Metodologie Psihologica. Strategii Si Metode de Cercetare.

8/13/2019 Metodologie Psihologica. Strategii Si Metode de Cercetare.

http://slidepdf.com/reader/full/metodologie-psihologica-strategii-si-metode-de-cercetare 1/110

I. Cercetarea stiintifica in psihologie.

Particularitati si obiective

1. Scopurile cursului Acest curs are doua scopuri:

a. Transformarea studentilor din consumatori decunoastere psihologica in producatori ai acesteia – ceea cenecesita instrumente adecvate, si anume metodele decercetare; b. Studiul metodologic stiintific (metode, principii, suportulstatistic), ce ne ofera posibilitatea intelegerii si evaluariicercetarilor conduse de altii.

Este necesar sa intelegem specificul acestei cunoasteri psihologiceprin cercetare pentru ca exista si alte forme care incearca sa explicepsihologia omului: arta, literatura, religia, cunoasterea naiva (cotidiana,empirica).

2. Caracteristicile cunoasterii comune a. spre deosebire de realitatea fizica sau chimica, de exemplu,realitatea socio-umana este direct accesibila, de unde iluziafacilitatii cunoasterii umane;

b. realitatea socio-umana ne este foarte familiara, astfel incatsubiectul naiv poate intelege corect comportamentul celorlalti sauare iluzia ca il poate intelege. c. Oamenii formuleaza ipoteze, atribuie cauze, atribuie succesul,esecul, fac inferente, judecati, unii avand strategii cognitive foartecomplexe, flexibile, subtile. Ei sunt experti sau considera ca suntexperti in spatiul lor direct de munca si de viata. d. In spatiul lor de viata, oamenii se comporta ca mici oameni destiinta. Astfel, cu greu pot fi gasite constatari si explicatii inpsihologie care sa aiba si corespondente in cunoasterea comuna

(proverbe, zicatori). e. Cunoasterea comuna este puternic stratificata, de laconstatari simple (stereotipuri, prejudecati) pana la explicatii siinterpretari nuantate.

Concluzii:



Exista o serie de aprecieri intre cunoasterea stiintifica si cea comuna,dar cunoasterea comuna, desi nu este in mod obligatoriu lipsita devalabilitate, nu este in mod necesar valida.

Limitele cunosterii comune a. Subiectivitatea: cunoasterea comuna este puternicpersonalizata, tine de cel care emite. b. Tendinta de a absolutiza pe baza unei situatii particulare. c. Cunoasterea comuna se bazeaza pe legaturi aparente. d. In cunoasterea comuna se face confuzie intre familiar sicunoscut. e. Cunoaterii comune ii lipseste precizia, nu masoara. f. Numeroase erori in cunoasterea comuna provin din fenomenebanale. De exemplu, ordinea prezentarii informatiilor, recentainformatiilor. (Erorile perceptiei interpersonale sunt determinate side limitele cunoasterii comune). g. Nu detine un cod coerent de cunoastere desprecomportamentul uman. h. Rezultatele cercetarii psihologice uneori sunt diferite de ceeace crede omul obisnuit (vezi experimentul lui Milgram). i. Unii oameni considera ca perspectiva lor este singura corectaasupra realitatii socio-umane.

j. Uneori, cunoaterea comuna creeaza explicatii post-factum.

3. Cunoasterea psihologica stiintifica

Fiind o stiinta, psihologia utilizeaza metode sistematice pentru aobserva, descrie, explica si a face predictii asupra comportamentelor siproceselor psihologice.

Ceea ce separa cunoasterea stiintifica de cea comuna este metoda.

Metoda stiintifica este o metoda empirica – adica este activ bazatape experienta in raport cu lumea.

In acelasi timp, cunoasterea psihologica trebuie sa se delimitezede pseudopsihologie,care este un sistem nonstiintific pentru ca descrierile,explicatiile si predictiile lor nu pot fi verificate, iar daca sunt verificate, sedovedesc nefundamentate.



4. Programul cercetarii in psihologie

In psihologie, progresul cercetarii si cunoasterii se realizeaza, in

principal, prin dezvoltarea unei teorii psihologice.

Teoria reprezinta un set coerent de idei care ajuta in explicareaobservatiilor si in elaborarea predictiilor. Ea are ipoteze sau enunturi care potfi testate pentru a determina corectitudinea lor. Teoria poate fi definita si ca oconstructie ideala sau conceptuala care incearca sa organizeze si saexploreze anumite aspecte ale ambiantei.

O cercetare psihologica poate fi condensa pentru descoperirea acat mai multe fapte, dar stiinta moderna avanseaza daca reusim sa descriemcat mai multe fapte prin cat mai putine teorii (principii fundamentale).

In psihologie, teoria are doua scopuri principale:

a. trebuie sa fie capabila sa explice cat mai multe fapte; b. sa permita cercetatorilor sa elaboreze predictii asupra a ceeace se va intampla in noi situatii.

Scopul multor cercetari este de a testa predictiile utilizand metodestiintifice. Predictiile sunt adesea prezentate in forma ipotezelor, care sunt

afirmatii despre relatia cauzala dintre fenomene particulare.

Avantajul de a avea o teorie este acela ca stim unde sa cautampentru confirmare, pentru explicatie. Progresul stiintific se realizeaza astfelprin trei modalitati:

1. Prin colectarea unor date care sustin teoria. 2. Prin colectarea unor evidente care o contrazic. 3. Cand supunem teoria la proba si ea ne explica dece se intampla, nu numai sa descrie ce se intampla.

5. Scopurile si principiile unei bune cercetari. a. Scopurile: - descriere;



predictie; control (manipularea factorilor careafecteaza comportamentele respective); explicatie.

b. Principiile unei bune cercetari: 1. Fidelitatea – calitatea unei cercetariprin care un rezultat empiric poate fireprodus. Repetand cercetarea, obtinemacelasi rezultat, deci el nu este rodul uneiintamplari. 2. Validitatea – exprima faptul ca ocercetare arata ceea ce si-a propus sa arate. Exista mai multe tipuri de validitate:

• validitate predictiva;

• validitate concenenta (concordanta cucercetari similare) – permite diferentiereacelor cu rezultate superioare de cei curezultate inferioare.

• validitate de continut – in sensul caipoteza cercetata reflecta aspectele relevanteale conceptului, teoriei.

• validitate aparenta – cercetarea safie credibila.

• validitate de construct (strans legata devaliditatea de continut) – se refera la esentaconceptului (se masoara realmente ceea cesi-a propus sa masoare).

3. Sa fie cumulativa – adica sa tinaseama de alte cercetari in domeniu, fie elebune sau rele. 4. Caracter economic – o buna teorieeste aceea care ofera cea mai simpla, maieconomica si mai eficienta explicatie aevidentei.

5. Caracter public – cercetarea trebuiesupusa la o posibila critica de evaluare decatre comunitatea stiintifica.



II. Metodologie psihologica. Strategii

si metode de cercetare.

1. Metodologie si metoda 1. Ce este metodologia? Exista doua acceptiuni:

• conceptia generala a cercetatorului cu privire la principiile teoretico-stiintifice pe care se bazeaza;

• ansamblul metodelor si procedeelor folosite in psihologie pentru a recolta si interpreta date

empirice in vederea construirii si evaluarii de ipoteze teoreticedespre comportament si psihic.

O metodologie are urmatoarele elemente de clase:

a. enunturile teoretice (sau principiile metodologicesau teoriile de baza); b. metodele si tehnicele de culegere a datelor; c. tehnicile si procedeele de prelucrare a datelor (de

ordonare, de sistematizare); d. procedeele de analiza, interpretare a datelorempirice in vederea elaborarii de descrieri, tipologii,explicatii, predictii.

2. Metoda

Metoda este calea, itinerariul, structura de ordine, programul dupa

care se regleaza actiunile practice si intelectuale in vederea atingerii unuiscop.

3. Tehnica si procedee



Componentele metodei se numesc procedee sau tehnici (uniiautori considera ca tehnica este compusa din procedee). In principiu, tehnica(sau procedeul) consta intr-un ansamblu de reguli care trebuie strict aplicateintr-o situatie strict determinata.

2. Clasificarea metodelor

Nu exista un consens al cercetatorilor in ceea ce priveste teoriametodelor (tipologia, criterii de clasificare).

Tipuri de clasificare:

ZLATE, 1996, p.92, “Fundamentele psihologiei”

dupa: - caracter ⇒ metode obiective

metode subiective

scop ⇒ metode de recoltare adatelor

metode de diagnoza metode de prognoza

specificul relatiilor investigate ⇒ metode cantitative

metode calitative

Alti autori, considerand experimentul important prin posibilitateacontrolului variabilelor, impart metodelein experimentale si nonexperimentale.

De exemplu, in metodologia nonexperimentala, ei incadreaza:

a. Studiul de caz = studiul, in profunzime, al unui individsingular;

Avantaj: tablou detaliat al comportamentului si dezvoltariipersoanei. Dezavantaje:

nu poate fi foarte generalizata;



poate reflecta tendinteledeformatoare ale observatorului;

b. Observatia naturala = observarea oamenilor in ambientul lornatural si fara manipularea comportamentului;

Avantaje: ofera o buna descriere acomportamentului; comportamentul nu este distorsionatpentru ca se desfasoara in conditiinaturale; este o sursa pentru ipotezele decercetare.

Dezavantaje: nu poate explica relatii de tip cauza-efect; se manifesta tendinteleobservatorului.

c. Observatia de laborator = observatia in laborator, faramanipularea comportamentului.

Avantaje: descriere mai buna; control mai mare decat in ambientulnatural;

Dezavantaje: artificialitatea; nu poate explica relatii de tip cauza-efect; se manifesta tendinteleobservatorului.

d. Interviul → participantii sunt chestionati despre anumiteaspecte ale vietii lor.

Avantaj: grad mai mare de implicare in viata, atitudinile si opiniilepersoanei. Dezavantaje:

pierderi de memorie; distorsiuni voluntare ale memoriei.

e. Studiile de corelatie = studii care masoara directia simarimea relatiei intre variabile.

Avantaj: permit predictii despre o variabila plecand de la cealaltavariabila. Dezavantaj: nu pot determina relatia cauza-efect.



A → B A↑ B↑

B → A A↓ B↓ COVARIATIA

A↑ B↓ (variaza impreuna, dar nu exista relatia

A↓ B↑ cauza-efect).

Metodele experimentale – constau in proceduri controlate in careexperimentatorul manipuleaza variabila independenta pentru a determinaefectul asupra variabilei dependente.

Experimentul poate fi condus in laborator, in teren sau poate fiutilizat evenimentul natural.

Avantaje: - stabileste relatia cauza-efect;

procedurile sunt puternic controlate,astfel ca ele pot fi repetate de alt cercetator(grupul de control este foarte puternic laexperimentul de laborator si mai redus laexperimentul natural);

Dezavantaj: rezultatele de laborator pot fi mai greu generalizate in

afara lui ⇒experimentului ii lipseste validitatea ecologica.

Clasificarea metodelor difera de la autor la autor.

Exista si metode statistice. Acestea pot fi clasificate in:

a. Statistici descriptive – masurarea tendintei centrale sivariabilitatea (abaterea standard etc.); rezuma datele decercetare. b. Statistici corelationale – masoara variatia concomitenta adoua variabile.



c. Statistici inferentiale – utilizate pentru a vedea dacamodificarile variabilei dependente sunt cauzate de variabilaindependenta.

3. Strategii de cercetare 1

3.1. Strategii corelationale si strategii experimentale

a. In strategia corelationala scopul este de a descrie intensitatearelatiei dintre doua sau mai multe caracteristici. Este foarte

utilizata, pentru ca legic, cu cat mai puternic sunt asociate, cu atatmai eficient putem sa-l prognozam pe unul pornind de la celalalt. Exemplu: Hipertensiunea arteriala este asociata puternic culipsa abilitatii de a controla stresul • inabilitatea de a controla stresul = A; • hipertensiunea arteriala = B.

A → B

B → A Deci, in strategia corelationala nu exista relatia

C → A cauza-efect.

→ B

b. In strategia experimentala putem identifica cauzele unuicomportament in experiment (putem manipula unul sau mai multifactori banuiti ai comportamentului, dar ceilalti sunt mentinuticonstanti).

Un experiment are urmatoarele componente: 1. Grupul experimental = grupul a carui experienta estemanipulata. 2. Grupul de control = tratat la fel ca si grupul de control, cuexceptia factorului de manipulare. 3. Esantionarea aleatoare (randomizare) = distributie aleatoare asubiectilor in grupul experimental si grupul de control. Reducem



Tip de reactie (= variabila dependenta)

Metoda experimentala este preferabila oricarei alte metode, dar nuputem recurge intotdeauna la experiment. Astfel, nu putem recurge laexperiment atunci cand:

1. problema este noua si cunoastem putin despre variabilele pecare le manipulam

exemplu: SIDA

2. este imposibil sa manipulam variabilele Exemplu: Nu putem studia experimental suicidul.

3. se incalca principii de etica a cercetarii.

Schema prin cipala a unei cercetar i

Este necesara cercetarea? → Nu

↓



Da

↓ Cum?

Experiment Quasiexperiment Nonexperiment Studiu de caz

↓

Cum?

• manipularea unei variabile Examinarea relatiilor

• compararea rezultatelor dintre variabile

• Ce ne spun datele despre acest studiu;

• Utilizarea statisticilor descriptive.

• Ce ne spun datele despre realitatea populatiei;

• Utilizarea statisticilor inferentiale.



Cum? Cum?

Analiza diferentelor Analiza corelatiei

dintre medii

2. Strategii nomotetice si idiografice Vezi Zlate.

3. Strategii cantitative si strategii calitative

Strategia cantitativa este bazata pe masurari precise, peexperiment; mai este numita si paradigma ipotetico-deductiva sau paradigmapozitivista); se confrunta cu abordarea de tip calitativ.

Date cantitative: • timp – secunde;

• scorul la un test psihologic;

• numarul de subiecti.

Date calitative (date nonnumerice): • ce spun oamenii;

• expresii grafice;

• continutul cantecelor etc. Exista o disputa puternica. De exemplu, abordarii cantitative i se

reproseaza saracirea de semnificatii, reductionismul fata de multitudineavariabilelor care intervin; se reproseaza eroarea naturalista, unele variabilefiind in permanenta constructie (exemplu: imaginea de sine).



Abordarile calitative nu permit o estimare; se pierde din precizie.

Aceasta disputa cantitativ-calitativ (numita si abordare clinica – abordare statistica) prezinta urmatoarea confruntare de idei:

Abordarea calitativa Abordarea cantitativa

(clinica) (statistica)

Clinicienii spun ca este:

- Dinamica - Mecanica

- Globala - Atomista

- Plina de semnificatii - Artificiala

- Holistica - Arbitrara

- Subtila - Fortata

- Simpatetica - Statica - Profunda - Supersimplificata

- Naturala - Vie - Concreta - Reala



Abordarea calitativa Abordarea cantitativa

(clinica) (statistica)

Statisticienii spun ca este:

- mistica - operationala

- transcendenta - verificabila

- hazardata - fidela

- subiectiva - testabila

- nestiintifica - riguroasa

- nefidela - stiintifica

- neverificabila - precisa

- primitiva - precauta

- verbalista - credibila

- lipsita de control

- intuitiva

4. Strategii istorice si strategii anistorice

Stategiile istorice – propun ca predictia sa se faca si din datedespre situatia trecuta a subiectului.

Strategiile anistorice – tin cont doar de informatiile psihometrice side situatia prezenta a subiectului.



O strategie unitara presupune situatia trecuta, prezenta siinformatiile psihometrice.

III. Metoda experimentala in psihologie

1. Definitie si componente

Experimentul este un demers provocat asupra realitatii, este oorganizare metodica, rationala si practica prin care cercetatorul provoacaanumite fenomene in conditii determinate pentru a le dezvalui conexiunile.

In cadrul experimentului noi putem stabili relatii de tip cauza – efect.

Caracteristicile experimentului:

1. Provocabilitatea – experimentul este provocat deindivid.

- exista doua tipuri deexperiment: provocat siinvocat;

2. Repetabilitatea – experimentul poate fi repetat inaceleasi conditii. 3. Controlul variabilelor

4. Izolarea variabilelor Se vorbeste, in acest sens, de modelul experimental; acesta

se refera la factorii caracteristici experimentului respectiv, modul lor destructurare, comportamentul obisnuit.

• Experiment de laborator • Experiment natural



• Experiment psihopedagogic • Experiment functional (vizeaza functii, procese psihice) • Experiment explorator (grad mai mare de libertate) • Experiment pilot (pentru a verifica unele variabile).

Elementele componente ale unui experiment sunt:

a. Ipoteza b. Planul experimental = mersul experientei si serefera la toti factorii implicati, succesiunea lor, etc.

planul experimental poate fi redatsintetic intr-un tabel.

Exemplu:

Plan experimental la memorie

Natura materialului Modalitati Subiecti

Clasa a V-a Clasaa VIII-a Studenti

Imagini 2 stimuli 30 30 30

2+1 stimuli 30 30 30

Cuvinte 2 stimuli 30 30 30



2+1 stimuli 30 30 30

c. Variabila independenta reprezinta orice stimulcare poate avea o influenta relevanta, cauzala asupraunor comportamente care devin variabila dependenta.

In cazul nostru, natura materialului (verbal-concret)reprezinta VI. De asemenea, tot o VI sunt si modalitatilede prezentare. VD = performanta in memorare. De obicei, variabila independenta (VI) se noteaza culiterele mari de la inceputul alfabetului (A,B,C), iarmodalitatile (adica cum se prezinta VI) se noteaza culitere mici (a,b,c). De cele mai multe ori, variabilele clasificatorii pot fivariabile discrete (care pot face parte numai dintr-ocategorie si nu din alta), spre deosebire de celecontinui, care presupun si anumite trepte intermediare. Planul prezentat este un plan factorial, reunind totifactorii. Modalitatile VI (imagini/cuvinte) pot fi fixateanticipat. In acest timp, ele pot fi fixate si aleator.

d. Variabilele dependente (VD) sunt efectele VI. Demulte ori, VD sunt operationalizari ale unor constructeteoretice (de exemplu: cum se masoara anxietatea)

O VD trebuie sa fie sensibila lavariatiile sau la manipularile VI;

VD trebuie sa fie fidela, adica sa deaefecte statornice in timp. VD trebuie sa fie usor de masurat sibine definita.



In afara acestor variabile (VI,VD, variabile clasificatorii), maiexista variabile intermediaresau variabile moderatoare, care modeleazainfluenta VI asupra VD. Exemple de variabile moderatoare: varsta, profesiasexul, temperamentul s.a.m.d.

Uneori, asupra unei VD pot actiona mai multe VI si noi nu stim cuisa atribuim relatia de cauza-efect. Apare confuzia (avem de-a face, in acestcaz, cu variabile confundate).

e. Participantii – de regula avem grupuriexperimentale si grupuri de control.

2. Selectia si repartizarea subiectilor

Esantionul = acea grupare, in sens statistic, de subiecti pe care seaplica procedura experimentala.

Problema de baza care se ridica este cum alegem acest esantion.Modalitatea esentiala pentru a asigura un esantion adecvat este selectiaaleatorie (randomizare).

Atunci cand avem un experiment in care sunt respectate toateconditiile, mai putin selectia aleatoare, se numeste cvasiexpeiment.

Exista urmatoarele tipuri de randomizari:

simpla (tragerea la sorti); stratificata (impartim populatia in

straturi); multistadiala (randomizareagrupurilor) multifazica (alegem initial unesantion de dimensiuni mai mari si din elextragem un esantion de dimensiuni maimici);



Randomizarea este esentiala pentru controlul unor variabilestraine, sau parazite, ce pot deveni variabile confundate. Controlulvariabilelelor nerelevante se poate face prin urmatoarele procedee:

a. Randomizarea.

b. Balansarea – daca vom considera ca o anumita variabila carenu poate fi eliminata sau controlata prin randomizare va influentarezultatele, impartim subiectii in mod egal in ambele grupuri (si ingrupul experimental si in cel de control). Experimentatorul seroteste pe la ambele grupuri (tehnica pentru a reduce influentaexperimentatorului care poate sa redea consemne impliciteeste experimentul dublu-orb).

c. Contrabalansarea sau rotatia – pentru a reduce efectul ordiniide prezentare, prezentam intai A si apoi B, dar si B intai si apoi A.

d. Izolarea subiectilor

e. Mentinerea constanta a variabilelor straine identificate:atitudinea constanta a experimentatorului, instructajul, sarcina,succesiunea stimulilor, intervalul dintre stimuli, locul si momentuldesfasurarii experimentatorului, etc.

f. Putem recurge la controlul variabilelor sau la planuri

experimentale.



Schema de baza a experimentului

I II III GE X GE unde X = trata- GC - GC mentul experi-

mental.

GE-GC=D1 GE-GC=D2

D1-D2 = importanta factorului experimental.

Pentru un control mai strict al variabilelor se folosesc 4 grupuri(planul lui Solomon).

G1 R O1 M O2

G2 R M O3

G3 R O4 O5

G4 R O6

Unde, O = observatie

O1 si O4 = observatie preexperimentala;

O2, O3, O5 si O6 = observatie postexperimentala

M = introducerea factorului experimental.

Utilizarea GE si GC se poate face prin randomizare, sau printehnica grupurilor perechi (prin balansare). Se realizeaza egalizarea celordoua grupuri dupa echivalenta lor la factorul cunoscut care influenteaza VD.



Cu alte cuvinte, grupurile sunt de putere egala in raport cu respectivavariabila.

Grupurile perechi sunt, deci, grupuri corelate in care am eliminatastfel influenta unei variabile straine.

Uneori ne intereseaza sa elaboram planurile experimentale cu unasau mai multe variabile independente.

3. Planuri experimentale de baza

Planul experimental de baza contine o singura variabilaindependenta, cu una sau mai multe modalitati.

G

A GE GC

a1



a2

a3

a4

Cateodata ne intereseaza efectul a doua VI.

Exemplu:

In studiul relatiilor interpersonale, interactiunea dintre fete si baietiin functie de A = nivelul de autoapreciere al baietilor, cu a1 = ridicat si a2 =scazut; B = gradul de atractivitate al fetelor, care poate avea 2 modalitati:b1= atractive si b2 = nonatractive.

B

A b1 b2

a1 a1b1 a1b2 Planul expe-

rimental2x2

a2 a2b1 a2b2

Exista si planuri mixte, in care variabila manipulata (VI) este pusain relatie cu una sau mai multe variabile clasificatorii.



4. Amenintari la adresa validitatii

sau planuri experimentale defectuoase

• Un experiment are validitate interna daca VI provoaca VD. • validitate de construct = masura in care rezultatele sustin teoria ce seafla in spatele cercetarii, ceea ce presupune ca si operationalizareaconceptelor sa se faca in mod corect de la teorie. • validitate externa • validitate de tip statistic – similara cu validitatea interna, dar apareproblema controlului statistic pentru a vedea daca rezultatele nu aufost obtinute din intamplare.

Apar numeroase amenintari la adresa validitatii:

a. in interiorul grupurilor: efectul de maturare; efectul testarii repetate; degradarea instrumentului demasurare (intre doua sau mai multemasurari repetate, validitatea

instrumentului de masura scade); s-a demonstrat ca relevanta unorteste de personalitate scade lareadministrare; regresia statistica (regresia spremedie a scorurilor extreme); diferite elemente externe;



1. Evaluarea si masurarea in psihologie

Datele obtinute prin diferite forme de investigare psihologica, fie se

prezinta sub forma numerica, fie trebuie aduse, printr-o operatie specifica, lao forma numerica.

Sub presiunea cerintelor de ordin teoretic si practic, noi trebuiesa masuram. Masurarea prezinta o anumita gradatie (de la un minim la unmaxim). Aceasta gradatie se numeste, uneori,scala.

O a doua modalitate este atribuirea de ranguri (=pozitia intr-oierarhie).

In aceste masuratori se intra cu scoruri, adica cu numarul de

puncte obtinut la un test. Scorul nu indica pozitia individului in grup (alcatelea este).

Tipuri de scale:

a. Scalele nominale (sau calitative) – reprezinta primul nivel almasuratorii; se folosesc in mod curent, in observatie si in anchete - se repartizeaza datele dupa o serie de nume sau categorii.

Exemplu: Sunteti de acord cu …? Da

Nu

Denumim clase de echivalenta, iar in ele avem o distributie,efective, frecvente. Datele, efectivele brute nu ne spun nimic, de aceeaele trebuie transformate in frecvente prin regula de 3 simpla.

Aceste date pot fi reprezentate intr-o histograma.

b. Scalele ordinale reprezinta nivelul obisnuit de masurare inpsihologie; intre elementele pe care le masuram se stabilescrelatii de ordine. Pe baza lor, se stabilesc elemente, ierarhii, in

raport cu un anumit criteriu, cu o anumita caracteristica. Aici intra:

distributia dupa rang; scalele de apreciere aperformantelor;

Exemplu: A = foarte bun B = bun



X X

X X Protocol siste- matizat

X X X

X X X X X

X X X X X X

1 2 3 4 5 6 7 8

Sistematizarea, clasificarea unui protocol, constituirea colectiei dedate reprezinta proceduri statistice, liminare (minimale), si ele fac parte dinstatisticele descriptive.

Datele pot fi reprezentate in tabele, grafice.

Datele de mai sus pot fi distribuite si dupa rang (ordonare in

ordinea rangurilor).

O a treia modalitate ar fi gruparea datelor in clase.

Notam numarul de clase cu k (intervalul de grupare).

= k, unde n = numarul de grupe.

Exemplul 1:

Avand date ce variaza (intinderea variatiei de la 4 la 24) vrem sa legrupam in clase. Pentru aceasta trebuie sa stabilim intervalul de grupare.



k = = 4 intervalul de grupare.

Atentie: Este de preferat ca numarul grupelor sa fie impar.

In I grupa intra valorile: 4; 5; 6; 7; (4 – 7)

In a II-a grupa intra valorile: 8; 9; 10; 11; (8 – 11)

In a III-a grupa intra valorile; 12; 13; 14; 15; (12 – 15)

In a IV-a grupa intra valorile: 16; 17; 18; 19; (16 – 19)

In a V-a grupa intra valorile: 20; 21; 22; 23.

Exemplul 2:

Avem urmatoarele date:

16 10 10 24 15 13 20 5 13 13 9 12 20 16 1319

4 14 9 16 13 15 22 11 17 11 15 17 12 13 6

11

15 17 12 13 6 11 12 14 23 14 23 14 11 13 218

10 5 14 7 8 18 15 13 14 17 8.

Xmax = 24

k = = 4.2 ≈ 5

Xmin = 4



4 5 6 7 8

9 10 11 12 13

14. 15 16 17 18 19. 20 21 22 23

24

In cazul in care nu se precizeaza numarul de intervale se aplicaformula lui STURGES:

k = , unde N = numarul de cazuri.

Folosirea acestei formule presupune accesul la o tabela delogaritmi, dar de obicei se lucreaza cu un numar de grupe precizat.

Pe baza datelor mentionate mai sus, se distribuie pe clase, si apoise determina efectivele fiecarei clase.

In exemplul ales, daca vom lucra cu 7 clase → 21/7 = 3 sau 21/8 =2.6, care se rotunjeste; limitele claselor indica prima si ultima valoareintreaga pe care o include. Adica de la 3 la 5. Nu se stabilesc clase de tipul3-6, 6-8.

Daca in determinarea unor clase avem o valoare care poate safaca parte din doua clase consecutive, se incepe de la 0.1.

3 → 6 :prima clasa

6.01 → … : a doua clasa s.a.m.d.

In exemplul dat mai sus stabilim numarul de clase ca fiind 7 sau

8 → k=3;

N = 51 (numarul de subiecti)



X XI Efective n

3 – 5 4 /// 3 n= numarul de cazuri;

6 – 8 7 ///// 5

9 – 11 10 ///////// 9

12 – 14 13 /////////////// 16

15 – 17 16 ////////// 10

18 – 20 19 //// 4

21 – 23 22 /// 3

24 – 25 25 / 1

b) Distributie de frecvente - daca ne intereseaza sa vedemproportia raspunsurilor in multimea de date.

Pe baza formulei unde 51…..100%, se aplica formula pentru astabili frecventa in fiecare clasa.

Pe baza acestei distributii se intrunesc tabele, grafice.



4. Condensarea datelor in tabele si grafice

a. Reprezentari tabelare Pentru intocmirea unui tabel:

un titlu de prezentare clar si concis; in cadrul unei lucrari, tabelele senumeroteaza; daca sunt necesare explicatii saunote suplimentare, acestea vor fi

incorporate imediat sub titlu sau imediatsub tabel.

Exemplu:

abel

2.6

Media raspunsurilor la chestionarul X

61 4.6

62 7.2

63. 8.5

In tabelele lungi, cu coloane, avand multe date, grupam datelecate 5 (sau 10), lasand intre ele un spatiu mai mare.



De obicei, prima si ultima linie a tabelului se dubleaza.

Exemplu:

Pentru durata retinerii unui material prezentat la 3 grupuri decursanti:

N1 = 35 – prin retroproiector

N2 = 30 – film animat

N3 = 40 – expunere.

Dupa expunerea la material, s-a aplicat un test de cunostinte T1

cu 10 intrebari, cu raspunsuri la alegere, si dupa doua luni s-a mai aplicat untest, T2.

Datele de mai sus pot fi inglobate in urmatorul tabel:

Raspunsuri la testele de cunostinte Tabelul 2.5

Metoda N T1 T2

Retroproiector (A) 35 280 210

Film animat (B) 30 270 225

Expunere ( C) 40 300 100



Rezultatele nu sunt comparabile – ca interpretare – pentru ca

efectivele sunt inegale; pentru a compara datele unui astfel de experiment,se calculeaza procentul de exactitate, notat cu E.

E= numarul de raspunsuri corecte x100

numarul maxim de puncte

unde numarul maxim de puncte = nr. de subiecti x nr maxim depuncte al testului.

Calculand, in exemplul nostru de mai sus, obtinem:

A: E A1 = =80

E A2 =

B: EB1 =

EB2 =



C: EC1 =

EC2 =

Tabelul devine:

Raspunsurile corecte la testele de cunostinte Tabelul 2.6

(in procentaje de exactitate)

Metoda N T1 T2

A 25 80 60

B 30 90 75

C 40 75 40

Asadar, acum putem afirma ca cea mai buna metoda s-a dovedit afi filmul animat.

Plecand de la datele sistematizate, putem reprezenta graficansamblul de date. Pentru aceasta se traseaza histograma.

Exemplu: trasam histograma tabelului de la pagina 22.



Unde, 3 = intervalul 3 – 5;

4 = intervalul 6 – 8;





9 = intervalul 21 – 23; 10 = intervalul 24 – 25.

Se pot obtine mai multe distributii:

normale (simetrice) – curba luiGauss asimetrice in forma de i

Datele mai pot fi reprezentate si sub forma unor diagrame destructura

sau sub forma unor diagrame de comparatie.

Vom reda, mai jos, diagrama de comparatie a exemplului anterior.



Unde, 1 = metoda A (retroproiector);

2 = metoda B (film animat);

3 = metoda C (expunere);

V. Indici statistici de start 1. Determinarea valorii centrale (a tendintei centrale)

a. Media - notata cu m sau x

m = x / N

-cand facem media a doua subgrupuri diferite, se aplica formula medie ponderate ( mp)

mp= ;

Exemplu:



m1=6; N1=10; m2=7; N2=20;

mp= ;

Daca grupam datele, obtinem urmatorul tabel:

X XK f f * XK

3 – 5 4 3 12

6 – 8 7 5 35

9 – 11 10 9 90

12 – 14 13 16 208

15 – 17 16 10 160

18 – 20 19 4 76

21 – 23 22 3 66

24 – 26 25 1 25



In acest caz, putem calcula media dupa formula

m = T / N;

b) Mediana - cand avem distributie asimetrica si este acea valoare careimparte sirul ordonat (crescator sau descrescator) in doua parti egale.

se noteaza cu Med; se gaseste exact la mijlocul sirului locul sau rangul pe care-l ocupamediana se calculeaza dupa

formula: ;

Exemplul 1: 4 4 5 6 6 7 7 7 7 8 9

Locul =6 → Med = 7.

Exemplul 2: Fie valorile ordonate:

3. 4 4 5 6 7 7 8 8 9

Loc = 5.5; →Med = 6.5;

Daca vrem sa calculam mediana pe datele grupate din tabelul de maisus, aplicam aceeasi formula de calcul, dar se aplica, pentru calcularealocului, formula N / 2.

In exemplul dat, N / 2 = 51 / 2 = 25.5 → se afla in clasa 12 – 14.

Avand in vedere ca variabila se considera continua si nu discreta,limitele exacte ale intervalului 12 – 14, se considera 11.5 – 14.5, iar formulade calcul a medianei este:



Med = l+ , unde: l = limita inferioara a intervalului;

Fs = totalul frecventelor situate sub l;

Fi = frecventa corespunzatoare

intervalului localizat;

i = intervalul de grupare;

N = numarul de cazuri.

In cazul nostru:

l = 11.5; Fs = 17; i =3;

N/2 = 25.5; f I = 16.

Med = 11.5 +

c)Modulul = valoarea care se repeta cel mai des intr-un sir de rezultate.

2. Variabilitatea, omogenitatea datelor

• Dispersia (σ 2 sau s2) – se mai numeste varianta.

σ 2= s2 = ∑(x-m2) / (N-1), unde x = fiecare valoare; m = media.

• Abaterea standard (σ )



σ =

Expresia ∑(x-m)2 se numeste suma produselor si mai poate fi

calculata si prin formula: ∑x2 – T2 / N, in care T = ∑x.

Exemplu:

Note (x) f f * x (f * x)*x

3 2 6 18

4 2 8 32

5 3 15 75

6 7 42 252

7 10 70 490

8 8 64 512

9 4 36 324

10 2 20 200

N=38; T=261; ∑x2= 1903.

Formula este , pentru acest caz, σ 2= →σ 2=3.

• Formula computationala:

σ 2= s2 = ;

Exemplu:



X: 5 4 4 6 6 ; Y:25 16 16 36 36;

∑X = 25; ∑(X*X) = 129;

σ 2

= 1.

Prin σ si σ 2 putem aprecia gradul de omogenitate al grupului.

• Exista un coeficient de variatie PIERSON , cu ajutorulcaruia nu facem comparatie intre doua grupuri, ci intre doua fenomene.

V = , unde V= coeficientul de variatie (numit si

variabilitate).

Cand: V∈ [0%;15%], imprastierea este mica si media este reprezentativa;

V∈[15%;30%], imprastierea este mijlocie si media este suficient de

reprezentativa; V>30%,33%, media nu este reprezentativa (din cauza

omogenitatii).

3. Semnificatia abaterii standard

Intr-o distributie normala in intervalul [m ± 3σ ] sunt dispuse toatevalorile.

Avand σ , putem afla departarea fata de mesie.



Retine!!!

1. σ masoara distanta la care se afla o cota oarecare in raport cumedia;

2. σ poate deveni o masura a variabilitatii.

VI. Inferenta statistica

1. Proprietatile distributiei normale

• Extragerea din populatie a unui esantion;

• Supunerea esantionului la o anumita experienta;

• Prelucrarea datelor;

• Extrapolarea datelor de la esantion la populatie.

Pentru a vedea in ce masura datele obtinute pe esantion suntrelevante pentru populatie se recurge la inferenta statistica.

Distr ibut ia normala – s-a demonstrat ca σ poate sa ne indice

imprastierea datelor in jurul mediei. In acest sens, ± 1.96 σ cuprind 95% dinaria de sub curba (asadar raman 2.5 procente in stanga, respectiv in

dreapta).

± 2.58 σ → acopera 99% din suprafata.

Atunci cand vrem sa lucram cu o unitate de masura standard,lucram cu variabile normate z.



z = , unde x = cota, valoarea obtinuta la test;

m = media valorilor obtinute la test.

Pe baza acestei distributii standard, se ajunge – prin calcul – laurmatoarele formule:

m ± 1.96 σ → 95% p = 0.05 sau p = .05 unde p = grad de

incredere.

m ± 2.58 σ → 99% p = 0.01 sau p = .01

2. Probleme de estimare

Practic, in cele demonstrate mai sus, s-a pus problema intervaluluide incredere.

Semnificatia unei medii Media este mai semnificativa in functie de:

volumul esantionului studiat; variabilitatea populatiei.

Eroarea standard a mediei (E) se calculeaza dupa formula:

E = ;

Pe aceasta baza, se poate evalua greseala pe care o facem,

luand drept baza media esantionului, in loc de media populatiei. Tot peaceasta baza se stabilesc si limitele intre care se afla, cu o anumitaprobabilitate (grad de incredere), adevarata valoare m a colectivitatiigenerale.

• (m – 1.96 E, m +1.96 E) se numeste interval de incredere la p=.05 (deci exista numai 5% sanse de a gresi);



• (m – 2.58 E, m+ 2.58E) reprezinta intervalul de incredere la p=.01;

Atunci cand se lucreaza cu frecvente, eroarea (E) este:

E = .

Exemplu: Intr-o statistica a erorilor la casierie s-au constatat 134de erori in plus si 289 erori in minus (in total, 423 erori)

Pentru erorile in plus: f = → E= = 0.02;

Limitele de incredere: f ± E.

Pentru p = 0.05, avem f ± 1.96E.

Pentru p = 0.01, avem f ± 2.58E.

3. Sarcini si probleme de comparatie

Se aplica teste / probe unor esantioane si se calculeaza indicii de

start (de exemplu, media). Care este gradul de semnificatie al diferentelor?Sau de la ce nivel de incredere diferentele pot fi considerate semnificative?

• Ipoteza specifica (Hs) = ipoteza psihologica sau pedagogica cesta la baza experientei respective.



• Ipoteza nula (Ho)→ nu metoda duce la rezultate mai bune,ci intamplarea.

Noi va trebui sa calculam un prag de semnificatie care indica, de fapt,riscul pe care ni-l asumam. Daca probabilitatea obtinerii acestor rezultate

este mai mica de 0.05, de exemplu, respingem ipoteza nula (sau ipotezahazardului) si spunem ca rezultatele se datoreaza ipotezei specifice.

• p < 0.10 → ultimul caz acceptat in psihologie;

• p > 0.10 → nu mai este de incredere;

Cercetarea este buna daca p = 0.05 si este foarte buna daca p = 0.01.

Ipoteza nula este o ipoteza statistica precisa, pe cand ipoteza specifica

este imprecisa (pentru ca lucram cu o anumite improbabilitati).

Daca ipoteza nula este infirmata, atunci acceptam ipoteza specifica.

Daca ipoteza nula nu este infirmata, se considera suspendarea deciziei,in sensul ca datele noastre nu sunt suficiente (retestez).

Pentru a vedea daca anumite diferente sunt semnificative, se aplica o

serie de calcule, de formule, care se numesc criterii (z, t, λ2, etc) si secompara cu anumite valori standard existente in tabele. Daca valoarea

calculata de noi este mai mare sau egala cu valoarea critica existenta intabele, probabilitatea asociata este mai mica sau egala cu pragul α (0.01;0.05; 0.1) si se decide respingerea ipotezei nule (Ho).

Daca valoarea calculata de noi este mai mica decat valoarea gasita intabele, inseamna ca probabilitatea este mai mare decat 0.10 si respingemipoteza specifica.

Esantioane perechi (corelate) – fie acelasi esantion supus unor testari

succesive, fie esantioane stabilite astfel incat pentru variabilele semnificativeasociate cu ipoteza noastra, fiecarui element din esantion experimentaltrebui sa-i corespunda un element similar in esantionul de control.

Esantioane independente – cand comparam doua esantioane stabilitela intamplare.



Daca probabilitatea ce corespunde indicelui z este mai mare decat1.96, atunci diferenta dintre cele doua medii este semnificativa la p<0.05.

Daca z calculat este mai mare decat 2.58, atunci diferenta estesemnificativa la pragul p < 0.01.

Daca z calculat ste mai mic decat 1.96, respingem ipotezaspecifica.

Criteriul t

, unde σ 2= ;

N1+N2 – 2 = n (numarul gradelor de libertate).

Exemplu:

m1 = 13.3; m2 = 14.2;

N1 = 10; N2 = 10;

∑(x-m1)2 = 82.1; ∑(x-m2)2 = 97.6;



σ 2= ;

→ gradul de libertate = 18;

Semnif icat ia diferentelor int re medii in cazul esantioanelor perechi

In cazul esantioanelor perechi, presupunem ca avem aceeasi subiecti .

Subiecti Note trimestrul I Note trimestrul II d d2



A 8 6 2 4

B 7 5 2 4

C 5 5 0 0

D 6 4 2 4

E 5 6 -1 1

F 6 4 2 4

G 6 5 1 1

H 5 4 1 1

I 4 6 -2 4

J 7 5 2 4

K=10 Σd=+9 Σd2=27



d= diferenta

Daca facem raportul → calculam media diferentelor (md)

md= = =0,9

Se aplica criteriul pentru esantioane corelate :

τ 2 d = ; ;

/9=2,1

; gradul de libertate este N-1(adica 9 ).

(vezi tabelul ) →diferenta este semnificativa semnificatia diferentei intre frecvente

CRITERIUL 2

Cand lucram cu frecvente , ne intereseaza atat frecventele observate , cat sicele teoretice .

In general , criteriul , unde f 0 = frecvente observata

Ft= frecventa teoretica



Exemplu :

Presupunem o instalatie comanda – manuala

Accidente?

-automata

Comanda Comanda total

Manuala automata

Accidentati a 25 b 23 48

Neaccidentati c 183 d 112 295

Total 208 135 343

In acest caz ,

N= numarul gradelor de libertate=(r-1)(c-1). Unde r= nr. de randuri

C= nr. de coloane

In cazul nostru r=2; c=2 deci n=1;



• In cazul in care avem doua grupe, A si B, si avem masuratori, seprocedeaza in felul urmator:

x y z Total

A a 63.5 b 20 c 16.5 100

B d 33.7 e 18.3 f 48 100

Total 97.2 38.3 64.5 200

Unde: x – inferior; y – mediu; z – superior.

Sau x∈ [0,3]; y∈[4,6]; z∈[7,10].

Pentru frecventa teoretica pentru fiecare celula (a,b,…,f) seinmulteste totalul randului cu totalul coloanei si se imparte la T.

Pentru casuta “a”:



VII.

1. Corelatia

Corelatia masoara variatia concomitenta (covariatia) a doi factori.Nu masoara cauzalitatea.

Se noteaza r xy = corelatia dintre variabilele x si y. De fiecare dat se iau in calcul variabile perechi. Exemplu:

Subiecti Note matematica Note fizica x2 y2 xy x y

A 7 7 49 49 49

B 9 8 81 64 72

C 10 9 100 81 90

D 6 7 36 49 42



E 9 10 81 100 90

F 8 7 64 49 56

G 5 6 25 36 30

H 3 4 9 16 12

I 7 6 49 36 42

J 8 7 64 79 56

K 6 7 36 49 42

L 7 7 49 49 49

M 6 6 36 36 36

N 5 6 25 36 30

n=14; T1=96 T2=97

∑x2=704;∑y2=699; ∑xy=696;

“Norul de puncte”

• daca este orientat spre dreapta - corelatie directa sau pozitiva (creste x,

cretse si y);

• daca este orientat spre stanga - corelatie indirecta sau negativa (unacreste, alta scade).

Coeficientul de corelatie variaza, indiferent de formula, intre –1 si1. Cu cat este mai aproape de 1, cu atat corelatia este mai puternica. In jurullui 0, relatia este de independenta.



2. Coeficienti de corelatie - se aplica asupra unor siruri de valori

a. Coeficientul BRAVAIS – PIERSON (sau coeficientul decorelatie prin momentul produselor). Formula de calcul este urmatoarea:

b. Coeficientul biserial (intre o variabila continua si unadihotomica).

• N>50

Cote la test 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Total

Rezultate la examen

Admisi 0 1 0 3 5 10 16 11 6 3 1 59

Respinsi 1 2 4 7 13 22 9 4 2 0 0 54

Total 1 3 4 10 18 32 25 15 8 3 1 113

Se calculeaza proportia celor admisi / respinsi.

p = Padmisi= q = Prespinsi= ;

r bis= ,

unde: m1 = media valorilor x pentru elementele clasei superioare

(variabila continua); m2 = media valorilor x pentru elementele clasei inferioare;

σ = abaterea standard a intregii colectivitati;



pq / y = se citeste intr-un tabel special, in care se ia ca reper fie p, fie q.

In exemplul nostru, ; σ =

1.88;

Cu cat este mai semnificativ numarul subiectilor (mai mare), cu atatr bis scade.

c. Coeficientul de corelatie triserial

• avem aceeasi variabila continua, iar variabila discreta estetrihotomica.

r tris = ;

unde, m1 = mediile la testul X pentru cei buni;

m2 = mediile la testul X pentru cei slabi;

σ = abaterea standard pentru intreaga populatie;

= proportia de buni;

= proportia de slabi.

d. Coeficientul eneahoric Exemplu:

Pentru stabilirea relatiei dintre inteligenta si timpul de reactie, s-aufolosit doua probe, obtinandu-se urmatoarele rezultate:



y Slabi Medii Buni

x (7) (15) (3) D = 10

Buni n4 n1

Medii (9) (14) (7)

Slabi (5) n3 (12) (18) n2 C = 23

B = 12 A = 21

unde, A,B,C,D sunt totaluri pe orizontala si pe verticala, darconsiderand numai colturile.

r =

Daca A+B = C+D

A = B formula lui COUMETOU: r = 2γ, unde

C = D γ = ;

e. Coeficientul de corelatie multipla ( R )

Se calculeaza atunci cand avem mai multi factori, ce concura la unanumit efect.



3. Coeficienti neparametrici

a. φ - se aplica pentru doua distributii dihotomice.

Exemplu:

INITIATIVA

0 1

RAPIDITATE 1 30 50(c)

0 55 9

φ = , unde a = (total ranul 1) / (total general) b = (total coloana a doua) / (total general)

In exemplul nostru, T = 30+50+55+9=144;

a =

b =

c =

b. Coeficientul de corelatie a rangurilor (Spearman)

ρ=Exemplu: Clasificarea dupa frecventa controlului si calitate.



Subiecti x y d d2

A 1 4 -3 9

B 2 2 0 0

C 3 10 -7 49

D 4 5 -1 1

E 5.5 1 4.5 20.25

F 5.5 3 2.5 6.25

G 7 8.5 -1.5 2.25

H 8 8.5 -0.5 0.25

I 9 7 2 4

J 10 6 4 16

ρ=0.36.



Daca avem mai multi coeficienti de corelatie si vrem sa ne referimla aceasta colectie, se foloseste mediana.

VIII. Predictia in psihologia aplicata

Problema predictiei consta in estimarea unui rezultat viitor, y,pornind de la informatia actuala, x.

1. Predictia liniara simpla

Facand o testare care se traduce intr-o cota x, ce predictie putemface despre succesul in activitatea profesionala?

Exista mai multe tipuri de variabile:

• variabile examen sau diagnostic (x – cota la test)

• variabile criteriu (y).

trebuie sa stabilim ce relatie exista intre variabila examne sivariabila criteriu. Pe aceasta baza se fac ulterior predictii, notate cu y.

y = ax+b – ecuatia unei drepte.

Stabilirea unei ecuatii de regresie

Atunci cand lucram cu cote normate (z), ecuatia dreptei deregresie este:



zy = r xy zx → ecuatia de regresie a lui y in raport cu x.

Ecuatia de regresie pentru cote brute

y = b (x-mx)+my, unde: y = succesul in activitatea profesionala;

b = valoarea coeficientului de regresie;

x = cota la test;

mx = media cotelor obtinute la test;

my = media la succesul profesional.

by*x = r xy* ;

• Coeficientul de regresie a lui x prin y – avem:

bxy = r xy .

Exemplu: Facandu-se un studiu de corelatie privind relatia dintreinteligenta (testul Raven) si notele la limba romana, s-au obtinut urmatoarele

date:

r xy = 0.68;

Q.I. = x byx = 0.112

Note la limba romana = y bxy = 4.124

r σ (x) = 7.80; y = 0.112(x-47.53)+6.53

σ (y) = 1.286; x = 4.124(y-6.53)+47.53

mx = 47.53

my = 6.53



r 2xy = coeficientul de determinatie – ne spune cat din varianta lui yse

datoreaza lui x.

Exemplu: r xy = 0.80 → 0.8*0.8 = 0.64 → 64% din variatia lui y se datoreaza lui x.

2. Corelatia partiala

Exprima legatura ce exista intre doua variabile, cand influenta

comuna a unei a treia variabile a fost eliminata.

Exemplul 1:

X1 = inteligenta;

X2 = abilitatea psihomotrica;

X3 = varsta.

r 12.3 =

relatia dintre r 1 si r 2, considerand r 3 constant.

Exemplul 2: r 12=0.55;

r 13=0.60; r 12.3= → aici putem vedea r 23=0.50 cat din variatie se datoreaza si lui r 3.

r 122 = 0.3025 ≈ 0.303

r 212.3=0.362 = 0.127 0.303-0.127 = 0.176



3. Predictia multivariata si corelatia multipla x1 = ax2+bx3+c;, unde a si b reprezinta ponderile cu care cele doua

cote vor intra in enuntul predictiei.

• Pentru variabile normate z1=succesul profesional tinand cont de inteligenta si estetica.

z1 = β2*z2+β3*z3; unde β = coeficientul de regresie partita.

β2 = ;

β3 = ;

Exemplu: Avem doua teste (x2 si x3) si un criteriu profesional, x1. r 2=0.80; r 13=0.30; r 3=0.50

→ β2 =

β3=

z1= 0.867*z2-0.133*z3

• Pentru cote brute: x1=ax2+bx3;



ax2=

bx3=

!!! Coeficientul de corelatie multipla tine cont de coeficientii β .

R =

Presupunem ca avem patru teste si un criteriu notat cu O; pentru apondera probele unei baterii stabilite, trebuie rezolvate urmatoarele tipuri deecuatii:

r 01 - β1*β2*r 12 - β3*r 13 - β4* r 14 = 0;

r 02 - β1*r 21 - β2 - β3 * r 23 - β4*r 24 = 0;

r 03 - β1*r 31 - β2*r 32 - β3 - β4*r 34 = 0;

r 04 - β1*r 41 - β2*r 42 - β3 * r 43 - β4 = 0;

R =

Exista doua metode:

a. algoritmul condensarii pivotale AITKEN; b. algoritmul DOOLITLE.

Ridicand coeficientul de corelatie multipla la patrat, obtinem cat dinvarianta criteriului se datoreaza variabilei pe care le diagnosticheaza baterianoastra de teste.



IX. Metode de calcul neparametrice pentru distributii diferite de celenormale.

1. Coeficientul de asociere

Tabel de contingenta

x

+ -

+ a b

y Q =

- c d

Exemplu:

Din cei prezenti la curs si seminarii, 32 au trecut la examen, iar 4nu. Din cei care nu au avut prezenta, au promovat 4 si nu au promovat 16.Sa se calculeze asocierea dintre prezenta la cursuri si promovabilitate.

X = prezenta la cursuri;



Y = promovabilitatea.

x

+ -

+ a 32 b 4

y

- c 4 d 16

2. Coeficientul de concordanta

- la baza lui sta lipsa de concordanta a sensurilor abaterilor perechi.

C = , unde A = unitatile ale caror abateri perechi de la medie au

acelasi semn.

B = unitatile ale caror abateri perechi de la medie nu au

acelasi semn.



Subiecti x y Semnul diferentei fata de

1 6 8 - -

2 4 9 - +

3 9 6 + -

4 7 8 - -

5 8 10 + +

6 6 7 - -

7 5 6 - -

8 10 10 + +

9 6 8 - -

10 10 9 + +



A = 8; B=2 → C=0.60;

3. Coeficientul de corelatie reciproca PEARSON

Se foloseste in cazul cercetarii aspectelor calitative, in care distributiile

cuprind mai mult de doua grupe.

Exemplu si algoritm de calcul:

Obtinand urmatoarele relatii intre prezenta la cursuri si rezultatele laexamen, sa se calculeze coeficientul de corelatie reciproca Pearson.

Prezenta Rezultate Total

Slabe Medii Bune

Slaba 16 8 - 24



Medie 4 20 2 26

Buna - 6 18 24

Total 20 34 20 74

Algoritmul de calcul:

a. se ridica la patrat numarul (sau frecventa) din fiecare casuta atabelului; b. se inmulteste totalul de pe coloana respectiva, cu totalul de pe liniarespectiva (pe care se afla casuta); c. se imparte a) la b); d. se calculeaza totalul acestor rezultate (cele de la punctul c)) – pelinie sau pe coloana; e. se face suma (S) acestor totaluri; f. se aplica formula;

4. Coeficientul de corelatie a rangurilor Spearman

• Comparatia:

A. doua esantioane independente – se folosesc probele : probamedianei, proba secventelor, proba U sau Mann-Whitney; B. doua esantioane perechi – se folosesc proba semnelor si probaWiloxon; C. mai multe esantioane independente – proba medianei extinsa siproba U generalizat (Kruskal-Wallis)



D. mai multe esantioane perechi – proba Kochran si proba Freedman.

• Proba medianei

a. nu exista valori egale cu mediana teoretica

Avem 2 grupe: A si B

A: x(=cota) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 (numarul de erori)

n ( = numarul de subiecti): 3 6 3 1 0 2 3 1 0 1

B: x: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

n: 2 1 1 1 3 3 1 1 2 1

Pentru a aplica proba medianei, amestecam datele de la grupa A si de lagrupa B,intr-o singura distributie.

→ A + B x: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

n: 5 7 4 2 3 5 4 2 2 2

N = 36.

Pozitia medianei = (N+1)/2 = 37/2=18.5 → Mediana este 3.5.

Numarul de erori Total

Inferior medianei Superior medianei

A a 13 b 7 20

B c 5 d 11 16



Cazul I:

Inferior sau egal medianei Superior medianei

Grupul experimental a 7 b 6

Grupul de control c 11 d 3

Cazul II:

Inferior medianei Egal sau superior medianei

Grupul experimental a 4 b 9

Grupul de control c 9 d 5

Pentru un numar mic de cazuri, se aplica o varianta, nuita varianta luiYATES.

χ2= ;

• Proba secventelor

Exemplu: Doua grupe, A si B, de cate 12 elevi. Grupul A este supusunui antrenament special. Aplicandu-se apoi un test de control, s-au obtinuturmatoarele rezultate:

A: 52 56 71 86 95 108 115 120 141 152 165218

B: 30 45 54 74 75 81 101 104 146 151 170 171

Ipoteza nula: “antrenamentul special nu are nici un efect asuprasubiectilor”.

•se pun datelor celor 2 grupe laolalta in ordine descrescatoare



•inlocuim in fiecare valoare cu initiala grupului din care apartine→

→ A/ BB/ AA/ BB/ AAAA/ BB/ AA/ BBB/ A/ B/ AA/ BB/; avem, asadar,12 secvente (r=12).

In cazul nostru,

Precizare: In grupele a si B, nu apar valori comune. Daca se intamplaacest lucru, luam valorile comune o data apartinand lui A, o data ca apartinand

lui B, si luam cel mai mic.

• Testul U (Mann-Whitney)

-se preteaza la date numerice, rezultate din atribuirea de puncte; esteuna din cele mai importante metode neparametrice, fiind oricand preferabilaprobei medianei.

Exemplu: Intr-o experienta de instruire, rezultatele la probele finaleapar exprimate in note de la 0 la 20. In clasa experimentala (Ce) sunt 27 elevi,iar in clasa de control (Cc), tot 27 elevi.

Rezultatele sunt prezentate astfel:

Ce: x: 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 1920

n: 3 2 0 2 2 2 1 0 1 4 1 0 1 1 2 1 1 2 1

Cc: x: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1819

n: 3 5 3 2 3 1 0 0 1 0 0 0 2 1 1 1 1 2 0 1



Reunim cele doua grupe si acordam ranguri astfel:

Ce+Cc:x:20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 ranguri: 1 3 5 7…………….. -dupa ce se atribuie rangurile, se intocmeste urmatorul tabel:

Ce Cc Subiecti

(x) Rang f R*f Rang f R*f

20 1 1 1 1 - -

19 3 2 6 3 1 3

18 5 1 5 5 - -

17 7 1 7 7 2 14

…. … … … … … …

∑Rf=R1=605 ∑Rf=R2=880; -se face suma si se alege R1 sau R2, in functie de grupa mai putinnumeroasa (in exemplul nostru il putem alege pe oricare, intrucat N1=N2); -cu datele obtinute se intra in formula:

Precizare: daca in formula utilizam R2 la numarator, imediat dupa semnul “-“ apare N2.

X. Analiza de varianta

(ANOVA)

1. Obiectul Anova

Problema esentiala a analizei de varianta este analiza variabilitatii,dispersiei datelor, avand surse de variatie bine precizate.



In orice cercetare de psihologie ne intereseaza sa desprindem influenta(actiunea) unor factori relevanti, cuprinsi in continurul ipotezei.

Influenta unui factor se dezvaluie in efectele sau variatiile produseasupra variabilei studiate. Noi studiem influenta fiecarui factor, suma lor, cat

si efectele datorate interactiunii lor.

De obicei se lucreaza cu mai multe grupuri.

Exemple:

1. Efectul medicamentelor asupra timpului de reactie la soferi.

Se constituie 5 grupe: G1: 10 mg

G2=20 mg

G3=30 mg

G4=40 mg

G5= grupul de control.

VI = medicamentul (administrarea lui), cu mai multe modalitati (A1,A2,A3,A4si A0 (pentru grupul de control)).

Problema care se pune in ANOVA este compararea grupurilor intre ele.

2. Ne propunem sa studiem influenta oboselii asupra rezultatelorinvatarii (A). Avem 3 modalitati: a1:= oboseala usoara; a2 =oboseala medie; a3 = oboseala accentuata. Dar conteaza sinatura materialului (B) cu doua modalitati: b1=material figuralconcret si b2= material pur verbal.

Pe baza acestui tip de analiza, putem observa cat din variatia uneivariabile se datoreaza variatiei altei variabile si cat se datoreaza unor factoriintamplatori.

De exemplu, rezultatele la invatatura se datoreaza inteligentei, darsi altor factori, cum ar fi motivatia de exemplu. Elevi cu nivelul inteligenteiegal, obtin note diferite. Se impune asadar separarea influentei factorilorintamplatori de factorii esentiali.



Este evident ca trebuie luata in considerare dispersia. De exempludaca elevii cu acelasi nivel masurat de inteligenta ar obtine toti aceeasi nota,atunci dispersia este 0.

Mai mult, daca elevii cu acelasi nivel de inteligenta obtin note intre

7 si 10, atunci inteligenta este un factor important. Daca au note intre 4 si 6,celalalt factor are mai mare influenta decat acesta.

O variabila independenta cu mai multe modalitati da doua tipuri devariatii: unaintragrupala si una intergrupala. Daca variabila intragrupala estemica si variabila intergrupala este mare, atunci putem presupune ca nu aparalti factori intamplatori si abaterea fata de media generala a unui rezultat dincolectia totala de date, se compune din abaterea sa fata de media grupuluirespectiv, la care se adauga diferenta dinte media grupului si mediagenerala.

Ecuatia fundamentala a variabilitatii datelor etse exprimata prin

suma patratelor → variabilitatea totala

= . Aceste formule de variabilitate se mainoteaza cu SPtotala.

SPtotala = SPintra+SPinter .

Pentru a calcula:

SPtotala= ;

SPinter =

, unde N = numarul total de subiecti din

cele K grupuri.

; cu PMintra si cu PMinter se calculeazacoeficientul lui SNEDECOR.



2. Moduri de calcul • pentru o distributie bidimensionala

La o clasa s-au efectuat un numar de exercitii, dupa care s-a dat probade control si s-au obtinut urmatoarele note:

Nota obtinuta 4 5 6 7 8 9 10 Total

Grupul Numarul de exercitii

G1 →40 6 4 2 12

G2 41-80 3 3 7 1 14

G3 81-120 2 5 8 6 21

G4 121-160 2 2 18 8 4 34

G5 161→ 2 10 18 30

Total 9 9 16 11 26 18 22 111

Algoritmul:



1. Se calculeaza mediile notelor obtinute la nivelul intreguluiesantion si apoi, pe cele 5 grupe, tinand cont ca cele 5 grupe suntalcatuite pe baza numarului de exercitii. Pentru intreg esantionul media notelor este:

X0 =

Calculam mediile:

2. Se calculeaza dispersiile de grupe (D2k), tot pentru aceste

note, dupa formula:

D2k= ;

In exemplul nostru,

D12=

D22=0.816;

D32=0.884;

D24= 0.336;

D5

2

=0.382. Aceste dispersii de grup ne arata variatia caracteristicilor

dependente de natura factorilor intamplatori asupra subiectilor din cadrulfiecarei grupe.



3. Se calculeaza media dispersiilor de grup ( ), calculata ca omedie

ponderata a dospersiilor de grupa:

=

→ reprezinta variatia variabilei dependente pe ansamblul grupei, ca urmarea actiunii factorilor intamplatori.

4. Se calculeaza dispersia mediilor de grup fata de mediagenerala

(σ 2):

σ 2= → reflecta variatia caracteristicii dependente peansamblul grupelor, determinata de natura factorilor esentiali (VI).

Cunoscand ca mediile de grup, xk,releva ce este esential la nivelulgrupului, iar media generala (x0) reflecta ceea ce este esential la nivelulcolectivitatii generale, atunci deosebirile dintre grupe sunt concretizate de

abaterile xk-x0.

σ 2 reprezinta dispersia dintre grupe, sintetizeaza variatia generata deaceste deosebiri.

5. Dispersia generala (Do2) reflecta variatia caracteristicilorvariabilei

dependente, generata de actiunea conjugata a celor doua grupe de factori(intamplatori si esentiali) si se aplica regula adunarii dispersiilor.

Do2=D2+σ 2 (=3.5206)



6. Acum putem determina ponderea intensitatii variatiei aferente

fiecarei grupe de factori.

• factorii intamplatori

F1=

• factorii esentiali

F2=

Un caz mai complicat de ANOVA presupune variabile continue inmai multe grupuri.

Exemplu: La incheierea unei experiente efectuate cu 5 clase paralele

(A,B,C,D + E=clasa de control). S-a dat aceeasi proba finala pentru a vedea

in ce masura factorul studiat influenteaza rezultatele.

Rezultatele finale sunt prezentate in urmatorul tabel de comparatie:

Clase A B C D E Total

Numarul 33 38 31 34 31

N=157

de elevi (ng)

Totalul 928 760 1013 1335 748 T=4784



datelor (Tg)

Totalul

patratelor (∑x2) 28030 22750 35287 56637 21336 S∑x2=164 040

SPinter = =

=4519.30;

SPtotala=∑x2 ;

SPintra= SPtotala-SPinter = 18256.12-4519.30= 13745.82;

Se calculeaza patratul mediu (PM) inter si intra.

PMinter =

PMintra=

raportul Snedecor; cu acest raport se intra in tabel. Veem astfel caipoteza noastra nula este infirmata; factorul de diferentiere este puternicsemnificativ.



Pana aici a fost vorba de o analiza globala (etapa F omnibus). Daca raportulSnedecor era mai mic decat p=0.05, nu acceptam ipoteza nula.

Nu ni se spune intre ce grupe diferentele sunt semnificative. Deasemenea, variabila independenta poate avea mai multe modalitati. Nu ni s-

a spus, pana acum, care dintre modalitatile variabilei independente areefecte mari si care are consecinte minore.

Studiul continua daca raportul Snedecor este semnificativ.

Analiza continua in doua strategii:

in functie de categoriile de situatii in functie de problemele ce trebuierezolvate.

XI.

Problemele de tip a sau probleme pentru estimarea diferentierii sauomogenitatii, obtinute intr-o masurare – cu ajutorul coeficientului de corelatieintraclasa r.

Exemplu: In cautarea unui criteriu profesional s-au ales la intamplare

dintr-un atelier 7 operatori. Acestia au fost cronometrati asupra unei operatiiin momente luate la intamplare, fiecare de 28 de ori.

Prin aceasta masuratore, diferentiem sau nu operatorii intre ei?

Daca intre operatori exista diferente de randament profesional, atuncimasuratoarea trebuie sa dea diferente intre ei. Vrem sa vedem, prin urmare,daca masuratoarea este valida.

Pasi:

1. Se calculeaza testul global de varianta F. 2. Se calculeaza coeficientul de varianta intragrupala (vε)



m1 cu m3 +1 0 -1 m2 cu m3 0 +1 -1 m1 cu m2+m3 +2 -1 -1 m2 cu m1+m3 -1 +2 -1

Efectivele trebuie sa fie egale; grupa pe care o comparam primestecoeficienti pozitivi, iar grupa cu care comparam – coeficienti negativi.

2. Se trece la algoritmul de calcul: a. utilizand totalurile

Se pleaca de la urmatorul tabel:

n=10

Grup A B C D

Total erori 92 81 64 108

(Tg)

Totalul

patratelor 897 965 780 862

(∑(x2))

• Se intocmeste tabelul cu datele de baza pentru analiza de varianta:

SURSA v’/v Suma patratelor PM F



Intergrupe 3 102.27 34.3 ?

Intragrupe 36 425.50 11.8 ?

Total 39 528.37 46.1 ?

Unde v=k-1; v’ = N-k.

• Se trece la efectuarea compar atiilor. De exemplu, vom compara grupele A+D cu B+C. in acest sens, trebuie calculat indicatorul D.

D =

D1 = 92*(+1)+81*(-1)+64*(-1)+108*(+1)=55;

Se calculeaza PMinter =

F = → semnificativ la p=0.05;

b. utilizand mediile

PMinter (d) =

Se pleaca de la medii; in rest, se calculeaza la fel ca mai sus.



Plan bifactorial

In planurile bifactoriale ne intereseaza analiza pe linii si pe coloane.

Exemplu: S-a studiat influenta unor metode de instruire asupra coeficientuluide inteligenta (C.I.)

A

I II III Total

Grupul I 114 96 74 284

(C.I. peste medie) 1116 814 542 2742

B

Grupul II 88 70 47 205(C.I. sub medie) 700 462 237

1399

Total 202 166 121 489 (T)

1816 1276 779 3871 (S∑x2)

In fiecare casuta din tabel pe prima linie este reprezentat Tg, iar pe cea de-a

doua, ∑x2.

Intr-un astfel de experiment bifactorial, o studiere globala a variabilitatiiintergrupe nu prezinta interes. Ne intereseaza comparatiile intre coloane



pentru a desprinde efectele modalitatilor variabilei A, comparatiile intre liniipentru a releva efectul variabilei B, studiul interactiunii dinte A si B.

SPtotala = S∑x2 -

SPinter =

SPintra = SP totala – SPinter = 325.69;

• Variabilitatea intergrupe se desface intre componentele principale:

Prima componenta: pe coloanepentru variabila A; A doua componenta: pe linii pentruvariabila B; A treia componenta: efectulcombinatiei AxB.

• SP A= = 137.23; • SPB= 86.68; • Efectul interactiunii: SP AxB = SP inter - SP A - SPB=0.28. Pasul urmator: Se calculeaza mediile:

PM A= = 68.62, unde c= numarul de coloane.

PMB= , unde r = numarul de linii;

PM AxB=

• Se calculeaza PMintra =• Calculam rapoartele Snedecor (F)

F A= , p=0.01

FB= , p=0.01

F AxB= , nesemnificativ.



ANOVA se poate aplica si pentru colectivitati de k esantioane perechi. Siaici se aplica un procedeu algoritmizat, numit procedura lui Abdi.

Exemplu: Efectul medicamemtelor asupra timpului de reactie.

Conditii experimentale Total Subiecti Drog A Placebo Drog B

S1 165 231 217 613

S2 172 219 217 608

S3 109 199 243 591

S4 197 219 160 576

S5 199 247 162 608

S6 193 245 191 629

Total: 1035 1360 11903585

Procedeul lui Abdi presupune urmatorii pasi:

1. Calcularea lui T.

2. Calcularea ∑x2 = 735 819 . Notam cu AS

3. Se calculeaza =762 820.8. Se noteaza cu A

4. Se calculeaza =715 371.7 Notam cu S

5. Se calculeaza = 714 012.5. Notam cu 1. 6. SPtotala= AS - 1 = 21 806.5; 7. SPintercoloane= A - 1= 8808.3;



8. SPinterlinii= S - 1 = 1359.2;

9. SPintra=AS – S – A + 1 = 11739;

Cu aceste date se intocmeste tabelul ANOVA:

SURSA v SP PM F

Coloane 2 8808.3 4404.15 ?

(medicamentele)

Linii 5 1359.2 271.84 ?

(subiectii)

Reziduu 10 11639 1163.90 ?

Total 17 21806.5 5839.89

Unde, Vcoloane= numarul de coloane – 1 = 2

Vlinii = numarul de linii – 1 = 6-1 = 5

Reziduu = Vliniix Vcoloane = 10.

Pentru a obtine PM, se imparte SP la v.



Se trece la diferite tipuri de comparatii. Comparam Placebo cu

medicamentele → D1 = 1035*(-1)+1360*(+2)+1190*(-1)=495;

PMinter (D) =

F = → medicamentele au efect asupra timpului dereactie.

XII. Probleme de corespondenta 1. Tabelul de corespondenta

Intr-un tabel de corespondenta se trec datele obtinute intr-o cercetare,indeobste impartite in doua categorii; pe ultima coloana se trec dateleconform variabilei criteriu (exemplu: reusita profesionala, etc.). pe primacoloana se trec subiectii; pe coloanele intermediare se trecvariabileleexplicative (exemplu; rezultatele la un test de inteligenta), care se presupuneca reprezinta insusirile ce duc la respectivele rezultate.

Exista o serie de probleme in osihologie care cer sa grupam persoanelein grupe avand o anumita omogenitate, sa stabilim anumite tipologii.

Exista doua tipuri de tipologii:

a. stabilirea unor analogii (analiza de clusteri); b. prin probleme de segmentare.

Analiza de clusteri



Pleaca de la premisa ca exista persoane asemanatoare din punct devedere al unor caracteristici.

“Cluster” = categorie, a strange in grupe, a clasifica.

Analiza de clusteri reprezinta atat o metoda de investigare, cat si deconfirmare a unei ipoteze.

Intram in calcul cu valori ale unor relatii dintre variabile (coeficienti decorelatie, diferente intre medii, s.a.m.d).

Exista mai multe metode de calcul in analiza de clusteri:

metoda prin legatura simpla metoda prin legatura completa metoda prin media clusterilor.

Intre aceste metode nu se obtin diferente semnificative, darintotdeauna se alege metoda care ne va da un coeficient de corelatie cat mairidicat.

Proceduri (indicatii) pentru analiza de clusteri

1. Analiza se desfasoara secvential, de la stadiul in care fiecarevariabila este un cluster, pana la stadiul in care un singur clustercuprinde toate cele n variabile. 2. Deoarece clusterii fiecarui stadiu se obtin prin fuziunea a 2clusteri anteriori, care sunt cei mai asemanatori, aceste tehniciduc la o structurare ierarhica a datelor, respectiv a variabilelor. Chiar daca sunt variabile diferite, exista o anumita apropiere intreo serie de variabile.

3. Rezultatele se vizualizeaza intr-o dendograma.

Metodica de calcul (exemplu)



• metoda legaturii simple → se intra in calcul cu o matrice cecontine diferente minime intre medii.

1 2 3 4 5

1 0.0

2 2.0 0.0

3 5.0 7.0 0.0

4 8.0 6.0 4.0 0.0

5 10.0 9.0 6.0 3.0 0.0

Stadiul I:

Se formeaza clusterul d(12), pentru ca distributia d1-d2 este ceamai mica inregistrata in tabelul respectiv.

Distanta dintre d(12) si celelalte este: d(12)3=min {d13, d23}

d(12)4=min {d14,d24}

d(12)5=min {d15, d25}

Stadiul II:

Se alcatuieste din nou tabelul, numai ca in loc de variabila 1 si 2,trecem clusterul (12).

(12) 3 4 5



(12) 0.0

3 5.0 0.0

4 6.0 4.0 0.0

5 9.0 6.0 3.0 0.0

→ cea mai mica valoare este clusterul d(45).

d(12),3 = 5; d(12),4 = 6; d(12),5 = 9.

d(45)(12) = min {d41,d42,d51,d52} = min{6,6,9,9} = 6;

d(45)3 = min {d43,d53}=4;

Stadiul III:

(12) 3 (45)

(12) 0.0



y1,y2 = mediile valorilor y in cele doua exemple.

η2 se calculeaza la fiecare stadiu sau nod pentru toate pragurile fixate,

pentru toate variabilele explicative si se retin variabila si pragul, care dau

valoarea maxima pentru η2.

Exemplu si metodica de calcul:

Un lot de 61 ingineri; avem o masura a succesului profesional (variabila

criteriu) – de la 1 la 10. Se aplica probele Raven, un test de flexibilitatementala, o proba de motivatie, una de memoriew si inventarul C.P.I. cuscarile Re, Cs, Do si So.

Pasii:

• stabilim, pentru fiecare variabila explicativa, un prag. De exemplu,pentru testul Raven: 0 – 39;

40 – 44;

45 – 50;

51 – 55;

56 – 60.

Presupunem ca cea mai buna diferentiere s-a obtinut pentru inteligenta:

19



+

7.9

39

+ Motivatie (7)

7.4

Subiecti 61

Inteligenta (50) - 20

Media 4.6

7.2

- 22

3.2

• Se calculeaza pana cand segmentul de divizat are un reper maimult decat cel vizat, sau cand prin o noua divizare nu mai obtinem nimic.

• Urmarind casetele in care apare cel mai mare numar de subiecti din

grup → “portretul robot”.

In cazul nostru, inginerii cu succes profesional au o inteligenta mai maredecat media.

Daca variabila continua este dihotomica, dihotomizam si variabilaexplicativa si aplicam formula:



XIII. Evaluarea cercetarilor clinice

Cercetarile de psihologie clinica, indeosebi cele de evaluare alepsihoterapiei, ridica probleme specifice:

inmultirea categoriilor gnoseologicein psihodiagnostic; proliferarea exploziva a metodelorpsihoterapeutice; probleme de etica a cercetarii.

Problema principala a cercetarii clinice vizeaza evaluareaeficacitatii unui tratament terapeutic (ce tratament? Aplicat de catre cine?Este cel mai eficace pentru un anumi pacient, cu anumite probleme, in

anumite conditii).

1. Strategii de cercetare a. Strategia evaluarii globale a tratamentului

Ne intereseaza eficacitatea tratamentului ca intreg; in acest sens,se recurge la un plan experimental de baza, si anume: grupul supustratamentului integral (GE) este comparat cu grupul de control (GC). Facemmasuratorile pre si post test (vezi planul lui Solomon).

In terapiile care considera ca reactivitatea subiectului poatedeteriora rezultatele (in psihoterapiile sugestive) se aplica doar metodaposttest.



b. Strategia descompunerii tratamentului

Fata de a), acum se verifica eficacitatea unei anumite componentea tratamentului psihologic, si anume vom descompune tratamentul incomponentele sale, vom avea un lot de subiecti caruia I se aplica

tratamentul in intregime, un al doilea lot caruia I se aplica acelasi tratament – prima componenta. Diferentele vor reflecta ponderea componenteirespective. Astfel putem identifica numarul componentelor de tratament.

Exemplu: Efectele unui tratament psihoterapeutic pentru tinerii

casatoriti→ 2 componente:

1. modificarea comportamentelor 2. dezvoltarea unor abilitati in rezolvarea

problemelor interpersonale.

Subiectii au fost impartiti in 3 grupuri experimentale:

Grupul A – caruia i se aplica tot tratamentul (1) + 2) )

Grupul B – i se aplica doar 1) (modificarea comportamentelor).

Grupul C – i se aplica 2) (dezvoltarea abilitatilor).

Dupa 16 sedinte de psihoterapie s-a constatat ca in toate cele 3

grupuri experimentale s-a imbunatatit situatia fata de grupul de control. S-amai constatat ca metoda terapiei globale nu este mai eficace decat fiecaredin cele doua componente. Dintre cele 2 componente, cea mai eficienta s-adovedit a fi prima (modificarea comportamentelor).

Astfel de cercetari pot servi si la stabilirea combinatiilor de“ingrediente” (cat sa punem din fiecare pentru o reusita).

c. Strategia terapiei constructive

Este opusa lui b); la o anumita terapie se adauga o componenta.

Exemplu: S-a studiat eficacitatea psihoterapiei individuale cumedicatia in cazul depresiei. S-au folosit 4 grupuri de adulti: la primul grup – psihoterapie; la al doilea – medicatie; la al treilea – medicatie si psihoterapie;cel de-al patrulea grul = grupul de control. Tratamentul a durat 16 saptamani.Rezultatele: grupurile experimentale si-au imbunatatit situatia fata de grupulde control. Psihoterapia asociata cu medicatia a dat cele mai bune rezultate.



d. Strategii parametrice de tratament

Ponderea pe care o are un tratament, constituie un parametru.Trebuie sa stabilim parametrul optim pe care trebuie sa-l atinga un tratamentpentru cele mai bune rezultate. Variatiile sunt facute pe dimensiunea

cantitativa.

Exista o terapie prin flooding – expunerea la stimuli anxiogeni,pana la stingerea reactiei adverse pentru recuperarea pacientilor cuagorafobie sau nevroza obsesiva fobica.

Se ridica intrebarea: “cat de mult putem expune pacientii la stimuliianxiogeni?” .Raspunsul: pana se stinge reactia.

S-a constatat ca expunerea prelungita este mai eficace decat ceade scurta durata, iar expunerile reale sunt mai eficace decat cele imaginare.

e. Strategia compararii tratamentelor

S-a studiat eficacitatea psihoterapiei cognitive si a chimioterapieiin cazul pacientilor cu depresie.dupa 12 saptamani, s-a constatat ca ambeletratamente au contribuit considerabil la imbunatatirea starii pacientilor. Dupa12 luni s-a constatat superioritatea terapiei cognitive.

Aceasta strategie este utila pentru alegerea tratamentului adecvat,pentru ca studiile de metaanaliza (compararea a doua cercetariindependente intre ele si, eventual, cumularea rezultatelor) au aratat cascepticii nu pot fi niciodata convinsi de eficacitatea unui anumit tratament.

De obicei, tratamentul in care psihoterapeutii auu incredereproduce mai multe schimbari decat alte metode alternative, in care nu auincredere.

f. Strategia schimbarii pacientilor si a terapeutilor

Aceasta strategie este folosita pentru a se pune in evidenta rolulterapeutului.

Au fost variate categoriile de pacienti sau terapeuti (cognitivist,psihanalist, ani de experineta, varsta, empatie).



Cercetarile de acest gen au evidentiat impactul deosebit alcaracteristicilor terapeutului asupra rezultatelor tratamentului.

Intr-un studiu asupra familiilor delincventilor juvenili 60% dinrezultatele obtinute s-au dovedit a se datora personalitatii terapeutului.

2. Conditiile cercetarii a. Investigatii analogice

Rigorile impuse de metodologia experimentala pe de o parte, iarpe de alta parte anumite consideratii de ordin etic, fac uneori imposibilecercetari de psihologie clinica pe subiecti internati.

Se recurge la cercetari analoge facute pe subiecti infraumani saupe subiecti voluntari.

Problema care se pune: daca similitudinile sunt suficient depronuntate pentru a permite extrapolarea rezultatelor la clinica.

b. Experimentul clinic Subiectii sunt pacienti care au nevoie de tratament.

Pot interveni problemele semnalate mai sus, dupa cum se pot facecompromisuri metodologice pentru a putea rezolva situatiile respective.

3. Evaluarea in practica de tip clinic

a. Studiul de caz. Este o alternativa la distanta ce apare intre practica de tip clinic si

cercetarea stiintifica.

Modalitatile de studiu ale cazului individual cuprind de laobservarea sistematica pana la demonstratia clinica si experiment.



schitarea si specificareatratamentului; atentia la factorii specifici sinespecifici (cum ar fi sugestibilitateapacientilor, de exemplu).

Concluzi i :

Uneori, pentru evaluarea unor proceduri psihoterapeutice se poaterecurge la procedurile metaanalitice, dupa cum se incearca – la oraactuala – simularea pe calculator a comportamentului tipic unei anumitetulburari.

XIII. Metaanaliza

1. Problematica metaanalizei

Metaanaliza se refera la: metoda de analiza statistica arezultatelor continute in mai multe studiireferitoare la aceasta problema; analiza calitativa (trecerea in revista)a rezultatelor obtinute pana la un momentdat; cele doua domensiuni (calitate sicantitate) sunt complementare, asadarmetaanaliza este dictata de dezvoltarea

cumulativa a cercetarilor psihologice. Etapele metaanalizei

a. Orice metaanaliza incepe cu punerea unei probleme concrete.(Exemplu: ce relatie exista intre anxietate si nivelul performantelorscolare);



b. Clarificarea punctelor de vedere intr-o serie de chestiuniteoretico-metodologice (modul de definire a variabilelor;operationalizarea variabilelor; instrumentele folosite; clarificareanotiunilor; alte operationalizari posibile).

c. Reperarea studiilor ce vor fi analizate; d. Stabilirea valorii studiilor. e. Retinerea informatiilor despre caracterul general al studiilor;informatii privind metodolgia cercetarilorl caracteristicilesubiectilor (sex, varsta, …)

2. Proceduri de calcul Obiective: compararea rezultatelor pentru a evidentia semnificatia

diferentelor existente sicombinarea rezultatelor.

1. Procesul de comparare

1. Compararea pragurilor de semnificatie

Exemplu: 2 studii, A si B, pun in evidenta relatia de corelatie desens opus

r1=0.60; N1=15; p1=.06

r2=-0.20; N2=100; p2=.12

Este semnificativa diferenta dintre p1 si p2?

Cautam valoarea lui z in anexa (pragurile de semn sunt bilaterale,prezinta ambele extreme ale curbei lui Gauss).

2. Compararea marimii efectului

Este folosita atunci cand rezultatele se dau prin coeficienti decorelatie.



2. Proceduri de combinare

• Combinarea pragurilor – se face in mod analog ca la comparare,

exceptand faptul ca z= • Combinarea marimii efectului – dupa formula:

zr = .

Daca esantioanele sunt diferite din punct de vedere numeric, seaplica media ponderata.

Zr ponderat = .

XV. Analiza factoriala

1. Problematica analizei factoriale

Cunoasterea complexului de factori in conexiunea lor are atat o

importanta teoretica ( vezi Big 5), cat si una practica (cunoscand realmentecare sunt factorii, putem face o predictie valida in comportamentul uman).

Asa cum se stie, orice fenomen rezultativ, variabila dependenta,efect, s.a.m.d. poate fi determint de un numar mare de cauze.



Prin diferite strategii, se incearca izolarea unui numar redus defactori, lucru care s-a vazut in analiza de clusteri, in tabelul de asociere, indefinirea legaturii de cauzalitate ne intereseaza nu numai cunoastereafactorilor, ci si sensul, intensitatea actiunii si marimea efectului, a partii cerevine actiunii fiecarui factor. De aceea, experimentul constituie metoda prin

care putem izola cel mai bine factorii cauzali, ii putem manipula dupa cumdorim.

Dependenta statistica nu este intotdeauna echivalenta cu legaturacauzala, ci analiza logica a relatiei dintre variabile. O data admisa prezentasemnificativa a factorilor de influenta (VI), trebuie cuantificata contributiadirecta, cat si contributia interactiunii dintre factorii respectivi asupra variatieiVD.

De exemplu, am vazut acest lucru la dreapta de regresie.

Analiza factoriala a fost formulata in 1904 de Spearman pentru unmodel cu un singur factor comun si un factor specific (s). Thurstone, 1930,generalizeaza pentru un numar mai mare de factori.

Analiza factoriala are rolul de a arata ca un numar oricare devariabile dependete depind de o serie de factori nemasurati direct.

2. Principii ale analizei factoriale.Metode

Analiza factoriala este o metoda statistico-matematica decercetare a relatiilor functionale ale unor rezultate.

Analiza factoriala cuprinde toate metodele de analiza si pornestede la intercorelatiile, covarianta unui ansamblu de variabile in functie deacesti factori.

Cunoscand relatiile ce exista intre testele unei baterii, analizafactoriala incearca sa izoleze si sa defineasca aptitudinile componente aleacestor teste, numite factori, precum si gradul de legatura dintre factor si

testul respectiv.

Exista doua metode de analiza factoriala:

• metoda analizei componentelor principale (HOTTELING);

• metoda analizei centroide (THURSTONE)



Metoda analizei componentelor principale

Exemplu: presupunem ca am aplicat o baterie de 4 teste, iar

intercorelatiile dintre ele se prezinta astfel:

Teste A B C D

A 1.00 0.20 0.26 0.31

B 1.00 0.16 0.17

C 1.00 0.22

D 1.00

Aceste date se introduc in calculator, obtinandu-se, in final,urmatorul tabel:

Teste Factorii componenti Suma patratelor

I II III IV

A 0.71 -0.30 … …

B 0.56 0.82 … …

C 0.64 -0.30 … …

D 0.75 … … …

Suma patratelor 1.65 …

Proportii 0.41 0.22 0.21 0.16

Procente 41% 22% 21% 16%100%



In spatele acestor teste aplicate exista 4 factori: primul fcatoracopera 41% din varianta; daca factorul acopera 50% (unii spun 70%),atunci vorbim despre un factor general; daca nu –factor comun.

De asemenea, printr-un calcul specific se

determina comunalitatea (cu cat contribuie factorul comun la test); coeficientde saturatie, valoarea de saturatie a unui test in factorul respectiv; semaicalculeaza specificitatea (ponderea atribuita unui anumit test); secalculeazafactorul specific.

Exemplu:

3 teste: - A = proba de desen;

B = proba verbala;

C = o proba de calcul numeric.

Teste Comunalitate Specificitate Factorispecifici

A 0.36 0.64 0.80

B 0.45 0.55 0.74

C 0.31 0.69 0.83

Metodologie Psihologica. Strategii Si Metode de Cercetare.

Documents

Transcript of Metodologie Psihologica. Strategii Si Metode de Cercetare.