Dane szczegółowe książki
Statystyczny drogowskaz. 2, Praktyczne wprowadzenie do analizy wariancji / Bedyńska, Sylwia; Cypryańska, Marzena
Autorzy
Tytuł
Statystyczny drogowskaz. 2, Praktyczne wprowadzenie do analizy wariancji
Tytuł oryginału
Praktyczne wprowadzenie do analizy wariancji
Wydawnictwo
Warszawa: Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej; Warszawa: Wydawnictwo Akademickie Sedno, 2013
ISBN
9788362443239
Hasła przedmiotowe
Informacje dodatkowe
ISBN:
ISBN 978-83-63354-18-3;
ISBN 978-83-62443-23-9;
ISBN 978-83-63354-35-0 (tomy 1-3);
ISBN 978-83-63354-96-1 (e-book);
Spis treści
pokaż spis treści
Przedmowa 9
ROZDZIAŁ 1 ♦ SYLWIA BEDYŃSKA, JAKUB NIEWIAROWSKI, MARZENA CYPRYAŃSKA
Wprowadzenie do analizy wariancji 13
Analiza wariancji jako technika porządkowania danych 14
Przewaga analizy wariancji wobec testu t-Studenta 15
Koniec dualizmu 16
Jeden czynnik czy wiele: urok interakcji 17
Ograniczenia złożonych planów badawczych 19
Moc testu i jej determinanty 20
Poziom istotności 23
Siła efektu 23
Zróżnicowanie wyników 24
Normalność rozkładu 24
Charakterystyka parametrycznych testów statystycznych 25
CZĘŚĆ I. SCHEMATY MIĘDZYGRUPOWE 27
ROZDZIAŁ 2 ♦ KRZYSZTOF KREJTZ, IZABELA KREJTZ, RAFAŁ ALBIŃSKI
Jednoczynnikowa analiza wariancji w planie międzygrupowym 29
Wprowadzenie 30
Logika analizy wariancji - co się kryje za statystyką F 30
Założenia teoretyczne analizy wariancji 34
Co zrobić, kiedy założenia są złamane? 34
Jak wykonać jednoczynnikową analizę wariancji w programie IBM SPSS Statistics 36
Hipoteza niekierunkowa - podejście ekploracyjne 36
Krok 1: wprowadzenie danych do edytora danych 38
Krok 2: sprawdzenie założeń nałożonych na dane 38
Krok 3: przeprowadzenie analizy 42
Krok 4: interpretacja wyników 44
Krok 5: porównania a posteriori (post hoc) 46
Porównania a priori (kontrasty) 50
Analiza trendów 56
Język poleceń 60
Przykładowy raport 60
Zadania sprawdzające 61
ROZDZIAŁ 3 ♦ KRZYSZTOF KREJTZ, IZABELA KREJTZ
Wieloczynnikowa analiza wariancji w planie międzygrupowym 63
Logika i podstawowe pojęcia wieloczynnikowej analizy wariancji 64
Oszacowanie siły efektu 73
Rozszerzanie planu badawczego 73
Założenia wieloczynnikowej analizy wariancji 74
Przykładowy problem badawczy - dwuczynnikowa analiza wariancji w praktyce 74
Wieloczynnikowa analiza wariancji w IBM SPSS Statistics 78
Interpretacja głównych tabeli raportu 81
Proste efekty główne i porównania parami 84
Porównania parami dla efektów głównych - testy post hoc 89
Testowanie założeń wieloczynnikowej analizy wariancji 90
Kontrasty 91
Język poleceń 92
Przykładowy raport z badania 92
Zadania sprawdzające 94
Przykład wykorzystania dwuczynnikowej analizy wariancji 95
CZĘŚĆ II. SCHEMATY WEWNĄTRZGRUPOWE 97
ROZDZIAŁ 4 ♦ JAKUB NIEWIAROWSKI
Wprowadzenie do analizy wariancji z powtarzanym pomiarem 99
Wprowadzenie 100
Jedno- versus wielozmiennowa analiza wariancji z powtarzanym pomiarem 105
Analiza wariancji z powtarzanym pomiarem - założenia 106
ROZDZIAŁ 5 ♦ JAKUB NIEWIAROWSKI, BŁAŻEJ MROZIŃSKI, ADRIAN MORAWIAK
Jednoczynnikowa analiza wariancji z powtarzanym pomiarem 113
Problem badawczy 114
Model jednozmiennowy w IBM SPSS Statistics 117
Analiza efektu głównego wewnątrz osób 117
Model wielozmiennowy w IBM SPSS Statistics 130
Analiza efektu głównego wewnątrz osób 130
Przykładowy raport z badania 131
Język poleceń 132
Zadania sprawdzające 132
ROZDZIAŁ 6 ♦ JAKUB NIEWIAROWSKI, BŁAŻEJ MROZIŃSKI, ADRIAN MORAWIAK
Dwuczynnikowa analiza wariancji z powtarzanym pomiarem 135
Wprowadzenie 136
Problem badawczy 140
Model jednozmiennowy (one-way univariate repeated measures ANOVA) 143
Założenia 143
Model jednozmiennowy w IBM SPSS Statistics 144
Model wielozmiennowy (multivariate repeated measures ANOVA) 172
Założenia 172
Model wielozmiennowy w IBM SPSS Statistics 172
Przykładowy raport z badania 175
Język poleceń 177
Zadania sprawdzające 178
CZĘŚĆ III. SCHEMATY MIESZANE 181
ROZDZIAŁ 7 ♦ JAKUB NIEWIAROWSKI, BŁAŻEJ MROZIŃSKI, ADRIAN MORAWIAK
Dwuczynnikowa analiza wariancji w schemacie mieszanym 183
Kilka zdań na temat badań w schemacie mieszanym 184
Rodzaje efektów w analizie wariancji w schemacie mieszanym 186
Dwuczynnikowa ANOVA w schemacie mieszanym 187
Problem badawczy 187
Model jednozmiennowy (univariate mixed model ANOVA) 191
Założenia 191
Model jednozmiennowy w IBM SPSS Statistics 193
Model wielozmiennowy (multivariate mixed model ANOVA) 213
Założenia 213
Model wielozmiennowy w IBM SPSS Statistics 213
Przykładowy raport z badania 215
Język poleceń 218
Odniesienie w literaturze 218
Zadania sprawdzające 219
ROZDZIAŁ 8 ♦ SYLWIA BEDYŃSKA, JAKUB NIEWIAROWSKI, MARZENA CYPRYAŃSKA
Analiza wariancji - integracja zagadnień 221
Narastający błąd - o problemie wielokrotnego testowania średnich 222
Analizy wyjaśniające w analizie wariancji 224
Zastosowanie strategii post hoc na przykładzie analizy wyjaśniającej efekt główny 225
Analiza post hoc z perspektywy praktyka 227
Zastosowanie strategii a priori na przykładzie analizy wyjaśniającej efekt główny 228
Rodzaje efektów i sposoby ich wyjaśniania w wieloczynnikowych schematach badawczych 229
Hamletowski dylemat: testować założenia czy nie testować? 238
Przykład 1: chronotyp 239
Przykład 2: ruminacje 241
Bibliografia 245
Indeks 247
Notki o Autorach 249
ROZDZIAŁ 1 ♦ SYLWIA BEDYŃSKA, JAKUB NIEWIAROWSKI, MARZENA CYPRYAŃSKA
Wprowadzenie do analizy wariancji 13
Analiza wariancji jako technika porządkowania danych 14
Przewaga analizy wariancji wobec testu t-Studenta 15
Koniec dualizmu 16
Jeden czynnik czy wiele: urok interakcji 17
Ograniczenia złożonych planów badawczych 19
Moc testu i jej determinanty 20
Poziom istotności 23
Siła efektu 23
Zróżnicowanie wyników 24
Normalność rozkładu 24
Charakterystyka parametrycznych testów statystycznych 25
CZĘŚĆ I. SCHEMATY MIĘDZYGRUPOWE 27
ROZDZIAŁ 2 ♦ KRZYSZTOF KREJTZ, IZABELA KREJTZ, RAFAŁ ALBIŃSKI
Jednoczynnikowa analiza wariancji w planie międzygrupowym 29
Wprowadzenie 30
Logika analizy wariancji - co się kryje za statystyką F 30
Założenia teoretyczne analizy wariancji 34
Co zrobić, kiedy założenia są złamane? 34
Jak wykonać jednoczynnikową analizę wariancji w programie IBM SPSS Statistics 36
Hipoteza niekierunkowa - podejście ekploracyjne 36
Krok 1: wprowadzenie danych do edytora danych 38
Krok 2: sprawdzenie założeń nałożonych na dane 38
Krok 3: przeprowadzenie analizy 42
Krok 4: interpretacja wyników 44
Krok 5: porównania a posteriori (post hoc) 46
Porównania a priori (kontrasty) 50
Analiza trendów 56
Język poleceń 60
Przykładowy raport 60
Zadania sprawdzające 61
ROZDZIAŁ 3 ♦ KRZYSZTOF KREJTZ, IZABELA KREJTZ
Wieloczynnikowa analiza wariancji w planie międzygrupowym 63
Logika i podstawowe pojęcia wieloczynnikowej analizy wariancji 64
Oszacowanie siły efektu 73
Rozszerzanie planu badawczego 73
Założenia wieloczynnikowej analizy wariancji 74
Przykładowy problem badawczy - dwuczynnikowa analiza wariancji w praktyce 74
Wieloczynnikowa analiza wariancji w IBM SPSS Statistics 78
Interpretacja głównych tabeli raportu 81
Proste efekty główne i porównania parami 84
Porównania parami dla efektów głównych - testy post hoc 89
Testowanie założeń wieloczynnikowej analizy wariancji 90
Kontrasty 91
Język poleceń 92
Przykładowy raport z badania 92
Zadania sprawdzające 94
Przykład wykorzystania dwuczynnikowej analizy wariancji 95
CZĘŚĆ II. SCHEMATY WEWNĄTRZGRUPOWE 97
ROZDZIAŁ 4 ♦ JAKUB NIEWIAROWSKI
Wprowadzenie do analizy wariancji z powtarzanym pomiarem 99
Wprowadzenie 100
Jedno- versus wielozmiennowa analiza wariancji z powtarzanym pomiarem 105
Analiza wariancji z powtarzanym pomiarem - założenia 106
ROZDZIAŁ 5 ♦ JAKUB NIEWIAROWSKI, BŁAŻEJ MROZIŃSKI, ADRIAN MORAWIAK
Jednoczynnikowa analiza wariancji z powtarzanym pomiarem 113
Problem badawczy 114
Model jednozmiennowy w IBM SPSS Statistics 117
Analiza efektu głównego wewnątrz osób 117
Model wielozmiennowy w IBM SPSS Statistics 130
Analiza efektu głównego wewnątrz osób 130
Przykładowy raport z badania 131
Język poleceń 132
Zadania sprawdzające 132
ROZDZIAŁ 6 ♦ JAKUB NIEWIAROWSKI, BŁAŻEJ MROZIŃSKI, ADRIAN MORAWIAK
Dwuczynnikowa analiza wariancji z powtarzanym pomiarem 135
Wprowadzenie 136
Problem badawczy 140
Model jednozmiennowy (one-way univariate repeated measures ANOVA) 143
Założenia 143
Model jednozmiennowy w IBM SPSS Statistics 144
Model wielozmiennowy (multivariate repeated measures ANOVA) 172
Założenia 172
Model wielozmiennowy w IBM SPSS Statistics 172
Przykładowy raport z badania 175
Język poleceń 177
Zadania sprawdzające 178
CZĘŚĆ III. SCHEMATY MIESZANE 181
ROZDZIAŁ 7 ♦ JAKUB NIEWIAROWSKI, BŁAŻEJ MROZIŃSKI, ADRIAN MORAWIAK
Dwuczynnikowa analiza wariancji w schemacie mieszanym 183
Kilka zdań na temat badań w schemacie mieszanym 184
Rodzaje efektów w analizie wariancji w schemacie mieszanym 186
Dwuczynnikowa ANOVA w schemacie mieszanym 187
Problem badawczy 187
Model jednozmiennowy (univariate mixed model ANOVA) 191
Założenia 191
Model jednozmiennowy w IBM SPSS Statistics 193
Model wielozmiennowy (multivariate mixed model ANOVA) 213
Założenia 213
Model wielozmiennowy w IBM SPSS Statistics 213
Przykładowy raport z badania 215
Język poleceń 218
Odniesienie w literaturze 218
Zadania sprawdzające 219
ROZDZIAŁ 8 ♦ SYLWIA BEDYŃSKA, JAKUB NIEWIAROWSKI, MARZENA CYPRYAŃSKA
Analiza wariancji - integracja zagadnień 221
Narastający błąd - o problemie wielokrotnego testowania średnich 222
Analizy wyjaśniające w analizie wariancji 224
Zastosowanie strategii post hoc na przykładzie analizy wyjaśniającej efekt główny 225
Analiza post hoc z perspektywy praktyka 227
Zastosowanie strategii a priori na przykładzie analizy wyjaśniającej efekt główny 228
Rodzaje efektów i sposoby ich wyjaśniania w wieloczynnikowych schematach badawczych 229
Hamletowski dylemat: testować założenia czy nie testować? 238
Przykład 1: chronotyp 239
Przykład 2: ruminacje 241
Bibliografia 245
Indeks 247
Notki o Autorach 249