Biblioteka Publiczna

Statystyczny drogowskaz : praktyczny poradnik analizy danych w naukach społecznych na przykładach z psychologii

---

1. CZĘSC I PRZYGOTOWANIE DANYCH DO ANALIZY
2. Rozdział 1. Jak badać zjawiska psychologiczne
3. Wprowadzenie
4. Jak sformułować dobre pytanie badawcze?
5. Ustalanie schematu badania
6. Dobór narzędzi pomiarowych
7. Zbieranie danych
8. Analiza statystyczna
9. Opis wyników
10. Rozdział 2. Wprowadzanie danych i podstawy pracy z programem SPSS
11. Wprowadzenie
12. Rozpoczęcie pracy w programie SPSS
13. Edytor danych
14. Pasek stanu
15. Pasek narzędzi
16. Edytor raportów
17. Edytor poleceń
18. Pomoc
19. Podsumowanie
20. Rozdział 3. Tabelaryczne, graficzne i liczbowe sposoby podsumowywania zmiennych
21. Wprowadzenie
22. Częstości
23. Graficzny opis zmiennych
24. Statystyki opisowe
25. Opis wyników
26. Język poleceń
27. Podsumowanie
28. Rozdział 4. Miary związku pomiędzy zmiennymi - współczynniki korelacji
29. Wprowadzenie
30. Współczynnik r-Pearsona
31. Graficzna ilustracja współczynnika r-Pearsona
32. Obliczanie korelacji w SPSS
33. Macierzowy wykres rozrzutu
34. Pułapki związane ze współczynnikiem korelacji
35. Inne miary siły związku
36. Podsumowanie
37. Rozdział 5. Standardowe sposoby tworzenia wskaźników zmiennych
38. Wprowadzenie
39. Logika tworzenia wskaźnika
40. Odwracanie skali
41. Rekordowanie przedziałami
42. Tworzenie wskaźnika: sumowanie i uśrednianie pytań
43. Inne sposoby tworzenia wskaźnika
44. Przykład tworzenia wskaźnika - FCZ-KT
45. Tworzenie wskaźników w języku poleceń SPSS
46. Podsumowanie
47. Rozdział 6. Zaawansowane sposoby tworzenia wskaźników: zastosowanie analizy czynnikowej oraz analizy rzetelności pozycji
48. Wprowadzenie
49. Analiza czynnikowa - podstawowe informacje
50. Język poleceń
51. Analiza rzetelności skali metodą Alfa Cronbacha
52. Podsumowanie
53. CZĘŚĆ II ANALIZA STATYSTYCZNA DANYCH
54. Rozdział 7. Wnioskowanie statystyczne na danych jakościowych: testy oparte na rozkładzie chi-kwadrat
55. Wprowadzenie
56. Jak wnioskować statystycznie
57. Test chi kwadrat dla jednej zmiennej
58. Chi-kwadrat dla jednej zmiennej krok po kroku w SPSS
59. Raz jeszcze na skróty - szczurzy przykład
60. Test chi kwadrat dla dwóch zmiennych
61. Jak opisać otrzymane wyniki - przykładowy raport
62. Język poleceń
63. Chi-kwadrat inaczej
64. Rozdział 8. Porównywanie dwóch grup: testy f-Studenta i ich nieparametryczne odpowiedniki
65. Wprowadzenie
66. Rodzaje testów t
67. Założenia testów t
68. Test t dla jednej próby
69. Test t Studenta dla prób zależnych
70. Test t dla prób niezależnych
71. Odporność testów t-Studenta na zaburzenia dotyczące założeń
72. Nieparametryczne odpowiedniki testów t
73. Test U Manna-Whitneya
74. Test Wilcoxona
75. Rozdział 9. Jednoczynnikowa analiza wariancji w schemacie międzygrupowym
76. Wprowadzenie
77. Logika analizy wariancji - statystyką F riancja między- i wewnątrzgrupowa
78. Założenia teoretyczne
79. Jak wykonywać jednoczynnikowa analizę wariancji w pakiecie SPSS
80. Porównania a posteriori (post hoc)
81. Porównania a priori (kontrasty)
82. Podsumowanie
83. Rozdział 10. Dwuczynnikowa analiza wariancji w schemacie międzygrupowym
84. Wprowadzenie
85. Logika dwuczynnikowej analizy wariancji
86. Statystyki efektów głównych i interakcyjnego
87. Rozszerzenie planu badawczego
88. Dwuczynnikowa analiza wariancji w SPSS
89. Porównania średnich parami
90. Wybrane opcje dwuczynnikowej analizy wariancji
91. Statystyki opisowe
92. Test jednorodności wariancji
93. Siła efektu
94. Kontrasty
95. Język poleceń
96. Podsumowanie
97. Rozdział 11. Jednoczynnikowa analiza wariancji w schemacie wewnątrzgrupowym
98. Wprowadzenie
99. Jednoczynnikowa ANOVA z powtarzanym pomiarem w SPSS
100. Wykonywanie jednoczynnikowej ANOVY z powtarzanym pomiarem w SPSS: model jednozmiennowy (one-way univariate repeated measures MANOVA)
101. Przeprowadzanie analizy post hoc
102. Przeprowadzanie analizy kontrastów
103. Wykonywanie ANOVY z powtarzanym pomiarem w SPSS: model wielozmiennowy (multipariate repeated measures ANOVA)
104. Model jednozmiennowy (univariate) vs model wielozmiennowy (mulwariate)
105. Język poleceń
106. Podsumowanie
107. Rozdział 12. Dwuczynnikowa anali w schemacie wewnątrzgrupowym
108. Wprowadzenie
109. Kilka słów na temat dwuczynnikowych schematów badawczych z powtarzanym pomiarem
110. Rodzaje efektów w dwuczynnikowej ANOVIE z powtarzanym pomiarem
111. Dwuczynnikowa ANOVA z powtarzanym pomiarem w SPSS
112. Wykonywanie dwuczynnikowej ANOVY z powtarzanym pomiarem w SPSS: model jednozmiennowy (one-way univariate repeated measures ANOVA)
113. Analiza prostych efektów głównych
114. Porównania interakcji
115. Wykonywanie dwuczynnikowej ANOVY z powtarzanym pomiarem w SPSS: model wielozmiennowy {multivariate repeated measures ANOVA)
116. Język poleceń
117. Podsumowanie
118. Rozdział 13. Dwuczynnikowa analiza wariancji w schemacie mieszanym
119. Wprowadzenie
120. Dwuczynnikowa ANOYA w schemacie mieszanym w SPSS
121. Wykonywanie dwuczynnikowej ANOVY w schemacie mieszanym w SPSS: model jednozmiennowy (unirariate mbced model ANOVA)
122. Wykonywanie dwuczynnikowej ANOVY w schemacie mieszanym w SPSS: model wielozmiennowy (multivariate mbced model ANOYA)
123. Język poleceń
124. Podsumowanie
125. Rozdział 14. Wprowadzenie do analizy regresji jedno-i wielozmiennowej
126. Wprowadzenie - czy warto się uczyć?
127. Logika regresji prostoliniowej -co kryje się za modelem regresji?
128. Metoda najmniejszych kwadratów
129. Założenia teoretyczne
130. Jak wykonać analizę regresji w pakiecie SPSS
131. Regresja wielozmiennowa - jak jeszcze dokładniej przewidzieć sukces finansowy
132. Regresja wielozmiennowa (wielokrotna) w programie SPSS
133. Opis wyników
134. Język poleceń
135. Podsumowanie
136. CZĘŚĆ III INTEGRACJA ZAGADNIEŃ
137. Rozdział 15. Krótki przewodnik statystyczny
138. Kolejne kroki analizy danych
139. Założenia-co robić, jeśli nie są spełnione?
140. Podziel się odkryciem z innymi, czyli jak opisać wyniki
141. Dokąd dalej? Kilka praktycznych wskazówek
142. Notki o autorach.

Zobacz spis treści

Dodaj komentarz do pozycji:

Swoją opinię można wyrazić po uprzednim zalogowaniu.