- Archeologia
- Bibliologia i informatologia
- Bibliotekoznawstwo
- Biologia
- Chemia
- Ekonomia i zarządzanie
- Etnologia i antropologia kulturowa
- Filologia polska
- Filologie obce
- Filozofia
- Fizyka
- Geografia
- Historia
- Informatyka
- Językoznawstwo
- Judaica
- Kultura i sztuka
- Kulturoznawstwo
- Matematyka
- Pedagogika
- Podręczniki dla cudzoziemców
- Politologia i stosunki międzynarodowe
- Prawo
- Psychologia
- Socjologia
- Varia
- 100 Lat Niepodległości
- Akademia Samorządowa
- Akademia Zarządzania i Finansów
- Aktywni (nie)pełnosprawni
- Analecta Literackie i Językowe
- Bibliotheca Litteraria
- Bibliotheca Philosophica
- Biografia i Badanie Biografii
- Byzantina Lodziensia
- Filmo!znawcy
- Gerentologia
- Interdyscyplinarne Studia Miejskie
- Interpretacje Literackie
- Jerzy Giedroyc i Świadkowie Historii
- Judaica Łódzkie
- Jurysprudencja
- Literaturoznawstwo. Sylwetki
- Manufactura Hispánica Lodziense
- Nauka Sztuki – Sztuka Nauki
- Oblicza feminizmu
- Oblicza Wojny
- Perspektywy Biograficzne
- Polska Kultura Filmowa
- Research on Science & Natural Philosophy
- Series Ceranea
- Skuteczne Zdziwienie
- Sztuka-Media-Kultura
- Twórczość i Edukacja
- Łódzkie Studia z Językoznawstwa Angielskiego i Ogólnego
Praktyka wnioskowania statystycznego
Autor: Wiesław Szymczak
Liczba stron: 214
Rok wydania: 2018
ISBN: 978-83-8142-211-6
e-ISBN: 978-83-8142-212-3
Dostępność: Otwarty dostęp
- Opis produktu
- Przeczytaj fragment (1)
- Spis treści
- Recenzje produktu (0)
Książka ta nie jest typowym podręcznikiem metod statystycznych, w którym omawia się podstawowe albo zaawansowane metody statystyczne wykorzystywane do opracowywania wyników badań ilościowych w naukach społecznych, medycznych itp. Zwracam w niej uwagę przede wszystkim na problemy wynikające z niespełniania przez materiał empiryczny teoretycznych założeń leżących u podstaw używanych metod, na pewnego typu „uzależnienie” – w sensie skazania się na zaimplementowane tam testy statystyczne – od używanego oprogramowania. Obszerny rozdział poświęcam też krytycznej ocenie zagadnienia wielkości efektu i obserwowalnej mocy testu. Te dwie ostatnie kwestie są o tyle niebezpieczne, że bywają instytucjonalnie wymuszane na autorach artykułów. Publikacja ta będzie więc mniej przydatna dla studentów rozpoczynających naukę statystyki, natomiast powinna być czytana przez badaczy stosujących metody statystyczne do opracowywania wyników swoich badań. Chciałbym mieć nadzieję, że moje rozważania uświadomią im, jak łatwo można zastosować nieprawidłowe rozwiązanie, budując na nim cały gmach interpretacji merytorycznych w oczywisty sposób nieprawdziwych.
Przeczytaj recenzję publikacji w Wiadomościach Statystycznych.
Przeczytaj recenzję publikacji w Wiadomościach Statystycznych.
Przedmowa 7
Wstęp 9
Rozdział 1. Wnioskowanie statystyczne 15
1.1. Wprowadzenie 15
1.2. Wnioskowanie statystyczne (statistical inference) i dowód statystyczny (statistical evidence, statistical proof) 17
1.3. Paradygmaty statystyki 18
1.3.1. Paradygmat w nauce 22
1.3.2. Paradygmaty w statystyce 23
1.4. Teoria Fishera 24
1.5. Teoria Neymana-Pearsona 25
1.5.1. Nieco szczegółów wynikających z teorii Neymana-Pearsona 25
1.5.2. Argumenty przeciw teorii Neymana-Pearsona i za nią 28
1.6. Podejście bayesowskie 29
1.7. Kontrowersje wokół testowania hipotezy zerowej 30
1.8. „Kult istotności statystycznej” 33
1.9. Podsumowanie 36
Rozdział 2. „Uzależnienie” od oprogramowania 39
2.1. Wprowadzenie 39
2.2. „Założenie normalności” 40
2.3. Założenie jednorodności wariancji 46
2.4. Testy porównań wielokrotnych 51
2.5. Normalność a testy porównań wielokrotnych 54
2.6. Efekty nieodrzucenia hipotezy zerowej 55
2.7. Podsumowanie 55
Rozdział 3. Moc testu statystycznego 59
3.1. Wprowadzenie 59
3.2. Empiryczna (obserwowana) moc testu 62
3.3. Szacowanie wielkości próby 74
Rozdział 4. Ocena wielkości efektu 77
4.1. Wprowadzenie 77
4.2. Ocena wielkości efektu 78
4.3. Mierniki oceny wielkości efektu 81
4.3.1. Dwie najprostsze sytuacje analizy danych 81
4.3.1.1. Porównywanie dwóch wartości oczekiwanych 81
4.3.1.2. Ocena niezależności dwóch zmiennych dyskretnych 86
4.3.1.3. Dokładny test Fishera (Woolson, 1987 87
4.3.1.4. Przykłady 89
4.3.2. Wielkość efektu w modelach regresji liniowej 99
4.3.3. Wielkość efektu w modelach analizy wariancji 107
4.3.4. Wielkość efektu w modelach regresji logistycznej 130
4.4. Merytoryczne znaczenie obserwowanych różnic i wielkość efektu 143
4.5. Wielkość efektu dla metod nieparametrycznych 144
4.6. Krótkie podsumowanie rozdziału o ocenie wielkości efektu 146
Rozdział 5. O innych podejściach do wnioskowania statystycznego 149
5.1. Wprowadzenie 149
5.2. Metody bayesowskie (paradygmat bayesowski) 150
5.3. Metody wiarygodnościowe (paradygmat wiarygodnościowy) 159
5.3.1. Zagadnienie estymacji 159
5.3.2. Zagadnienie testowania (Magiera, 2007; Lindgren, 1962) 161
Podsumowanie 167
Bibliografia 169
Załączniki 181
Słowniczek 203
Indeks stosowanych terminów 205
Spis tabel i rycin 207
Wstęp 9
Rozdział 1. Wnioskowanie statystyczne 15
1.1. Wprowadzenie 15
1.2. Wnioskowanie statystyczne (statistical inference) i dowód statystyczny (statistical evidence, statistical proof) 17
1.3. Paradygmaty statystyki 18
1.3.1. Paradygmat w nauce 22
1.3.2. Paradygmaty w statystyce 23
1.4. Teoria Fishera 24
1.5. Teoria Neymana-Pearsona 25
1.5.1. Nieco szczegółów wynikających z teorii Neymana-Pearsona 25
1.5.2. Argumenty przeciw teorii Neymana-Pearsona i za nią 28
1.6. Podejście bayesowskie 29
1.7. Kontrowersje wokół testowania hipotezy zerowej 30
1.8. „Kult istotności statystycznej” 33
1.9. Podsumowanie 36
Rozdział 2. „Uzależnienie” od oprogramowania 39
2.1. Wprowadzenie 39
2.2. „Założenie normalności” 40
2.3. Założenie jednorodności wariancji 46
2.4. Testy porównań wielokrotnych 51
2.5. Normalność a testy porównań wielokrotnych 54
2.6. Efekty nieodrzucenia hipotezy zerowej 55
2.7. Podsumowanie 55
Rozdział 3. Moc testu statystycznego 59
3.1. Wprowadzenie 59
3.2. Empiryczna (obserwowana) moc testu 62
3.3. Szacowanie wielkości próby 74
Rozdział 4. Ocena wielkości efektu 77
4.1. Wprowadzenie 77
4.2. Ocena wielkości efektu 78
4.3. Mierniki oceny wielkości efektu 81
4.3.1. Dwie najprostsze sytuacje analizy danych 81
4.3.1.1. Porównywanie dwóch wartości oczekiwanych 81
4.3.1.2. Ocena niezależności dwóch zmiennych dyskretnych 86
4.3.1.3. Dokładny test Fishera (Woolson, 1987 87
4.3.1.4. Przykłady 89
4.3.2. Wielkość efektu w modelach regresji liniowej 99
4.3.3. Wielkość efektu w modelach analizy wariancji 107
4.3.4. Wielkość efektu w modelach regresji logistycznej 130
4.4. Merytoryczne znaczenie obserwowanych różnic i wielkość efektu 143
4.5. Wielkość efektu dla metod nieparametrycznych 144
4.6. Krótkie podsumowanie rozdziału o ocenie wielkości efektu 146
Rozdział 5. O innych podejściach do wnioskowania statystycznego 149
5.1. Wprowadzenie 149
5.2. Metody bayesowskie (paradygmat bayesowski) 150
5.3. Metody wiarygodnościowe (paradygmat wiarygodnościowy) 159
5.3.1. Zagadnienie estymacji 159
5.3.2. Zagadnienie testowania (Magiera, 2007; Lindgren, 1962) 161
Podsumowanie 167
Bibliografia 169
Załączniki 181
Słowniczek 203
Indeks stosowanych terminów 205
Spis tabel i rycin 207
Nikt jeszcze nie napisał recenzji do tego produktu. Bądź pierwszy i napisz recenzję.
Tylko zarejestrowani klienci mogą pisać recenzje do produktów. Jeżeli posiadasz konto w naszym sklepie zaloguj się na nie, jeżeli nie załóż bezpłatne konto i napisz recenzję.
Pozostałe produkty z kategorii
