sâmbătă, 16 martie 2013

ANALIZA DATELOR IN CERCETAREA PSIHOLOGICA



Autor :   Florin A. Sava              
Editura ASCR Cluj Napoca
Colectia Psihologul expert
An aparitie :2011
Editia a II-a revizuita   
Editia originala 2004
ISBN  978-606-8244-23-5
Nr pagini :371
Format 165 x 240
Pret : 35  lei la Editura, 25,9 lei la librariapsi, 28,5 lei la librarie.net
Download pdf  pe scribd (editia I, 2004)

 
Descrierea editurii:
Reeditarea acestei cărţi răspunde unei nevoi științifice de a acoperi anumite tematici suplimentare, utilizate frecvent în cercetare, dar care nu erau prezentate în conținutul primei ediții - spre exemplu, procesul de adaptare pe populație românească a instrumentelor psihologice construite în străinătate, modul de derulare a analizelor de moderare și mediere, cu scopul de a aprofunda studiul relației dintre variabilele de interes. Această ediţie a doua a lucrării cuprinde o prezentare detaliată a beneficiilor și a limitelor asociate utilizării acestor demersuri, alături de exemple concrete de lucru în această direcție.
De asemenea, carte "traduce" tehnicile statistice cele mai utilizate în cercetarea psihologică de vârf - regresia multiliniară, tehnicile ANOVA sau ANCOVA, analiza factorială exploratorie şi cea confirmatorie - pentru toţi psihologii care întâmpină dificultăţi în înţelegerea demersului statistic din cadrul unor cercetări pe care le întreprind. În acest sens, lucrarea prezintă şi discută rezultatele oferite de două dintre cele mai des întâlnite programe statistice: SPSS şi AMOS. Alături de acestea, au fost introduse unele programe suport, cum este PowerStaTim 1.0, pentru analiza mărimii efectului și a puterii statistice sau ModGraph, pentru analiza aprofundată a relației de moderare. Pe lângă interpretarea rezultatelor oferite de aceste programe, fiecare capitol conţine una sau mai multe baze de date, care pot fi descărcate gratuit de pe internet. Fişierele respective pot fi utilizate de cititorii care dispun de aceste programe statistice, pentru a exersa problemele discutate.
Această carte este fundamentală pentru psihologi sau studenţi, prin aceea că le spune clar ce şi de ce să facă într-un anumit mod şi nu în altul. Ea oferă informaţii pertinente despre ceea ce se găseşte în spatele formulelor statistice pe care le utilizăm într-o cercetare.

Florin A. Sava este reprezentantul domeniilor Psihologie si Psihoterapie in cadrul Comisiei de Stiinte Sociale a Consiliului National al Cercetarii Stiintifice, directorul departamentului de Psihologie din cadrul Universitatii de Vest din Timisoara si coordonatorul Laboratorului de Cognitii Sociale si Evaluare a Personalitatii (http://socpers.psihologietm.roAnaliza datelor in cercetarea psihologica (2004, 2011), Metode implicite de investigare a personalitatii (coord., Polirom, 2011).). Printre preocuparile sale stiintifice se regasesc evaluarea personalitatii si a inteligentei, precum si masuratorile si interventiile implicite validate stiintific. Interesul pentru cercetare a fost completat, in plan national, cu activitatea de diseminare a cunostintelor din domeniul metodologiei cercetarii si al analizei datelor. De acelasi autor: Analiza datelor în cercetarea psihologică (2004, 2011), Metode implicite de investigare a personalităţii (coord., Polirom, 2011).
Cuprins (Editia I)

PREFAŢĂ   IX
INTRODUCERE  XI

Capitolul 1. ELEMENTE DE STATISTICĂ DESCRIPTIVĂ 1
1.1. Modalităţi de măsurare a variabilelor studiate 2
1.2. Analiza descriptivă univariată 3
1.3. Analiza descriptivă bivariată 12
    1.3.1. Coeficienţii de corelaţie 13
    1.3.2. Reprezentarea grafică a asocierii dintre variabile 15
    1.3.3. Tabele de contingenţă - moduri de prezentare a asocierii dintre datele non-numerice 24
Bibliografie 26

Capitolul 2. TESTAREA IPOTEZELOR 27
2.1. Ipoteza nulă - clarificări conceptuale 28
    2.1.1. Logica testării ipotezelor 29
    2.1.2. Ipoteza nulă şi mărimea eşantionului 31
    2.1.3. Erorile de tip I şi II în testarea ipotezelor 31
2.2. Mărimea efectului 33
    2.2.1. Indicatori ai mărimii efectului 34
    2.2.2. Interpretarea mărimii efectului 35
    2.2.3. Stabilirea mărimii efectului 37
    2.2.4. Limitele mărimii efectului 37
2.3. Puterea statistică a unei cercetări 38
2.4. Appendix - Ce înseamnă gradele de libertate? 46
Bibliografie 48

Capitolul 3. TEHNICI INTRODUCTIVE DE TESTARE A IPOTEZELOR 51
3.1. Testarea asocierii dintre două variabile 51
    3.1.1. Coeficientul de corelaţie r 51
    3.1.2. Corelaţia parţială 59
3.2. Tehnici de comparaţie între grupuri 61
    3.2.1. Tehnicile χ2 61
    3.2.2. Testele t şi z de comparare a diferenţelor dintre două medii 70
3.3. Managementul datelor brute 81
    3.3.1. Managementul datelor lipsă 81
    3.3.2. Managementul datelor neobişnuite 82
    3.3.3. Transformarea datelor brute 82
Bibliografie 85

Capitolul 4. TEHNICILE ANOVA  87
4.1. ANOVA simplă 90
    4.1.1. Procedurile post hoc 92
        4.1.1.1. Mărimea efectului în cadrul procedurilor post hoc 95
    4.1.2. Procedurile a priori 97
        4.1.2.1. Contraste nestandardizate 97
        4.1.2.2. Mărimea efectului în cazul contrastelor 101
        4.1.2.3. Contrastele standardizate 102
        4.1.2.4. Contrastele polinomiale 104
4.2. ANOVA factorială 107
    4.2.1. Metoda efectelor simple 111
    4.2.2. Mărimea efectelor în cazul ANOVA factorială 114
    4.2.3. Condiţii necesare pentru aplicarea ANOVA simplă şi ANOVA factorială 115
4.3. ANOVA cu măsurători repetate 116
    4.3.1. Mărimea efectelor în ANOVA cu măsurători repetate 121
    4.3.2. Condiţii necesare pentru aplicarea ANOVA cu măsurători repetate 121
4.4. Alte modalităţi ANOVA 124
4.5. Exemplu de ANOVA factorială: cazul euristicii de accesibilitate 125
4.6. Tehnicile ANCOVA 128
    4.6.1. Mărimea efectului în tehnicile ANCOVA 132
    4.6.2. Condiţii suplimentare aplicării ANCOVA 133
4.7. Tipuri de factori în design-urile de tip ANOVA sau ANCOVA 135
Bibliografie 137

Capitolul 5. ANALIZA FACTORIALĂ 139
5.1. Analiza factorială exploratorie 140
    5.1.1. Teoria analizei factoriale 141
    5.1.2. Analiza componentelor principale vs. analiza factorială 143
    5.1.3. Design-ul şi metodologia analizei factoriale 145
        5.1.3.1. Tipuri de matrice şi metode de extragere a factorilor 146
        5.1.3.2. Metode de selectare a numărului adecvat de factori 148
        5.1.3.3. Analiza statistică a factorilor extraşi 153
        5.1.3.4. Rotirea factorilor 155
        5.1.3.5. Interpretarea naturii factorilor 160
        5.1.3.6. Ameliorarea structurii factoriale 161
        5.1.3.7. Aspecte metodologice complementare 163
    5.1.4. Exemplu de analiză factorială exploratorie - cazul inteligenţei 167
5.2. Analiza factorială confirmatorie 170
    5.2.1. Specificarea modelelor concurente 171
    5.2.2. Identificarea modelelor 173
    5.2.3. Stabilirea gradului de adecvare a modelelor 176
        5.2.3.1. Indicatori absoluţi 176
        5.2.3.2. Indicatori de comparare 178
    5.2.4. Modificarea modelului 180
    5.2.5. Aspecte metodologice ale aplicării analizei factoriale confirmatorii 182
Bibliografie 183

Capitolul 6. REGRESIA LINIARA
6.1. Regresia liniară simplă 187
    6.1.1. Principii ale regresiei liniare 187
    6.1.2. Evaluarea eficienţei unei ecuaţii de regresie 192
    6.1.3. Testarea individuală a eficienţei predictorilor în estimarea evoluţiei criteriului 194
6.2. Modalităţi de analiză în regresia multiliniară 197
6.3. Regresia multilinară în scop predictiv 200
    6.3.1. Interpretarea coeficienţilor de regresie 204
    6.3.2. Rolul ecuaţiei de regresie în interpretarea datelor cu scop predictiv 208
    6.3.3. Instrumente complementare regresiei în scop predictiv 209
        6.3.3.1. Decizia organizaţională 209
        6.3.3.2. Contravalidarea 212
        6.3.3.3. Analiza cazurilor influente 214
6.4. Regresia multiliniară în scop explicativ 216
    6.4.1. Logica regresiei utilizate în scop explicativ 217
    6.4.2. Testarea eficienţei explicative a modelului propus 219
    6.4.3. Interpretarea coeficienţilor de regresie în analizele cu scop explicativ 220
    6.4.4. Indicatorii mărimii efectului în cazul regresiei multiple 222
6.5. Condiţii necesare pentru aplicarea regresiei liniare 223
    6.5.1. Evitarea erorii de specificare 223
    6.5.2. Evitarea erorii de măsurare 224
    6.5.3. Eroarea reziduală cât mai mică 225
    6.5.4. Evitarea multicoliniarităţii 225
    6.5.5. Existenţa unor relaţii de tip liniar şi aditiv 227
6.6. Exemplu de regresie multiplă liniară - cazul citirii 228
6.7. Direcţii de evoluţie ale regresiei 232
    6.7.1. Alte tipuri de regresie 232
    6.7.2. Identificarea efectelor de interacţiune în regresia multiplă 232
    6.7.3. Analiza de cale 238
Bibliografie 241

Capitolul 7. REGRESIA LOGISTICĂ 243
7.1. Concepte şi principii teoretice 243
7.2. Modelul regresiei logistice 245
7.3. Estimarea modelelor logistice 249
    7.3.1. Testarea modelelor explicative logistice 250
    7.3.2. Compararea modelelor logistice 253
    7.3.3. Stabilirea eficienţei explicative a modelului ales 256
    7.3.4. Testarea şi interpretarea coeficienţilor logit 260
    7.3.5. Stabilirea unor profile ideale 264
    7.3.6. Analiza cazurilor influente asupra modelului 265
7.4. Exemplu de regresie logistică binară - cazul infidelităţii 266
Bibliografie 269

Capitolul 8.SCALAREA MULTIDIMENSIONALA  271
8.1. Modele de scalare multidimensională 272
8.2. Design-ul cercetării în scalarea multidimensională 275
    8.2.1. Selectarea obiectelor şi a numărului acestora 276
    8.2.2. Metode de colectare a datelor 277
        8.2.2.1. Compararea fiecărei perechi de stimuli 277
        8.2.2.2. Sortarea stimulilor 278
        8.2.2.3. Ierarhizarea stimulilor 279
    8.2.3. Managementul datelor colectate prin SPSS 279
8.3. Harta perceptivă. Reprezentarea spaţială a distanţelor psihologice 283
    8.3.1. Selectarea numărului de dimensiuni din harta perceptivă 283
    8.3.2. Interpretarea configuraţiei MDS 288
    8.3.3. Aplicaţii INDSCAL 293
8.4. Modele de scalare multidimensională conexe 295
    8.4.1. Modele MDS constrânse 295
    8.4.2. Modele MDS extinse 296
8.5. Incursiune în opţiunile SPSS 298

Bibliografie   299

Niciun comentariu:

Trimiteți un comentariu