Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 3 - eksperyment, badanie korelac...Karol Wolski
eksperyment, quasi-eksperyment, zasada randomizacji, plan Solomona, plan z powtarzanymi pomiarami, plan czynnikowy, plan jedno-jednozmiennowy, model korelacyjny
Metodologia badań psychologicznych - zajęcia 3 - eksperyment, badanie korelac...Karol Wolski
eksperyment, quasi-eksperyment, zasada randomizacji, plan Solomona, plan z powtarzanymi pomiarami, plan czynnikowy, plan jedno-jednozmiennowy, model korelacyjny
The document discusses Ajzen's Theory of Planned Behavior, which proposes that intention, attitude, subjective norms, and perceived behavioral control influence behaviors. Intention is influenced by attitude, subjective norms, and perceived behavioral control. Attitude is determined by behavioral beliefs about outcomes. Subjective norms come from normative beliefs about expectations of referents. Perceived behavioral control comes from control beliefs about factors that may help or hinder behaviors. The theory is used to understand user acceptance of technologies according to the Technology Acceptance Model. E-tivities are also mentioned as a concept for online learning activities.
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 10. - Nego...Karol Wolski
This document discusses important principles for effective negotiation, including separating people from problems, focusing on interests rather than positions, inventing options for mutual gain, and insisting on objective criteria. It also discusses the importance of determining your Best Alternative To a Negotiated Agreement (BATNA) to have confidence and leverage in negotiations. Your BATNA is the best option you have if no agreement is reached, and should be used to evaluate any offers against to get the best possible terms. Effective negotiation is about building long-term relationships, not fighting or cheating.
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 9. - Patte...Karol Wolski
This document discusses interpersonal skills for managers in cross-cultural business contexts. It outlines two "iron rules" - that the seller must adapt to the buyer, and that visitors should observe local customs. It then describes four patterns of cross-cultural business behavior: dealing vs relationship-focused cultures, informal vs formal cultures, rigid-time vs fluid-time cultures, and expressive vs reserved cultures. Finally, it outlines Geert Hofstede's cultural dimensions including power distance, individualism, masculinity, uncertainty avoidance, and long-term orientation.
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 8. - feedbackKarol Wolski
The document provides guidance on how to effectively give feedback to others. It recommends that feedback be specific rather than general, focus on observable behaviors rather than intentions, describe actions the recipient can change, be well-timed and closely tied to the event, involve descriptions of what was done rather than why, check for understanding, and be consistently applied. Positive feedback should be timely, specific, and frequent, while constructive feedback alerts one to areas for improvement by describing actions rather than criticizing the person. The overall goal of feedback is to help people understand how their behavior affects others and how to improve performance.
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Class 6 - AttitudesKarol Wolski
1. The document discusses theories of interpersonal behavior including the Theory of Planned Behavior (TPB) and the Technology Acceptance Model (TAM).
2. TPB proposes that behavioral intention, which directly influences behavior, is determined by attitude, subjective norms, and perceived behavioral control. TAM models how users accept new technologies based on perceived usefulness and perceived ease of use.
3. Both theories provide frameworks for understanding human decision-making and can be applied to encourage positive behaviors by influencing the key determinants of intention and acceptance outlined in each model.
Interpersonal Skills for Managers – Psychology in Business - Decision making ...Karol Wolski
1) Heuristics are mental shortcuts or rules of thumb that people use to simplify complex judgments and decisions. While often yielding close approximations, heuristics can also lead to predictable biases.
2) Two important heuristics are availability, where people assess frequency based on what easily comes to mind, and representativeness, where people match characteristics to assess probabilities.
3) Anchoring and adjustment is used to estimate values, where people are influenced by initial anchors and adjust insufficiently. Anchors can be numbers or impressions that are hard to change.
2. Model eksperymentalny (Brzeziński,
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.
3. Kontrola statystyczna – aspekt
„techniczny”
• Metody kontroli zmiennych w planach jedno-
jedno zmiennowych (planu „wszystko albo
nic”) – „techniczny” aspekt kontroli
– Ustalenie stałej wartości kontrolowanej zmiennej
dla wszystkich grup
• Ustalenie podobnych wartości średniej oraz zmienności
zmiennej zależnej dla wszystkich grup (na etapie
pretestu)
– Metoda doboru parami
4. Kontrola statystyczna – ustalanie
podobnych wartości Y
• Ustalenie podobnych wartości średniej oraz
zmienności zmiennej zależnej dla wszystkich
grup (na etapie posttestu)
– W metodzie tej przyjmuje się założenie, że jeśli we
wszystkich grupach wartości średnich oraz
wariancji zmiennej zależnej przyjmują takie same
wartości to, zmienne niezależne istotne dla Y
przyjmują w obu grupach zbliżone wartości. A
przynajmniej ich skutki dla Y są w przybliżeniu
takie same
5. Kontrola statystyczna – ustalanie
podobnych wartości Y
• Ustalenie podobnych wartości średniej oraz
zmienności zmiennej zależnej dla wszystkich
grup (na etapie posttestu)
– W przypadku różnych wariancji
(heterogeniczności) badacz stara się „poprawić”
sytuację np. ponownie rozlosowując osoby
badane do grup
6. Kontrola statystyczna – tworzenie par
• Dobieranie do każdej osoby z jednej grupy,
osoby z drugiej grupy, najbardziej do niej
podobnej pod względem kontrolowanej
zmiennej
– W przypadku dwóch grup metoda ta nosi nazwę
doboru parami
– Można ją poszerzyć na większą ilość grup
7. Kontrola statystyczna – tworzenie par
• Badacz dąży więc to zminimalizowania
wariancji wewnątrz par, przy jednoczesnej
maksymalizacji wariancji pomiędzy parami
– Kontrolując w ten sposób zmienne uzyskujemy
próby zależne co zmusza nas do wykorzystywania
odpowiednich testów statystycznych (dla grup
zależnych)
– Szczególnym przypadkiem tego typu
postępowania są plany z powtórzonym pomiarem
gdzie osoba badana tworzy parę z samą sobą
8. Kontrola statystyczna – ocena metod
• Ustalenie stałego poziomu kontrolowanej
zmiennej
– Bardzo ograniczona możliwość uogólniania
wniosków z badania. Jeśli ograniczymy np. wiek do
przedziału 20-25 lat, to nie możemy wnioskować o
innych grupach wiekowych na podstawie badania
– Niemożność określenia procentowego udziału
zmiennej ubocznej w wyjaśnianiu zmienności
całkowitej zmiennej Y
9. Kontrola statystyczna – ocena metod
• Tworzenie par
– Trudność dobrania par pod względem różnych
zmiennych psychologicznych
• O ile łatwo jest stworzyć parę osób ze względu na wiek o tyle
trudniej jest utworzyć ją biorą pod uwagę np. zaangażowanie
w praktyki religijne
• Czasami problem ten omija się stosując plan z powtórzonymi
pomiarami (tam gdzie się da, patrz poprzednie zajęcia)
– Niemożność określenia procentowego udziału
zmiennej ubocznej w wyjaśnianiu zmienności
całkowitej zmiennej Y
10. Kontrola statystyczna – aspekt
statystyczny
• Wyobraźmy sobie sytuację, w której badany
testem inteligencji jakąś dużą
reprezentatywną dla naszego kraju grupę
osób.
• Po jej przebadaniu uzyskujemy wyniki, które
charakteryzują się pewną zmiennością, mamy
zarówno wyniki wysokie, niskie jak i średnie
(tych ostatnich jest oczywiście najwięcej)
11. Kontrola statystyczna – aspekt
statystyczny
• Gdybyśmy pogrupowali te wyniki, np. według
wykształcenia, ich zróżnicowanie
wewnątrzgrupowe okaże się mniejsze niż
zróżnicowanie wszystkich wyników
• Co więcej, jeśli przyjrzymy się grupą z różnym
wykształceniem, będą one różniły się między
sobą, to zróżnicowanie nazwiemy
międzygrupowym
12. Kontrola statystyczna – aspekt
statystyczny
• Jeśli zaczęlibyśmy manipulować kryteriami grupowania
wyników, to odkryjemy, że część z nich prowadzi do
zmniejszenia zróżnicowania wewnątrzgrupowego oraz
zwiększenia zróżnicowania międzygrupowego.
Mogłoby oczywiście być też odwrotnie.
• Kryteria, które zwiększają zróżnicowanie
międzygrupowe i zmniejszają zróżnicowanie
wewnątrzgrupowe nazywamy zmiennymi niezależnymi
istotnymi dla Y
• Oczywiście miarą owego zróżnicowania jest wariancja
13. Kontrola statystyczna – aspekt
statystyczny
• Rozpatrzmy następujący przykład
• Mamy dwie grupy A i B, które uzyskały
następujące wyniki na zmiennej zależnej Y
– A: 5, 2, 1, 4, 3
– B: 3, 3, 3, 3, 3
• Wszystkie wyniki wzięte razem traktujemy jako grupę C
– Średnia w grupie A, B oraz C wynosi 3
– ������������������������ = 2; ������������������������ = 0; ������������������������ = 1
14. Kontrola statystyczna – aspekt
statystyczny
• Wariancja całkowitą danego zbioru danych
można rozbić na części składowe (wariancje
cząstkowe), odnoszące się do wyodrębnionych
za pomocą jakiegoś kryterium podzbiorów.
– Zatem wariancja rozpada się na dwie wariancje
cząstkowe: wariancję międzygrupową i wariancję
wewnątrzgrupową
15. Kontrola statystyczna – aspekt
statystyczny
• Wariancja wewnątrzgrupowa
– Liczymy ją jako średnią arytmetyczną poszczególnych
wariancji grupowych
• ������������������������ = 2; ������������������������ = 0
2+0
• ������������������������������ = =1
2
• Wariancja międzygrupowa
– Liczymy ją jako wariancję średnich arytmetycznych
wyróżnionych grup
• ������������ = 3; ������������ = 3; ������������ = 3
(3−3)2 +(3−3)2
• ������������������������������ = =0
2
16. Kontrola statystyczna – aspekt
statystyczny
• Wariancję całkowitą obliczamy podobnie jak
wariancję każdej z grup
x ������ − ������ (������ − ������)������
5 2 4
2 -1 1
1 -2 4
4 1 1
(������ − ������)������ 10
3 0 0 ������������������������ = = =1
������ 10
3 0 0
3 0 0
3 0 0
3 0 0
3 0 0
(������ − ������)������ = 10
18. Kontrola statystyczna – aspekt
statystyczny
• Interpretacja
– Grupy nie różnią się ze względu na średnie
– Średnie składowe (A i B) nie różnią się od średniej
całości wyników (C)
– Zmienna niezależna nie kontrolowała w ogóle
zmienności Y, tzn. dzieląc grupę C na A i B nie
uzyskaliśmy redukcji zmienności wewnątrzgrupowej.
Zmienna X wyjaśnia 0% zmienności Y
������������������������������ 0
• ∗ 100% = ∗ 100% = 0%
������������������������������ 1
– Za całą zmienność Y (100%) odpowiedzialna była
zmienność wewnątrzgrupowa
19. Kontrola statystyczna – aspekt
statystyczny
• Wariancję wewnątrzgrupową traktujemy jako
miarę precyzji przeprowadzenie
eksperymentu.
• W idealnej sytuacji wynosi ona 0, wtedy gdy
porównywane grupy są idealnie
homogeniczne
• Wówczas całą zmienność Y można tłumaczyć
wpływem zmiennej niezależnej, będącej
źródłem wariancji międzygrupowej
21. Kontrola statystyczna – aspekt
statystyczny
• Zalecenie dla badacza
– Powinniśmy tak dobierać osoby do grup, aby
minimalizować wariancję wewnątrzgrupową
– Powinniśmy tak manipulować zmienną niezależną,
aby zmaksymalizować wariancję międzygrupową