Metodele statistice aplicate în cercetarea psihologică

38. Metodele statistice aplicate in cercetarea psihologica. Metode neparametrice

Prelucrarea statistica reduce datele brute la cateva valori caracteristice: medii,abateri standard, etc. Prin inferenta se intelege operatia la nivelul intelectului prin care se trece de la un enunt la altul, acceptarea adevarului ultimului enunt bazandu-se pe legatura logica mentinuta cu enunturile anterioare, acceptate ca adevarate. Prin inferenta statistica se intelege, in sensul precizat anterior, obtinerea de concluzii bazate pe o evidenta statistica, adica pe informatii derivate dintr-un esantion. Concluziile vizeaza caracteristicile populatiei din care provine esantionul.

Datele obtinute asupra esantionului se apropie de indicii adevarati ai populatiei, aceasta apropiere fiind cu atat mai mare cu cat volumul esantionului N este mai mare. Luand ca baza indicii esantionului, extrapolandui deci la populatie, comitem o anumita eroare, a carei valoare probabila trebuie sa fie, evident cat mai mica.

S-a stabilit ca ?2?, mai exact +1,96?, in raport cu media acopera 95% din rezultate. Cu alte cuvinte, 95% din elemente cad in intervalul m ?1,96?, iar 5% cad in afara acestui interval.Procentul de 5% se compune din 2,5%, respectiv 2,5 de o parte si de alta a mediei spre extremitatile distributiei. De asemenea, s-a stabilit ca 99% din rezultate sant cuprinse in intervalul m ?2,58 ?, in timp ce 1%(0,5% si 0,5%) din elemente sant exterioare acestui interval.

Legea normala redusa care ne permite sa vorbim in cele din urma in limbajul sanselor, al probabilitatilor. Variabila redusa z prezinta de regula valori intre 0 si 3,00. Retinem in continuare doua repere pentru z=2,58, iar pentru z=1,96. Cu alte cuvinte, exista 5 sanse din 100 ca unui element considerat la intamplare din multime sa-i corespunda o valoare z >1,96, dupa care exista o sansa din 100 ca z sa fie mai mare ca 2,58. Rezumand: intr-o distributie normala standard avem 95% din valorile z cuprinse intre -1,96 si +1,96; de asemenea avem 99% din valorile z cuprinse intre -2,58 si +2,58. De aici se poate face pasul spre o distributie normala oarecare avand media m si abaterea standard ?. Intrucat variabila standardizata z s-a obtinut plecand de la variabila initiala x - gratie formulei: z=x-m/?, reiese ca: a spune ca z este cuprins intre -1,96 si +1,96 inseamna a spune ca -1,96<(x-m)/ ?<1,96 sau (m-1,96?<x<(m+1,96 ?), ceea ce s-a enuntat la inceput. Cu alte cuvinte, exista 95% din valorile x interioare intervalului [m-1,96?; m+1,96?], dupa cum exista 99% din valorile x interioare intervalului [m-2,58?;m+2,58?].

40 metode neparametrice

Metodele statistice aplicate in mod curent in cercetarea psihologica presupun ca multimea datelor obtinute intr-o experienta se organizeaza dupa curba lui Gauss, urmand deci o lege normala de distributie. Valorile celor doi parametri se determina plecand de la esantionul experimental. Aceasta cerinta a normalitatii variabilelor nu poate fi realizata intotdeauna. Cand se lucreaza cu grupe mai mici graficul sau histograma intocmita nu ne sugereaza de multe ori ipoteza unei distributii normale in colectivitatea mai larga. In asemenea cazuri, trebuie sa facem apel - in prelucrarea si interpretarea datelor - la metodele sau probele care nu depind de forma distributiei. Este vorba de o serie de procedee cunoscute sub numele de metode statistice neparametrice.

In cazul aplicarii acestor metode, evident nu se mai calculeaza m si ?. Analizele se fac plecand de la medianele distributiilor. Calculele se fac adesea asupra rangurilor obtinute pe baza clasificarii datelor sau asupra semnelor acestor valori.

Metodele neparametrice raman singurele indicate in cazul scarilor ordinale si, in general, in cazul esantioanelor mai mici care nu permit ipoteza unei distributii normale in colectivitatea mai larga.

Metodele neparametrice intervin ca tehnici de prelucrare in probele de comparatie, cand vrem sa apreciem efectul unei experiente sau, in general, influenta unui factor bine precizat. Si in acesti tipi de probleme pot sa apara doua situatii:

- cand lucram cu grupe sau clase separate, independente

- cand avem de-a face cu grupe sau esantioane perechi.

In prima situatie se lucreaza de regula cu grupe sau clase paralele: grupe de experiente si de control, luate in compozitia lor data la intamplare. In a doua situatie este vorba de multe ori de aceeasi grupa considerata inainte si dupa actiunea unui factor determinat