Information
AI Chat

Psihologie experimentala - pe intelesul tuturor

Course

Psihologie Experimentală

53 Documents

Students shared 53 documents in this course

University

Universitatea Babeș-Bolyai

Academic year: 2020/2021

Listed booksIntroduction to Behavioral Research Methods Research In Psychology Research Methods in Psychology Explaining Psychological Statistics

Uploaded by:

Anonymous Student

This document has been uploaded by a student, just like you, who decided to remain anonymous.

Universitatea Babeș-Bolyai

Comments

Please sign in or register to post comments.

Related Studylists

Experimentala Psiho

Preview text

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 cifra -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

-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 intampla acel lucru raportat(impartit) la numarul de cazuri in care se poate intampla orice eveniment:

-probabilitatea ca doua evenimente sa se intample(si unul si altul) este egala cu probabilitatea primului eveniment inmultita cu probabilitatea celui deal doilea eveniment -proabilitatea sa se intample un eveniment sau sa se intample alt eveniment, este egala cu probabilitatea 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 pe care sa le poata folosi in mod practic pentru a trai(bine). Pentru a putea folosi ceva in mod practic, trebuie sa fie util, adica sa aiba cineva nevoie de chestia aia, sa fie sigur(cert), si sa fie util in vitor, pentru ca oamenii traiesc prezent, si vor trai in vitor, dar in trecut cu siguranta nu se mai modifica nimic.

de obicei se desfasoara in etapele: observaţia, stabilirea ipotezelor, experimentarea propriu-zisă şi 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

-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 care denota 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 isi propun 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

3)Metode de cercetare

a)observatia stintifica

-pe baza observatiei poti emite ipoteze locale(adica pt cazul observat) pe care apoi le poti folosi in constructia ipotezei mari -se deosebeste de cea normala prin faptul ca e obiectiva, adica nu se lasa influentata de clisee, emotii samd; si ia in considerare doar date relevante, pe care le urmareste sistematic. -de aici se impune nevoia de o grila de observare, ca sa nu se apuce ala care observa sa povesteasca toate prostii pe care le-a vazut. Cu grila, bifeaza si se concentreaza pe ceea 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

-cu cat nr de observatori e mai mare, sau numarul de categorii e mai mare, cu atat scade Pe, adica probabilitatea sa fie concordanat din intamplare. Deci creste K -valoarea prag de semnificatie este 0,7. adica daca K e mai mare decat 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 sa vedem(variabile extene), si se pot controla foarte precis variabilele pe care le testam( var independente) -deci are precizie mare dar este foarte simplificata situatia(are validitate interna(precizie) dar nu prea are validitate externa(asemanare cu realitatea)) -in experiment se manipuleaza sistemic una sau mai multe variabile, si se studiaza efectul manipularii asupra subiectilor/situatiei

-variabila independenta e ceea ce manipulam, ceea ce vrem sa vedem daca influenteaza ceva (rezulatatul)sau nu -variabila depdenta e ceea ce masuram, adica ceea ce vrem sa vedem daca e afectat de schimbarile variabilei independente -variabila dependenta trebuie sa: -fie sensibla la schimbarile variabilei indepndente, adica sa se modifice putin si cand var indep se modifica putin -sa fie usor de masurat si clar definita

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 realitate Dezavantaje -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 realitate Dezavantaje -nu poate evidentia relati cauza-efect

Experiment

Avantaje -control riguros la variabilelor=validitate interna mare -evidentiaza relatii cauza-efect Dezavantaje -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

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.

-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 cu partidu’ lu’ becali, ci cu cine a votat majoritatea(da,psd..), asa si in psihologie 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 concluzile noastre nu mai sunt asa de reprezentative -indicatorii tendintei centrale sunt:

modul -mediana
media

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, poate ca restul sunt o gramada mare de valori la distante mari -se poate folosi cu toate scalele(deci si cea nominala)

b)mediana

-punctul/pozitia sub care se afla 50% dintre valorile ierarhiei din distributie(adica imparte in 2 parti egale) -rezista la valori extreme -e utila in situatia de open ended questions (subiectii nu pot fi inregistrati cu numere, sau numerele nu sunt finale: la timpul de reactie, nu a reactionat in x secunde, bye bye, nu stai ore dupa el; sau daca nu a avut reactii adverse in 2 ani, tu nu stai sa mai astepti pana la moartea lui, si analizezi rezultatele 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 vom face media numerelor care se afla in stanga si in 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 si trag de ea in dreapta sau in stanga -ea nu cade neaparat in dreptul varfului distributiei, dar la o

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. Σ(x-m)=0.. nu mai are rost sa impartim 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(2 2 =4 si 3 2 =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, obtinem varianta -dar noi am ridicat la patrat, si am denaturat putin situatia, din cauza asta va trebui sa scoatem radical din tot, si obtinem departarea medie a valorilor x de la m, adica abaterea standard

-cand folosim smecheria cu modulul ne rezulta eroarea standard, pe care o folosim insa la ditributia 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 ne trebuie.

-cand calculam abatera standard in ideea de a folosi ceea ce obtinem pentru a face comparatii cu populatia sau estimari despre populatie(testul t, z, estimarea mediei in 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 esantioane independente -acest Df este folosit pentru ca aproximarile pe care le facem sa fie mai aproape de ceea ce se intampla in populatie

daca creste numarul subiectilor din esantion scade disperisa

-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 un esantion anume din toata sumedenia de esantioane posibile -acum, cu cat e mai mare esantionul cu atat media lui este mai aproape de media populatiei, adica are dispersie mai mica, si este „mai din centrul“ distributiei cu toate esantioanele posibile din medie -inferenta statistica analizeaza exact aceasta posibilitate, ca diferenta dintre grupul nostru de 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 imaginam esantionul 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:

-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 para de 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 zici ca 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

Was this document helpful?