdzamy czy te dwie wartości są ze sobą powiązane
  38. 38. Model korelacyjny - przykład• Załóżmy, że są powiązane: Opinie Odległośd od granicy K M

×