METODOLOGIA BADAŃ 1.3.Wprowadzenie do metody naukowej, czyli samo życie Jeśli nie z internetu, to skąd się bierze wiedza? Autorytet Empiryzm Wnioskowanie Metoda naukowa... czyli jak sobie ugotujesz, tak się najesz! Pseudonauka - gdy zamiast zjeść naleśnik, wydaje ci się, że na nim mieszkasz Proces badawczy, czyli „czy leci z nami pilot?" 2.1.Symulator lotów naukowych 2.1.1.Inspiracja 2.1.1.1.Obserwacja 2.I.1.2.Przegląd literatury 2.1.1.3.Autorytet 2.1.11Ciekawość poznawcza 2.I.1.5.Szczęśliwy traf! 2.1.2.Cel badawczy 2.1.2.1.Cel a problem badawczy 2.1.3.Pytania i hipotezy badawcze 2.1.3.1.Pytania badawcze 2.1.3.2.Hipotezy 2.1.4.Typ badania 2.1.5.Model badawczy 2.I.5.1.Model eksperymentalny 2.1.5.2. Model nieeksperymentalny 2.1.6.Operacjonalizacja zmiennych 2.1.7.Pomiar 2.1.7.1.Skale pomiarowe 2.1.7.2.Trafność i rzetelność pomiaru 2.1.8.Narzędzia 2.1.9.Grupa badawcza 2.1.10.Trafność badania 2.1.10.1.Trafność wniosków 2.1.10.2.Trafność zewnętrzna 2.1.10.3.Trafność wewnętrzna 2.2.Terrain ahead, puli up!..., czyli kiedy naukowiec zderza się z ziemią 2.2.1.Ostatni przegląd techniczny - checklista przed badaniem 2.2.2.Procedury awaryjne - jak przygotować się na najgorsze? 2.2.2.1.Pasażerowie, czyli o przyczynach awarii ze strony badanych 22.2.2.Nieprzewidziana zła pogoda, czyli o nieoczekiwanych okolicznościach zewnętrznych wpływających na przebieg badania 2.2.23.Usterka techniczna, czyli kiedy zawodzą narzędzia 2.2.2.4.Błąd ludzki, czyli kiedy zawiodłeś jako naukowiec 2.3.Pierwszy start, czyli realizacja badania w kontekście analizy danych 2.3.1.Przygotowanie bazy i wprowadzanie danych do analizy 2.3.1.1.Dane surowe a dane robocze 2.3.1.2.Specyfika i wygląd roboczej bazy danych 2.3.1.3.Czyszczenie bazy danych 2.3.2.Kodowanie danych i tworzenie wskaźników 2.3.2.1.Kodowanie 2.3.2.2.Tworzenie wskaźników 2.3.3.Braki danych 2.3.3.1.Mechanizmy występowania braków danych 2.3.3.2.Radzenie sobie z brakami danych 2.3.4.Cel podróży, czyli wybór testu statystycznego 2.3.4.1.Testy różnic 2.3.4.2.Testy związków 2.3.5.Lądowanie - wnioski z badania i dyskusja WPROWADZENIE DO WNIOSKOWANIA STATYSTYCZNEGO Wprowadzenie do testowania hipotez, czyli czy warto zarabiać na statystyce? 3.1.Populacja vs próba, czyli jak zrobić research na rynku pracy? 3.1.1.Reprezentatywność grupy 3.1.1.1.Losowy dobór próby 3.1.1.2.Liczebność próby 3.2.Szacowanie, czyli czy statystyka prawdę ci powie? 3.2.1.Estymacja punktowa 3.2.2.Parametr i estymator 3.2.3.Błąd pomiaru i błąd standardowy 3.2.4.Prawo wielkich liczb 3.2.5.Optymalna (?) wielkość próby 3.3.Rozkład, czyli pensja na wykresie 3.3.1.Histogram 3.3.2.Rozkład w populacji, w próbie oraz z próby (próbkowania) 3.3.2.1.Rozkład próbkowania a precyzja pomiaru 3.3.3.Rozkład normalny 3.3.3.1.Standaryzacja 3.3.4.Testy statystyczne 3.3.4.1.Centralne Twierdzenie Graniczne 3.3.5.Estymacja przedziałowa 3.4.Hipotezy i testowanie, czyli statystyczna „gra o tron" 3.4.1.Podejście częstościowe vs Bayesowskie 3.4.2.Hipotezy statystyczne (zerowa i alternatywna) 3.4.3.Błąd I i II rodzaju 3.4.4.Poziom istotności (a) i poziom ufności 3.4.4.1.Przedziały ufności 3.4.5.Moc testu 3.4.6.Statystyka testowa 3.4.7.Wartość p i wartość krytyczna - istotność statystyczna wyników 3.4.8.Dobre praktyki i błędy w raportowaniu wyników 3.4.8.1.Miary siły efektu 3.4.8.2.Zapis wartości p Statystyki opisowe, czyli jak rozbić bank? 4.1.Statystyczna ruletka 4.2.0 co zakład? 4.3.Statystyki opisowe, czyli jak liczyć pieniądze? 4.3.1.Miary tendencji centralnej 4.3.1.1.Miara klasyczna - średnia arytmetyczna (M, p) 4.3.1.2.Miary pozycyjne - mediana oraz kwantyle 4.3.1.3.Miary pozycyjne - dominanta (moda) 4.3.2.Miary rozproszenia 4.3.2.1.Rozstęp 4.3.2.2.Wariancja i odchylenie standardowe 4.3.2.3.Rozstęp miedzykwartylowy (IQR) 4.3.3. Miary asymetrii i obserwacji odstających 4.3.3.1. Skośność 4.3.3.2. Kurioza WYBRANE TESTY STATYSTYCZNE La Familia x2, czyli o statystycznej mafii 5.1.Włoska rodzina 5.1.1.Tabele krzyżowe i sumy brzegowe 5.1.2.Procenty w tabelach krzyżowych 5.2.Don, Capo i żołnierze 5.2.1.Test x2 niezależności 5.2.2.Test x2 zgodności/dobroci dopasowania 5.2.3.Test McNemara i OCochrana 5.2.3.1.TestMcNemara 5.2.3.2.Test Q Cochrana 5.3.Żelazne zasady mafii, czyli co należy zrobić, aby przyjęli cię do rodziny 5.4.Jak rozdzielić towar? Wnioskowanie na podstawie x2 5.4.1.Standaryzowane i skorygowane reszty Pearsona 5.4.2.Współczynniki siły efektu 5.4.2.1.Interpretacja siły efektu 5.5.Część praktyczna 5.5.1.Case study - test x2 niezależności Test f Studenta..., czyli o matematycznym wzorze na dobre piwo 6.1.I wtedy wchodzi on... cały na biało, czyli o Studencie słów kilka! 6.1.1.Badanie małych prób i rozkład t 6.2.Rodzina testów t Studenta, czyli trzech synów matka miała... 6.2.1.Warianty testu t - podobieństwa i różnice 6.2.2.Hipotezy statystyczne dla testów t 6.2.2.1.Test t dla jednej próby 6.2.2.2.Test t dla dwóch prób niezależnych 6.2.2.3.Test t dla dwóch prób zależnych 6.3.Kryteria stosowania testów t, czyli co musisz założyć, żeby ich użyć 6.4.To kto w końcu i kiedy pije najwięcej piwa..., czyli o wnioskowaniu na podstawie wyników testów t 6.4.1.Miary siły efektu 6.5.Część praktyczna 6.5.1.Case study] - test f Studenta dla jednej próby 6.5.2.Case study 2- test f Studenta dla prób niezależnych 6.5.3.Case study 3 - test t Studenta dla prób zależnych ROZDZIAŁ!Analiza wariancji..., czyli what the F? 7.1.Im więcej, tym weselej..., czyli o ANOVA słów kilka! 7.2.What the Fi Czyli o co chodzi w analizie wariancji? 7.3.Kryteria stosowania analizy wariancji, czyli powtórka z rozrywki 7.4.Co pić, żeby zdać? Czyli o wnioskowaniu na podstawie wyników AN0VA 7.4.1.lesty post-hoc 7.4.2.Miary siły efektu 7.5.Część praktyczna 7.5.1.Case sfur/y1.AN0VA 0 korelacji..., czyli o najbardziej romantycznej relacji w statystyce! 8.1.0 relacjach w świecie nauki, czyli nie wszystko złoto, co się świeci... na czerwono! 8.2.Testowanie związku, czyli „Nie czytasz? Nie idę z Tobą do łóżka!" 8.3.Oczekiwania..., czyli o założeniach analizy korelacji 8.4. Sztuka interpretacji związku 8.4.1. Siła i współczynnik determinacji związku 8.4.2. Przyczynowość i problem trzeciej zmiennej w analizie korelacji 8.5. Część praktyczna 8.5.1. Casestudy 1. Analiza korelacji Regresja, czyli o oglądaniu memów w służbie ego 9.1.0 statystycznej regresji w służbie ego 9.2.Statystyczne proroctwa, czyli o wróżeniu z liczb i roli Sylvestra Stallone 9.2.1.Funkcja liniowa 9.2.2.Równanie regresji i jego parametry 9.2.2.1.Liczby ustalone a i b 9.2.3.Metoda najmniejszych kwadratów i linia najlepszegodopasowania 9.2.4.Hipotezy statystyczne 9.2.5.Analiza wariancji w regresji 9.2.6.Współczynnik standaryzowany fleta 9.3.O re(sz)ty! Czyli o założeniach regresji! 9.4.Wnioskowanie, czyli one meme a daykeeps doctoraway? 9.5.Część praktyczna 9.5.1.Casestudy, Analiza regresji 9.5.2.Casestudy 2. Analiza regresji