DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM. WPŁYW NIEETYCZNEJ PROŚBY TRUDNEJ NA SPEŁNIENIE ETYCZNEJ PROŚBY ŁATWEJ RAPORT Z BADAŃ
|
|
- Paweł Pluta
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM. WPŁYW NIEETYCZNEJ PROŚBY TRUDNEJ NA SPEŁNIENIE ETYCZNEJ PROŚBY ŁATWEJ RAPORT Z BADAŃ
2 2 Celem niniejszych badań jest ustalenie czy wystosowanie nieetycznej prośby trudnej zwiększa szanse na spełnienie przez indagowanego łatwiejszej prośby etycznej? R. B. Cialdini (1994) omawianą tu techniką wpływu społecznego nazwał techniką odmowy-wycofania. Niekiedy tę technikę nazywa się techniką door-in-the-face (DITF), co tłumaczy się jako drzwiami w twarz. Ze względu na to, że w polskim tłumaczeniu brzmi to dość nieładnie, R. Nawrot zaproponował termin drzwi zatrzaśnięte przed nosem (Nawrat, 1989). Można również powiedzieć o tym wpływie społecznym jako o wzajemności ustępstw (Hamar, 2005). W teorii negocjacji wpływ ten określa się mianem techniki ekstremalizacji propozycji początkowej (inaczej: technika wielkiego kłamstwa ), czyli zaczynania od jak największego pułapu, żeby było następnie z czego ustępować i by partner miał wysokie poczucie własnej skuteczności, a poczucie winy, gdy nie ustąpi (Hamar, 2005). Technika drzwi zatrzaśnięte przed nosem (door in the face) opiera się na założeniu, że aby skłonić podmiot do spełnienia dość trudnej prośby, korzystnie jest najpierw wysunąć wobec niego prośbę bardzo trudną. Zastosowanie trudnej prośby zwiększa szanse na spełnienie prośby łatwiejszej. Badania nad istotą tego związku prowadzili Cialdini i wsp. Podejrzewa się, że za skutecznością tego wpływu społecznego stoi ustępstwo (wycofanie się), reguła wzajemności albo reguła kontrastu, reguła nie-konsekwencji (refleksyjność), reguła kontrastu percepcyjnego, reguła autoprezentacji, reguła poczucia winy i wzajemności (Doliński, 2005). Następnie technika ta była rozbudowywana poprzez poprzedzenie łatwiejszej prośby dwukrotnym zgłoszeniem prośby zbyt trudnej (Goldman i Creason), modyfikowana w ten sposób, że drugą, łatwiejszą prośbę, formułowała druga osoba (Dillard i in.). Ponadto zwiększano interwał czasowo-przestrzenny dzielący obydwie prośby (Cann i in.), zmniejszano dostępność zasobów poznawczych (Śpiewak, 2002). Wszystkie te modyfikacje wpływały na osłabienie tej, techniki wpływu społecznego, a konkretnie na zmniejszenie szansy spełnienia drugiej, łatwiejszej prośby (Doliński, 2005). Dopiero Magdalena Paśka dowiodła, że technika drzwi zatrzaśniętych przed nosem przestaje być skuteczna i wyraźnie zmniejsza prawdopodobieństwo spełnienia prośby łatwiejszej w porównaniu z warunkami kontrolnymi, gdzie nie wystosowano prośby trudniejszej, wtedy kiedy prośba trudniejsza ma charakter nieetyczny (2002).
3 3 Warto w tym miejscu zapytać, czy technika drzwi zatrzaśniętych przed nosem byłaby efektywna, gdyby pierwsza, trudna prośba miała charakter nieetyczny, a druga, łatwiejsza prośba miałaby charakter etyczny? Zakłada się, że poprzedzenie łatwiejszej prośby etycznej trudniejszą prośbą nietyczną zniweluje skuteczność techniki drzwi zatrzaśniętych przed nosem. Zakłada się tym samym, że w grupie eksperymentalnej łatwiejszą prośbę etyczną (poprzedzoną trudną prośbą nieetyczną) spełniać będzie zdecydowanie mniej osób niżeli w grupie kontrolnej, gdzie wysunięcie łatwej prośby etycznej nie zostało poprzedzone trudniejszą prośbą nieetyczną. Prośba trudna nieetyczna to prośba na tyle trudna, że zostanie na pewno odrzucona przez indagowanego. Prośba trudna lecz realna, nie nosząca śladów manipulacji społecznej, nie budząca refleksyjności, aby indagowani nie zdawali sobie sprawy z tego, że podlegają jakimkolwiek oddziaływaniom (Hamar, 2005; Nawrat 1989a). Prośba trudna ale realna oraz nieetyczna, a więc prośba, której treść wykracza poza zespół norm i ocen moralnych charakteryzujących określoną społeczność (Dębowski, 1996). Prośba łatwa etyczna prośba prosta do spełnienia, nie wymagająca zbyt dużego nakładu pracy i trudu. Łatwo, znaczy bez wysiłku, bez trudu, szybko, pochopnie (Skorupko, Auderska, Łempicka, 1969). Zarazem prośba etyczna, a więc prośba, której treść mieści się w kanonie kultury danego społeczeństwa Wskaźnikiem jest częstość spełniania prośby, średnia (μ), a zarazem odsetek osób spełniających prośbę. Wskaźnik może przyjmować wartości z przedziału od 0 do 1 (0 100%). Na spełnienie łatwej prośby etycznej może mieć wielkość prośby trudniej i częstość spełniania prośby łatwej. Wpływ tych zmiennych kontrolowany będzie przez wprowadzenie tych zmiennych do planu eksperymentalnego i przeprowadzenie badania pilotażowego oraz losowy dobór próby. Na spełnienie łatwej prośby etycznej może mieć też wpływ płeć eksperymentatora. Dlatego też w połowie przypadków obie prośby kierowane będą przez mężczyznę, a w drugiej połowie przez kobietę. Ponadto wpływ tej zmiennej oszacowany zostanie za pomocą analizy ANOVA. W dalszej kolejności, na wynika badania mogły mieć wpływ obecność innej osoby, dlatego z badania wykluczono osoby, które nie były same. Z badania wykluczono również osoby bardzo młode i starsze oraz z oznakami upośledzenia umysłowego. Badania, zarówno pilotażowe jak i główne, przeprowadzono przy dobrej pogodzie.
4 4 Do badania, zarówno pilotażowego, jak i głównego, zaproszone zostały osoby, które wsiadały do auta na parkingu przed supermarketem. O udziale danej osoby w badaniu przesądzało spełnienie kryterium wieku i dojrzałości umysłowej. Ponadto o udziale w badaniu decydował nieparzysty wynik rzutu kostką (1,3,5). Każda z grup badawczych składała się z 48 indagowanych. Eksperyment przeprowadzony w układzie (1x1): grupa kontrolna (łatwa prośba nieetyczna) i grupa eksperymentalna (trudna prośba nieetyczna łatwa prośba etyczna) w dwóch etapach: pilotażowym (godzina 13.00, ) i głównym (godzina 15.00, ). Pytania zadawało dwóch eksperymentatorów: kobieta i mężczyzna w młodym wieku. W grupie kontrolnej eksperymentator prosi tylko o spełnienie łatwej prośby etycznej wzięcie ze sobą kilku ulotek zachęcających do pracy wolontariackiej na rzecz osób uzależnionych od alkoholu, narkotyków, hazardu itp. używek i rozdanie ich znajomym. Po usłyszeniu odpowiedzi pozytywnej, badacz oddaje w ręce indagowanego ulotki. Po usłyszeniu odpowiedzi negatywnej eksperymentator przeprasza, dziękuje i oddala się. W grupie eksperymentalnej eksperymentator przedstawia się jako wolontariusz placówki leczniczej dla osób uzależnionych od narkotyków i pyta indagowanego czy nie zostałby wolontariuszem, tzw. streetworkerem i przez trzy godziny raz w miesiącu przez następne pół roku, tłumacząc przy tym, że jego praca miałaby polegać na rozdawaniu igieł, strzykawek i prezerwatyw narkomanom przebywającym na ulicy. Po usłyszeniu odpowiedzi pozytywnej, badacz zapisuje telefon kontaktowy do indagowanego i informuje go, że skontaktuje się z nim w ciągu kilku dni. Po usłyszeniu odpowiedzi negatywnej eksperymentator prosi w takim razie indagowanego o wzięcie ze sobą kilku ulotek zachęcających do tego typu pracy i rozdanie ich znajomym. Po usłyszeniu odpowiedzi pozytywnej, badacz oddaje w ręce indagowanego ulotki. Po usłyszeniu odpowiedzi negatywnej eksperymentator przeprasza, dziękuje i oddala się. W badaniu udział wzięło w sumie 192 osób. W badaniu pilotażowym udział wzięło 96 osób, po 48 osób w grupie kontrolnej i eksperymentalnej. W badaniu głównym udział wzięło tyle samo osób. W badaniach pilotażowych, w grupie kontrolnej (n=48) łatwą prośbę etyczną spełniło 68,7% indagowanych (σ = 0,464). W grupie eksperymentalnej (n=48) łatwą prośbę etyczną poprzedzoną trudną prośbą nieetyczną spełniło 43,7% indagowanych (σ = 0,5013).
5 5 Różnicę w średniej częstotliwości spełniania łatwej prośby etycznej w obydwu grupach przedstawia poniższy wykres. Wykres. 1. Wykres ramka wąsy. Badanie pilotażowe. Grupa kontrolna wz. grupa eksperymentalna 0,9 Wykres ramka-wąsy grupa kontrolna wz. grupa eksperymentalna 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 grupa kontrolna grupa eksperymentalna Średnia Średnia±Błąd std Średnia±1,96*Błąd std Źródło: Opracowanie własne. Wartość krytyczna dla t 0.05 w przy stopniu swobody 94 wynosi 1,986. Wyniki testu t-student (t = 2,524) wskazują, że należy odrzucić hipotezę H0 (szansa błędu wynosi 5%) i przyjąć, że różnica między średnimi jest istotna. Pilotaż w grupie kontrolnej przeprowadzany został przez kobietę (n = 24, μ = 0,682, σ = 0,477) i mężczyznę (n = 24, μ = 0,692, σ1 0,470). Wartość krytyczna dla t0.05 w przy stopniu swobody 46 wynosi 2,013. Wyniki testu t-student (t = - 0,305) wskazują, że należy odrzucić hipotezę H0 (szansa błędu wynosi 5%) i przyjąć, że różnica między średnimi jest nieistotna. Również pilotaż w grupie eksperymentalnej przeprowadzany został przez kobietę (n = 24, μ = 0,458, σ = 0,509) i mężczyznę (n = 24, μ = 0,417, σ 0,503). Wartość krytyczna dla t0.05 w przy stopniu swobody 46 wynosi 2,013. Wyniki testu t-student (t = 0,776) wskazują, że należy odrzucić hipotezę H0 (szansa błędu wynosi 5%) i przyjąć, że różnica między średnimi jest nieistotna.
6 6 W badaniach głównym, w grupie kontrolnej (n=48) łatwą prośbę etyczną spełniło 60,4% indagowanych (σ = 0,494). W grupie eksperymentalnej (n=48) łatwą prośbę etyczną poprzedzoną trudną prośbą nieetyczną spełniło 47,9% indagowanych (σ = 0,5048). Różnicę w średniej częstotliwości spełniania łatwej prośby etycznej w obydwu grupach przedstawia poniższy wykres. Wykres. 2. Wykres ramka wąsy. Badanie główne. Grupa kontrolna wz. grupa eksperymentalna Wykres ramka-wąsy badanie główne grupa kontrolna wz. badanie główne grupa eksperymentalna 0,80 0,75 0,70 0,65 0,60 0,55 0,50 0,45 0,40 0,35 0,30 badanie główne grupa kontrolna badanie główne grupa eksperymentalna Średnia Średnia±Błąd std Średnia±1,96*Błąd std Źródło: Opracowanie własne. Wartość krytyczna dla t 0.05 w przy stopniu swobody 94 wynosi 1,986. Wyniki testu t-student (t = 1,226) wskazują, że należy przyjąć hipotezę H0 (szansa błędu wynosi 5%) i przyjąć jednocześnie, że różnica między średnimi jest nieistotna. Także badanie główne w grupie kontrolnej przeprowadzany został przez kobietę (n = 24, μ = 0,666, σ = 0,481) i mężczyznę (n = 24, μ = 0,541, σ 0,508). Wartość krytyczna dla t 0.05 w przy stopniu swobody 46 wynosi 2,013.
7 7 Wyniki testu t-student (t = 0,874) wskazują, że należy odrzucić hipotezę H0 (szansa błędu wynosi 5%) i przyjąć, że różnica między średnimi jest nieistotna. Również badanie główne w grupie eksperymentalnej przeprowadzane zostało przez kobietę (n = 24, μ = 0,5, σ = 0,510) i mężczyznę (n = 24, μ = 0,50, σ 0,51). Wartość krytyczna dla t 0.05 w przy stopniu swobody 46 wynosi 2,013. Wyniki testu t-student (t = 0,283) wskazują, że należy odrzucić hipotezę H0 (szansa błędu wynosi 5%) i przyjąć, że różnica między średnimi jest nieistotna. Podsumowując, w badaniu pilotażowym dowiedziono, że wpływ trudnej prośby nieetycznej na spełnienie łatwej prośby etycznej jest negatywny. Innymi słowy wcześniejsze wypowiedzenie trudnej prośby nieetycznej przyczynia się do zmniejszenia prawdopodobieństwa spełnienia wypowiadanej później przez tę samą osobę, łatwiejszej prośby etycznej. W badaniu głównym jednak wpływ wcześniej wypowiadanej trudniejszej prośby nieetycznej okazał się statystycznie nieistotny. Pomimo zastosowania podobnych warunków eksperymentalnych i kontrolowania takich zmiennych, jak płeć eksperymentatora (wpływ nieistotny) i wiek indagowanych, jakiś niezidentyfikowany czynnik wpłynął na wynik powtarzanego badania. W świetle uzyskanych wyników warto odnotować, że kontrast pomiędzy trudną a łatwą prośbą wzmacnia fakt, ze jedna z próśb jest nieetyczna, a druga etyczna. Budzi się więc refleksyjność, że złamana została jakaś reguła społeczna, że pytany pada ofiarą manipulacji. Wszystkie zakładane mechanizmy, jak wycofanie się, reguła wzajemności, reguła kontrastu, reguła nie-konsekwencji (refleksyjność), reguła kontrastu percepcyjnego, reguła autoprezentacji, reguła poczucia winy i wzajemności (Doliński, 2005) mogą być brane pod uwagę, bo odzwierciedlają wpływ społeczny, a nie manipulację. Kiedy jednak dochodzi do złamania wpływu społecznego i jawnej manipulacji, na przykład za sprawą wypowiedzenia zbyt trudnej, nierealistycznej prośby lub też właśnie za sprawą zbyt dużego kontrastu, wtedy technika wpływu społecznego, taka jak np. drzwi zatrzaśnięte przed nosem traci na swojej skuteczności. Jeżeli jednak zwrócić uwagę na jeden z mechanizmów, to warto bliżej przyjrzeć się emocjom. W sytuacji wpływu społecznego, który określa się mianem techniki drzwi zatrzaśniętych przed nosem, w wyniku pierwszej odmowy na spełnienie prośby społecznie pożądanej może rodzić się poczucie winy, które prowadzi do zaakceptowania łatwiejszej prośby w celu zredukowania tego negatywnie odbieranego stanu (O'Keefe i Figge, za: Doliński, 2005).
8 8 Zdaniem tych autorów technika ta nie powinna być skuteczna ani w warunkach, w których odmowa spełnienia prośby nie wywołuje poczucia winy, ani w których spełnienie kolejnej prośby nie może zredukować poczucia winy. Należy jednak zwrócić przy tym uwagę, że odmówienie spełnienia takiego żądania, które jest zbyt duże by można było sądzić, że spełnić się je zgodzi ktokolwiek inny, przychodzi nad wyraz łatwo. Znaczy to, że prośba spełnienia bardzo trudnego zadania lub zadanie nieetycznego może wzbudzić stany emocjonalne począwszy od zdziwienia, a skończywszy na gniewie. Dalsze badania powinny polegać na szukaniu innych warunków dla testowania tej techniki, szczególnie takich, które mogą neutralizować lub negatywnie wpływać na jej skuteczność. Warto przy tym zmieniać cechy populacji badawczej, tak aby ewentualna metaanaliza pozwoliła na odkrycie nowych hipotez badawczych. Konieczne jest również większe przywiązywanie wagi do nastroju (atmosfery) w czasie sytuacji badawczej. O ile emocje trwają krótko i pełnią przede wszystkim takie funkcje, że modelują i selekcjonują działanie, tak nastrój jest ograniczonym w czasie ale stosunkowo trwałym i uogólnionym stanem afektywnym (ekspresja emocji), przeciwstawianym bardziej specyficznym i krótkotrwałym emocjom (Colman, 2009). Dobry lub zły nastrój przeważnie trwa przez ograniczony czas 5, 10, 15 minut, po czym jego siła słabnie, choć w niektórych przypadkach (w stosunku do niektórych próśb) może on trwać dłużej, dni, miesiące a nawet lata (Crisp, Turner, 2009). Odczuwany aktualnie nastrój może w różny sposób oddziaływać na przebieg procesów poznawczych - zniekształcać je w kierunku zgodnym z aktualnym nastrojem (występuje uprzywilejowane przetwarzanie bodźców zgodnych pod względem znaku z przeżywanym nastrojem). Ten sam materiał interpretuje się w sposób bardziej pozytywny będąc w nastroju pozytywnym niż w neutralnym czy negatywnym. Podobne efekty zaobserwowano dla nastroju negatywnego (Wytykowska, 2007). O ile zatem pierwsza prośba ma charakter pozytywny (prospołeczny) o tyle dobry nastrój wywołany przez tą prośbę zwiększa prawdopodobieństwo spełnienia drugiej prośby, albowiem kiedy człowiek jest w dobrym nastroju, to informacje z nim zgodne są bardziej dostępne jego pamięci. Natomiast człowiek wprowadzony w zły nastrój (negatywny) jest mniej skłonny pomagać innym, staje się bardziej skoncentrowany na sobie.
9 9 Literatura Cialdini, R (1994). Wywieranie wpływu na ludzi. Teoria i Praktyka. Gdańsk: Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne. Colman, A.M. (2009). Słownik psychologii. Warszawa: Wydawnictwo. Naukowe PWN. Crisp, R.J. Turner, R.N. Psychologia społeczna. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN. Dębowski, J. i inni (1996) Mała encyklopedia filozofii. Bydgoszcz Oficyna Wydawnicza Branta. Doliński, D. (2002). Techniki wpływu społecznego. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar. Hamar, H. (2005). Psychologia społeczna. Warszawa: Wydawnictwo Difin. Nawrat, R (1989a). Czy można manipulować przechodniami na polskiej ulicy? Empiryczne badanie efektywności wybranych sekwencyjnych procedur zwiększania uległości. Studia psychologiczne, t. XXXII, nr 1. Nawrat, R. (1989b). Manipulacja społeczna - przegląd technik i wybranych wyników badań. Studia psychologiczne, t. XXXII, nr 1. Paśka, M. (2002). Ja nie chciałem.... Sekwencyjne techniki wpływu społecznego a zachowania nieetyczne. Studia Psychologiczne, t. XL. Skorupko, S. Auderska, H. Łempicka, Z. (1969). Mały słownik języka polskiego. Warszawa: PWN. Śpiewak, S. (2002). Między drzwiami a huśtawką: drenaż poznawczy a skuteczność wybranych technik wpływu społecznego, Studia psychologiczne, t. XL. Wytykowska A. M. (2007). Nastrój a afektywna orientacja w procesie kategoryzacji - modyfikująca rola systemu aktywizacji i hamowania zachowania. Studia psychologiczne, z. 1.
DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM. WPŁYW NIEETYCZNEJ PROŚBY TRUDNEJ NA SPEŁNIENIE ETYCZNEJ PROŚBY ŁATWEJ RAPORT Z BADAŃ
DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM. WPŁYW NIEETYCZNEJ PROŚBY TRUDNEJ NA SPEŁNIENIE ETYCZNEJ PROŚBY ŁATWEJ RAPORT Z BADAŃ Tytuł pracy Technika wpływu społecznego drzwi zatrzaśnięte przed nosem. 2 Temat; problem
Bardziej szczegółowoTECHNIKA DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM
Badanie pilotażowe TECHNIKA DRZWI ZATRZAŚNIĘTE PRZED NOSEM Czy łatwa prośba etyczna zostanie spełniona istotnie częściej jeśli poprzedzi się ją nieetyczną prośbą trudną? H0 nie, H1 tak. Schemat eksperymentu
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 dr inż. Anna Skowrońska-Szmer zima 2017/2018 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją
Bardziej szczegółowoWNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
Bardziej szczegółowoSYLABUS/ OPIS PRZEDMIOTU
1. Nazwa przedmiotu w języku polskim SYLABUS/ OPIS PRZEDMIOTU Psychologia społeczna 2. Nazwa przedmiotu w języku angielskim Social psychology 3. Jednostka prowadząca przedmiot Wydział Nauk Historycznych
Bardziej szczegółowoWyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności
Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25
Testowanie hipotez Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25 Testowanie hipotez Aby porównać ze sobą dwie statystyki z próby stosuje się testy istotności. Mówią one o tym czy uzyskane
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
Bardziej szczegółowoSYLABUS/ OPIS PRZEDMIOTU
1. Nazwa przedmiotu w języku polskim SYLABUS/ OPIS PRZEDMIOTU Psychologia społeczna 2. Nazwa przedmiotu w języku angielskim Social Psychology 3. Jednostka prowadząca przedmiot Wydział Nauk Historycznych
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Bardziej szczegółowoWeryfikacja przypuszczeń odnoszących się do określonego poziomu cechy w zbiorowości (grupach) lub jej rozkładu w populacji generalnej,
Szacownie nieznanych wartości parametrów (średniej arytmetycznej, odchylenia standardowego, itd.) w populacji generalnej na postawie wartości tych miar otrzymanych w próbie (punktowa, przedziałowa) Weryfikacja
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych
Agenda Instytut Matematyki Politechniki Łódzkiej 2 stycznia 2012 Agenda Agenda 1 Wprowadzenie Agenda 2 Hipoteza oraz błędy I i II rodzaju Hipoteza alternatywna Statystyka testowa Zbiór krytyczny Poziom
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie
Wrocław University of Technology Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie Jakub Tomczak Politechnika Wrocławska jakub.tomczak@pwr.edu.pl 10.04.2014 Pojęcia wstępne Populacja (statystyczna) zbiór,
Bardziej szczegółowoWyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności
Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego
Bardziej szczegółowoPsychometria. Psychologia potoczna. Psychometria (z gr. psyche dusza, metria miara) Plan wykładów. Plan wykładów. Wprowadzenie w problematykę zajęć
Psychometria Wprowadzenie w problematykę zajęć W 1 Psychologia potoczna potoczne przekonanie dotyczące natury ludzkiego zachowania wyrażające się w zdroworozsądkowych, intuicyjnych twierdzeniach. dr Łukasz
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r
Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;
Bardziej szczegółowoSIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY
SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją jako prawdziwą
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych
Temat Testowanie hipotez statystycznych Kody znaków: Ŝółte wyróŝnienie nowe pojęcie pomarańczowy uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnienia omawiane na zajęciach 1. Idea i pojęcia teorii testowania hipotez
Bardziej szczegółowoMETODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II
METODOLOGIA BADAŃ HUMANISTYCZNYCH METODYKA NAUCZANIA JĘZYKA OBCEGO CZ.II Podział zmiennych Zmienne zależne zmienne, które są przedmiotem badania, których związki z innymi zmiennymi chcemy określić Zmienne
Bardziej szczegółowoStatystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład 2) Dariusz Gozdowski
Statystyczna analiza danych w programie STATISTICA (wykład ) Dariusz Gozdowski Katedra Doświadczalnictwa i Bioinformatyki Wydział Rolnictwa i Biologii SGGW Weryfikacja (testowanie) hipotez statystycznych
Bardziej szczegółowoWNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.
Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii Zadanie 1. W potocznej opinii pokutuje przekonanie, że lepsi z matematyki są chłopcy niż dziewczęta. Chcąc zweryfikować tę opinię, przeprowadzono badanie w
Bardziej szczegółowoWeryfikacja przypuszczeń odnoszących się do określonego poziomu cechy w zbiorowości (grupach) lub jej rozkładu w populacji generalnej,
Szacownie nieznanych wartości parametrów (średniej arytmetycznej, odchylenia standardowego, itd.) w populacji generalnej na postawie wartości tych miar otrzymanych w próbie (estymacja punktowa, przedziałowa)
Bardziej szczegółowoZad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:
Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności
Bardziej szczegółowoStatystyka i Analiza Danych
Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1
Weryfikacja hipotez statystycznych KG (CC) Statystyka 26 V 2009 1 / 1 Sformułowanie problemu Weryfikacja hipotez statystycznych jest drugą (po estymacji) metodą uogólniania wyników uzyskanych w próbie
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.
Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1. Wykonano pewien eksperyment skuteczności działania pewnej reklamy na zmianę postawy. Wylosowano 10 osobową próbę studentów, których poproszono o ocenę pewnego produktu,
Bardziej szczegółowoMetody badań w naukach ekonomicznych
Metody badań w naukach ekonomicznych Tomasz Poskrobko Metodyka badań naukowych Metody badań ilościowe jakościowe eksperymentalne Metody badań ilościowe jakościowe eksperymentalne Metody ilościowe metody
Bardziej szczegółowoOcena potrzeb szkoleniowych oraz wiedzy lekarzy i lekarzy dentystów w zakresie kompetencji miękkich oraz organizacji systemu ochrony zdrowia
Ocena potrzeb szkoleniowych oraz wiedzy lekarzy i lekarzy dentystów w zakresie kompetencji miękkich oraz organizacji systemu ochrony zdrowia Raport z badania ilościowego realizowanego wśród lekarzy i lekarzy
Bardziej szczegółowoStatystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )
Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład XI: Testowanie hipotez statystycznych 12 stycznia 2015 Przykład Motywacja X 1, X 2,..., X N N (µ, σ 2 ), Y 1, Y 2,..., Y M N (ν, δ 2 ). Chcemy sprawdzić, czy µ = ν i σ 2 = δ 2, czyli że w obu populacjach
Bardziej szczegółowo166 Wstęp do statystyki matematycznej
166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej
Bardziej szczegółowoDokładne i graniczne rozkłady statystyk z próby
Dokładne i graniczne rozkłady statystyk z próby Przypomnijmy Populacja Próba Wielkość N n Średnia Wariancja Odchylenie standardowe 4.2 Rozkład statystyki Mówimy, że rozkład statystyki (1) jest dokładny,
Bardziej szczegółowoUwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości
TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu, z którego pochodzi próbka. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Parametrycznymi
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI
LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych
Bardziej szczegółowoKarta przedmiotu STOSUNKI MIĘDZYNARODOWE. Przedmiot: Psychologia społeczna Przedmiot w języku angielskim: Social Psychology
Karta przedmiotu STOSUNKI MIĘDZYNARODOWE Studia pierwszego stopnia/ ogólnoakademicki Przedmiot: Psychologia społeczna Przedmiot w języku angielskim: Social Psychology Kod przedmiotu: Typ przedmiotu/modułu:
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych
Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych Hipoteza Test statystyczny Poziom istotności Testy jednostronne i dwustronne Testowanie równości wariancji test F-Fishera Testowanie równości wartości średnich test t-studenta
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 24 zaliczenie z oceną
Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Elżbieta Stojanowska-Borowiec Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie
Bardziej szczegółowoTESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.
TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Hipotezą statystyczną nazywamy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Zajmiemy
Bardziej szczegółowoSOCJOTECHNIKA I WYWIERANIE WPŁYWU. Dr Łukasz Jurek Katedra Socjologii i Polityki Społecznej Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
SOCJOTECHNIKA I WYWIERANIE WPŁYWU Dr Łukasz Jurek Katedra Socjologii i Polityki Społecznej Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu August Comte ojciec socjologii - pierwszy wprowadził termin socjologia w
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych
9 października 2008 ...czyli definicje na rozgrzewkę n-elementowa próba losowa - wektor n zmiennych losowych (X 1,..., X n ); intuicyjnie: wynik n eksperymentów realizacja próby (X 1,..., X n ) w ω Ω :
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 2: PSYCHOLOGIA POZNAWCZA JAKO NAUKA EKSPERYMENTALNA
WYKŁAD 2: PSYCHOLOGIA POZNAWCZA JAKO NAUKA EKSPERYMENTALNA Psychologia poznawcza dr Mateusz Hohol METODA NAUKOWA (1) problem badawczy (2) hipoteza (4) analiza danych (3) eksperyment (5) wniosek: potwierzenie
Bardziej szczegółowoWykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu
Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotności, p-wartość i moc testu Wrocław, 01.03.2017r Przykład 2.1 Właściciel firmy produkującej telefony komórkowe twierdzi, że wśród jego produktów
Bardziej szczegółowoBłędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa
Weryfikacja hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o prawdziwości lub fałszywości którego wnioskuje się na podstawie
Bardziej szczegółowoElementy statystyki STA - Wykład 5
STA - Wykład 5 Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytet im. Adama Mickiewicza 1 ANOVA 2 Model jednoczynnikowej analizy wariancji Na model jednoczynnikowej analizy wariancji możemy traktować jako uogólnienie
Bardziej szczegółowoTEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.
TEST STATYSTYCZNY Testem statystycznym nazywamy regułę postępowania rozstrzygająca, przy jakich wynikach z próby hipotezę sprawdzaną H 0 należy odrzucić, a przy jakich nie ma podstaw do jej odrzucenia.
Bardziej szczegółowoLiczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia. ćwiczenia 30 zaliczenie z oceną
Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. dr hab. Stanisław Mika Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów:
Bardziej szczegółowoHipotezy statystyczne
Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o którego prawdziwości lub fałszywości wnioskuje się na podstawie pobranej próbki losowej. Hipotezy
Bardziej szczegółowoZachowania organizacyjne - opis przedmiotu
Zachowania organizacyjne - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Zachowania organizacyjne Kod przedmiotu 14.4-WP-PSChP-ZO Wydział Kierunek Wydział Pedagogiki, Psychologii i Socjologii Psychologia
Bardziej szczegółowoEkonomiczny Uniwersytet Dziecięcy
Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Psychologia konsumenta Mgr Beata Skowrońska psycholog, coach Uniwersytet w Białymstoku 20 listopada 2014 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL
Bardziej szczegółowoWstęp do probabilistyki i statystyki. Wykład 4. Statystyki i estymacja parametrów
Wstęp do probabilistyki i statystyki Wykład 4. Statystyki i estymacja parametrów dr hab.inż. Katarzyna Zakrzewska, prof.agh, Katedra Elektroniki, WIET AGH Wstęp do probabilistyki i statystyki. Wykład 4
Bardziej szczegółowoTESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.
TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe
Bardziej szczegółowoTESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy.
TESTOWANIE HIPOTEZ Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne. Zajmiemy
Bardziej szczegółowoPytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy rozkład normalny?
Pytanie: Kiedy do testowania hipotezy stosujemy rozkład normalny? Gdy: badana cecha jest mierzalna (tzn. posiada rozkład ciągły); badana cecha posiada rozkład normalny; dysponujemy pojedynczym wynikiem;
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI
LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych
Bardziej szczegółowoPoziom istotności i granica rozsądku - problem porównań wielokrotnych w badaniach naukowych
Poziom istotności i granica rozsądku - problem porównań wielokrotnych w badaniach naukowych dr Dariusz Danel Instytut Immunologii i Terapii Doświadczalnej Polskiej Akademii Nauk Zastosowania statystyki
Bardziej szczegółowoŻródło:
Testy t-studenta są testami różnic pomiędzy średnimi czyli służą do porównania ze sobą dwóch średnich Zmienne muszą być zmiennymi ilościowym (liczymy i porównujemy średnie!) Są to testy parametryczne Test
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Bardziej szczegółowoMarek Hallada Zakład Edukacji Medialnej i Technologii Informacyjnych Uniwersytet Rzeszowski
Marek Hallada mhallada@univ.rzeszow.pl Zakład Edukacji Medialnej i Technologii Informacyjnych Uniwersytet Rzeszowski Analiza krotności oglądania prezentacji w encyklopediach multimedialnych w zależności
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Było: Estymacja parametrów rozkładu teoretycznego punktowa przedziałowa Przykład. Cecha X masa owocu pewnej odmiany. ZałoŜenie: cecha X ma w populacji rozkład
Bardziej szczegółowoNawroty w uzależnieniach - zmiany w kontaktach z alkoholem po zakończeniu terapii
Sabina Nikodemska Rok: 1998 Czasopismo: Świat Problemów Numer: 6 (68) Celem niniejszego opracowania jest próba przyjrzenia się populacji tych pacjentów, którzy zgłaszają się do ambulatoryjnych placówek
Bardziej szczegółowoFinanse behawioralne; badanie skłonności poznawczych inwestorów
Finanse behawioralne; badanie skłonności poznawczych inwestorów Łukasz Małek promotor dr inż. R. Weron Instytut Matematyki i Informatyki Politechnika Wrocławska Wrocław, 13.07.2007 Spis treści 1 Cel pracy
Bardziej szczegółowoWarsztaty diagnostyczno-projektowe Badania zachowań konsumenckich
Warsztaty diagnostyczno-projektowe Badania zachowań konsumenckich Nr zajęć Termin 1 26.02 2 5.03 3 12.03 4 19.03 5 26.03 6 2.04 7 23.04 Organizacja zajęć fakultatywne 8 Praca własna 9 30.04 10 7.05 11
Bardziej szczegółowoMetody Statystyczne. Metody Statystyczne.
gkrol@wz.uw.edu.pl #4 1 Sprawdzian! 5 listopada (ok. 45-60 minut): - Skale pomiarowe - Zmienne ciągłe i dyskretne - Rozkład teoretyczny i empiryczny - Miary tendencji centralnej i rozproszenia - Standaryzacja
Bardziej szczegółowoAnaliza wariancji - ANOVA
Analiza wariancji - ANOVA Analiza wariancji jest metodą pozwalającą na podział zmienności zaobserwowanej wśród wyników eksperymentalnych na oddzielne części. Każdą z tych części możemy przypisać oddzielnemu
Bardziej szczegółowoPodstawy teorii finansów
Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Życie gospodarcze Psychologia inwestora Grzegorz Kowerda Uniwersytet w Białymstoku 7 listopada 2013 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL Podstawy
Bardziej szczegółowoProjektowanie eksperymentu Część 1
Warsztaty szkoleniowe z zakresu oceny oddziaływania instrumentów Aktywnej Polityki Rynku Pracy Projektowanie eksperymentu Część 1 Maciej Jakubowski, Gdańsk, 20 lutego 2017 r. Ocena efektu oddziaływania
Bardziej szczegółowoBADANIA OPINII PRACOWNIKÓW W PRAKTYCE ZARZĄDZANIA
BADANIA OPINII PRACOWNIKÓW W PRAKTYCE ZARZĄDZANIA 1 1. WPROWADZENIE Każdy, kto zarządza organizacją, doskonale wie, jak wiele czynników zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych wpływa na funkcjonowanie
Bardziej szczegółowoEksperyment jako metoda badawcza
Metodologia badań naukowych - wykład 4 Eksperyment jako metoda badawcza Zmienne w eksperymencie Własności badania eksperymentalnego Kontrolowanie zmienych niezależnych. Plany eksperymentalne i quasi-eksperymentalne
Bardziej szczegółowoVI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15
VI WYKŁAD STATYSTYKA 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 6 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności, zasady
Bardziej szczegółowoRozkład Gaussa i test χ2
Rozkład Gaussa jest scharakteryzowany dwoma parametramiwartością oczekiwaną rozkładu μ oraz dyspersją σ: METODA 2 (dokładna) polega na zmianie zmiennych i na obliczeniu pk jako różnicy całek ze standaryzowanego
Bardziej szczegółowoKsięgarnia PWN: Magdalena Śmieja, Jarosław Orzechowski (red.) - Inteligencja emocjonalna. Spis treści
Księgarnia PWN: Magdalena Śmieja, Jarosław Orzechowski (red.) - Inteligencja emocjonalna Spis treści Wprowadzenie (Magdalena Śmieja, Jarosław Orzechowski)....... 11 Część I. Teoria 1. Inteligencja emocjonalna:
Bardziej szczegółowoSYLABUS/ OPIS PRZEDMIOTU. Projekt studencki badawczy. Badania w dziedzinie psychologii zachowań nałogowych) 2. Nazwa przedmiotu w języku angielskim
1. Nazwa przedmiotu w języku polskim SYLABUS/ OPIS PRZEDMIOTU Projekt studencki badawczy. Badania w dziedzinie psychologii zachowań nałogowych) 2. Nazwa przedmiotu w języku angielskim Student Research
Bardziej szczegółowoHipotezy statystyczne
Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o którego prawdziwości lub fałszywości wnioskuje się na podstawie pobranej
Bardziej szczegółowoTemat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1
Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT Anna Rajfura 1 Przykład wprowadzający Wiadomo, że 40% owoców ulega uszkodzeniu podczas pakowania automatycznego.
Bardziej szczegółowoMetodologia badań psychologicznych
Metodologia badań psychologicznych Lucyna Golińska SPOŁECZNA AKADEMIA NAUK Psychologia jako nauka empiryczna Wprowadzenie pojęć Wykład 5 Cele badań naukowych 1. Opis- (funkcja deskryptywna) procedura definiowania
Bardziej szczegółowob) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:
ROZWIĄZANIA I ODPOWIEDZI Zadanie A1. Można założyć, że przy losowaniu trzech kul jednocześnie kolejność ich wylosowania nie jest istotna. A więc: Ω = 20 3. a) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań
Bardziej szczegółowoSchemat eksperymentalny Część 1: Ścieżka techniczna
Warsztaty szkoleniowe z zakresu oceny oddziaływania instrumentów Aktywnej Polityki Rynku Pracy Schemat eksperymentalny Część 1: Ścieżka techniczna Maciej Jakubowski, Gdańsk, 20 lutego 2017 r. Ocena efektu
Bardziej szczegółowoZMIENNE LOSOWE. Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R 1 tzn. X: R 1.
Opracowała: Joanna Kisielińska ZMIENNE LOSOWE Zmienna losowa (ZL) X( ) jest funkcją przekształcającą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbiór liczb rzeczywistych R tzn. X: R. Realizacją zmiennej losowej
Bardziej szczegółowoSYLABUS/ OPIS PRZEDMIOTU
1. Nazwa przedmiotu w języku polskim SYLABUS/ OPIS PRZEDMIOTU Psychologia radzenia sobie ze stresem 2. Nazwa przedmiotu w języku angielskim Psychology of coping with stress 3. Jednostka prowadząca przedmiot
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez statystycznych
Testowanie hipotez statystycznych Przypuśdmy, że mamy do czynienia z następującą sytuacją: nieznany jest rozkład F rządzący pewnym zjawiskiem losowym. Dysponujemy konkretną próbą losową ( x1, x2,..., xn
Bardziej szczegółowoTESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas
TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas cechy. Hipotezy dzielimy na parametryczne i nieparametryczne.
Bardziej szczegółowoProblematyka motywowania w nowoczesnej szkole. prof. nz dr hab. Joanna M. Moczydłowska
Problematyka motywowania w nowoczesnej szkole prof. nz dr hab. Joanna M. Moczydłowska Co to jest motywacja? Etymologia słowa motywacja wskazuje na jej korzenie w języku łacińskim. Movere oznacza ruch,
Bardziej szczegółowoPolitechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015
Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Inżynierii Lądowej obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015 Kierunek studiów: Budownictwo Forma
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. Wysuwamy hipotezy: zerową (podstawową H ( θ = θ i alternatywną H, która ma jedną z
Bardziej szczegółowoEtapy procesu badawczego. mgr Magdalena Szpunar
Etapy procesu badawczego mgr Magdalena Szpunar Wiedza naukowa oparta jest na wnioskowaniu oparta jest na doświadczeniu (obserwacji) naukowcy stosują kryteria logiczne i empiryczne do weryfikacji twierdzeń
Bardziej szczegółowoEstymacja parametrów rozkładu cechy
Estymacja parametrów rozkładu cechy Estymujemy parametr θ rozkładu cechy X Próba: X 1, X 2,..., X n Estymator punktowy jest funkcją próby ˆθ = ˆθX 1, X 2,..., X n przybliżającą wartość parametru θ Przedział
Bardziej szczegółowoWnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych
Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Wnioskowanie statystyczne obejmuje następujące czynności: Sformułowanie hipotezy zerowej i hipotezy alternatywnej.
Bardziej szczegółowoMETODOLOGIA I METODYKA NAUK PRZYRODNICZYCH. Aleksandra Jakubowska
METODOLOGIA I METODYKA NAUK PRZYRODNICZYCH Aleksandra Jakubowska Źródła błędów Źródło Zmiana w czasie Efekt procedury Efekt obserwatora Błąd losowy (zmienność generowana przez eksperymentatora) Co redukuje
Bardziej szczegółowoBadania eksperymentalne
Badania eksperymentalne Pomiar na skali porządkowej mgr Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Najpopularniejsze sposoby oceny wyników eksperymentu
Bardziej szczegółowoMetody probabilistyczne
Metody probabilistyczne 13. Elementy statystki matematycznej I Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 17.01.2019 1 / 30 Zagadnienia statystki Przeprowadzamy
Bardziej szczegółowoSylabus z modułu. [45C] Psychologia. Interpretowanie i rozumienie podstawowych zjawisk życia psychicznego. Student po zakończeniu modułu:
1. Ogólne informacje o module Sylabus z modułu [45C] Psychologia Nazwa modułu PSYCHOLOGIA Kod modułu Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa kierunku studiów Forma studiów Profil kształcenia Semestr Status
Bardziej szczegółowoMetody radzenia sobie z brakującymi obserwacjami
Metody radzenia sobie z brakującymi obserwacjami 29 kwietnia 2009 Wprowadzenie są to informacje, które zamierzaliśmy zebrać, ale nam się to nie udało. Przykłady: Badany odpowiada tylko na niektóre pytania
Bardziej szczegółowoRozkłady zmiennych losowych
Rozkłady zmiennych losowych Wprowadzenie Badamy pewną zbiorowość czyli populację pod względem występowania jakiejś cechy. Pobieramy próbę i na podstawie tej próby wyznaczamy pewne charakterystyki. Jeśli
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoProces modelowania zjawiska handlu zagranicznego towarami
Załącznik nr 1 do raportu końcowego z wykonania pracy badawczej pt. Handel zagraniczny w województwach (NTS2) realizowanej przez Centrum Badań i Edukacji Statystycznej z siedzibą w Jachrance na podstawie
Bardziej szczegółowo