Statystyczny drogowskaz

Część 1 : Przygotowanie danych do analizy statystycznej; Rozdział 1 : Od teorii do analizy statystycznej. Jak badać zjawiska psychologiczne?; Jak sformułować dobre pytanie badawcze?; Zmienne; Ustalamy schemat badania; Schemat eksperymentalny; Schemat quasi-eksperymentalny; Schemat korelacyjny; Dobór narzędzi pomiarowych; Poziom pomiaru; Zbieranie danych; Analiza statystyczna; Opis wyników; Struktura raportu z badania; Rozdział 2 : Wprowadzanie danych i podstawy pracy z programem; IBM SPSS Statistics; Wprowadzenie; Edytor danych; Pasek stanu; Pasek narzędzi; Edytor raportów; Edytor poleceń; Pomoc; Import danych z innych programów; Łączenie danych; Podsumowanie; Rozdział 3 : Opis i prezentacja danych: tabele, wykresy i statystyki opisowe; Wprowadzenie; Tabelaryczne i graficzne metody opisu danych; Statystyki opisowe; Miary tendencji centralnej; Obliczanie miar tendencji centralnej i miar rozproszenia; Miary kształtu rozkładu; Podsumowanie; Zadania sprawdzające; Rozdział 4 : Standardowe sposoby tworzenia wskaźników zmiennych; Wprowadzenie; Logika tworzenia wskaźnika; Odwracanie skali; Inny sposób odwracania pytań; Rekodowanie przedziałami; Rekodowanie warunkowe; Tworzymy wskaźnik; Inne sposoby tworzenia wskaźnika; Przykład tworzenia wskaźnika – FCZ-KT; Tworzene wskaźników w języku poleceń IBM SPSS Statistics ; Zakończenie; Zadania sprawdzające; Część 2 : Wprowadzenie do wnioskowania statystycznego – testy różnic; Rozdział 5 : Wnioskowanie statystyczne na danych jakościowych; Testy wykorzystujące rozkład chi-kwadrat; Jak wnioskować statystycznie; Właściwy wybór; Testy chi-kwadrat; Chi-kwadrat dla jednej zmiennej krok po kroku w SPSS; Raz jeszcze o prostym teście chi-kwadrat– szczurzy przykład; Gdy mamy dwie zmienne – chi-kwadrat dla tabel krzyżowych; Poza częstości; Chi-kwadrat inaczej; Zadania sprawdzające; Rozdział 6 : Testy t-Studenta i ich nieparametryczne odpowiedniki; Wprowadzenie; Rodzaje testów t-Studenta; Założenia do testów t-Studenta; Odporność testu t-Studenta na zaburzenia dotyczące założeń testu; Test t dla jednej próby; Kolejne kroki wnioskowania statystycznego; Test t dla jednej próby z wykorzystaniem SPSS; Przykładowy sposób opisu wyników w raporcie empirycznym; Język poleceń; Od czego zależy istotność statystyki t?; Test t-Studenta dla prób zależnych; Test t dla prób zależnych z wykorzystaniem SPSS; Przykładowy sposób opisu wyników w raporcie empirycznym; Język poleceń; Test t dla prób niezależnych; Test t dla prób niezależnych z wykorzystaniem SPSS; Przykładowy sposób opisu wyników w raporcie empirycznym; Język poleceń; Nieparametryczne odpowiedniki testów t; Test U Manna-Whitneya; Test U Manna-Whitneya z wykorzystaniem SPSS; Przykładowy sposób opisu wyników w raporcie empirycznym; Test Wilcoxona; Test Wilcoxona z wykorzystaniem SPSS; Przykładowy sposób opisu wyników w raporcie empirycznym; Zadania sprawdzające; Część 3 : Wprowadzenie do wnioskowania; Statystycznego – testy związku; Rozdział 7 : Miary związku między zmiennymi – współczynniki korelacji; Wprowadzenie; Trochę teorii; Korelacje pozorne; Idea kowariancji i współczynnik r-Pearsona; Graficzna ilustracja współczynnika r-Pearsona; Obliczanie korelacji w IBM SPSS Statistics; Macierzowy wykres rozrzutu; Pułapki związane ze współczynnikiem korelacji; Inne współczynniki korelacji; Podsumowanie; Zadania sprawdzające; Rozdział 8 : Jedno- i wielozmiennowa analiza regresji jako narzędzie przewidywania w psychologii; Wprowadzenie – czy warto liczyć kalorie?; Logika regresji liniowej – co się kryje za modelem regresji?; Metoda najmniejszych kwadratów; Jak wykonać analizę regresji w pakiecie SPSS; Regresja wielozmiennowa – jak lepiej przewidzieć sukces finansowy; Regresja wielozmiennowa (wielokrotna) w SPSS; Język poleceń; Założenia teoretyczne analizy regresji; Zadania sprawdzające; Rozdział 9 : Zaawansowane metody tworzenia wskaźników – eksploracyjna analiza czynnikowa i testowanie rzetelności skali; Wprowadzenie; Kroki eksploracyjnej analizy czynnikowej; Struktura czynnikowa skali zdolności w programie; IBM SPSS Statistics ; Analiza czynnikowa – krok 1 – określanie liczby czynników; Analiza czynnikowa – krok 2 – obliczanie ładunków czynnikowych; Analiza czynnikowa – krok 3 – Rotacja; Testowanie założeń analizy czynnikowej; Przygotowanie wskaźników na bazie analizy czynnikowej; Podsumowanie i główne rekomendacje; Język poleceń ; Analiza rzetelności skali metodą Alfa Cronbacha; Inne możliwości; Podsumowanie; Zadania sprawdzające.[K]