expe pt tembeli

7/30/2019 Expe Pt Tembeli

1/29

Material pentru psihologie experimentala si

analiza datelor

-:*:- -:*:- -:*:-

PROLOG

Totul va fi bine. Relax. Faceti pauze.

CAPITOLUL UNU: TEORIE SI CHESTII GENERALE

1) Probabilitati

-1 insemna ca se intampla mereu-0 inseamna ca nu se poate intampla-probabilitatile se afla intre 1 si 0

Avem urmatoarele notiuni:

-Experienta= de ex. Aruncarea monedei in general, sau aruncarea zarului in general-Proba= de ex partea monedei cu fata, sau fata zarului cu cifra6-Eventimentul=orice situatie care este posibil sa apara in urma unei experiente

-de ex situatia in care aruncam zarul si cade cu fata6 in sus-evenimentul elementar este cel care implica o singura proba(de exemplu sa cada fata 6)-evenimentul compus este cel care implica mai multe probe(de exemplu sa pice fata 3 si

fata 5)-evenimentul cert este cel care apare intotdeauna, adica are o probabilitate de 1


2/29

-evenimentul imposibil este cel care nu apare niciodata, adica are o probabilitate de 0-evenimentul contrar al evenimentului A, este evenimentul care se intampla atunci cand

nu se produce A. de ex: ev contrar al situatiei in care pica capul monedei,este situatia in care pica banul monedei

-probabilitatea unui eveniment este si egala cu: 1-proabilitatea evenimentului sau contrar

-Probabilitatea ca un evenimet sa se intample este numarul de cazuri in care se intamplaacel lucru raportat(impartit) la numarul de cazuri in care se poate intampla oriceeveniment:

-probabilitatea ca doua evenimente sa se intample(si unul si altul) este egala cuprobabilitatea primului eveniment inmultita cu probabilitatea celui deal doilea eveniment-proabilitatea sa se intample un eveniment sau sa se intample alt eveniment, este egala cuprobabilitatea primuia adunata cu probabilitatea celui de-al doilea-cu alte cuvinte:

-cand e SI SI, se inmultesc probabilitatile

-cand e SAU SAU, se aduna probabilitatile

2)Cercetarea

De ce naiba s-au apucat oamenii de stiinta? Pt ca aveau nevoie de cunostinte pecare sa le poata folosi in mod practic pentru a trai(bine). Pentru a putea folosi ceva inmod practic, trebuie sa fie util, adica sa aiba cineva nevoie de chestia aia, sa fiesigur(cert), si sa fie util in vitor, pentru ca oamenii traiesc prezent, si vor trai in vitor, darin trecut cu siguranta nu se mai modifica nimic.

- de obicei se desfasoara in etapele: observaia, stabilirea ipotezelor,experimentarea propriu-zis i analiza/interpretarea datelor

- nu este neaparat sa urmeze fazele respective- datele se pot verifica prin facerea de predictii: daca se adeveresc

inseamna ca e corect, daca nu atunci mai trebuie lucrat- datele se pot verifica si prin alte date(adica repetarea experimentului)- o ipoteza trebuie sa fie falsificabila, adica trebuie sa se poata demonstra

ca e adevarata sau falsa- programele de cercetare trebuie sa gaseasca legitati(pe baza carora se pot

face predictii), si nu sa descrie pur si simplu faptele


3/29

- cand un program de cercetare(paradigma) nu mai poate explica un lucru,apare o criza, si in final va aparea o alta paradigma care poateexplica si acel lucru

-sau se modifica paradigma

De ce e nevoie sa verificam datele(resp. rezultatele cercetarii)?-ca sa ne putem increde in ele si sa putem opera cu eleDe ce trebuie sa fie falsificabil?

-pentru ca daca nu poti stii daca e adevarat sau fals ceea ce propui(ipoteza), atuncinu are utilitatepractica.diferenta dintre un fapt stintific si o credinta e ca

poti demonstra ca faptul stintific e fals sau adevarat(falsificabil), dar in cazulcredinta nu poti demonstra ca e adevarata sau falsa.

De ce e nevoie de legitati?-pt ca cu descrierile nu ai ce sa faci. Legitatile sunt ca niste unelte, poti face

predictii cu ele. daca punem numai 1kg de ciment, beton care rezulta osa se sfareme si ne da la protv

3)Scale de masurare

-masuram variabile (deci trebuie sa poata lua cel putin 2 valori. Ca da nu, ce samai masuram?!)

-variabilele pot fi :-continue: adica e vorba despre un gradient, nu se sare de la o valoare la

alta. De ex: gradul de incordare al muschilor, nu poti sa treci de laincordat la relaxat: chiar daca se produce rapid, este un procescontinuu; inca putin inca putin inca putin.

-discrete: se sare de la o valoare la alta si nu e nimic intre ele. De exemplugenul(ori e masculin ori feminin), orientarea politica(ori pnlist, oripdist, ori psdist, ori prmist)

-masurarea inseamna sa atribui numere unor carcateristici, iar aceste numere sa refelcterelatia dintre caracteristici

-pentru ca o masuratoare(respectiv un test) sa fie valida e trebuie sa masoare exact ceeace isi propune sa masoare(validitate predictiva) si sa aiba fidelitate adica

aplicand-o din nou sa obtinem aceleasi rezultate-validitatea de criteriu se refera la faptul ca masuratoare respectiva da aceleasi rezultate

ca si un alt test deja consacrat-binenteles noi masuram prin scale ceea ce vrem sa masuram, deci validitatea

predictiva si fidelitatea(si validitatea de criteriu) se refera imperativ si la ele

a)scala nominala

-da frecventa unui comportament


4/29

-operam astfel-tintim un comportament-facem definitii(pt variatiile posibile ale comport)-aplicam grila de observatie-fiecare subiect se incadreaza doar intr-o categorie si sigur

intr-una (exhaustiv&complementar)

b)scala de ordinala (de ranguri, de ierarhi)

-se obtine o ierarhie, adica o ordonare in funcite de un criteriu-in mod ideal ierarhia este stricta(adica doar un om pe un loc)-o folosim cand avem un singur criteriu, care este greu de

cuantificat(masurat)-ia in considerare ca intre subiecti este o diferenta-dar nu spune nimic despre cat de mare este diferenta dintre 2

locuri

c)scala de interval-intervalele dintre o valoare si alta sunt egale-adica intre 2 locuri, distanta este egala-cu aceasta scala se pot obtine valori numerice(cantitati)

d)scala de proportii

-in plus fata de toate ea mai are si zero real, adica o valoare caredenota lipsa lucrului respectiv, si nu valoarea minima

-datorita acestui lucru se pot face proportii: de exemplu jumate,de 2x mai mult.

-scalele trebuie sa aiba validitate(de masurare) adica sa masoare exact ceea ce isipropun si fidelitate, adica la masurari repetate sa dea aceleasi rezultate.-fiecare scala are un construct/model in spate, si deci trebuie sa aiba o validitate de

construct, adica sa se suprapuna cu el-validitatea predictiva se refera la faptul ca pe baza scorurilor se poate face o predictie


5/29

3)Metode de cercetare

a)observatia stintifica

-pe baza observatiei poti emite ipoteze locale(adica pt cazul observat) pecare apoi le poti folosi in constructia ipotezei mari

-se deosebeste de cea normala prin faptul ca e obiectiva, adica nu se lasainfluentata de clisee, emotii samd; si ia in considerare doar date relevante, pe carele urmareste sistematic.

-de aici se impune nevoia de o grila de observare, ca sa nu se apuce ala care observa sapovesteasca toate prostii pe care le-a vazut. Cu grila, bifeaza si se concentreaza peceea ce e important

-grila nu e bine sa aiba mai mult de 10 categorii ca e greu de folosit-categoriile trebuie sa fie exhaustive si complementare, adica sa se completeze reciproc si


6/29

sa se poata incadra orice variatie al comportamentui tintit in categoriilerespective; ca daca nu,atunci omu vede ceva si nu are unde bifa, ceea cerezulta in faptul ca noi ulterior o sa ajungem la concluzii incorecte

-definitile pentru categori trebuie sa fie clare, concise, pentru ca sa inteleaga cel ceobserva despre ce e vorba si pentru ca observatori diferiti sa inteleaga acelasi

lucru

!dar.pentru ca de multe ori asta e greu, nenea kohen a inventat omodalitate pentru a testa cat de bine se potriveste ceea ce a bifat fiecareobservator cu restul

Coeficientul kohen

-verfica daca concordantele dintre observatori(adica unde toti au ales la fel) suntintamplatoare sau chiar se gandeau la acelasi lucru

-se foloseste pt scale nominale


7/29


8/29

-cu cat nr de observatori e mai mare, sau numarul de categorii emai mare, cu atat scade Pe, adica probabilitatea sa fieconcordanat din intamplare. Deci creste K

-valoarea prag de semnificatie este 0,7. adica daca K e mai maredecat 0,7 atunci e bun

b)experimentul

-se foloseste pentru a analiza situatii-se creaza situatii miniaturizate, adica cu mai putin variabile. Cu alte cuvinte se

pot elimina variabilele care influenteaza suplimentar ceea ce vrem noi savedem(variabile extene), si se pot controla foarte precis variabilele pe carele testam( var independente)

-deci are precizie mare dar este foarte simplificata situatia(are validitateinterna(precizie) dar nu prea are validitate externa(asemanare curealitatea))

-in experiment se manipuleaza sistemic una sau mai multe variabile, si se studiazaefectul manipularii asupra subiectilor/situatiei

-variabila independenta e ceea ce manipulam, ceea ce vrem sa vedem daca influenteazaceva (rezulatatul)sau nu

-variabila depdenta e ceea ce masuram, adica ceea ce vrem sa vedem daca e afectat deschimbarile variabilei independente-variabila dependenta trebuie sa:

-fie sensibla la schimbarile variabilei indepndente, adica sa se modificeputin si cand var indep se modifica putin

-sa fie usor de masurat si clar definita


9/29

-sa fie fiabila, adica sa nu fluctueze episodic

-experimentul isi propune sa stabileasca o lege intre var indep si cea dependenta, adica orelatie cauza efect.

asta implica:

-covarianta-succesiunea-varianta concomitenta

-exista trei tipuri de design experimental-design exp de baza: cand manipulam/variaza un singur factor-design exp factorial: cand manipulam/variaza mai multi factori-design exp mixt: candvariabila independenta(manipulata) este pusa in relatie si

cu o variabil clasificatorie sau variabil etichet-variabila eticheta const n repartizarea subiecilor care particip

la experiment n clase diferite pe baza unor caracteristici

imanente ale acestora (sexul, vrsta, statutul social etc.).-punctele forte ale designului exp mixt sunt:- sporetesenzitivitate, constatabil experimental, a

variabilei dependente fa de factorul manipulat;- ofer informaii despre gradul degeneralitate a

rezultatelor obinute

c)studiul de corelatie

-in acest caz vedem corespondenta dintre doua variabile, si efectul deja s-aprodus. De exemplu ne laum dosarele de la politie cu accidente, si vedem

cat de multe au fost cauzate de alcool

d) qvasi experiment

-cand vrem de exemplu sa vedem daca homosexualii se pricep mai bine la modadecat heterosexualii. Manipularea deja s-a produs. Adica nu ii facem noihomosexuali sau heterosexuali, ci asa ii gasim. Apoi le aplicamchestionarul de moda, si vedem care se pricep mai bine

-subiectii trebuie alesi cu grija(aleator), sa fie randomizati(adica amestecati omogen sisa reprezinte bine populatia, adica sa nu fie toti intr-fel).

-in realitate se participa pe baza de voluntariat la experimente, adica noi astia din anul 1,dar se presupune ca noi in general suntem randomizati in an, si deci nu e oproblema(mare)


10/29

metodele comparatae pe scurt(pe baza tabelului miracol al lui Robi):

Observatia

Avantaje

-poate furniza ipoteze pt studii mai riguroase-evidentiaza lucrurile asa cum apar in realitateDezavantaje

-este desriptiva si nu pune in evidenta relatii cauza-efect-consuma timp si resurse

Studiul de corelatie

Avantaje

-poate furniza ipoteze pt studii mai riguroase-folosim cand nu putem manipula var independenta

-cand vrem sa vedem legatura dinte 2 variabile in realitateDezavantaje-nu poate evidentia relati cauza-efect

Experiment

Avantaje-control riguros la variabilelor=validitate interna mare

-evidentiaza relatii cauza-efectDezavantaje

-validitate externa redusa, adica situatiile nu sunt chiar ca in realitate

-subiectii se pot comporta diferit in laborator-este util cand putem manipula variabila independenta

Qvasi experiment

Avantaje

-se foloseste cand nu putem manipula var independenta-poate evidentia relatii cauza-efect, destul de bine

Dezavantaje-nu poate dovedi mereu succesiunea temporala cauza-efect

-uneori e dificil sa gasesti subiecti


11/29

Erori ce pot aparea prin comparatii intra si intergup

Erori intragrup(in interiorul sau)

-Eroarea de maturare: pe parcursul experimentului subiectii se dezvolta=>se

schimba-Eroare la testari repetate: de ex subiectii invata raspunsuri-Degradarea instrumentelor de masura: asemanator cu testarile repetate, de ex

chestionare de personalitate-Regresia statistica: se testeaza oameni,se selecteaza unii dintre ei, se retesteaza,

dar acum alta va fi media si valorile din distributie-Evenimente externe: moare bunica subiectului, el se va comporta altfel

Erori intergrup(intre grupuri diferite)

-Datorita selectiei

-Moarte experimentala: la experimente lungi, se pierd subiecti ca de ex se muta,mor-Efectul difuziunii: se raspandeste efectul de la grupul experimental la cel de

control; de ex daca vorbesc intre ei-Efectul compensarii: de ex, cei din grupul de control se ambitioneaza si se

straduiesc mai mult decat cei din cel experimental-Efectul resemnarii: exact opusul efectului compensatoriu.


12/29

CAPITOLUL DOI: STATISTICA HARDCORE

Introducere

Totul va fi bine. Relax. Faceti pauze.

Restul

La ce ne trebuie statistica in psihologie?

-in psihologie nu avem ca in fizica totul exact si concret, asa caorice facem

noi nu este sigur ci probabil. Noi obtinem date, dar nu stim daca le-am obtinut pentru ca asa stau lucrurile sau daca le-am obtinut dinintamplare

-statistica are rolul de a verifica si evalua aceasta eventualitate, daca dateleau un caracter intamplator sau sunt pe bune

-in statistica niciodata nu poti vorbi de certitudine. In cel mai buncaz obtii o probabilitatea foarte mare/semnificativa

5) Indicatori statistici

-cand masuram mai multi subiecti putem sa facem un grafic curezultatele(distributie):


13/29

-dupa ce am efectuat experimentul propriu zis noi avem:-numarul de subiecti testati n-valorile obtinute de fiecare subiect x (urile)

-putem sa calculam:-media pentru subiecti(media esantionului) m-abaterea standard a esantionului s

-cu aceste informatii putem sa purcedem la analiza statistica

Indicatorii tendintei centrale

-la fel ca si in politica, unde nu prea intereseaza pe multa lume cine voteaza cupartidu lu becali, ci cu cine a votat majoritatea(da,psd..), asa si inpsihologie important este ce rezultate a obtinut majoritatea

-indicatorii centrali incearca sa dea o idee despre acest lucru: unde se strang cele

mai multe valori-totusi in psihologie trebuie sa fim mai realisti pentru ca e vorba de stiinta, asaca

nu putem sa ignoram o parte prea mare din date, pentru ca altfel concluzilenoastre nu mai sunt asa de reprezentative

-indicatorii tendintei centrale sunt:- modul-mediana- media


14/29

a)modul

-este valoarea distributiei cu ce mai mare frecventa,adica

cea care e mereu in varful graficului-chestia e ca nu iti zice nimic despre restul valorilor, poateca restul sunt o gramada mare de valori la distantemari

-se poate folosi cu toate scalele(deci si cea nominala)

b)mediana

-punctul/pozitia sub care se afla 50% dintre valorileierarhiei din distributie(adica imparte in 2 partiegale)

-rezista la valori extreme-e utila in situatia de open ended questions(subiectii nu pot fi inregistrati cu numere, saunumerele nu sunt finale: la timpul de reactie, nu areactionat in x secunde, bye bye, nu stai ore dupa el;sau daca nu a avut reactii adverse in 2 ani, tu nu staisa mai astepti pana la moartea lui, si analizezirezultatele dupa 2 ani ale studiului)

-utila la distributii asimetrice-formula ei este (n+1)/2 , asta da pozitia pe care se afla

mediana in sirul ordonat crescator/descresctaor

-daca n este par, rezulta un numar cu x ,5, iar noi vomface media numerelor care se afla in stanga siin dreapta acestui punct-de ex daca n=10, rezulta 5,5, deci facem media

valorilor de pe pozitia 5 si 6-se foloseste la:

-scale de proportii-scale de interval-scale ordinale(ierarhii)

c)media

-media e centrul de greutate al distributiei-se foloseste de maximum de informatii(aidca de toate

valorile din distributie plus numarul lor)-problema ei este ca valorile extreme, chiar daca sunt

putine, si pe noi nu ne intereseaza, o influenteaza sitrag de ea in dreapta sau in stanga

-ea nu cade neaparat in dreptul varfului distributiei, dar la o


15/29

distributie gausseana, va cadea exact acolo-se foloseste la:

-scale de interval-scale de proportii

-adica la scalele care denota si cantitati

numerice

-in cazul ditrib normale/gauss toate cele trei(modul, mediana, media) sunt egalesau foarte apropiate

Indicatorii dispersiei

-stim acum care este punctul unde se cam aduna majoritatea datelor, dar noi mai trebuiesa stim si despre restul cam la ce distanta sunt fata de aceasta majortitate----

chestia asta e dispersia-noi folosim media cand calculam dispersii, pentru ca dupa cum ziceam, se foloseste decea mai mare cantitate de date, si este centrul de greutate al distributii(adica dacamai adaugi o valoare, media se schimba astfel incat sa ramana in echilibrudistributia)

-poza: o distributie care sta cu capul in jos sieste tinuta in echilibru de medie; daca maiadaugam o valoare intro parte, media seschimba a. i. sa ramana in echilbrudistributia

-ok

-acum, daca am vrea sa aflam cat de departe este o anumita valoare de m, atunci e normalsa scadem din acea valoare pe m, pentru ca ne ramane exact distanta dintre celedoua: x-m

-mai departe, daca vrem sa stim cat se departeaza in medie toate valorile de la m, atuncitrebuie sa facem x-m pentru fiecare valoare, sa le adunam, si sa impartim aceastasuma la cate sunt(ca asa se calculeaza orice medie: suma/cate sunt): (x-m)/n

-dar chestia e ca noi avem numere mai mari si mai mici decat m.in plus la o ditrib gauss,


16/29

pe o parte e exact imaginea in oglinda a celeilalte parti(simetrica)-atunci, cand facem x-m, vom avea numere pozitive si negative, care mai sunt si

omoloage, asaca daca le adunam obtinem 0. (x-m)=0nici nu mai are rost saimpartim la n

-x-m , este deci bun, dar problema e ca suma da 0. pentru a anula problema ca suma da 0,

putem face doua lucruri:-sa facem modul de x-m, inainte sa le adunam. Astfel scapam de semnul -,si pastram valoarea, care ne intereseaza defapt

-sa ridicam x-m la patrat inainte sa facem suma. Toate vor avea semnul +,si diferenta va creste mult, devenind mai evidenta(22=4 si 32=9, 9-4=5 fata de 3-2=1)

-dupa ce impartim suma (diferentelor de la valorile x la m)2 si impartim la n, obtinemvarianta

-dar noi am ridicat la patrat, si am denaturat putin situatia, din cauza asta va trebui sascoatem radical din tot, si obtinem departarea medie a valorilor x de la m, adicaabaterea standard

-cand folosim smecheria cu modulul ne rezulta eroarea standard, pe care o folosim insa laditributia medilor si nu la esantioane

-abaterea standard are o precizie mai mare, deoarece patratul da o precizie mai mare,scotand radical nu neutralizam toata aceasta precizie,ci pastram chiar cat netrebuie.


17/29

-cand calculam abatera standard in ideea de a folosi ceea ce obtinem pentru a facecomparatii cu populatia sau estimari despre populatie(testul t, z, estimarea medieiin populatie samd) folosim in loc de n , Df, adica degree of freedom

-degree of freedom este n-1; in afara de cazul in care facem testul t pentru esantioaneindependente

-acest Df este folosit pentru ca aproximarile pe care le facem sa fie mai aproape de ceeace se intampla in populatie

daca creste numarul subiectilor din esantion scade disperisa


18/29

6) Distributia gaussiana sau normala

-este unimodala-este simetrica-prezinta distributia de frecvente, adica aia cu 68%, 95%, 99%-este asimptota, adica nu atinge axa orizontala-ceea ce e fain e ca performantele in populatie, sau performantele masurate repetat la un

individ, puse sub forma de grafic, seamana cu aceasta distributie-mai mult, daca impartim populatia in toate esantioanele posibile, atunci, reprezentate

grafic medile tuturor acestor esantioane, vor semana din nou cu distributiagaussiana.

-distributia asta a medilor esantioanelor impartite din populatie, se cheama distributiamedilor

7)Distributia medilor

Noi cand cercetam ceva, cercetam pt ca suntem platiti si pt ca altfel nu putem fiprofi universitari, dar si pentru ca vrem sa aducem un folos societatii. Societatea este

populatia. Din aceasta cauza concluziile pe care le obtinem din cercetare trebuie sa fie

valabile pentru toti sau majoritatea indivizilor din populatie.

-noi nu putem testa toti indivizii, si ne alegem cativa, un esantion-noi alegem aleator subiectii(pe cat putem), dar chiar si asa apar diferente intre

esantioanele posibile:-daca alegem un esantion cu:

-gica, IQ 70-petronela IQ 80


19/29

-marius IQ 95-obtinem un rezultat

-dar noi am fi putut sa alegem si :-pavel:IQ 100-cristina: IQ 90

-luminita: IQ 92-e o diferenta nu?-dar puteam alege si gica, petronela, marius...

-noi alegem subiectii la intamplare, si nu stim ce performante au inainte de experiment,deci pot aparea diferente de rezultate numai din cauza ca noi am nimerit unesantion anume din toata sumedenia de esantioane posibile

-acum, cu cat e mai mare esantionul cu atat media lui este mai aproape de mediapopulatiei, adica are dispersie mai mica, si este mai din centrul distributiei cutoate esantioanele posibile din medie

-inferenta statistica analizeaza exact aceasta posibilitate, ca diferenta dintre grupul nostrude control si cel experimental sa fie din cauza ca oamenii astia sunt diferiti din

start

-pe baza esantionului nostru, si a cercetarii putem aproxima carcateristici ale populatiei-treaba e ca noi vrem sa aproximam cat mai bine

-abaterea standard a distributiei medilor este:

-distributia medilor esantioanelor este un construct teoretic, dar ne ajuta sa ne imaginamesantionul nostru in relatie cu toate esantioanele posibile

8)Cota standard z

-nu, nu trebuie sa va speriati

-cota standard z este utila pentru ca:-ne permite sa comparam performante pe care aparent nu le putem compara

-cum?-ea nu compara valorile in sine, ci zice asa:


20/29

-valoarea unu cu cat se abate de la media esantionului ei?-dar valoarea doi cu cat se abate de la media esantionului

ei?-deci, cu ea putem compara relatiile dintre valori si esantioanele lor

-de ex: nu poti compara un surub cu un diamteru de 4mm cu o parade 200g-dar poti sa compari ca in medie un surub are diametrul de 2mm, si

ca o para in medie are 700g. pe baza acestui fapt poti sa zicica surubul de 4mm este mai mare fata de alte suruburi,decat o para de 200g fata de alte pere

-si atunci avem asa:

poza: cota z pentru esantion

------------------------------------------------------------------------------------

poza: cota z pentru populatie

----------------------------------------------------------------------------------------


21/29

poza: cota z pentru distributia medilor(esantioanelor)--------------------------------------------------------------------------------------------

-noi putem sa calculam z pentru fiecare valoare(de exemplu din esantion) si sa facem odistributie noua cu aceste valori z obtinute

-distributia z va avea urmatoarele diferente(schimbari) fata de distributia initiala in caream aplicat-o:

-media devine 0-abaterea standard devine 1

-distributia z insa va pastra forma distributiei initiale

9)Estimarea mediei in populatie

-pe baza datelor obtinute din esantionul nostru(n, x-uri) si a indicatorilor esantionuluicalculati din datele obtinute(S,m) noi vrem sa aflam media populatiei.

-putem face asta pentru ca subiectii provin din populatie, sunt alesi aleator, si pt ca mediaesantionului nostru se afla undeva in distributia medilor esantionalor :


22/29

-statisticienii au stabilit ca pentru un z=1,96, exista doar sanse de 5% ca o valoareoarecare sa pice in partile extreme


23/29

-deci:

-1,96 Zes +1,96Zes z esantionului nostru

Inlocuim Zes cu formula

-1,96(m-)/ m +1,96

media populatieimabaterea dist. Medilor

m media esantionului nostru

trecem m in afara semnelor, apoi trecem si m

m - 1,96 x m m + 1,96 x m

inlocuim m cu formula

m - 1,96 x S/ m + 1,96 x S/

m media esantionului nostruS abaterea standard a esantionului nostru

N numarul de subiecti din esantionul nostru

media populatiei(ce vrem noi sa aflam)

-deci media populatiei se afla foarte probabil intre cele 2 valori

-cu cat creste n cu atat estimarea este mai precisa, dar ramane la fel de probabila (95%)

10)Inferenta statistica

-efectuam un experiment: avem un grup de control si unul experimental-le testam si obtinem anumite performante diferite intre cele doua grupuri(in mod normal)-asta nu inseamna insa automat ca manipularea noastra este cauza diferentei-este posibil ca simplul fapt ca am utilizat subiecti diferiti, sa fie cauza, sau daca am

utilizat aceasi subiecti, este posibil ca intr-un moment sa se fi simtit mai bine si safi obtinut alte performante

-aceste doua lucruri sunt variabilitatea intrerindividuala, si variabilitatea individuala-dupa cum am mai zis o data, inferenta statistica inseamna ca noi verificam daca puteam

obtine aceeasi diferenta cu cea pe care o avem in mod concret, daca am fi alesesantioane diferite

n n


24/29

-adica daca alegerea noastra la intamplare a subiectilor este cauza diferentei constatate

Ipoteza nula

-am ramas la presupunera ca: diferenta dintre grupul de control si cel experimental estedoar din cauza selectiei

-asta ar insemna ca defapt manipularea nu a produs nici o schimbare si nici o diferenta(diferenta e DOAR din cauza alegerii intamplatoare)

-deci asta inseamna ca daca am lua toata populatia si am testa-o am obtine anumite valoricu o medie

-si ca daca i-am aplica manipularea, dupa care am testao i-ar, am obtine cam aceleasivalori si aceeasi medie

H0: 0 = e0 media populatiei inainte de manipulare

e media populatiei dupa manipulare

-ipotezele se refera la populatie si nu la esantion. Intotdeauna.-pentru ca noi in esantion avem o diferenta intre media grupului de

control(fara manipulare) si media grupului experimental(cumanipulare), dar conform ipotezei nule ea apare doar din cauzavariabilitatii interindividuale (si individuale)

-in populatie sunt cuprinsi toti subiectii posibili, deci nu mai putem

vorbi de variabilitate-daca exista foarte putine combinatii de esantioane care sa aiba o diferenta asemanatoarecu cea pe care am obtinut-o noi, atunci este foarte putin probabil ca noi sa finimerit exact acele esantioane, si aceasta posibilitate este neglijabila, adicaipoteza nula este infirmata

-ipoteza nula nu poate fi afirmata(adica sa demonstrezi ca asa e)-ramane atunci ipoteza alternativa

Ipoteza alternativa

-ea zice exact opusul:-ca diferenta nu se datoreaza alegerii esantioanelor la intamplare, ci ca exista o

alta cauza; nu neaparat manipularea noastra

-si ipoteza alternativa se refera tot la populatie:

H0: 0 e0 media populatiei inainte de manipulare


25/29

e media populatiei dupa manipulare

-in momentul in care ramanem cu ipoteza alternativa, deoarece am infirmat ipoteza nula,trebuie sa ne asiguram ca diferenta se datoreaza manipularii efectuate de noi, si nuunui factor extern de exemplu

-cu alte cuvinte, dupa ce am infirmat ip nula, tot ce stim e ca diferenta nu se datoreazaesantionizarii, nu mai mult

Testul T pentru esantioane independente

-esantioanele independente sunt esantioanele care nu au nici o legatura:-nu au fost testate aceleasi persoane de doua ori-nu sunt oameni identici(de ex gemeni)

0-ne confruntam cu variabilitatea dintre indivizi-dupa experiment obtinem doua randuri de valori: performantele din grupul de control sicele din grupul experimental


26/29

-acestea se refera la aceeasi variabila, doar valorile in sine sunt diferite-pe noi ne intereseaza diferenta dintre ele, adica schimbarea produsa: mo-me-efectuand toate scderile(cu toate x-urile) putem obtine o noua distributie a medilor care

se va intinde insa pe o lungime de 2x mai mare(pentru ca practic le comasam)

-in distributia dieferentelor medilor de esantionae in general (echivalentul a dist. Mediloresantioanelor) aplicam Z (ca sa comparam diferenta noastra cu alte diferenteposibile):


27/29

-avem o noua abatere medie a diferentelor, pe care nu o stim, dar o vomaproxima cu ajutorul S0 si Se(abaterea grupului de control si experimental)-datorita acestei aproximari, valorile prestabilite pentru z nu mai sunt valabile

(mai ales la esantioane mici, adica control+experimental 60 de subiecti)-luand acestea in considerare, notam treaba asta cu T:

-aproximam abaterea medie a diferentelor , ca fiind media ponderata a celor doua

grupuri ale noastre, control si experimental-astfel abaterea fiecarui grup va contribui in functie de numarul de subiecti din

fiecare grup:

inlocuind obtinem:


28/29


29/29

-valoarea obtinuta va trebui comparata din nou ca la testul T pentru esantioaneindependente

-daca la z nu se modifica distributia, in cazul testulurilor T ea se modifica!

EPILOG

Totul va fi bine. Relax. Pauza lunga.

expe pt tembeli

Documents