Help
Options
Didn't know it?
click below
click below
Knew it?
click below
click below
Don't Know
Remaining cards (0)
Know
retry
shuffle
restart
0:00
Embed Code - If you would like this activity on your web page, copy the script below and paste it into your web page.
Normal Size Small Size show me how
Normal Size Small Size show me how
Metodologia
Statystyka. Analiza badań społecznych. Rdz. 7
| Question | Answer |
|---|---|
| Do czego służy dwuczynnikowa analiza wariancji | Pozwala w jedym eksperymencie ocenić efekt dwóch niezależnych zmiennych nominalnych oraz interakcję między tymi czynnikami na ilościową zmienną zależną. |
| Kiedy mówimy o istotnym efekcie głównym? | Kiedy wpływ zmiennej nominalnej na zmienną ilościową jest statystycznie istotny. |
| Kiedy mówimy o efekcie interakcji? | Gdy ich łącznych efekt nie da się przewidzieć na podostawie efektów czynników działających osobno. Jeśli efekt jednego czynnika zależy od poziomu drugiego czynnika. Kiedy efekty proste jednego czynnika nie są takie same na wszystkich poziomach drugiego. |
| Na czym polega różnica między efektem addytywnym a interakcyjnym. | Np. pijąc alkohol lub biorąc środki nasenne zaśniemy szybciej niż bez. Biorąc oba na raz możemy umrzeć - efekt nie jest addytywny (uśniemy jeszcze szybciej) tylko interakcyjny. |
| Co to jest efekt prosty? | To efekt jednego czynnika. Może być mierzony w warunkach on/off innych czynników (terapia + leki, terapia bez leków) |
| Jak wygląda wykres efektu przy braku interkacji? Jak wygląda wykres efektu interakcji? | Dwie proste równoległe - są efekty proste nie ma interakcji. Jeśli dwie proste pokrywają się i są równoległe do osi OX - oba czynniki nie mają wpływu na zmienną zależną (leki i terapia na sen). Wykres interakcji - linie krzyżują się lub rozchodzą. |
| Jakie założenia przyjmujemy testując efekty główne i efekty interakcji? | Zmienna zależna ma rozkład normalny a wariancje są homogeniczne (nie różnią się istotnie) w populacjach wyznaczonych przez poziomy zmiennych niezależnych. Przydział do grup experymentalnych był losowy. |
| Przy pomocy jakiego testu badamy jednoczesny wpływ dwóch zmiennych niezależnych nominalnych na zmienną zależną ilościową? | Dwuczynnikową analizą wariancji przy wykorzystaniu statystyki F. |
| Którego zróżnicowania nie jesteśmy w stanie przy pomocy tego schematu analizy wyjaśnić? | SSw - zróżnicowanie w ramach osób znajdujących się w tej samej "celi" - oznaczane w SPSS jako Reszta lub Błąd |
| Na czym polega test F? | Na prównywaniu wariancji międzygrupowej z wewnątrzgrupową. Dlatego gdy podzielimy badanych losowo do grup, może się okazać, że wewnątrzgrupowa wariancja jest tak duża, że manipulacja między grupami nic nie daje, nie jest widoczna. |
| Na czym polega dwuczynnikowa analiza wariancji z powtarzanym pomiarem? | Do schematu analizy dokładamy zróżnicowanie wewnątrzosobowe, badając te same osoby dwa razy w różnych warunkach (należy rotować kolejność warunków w dwóch różnych grupach, chyba że dokładamy czynnik czas - badanie po manip i 2 tyg później). |
| Dlaczego mówimy, że test analizy wariancji jest testem ogólnym? | Bo dowiadujemy się, że manipulacja miała/nie miała istotnego wpływu, ale trzeba dokonać analizy średnich i przeprowadzić porównania w postaci testów post hoc i kontrastów, aby ustalić więcej. |
| Czego nie dowiadujemy się na podstawie poziomu istotności wyników? | Nie wiemy nic o wielkości wykazanego efektu. |
| Co to takiego wielkość efektu eta kwadrat? | To stosunek zróżnicowania wyjaśnionego danym czynnikiem do zróżnicowania całkowitego. |
| Jakie są przedziały wartości dla oceny małego, średniego i dużego efektu? | Mały: 0,01=< eta kwadrat <0,06; Średni: 0,06=< eta kwadrat <0,14; Duży eta kwadrat >=0,14 |
Created by:
magdalena.czu
Popular Social Studies sets