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
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.
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