Grażyna Wieczorkowska oraz Piotr Kochański, Magdalena Eljaszuk, STATYSTYKA. Wprowadzenie do analizy danych sondażowych i eksperymentalnych, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2003, wyd.I, 17x23,5 cm, 308 str. okładka lakierowana (stan bdb-), wewnątrz na cztrech stronach zaznaczenia w tekście, poza tym stan bardzo dobry.

Pierwszy w Polsce podręcznik statystyki dla tych, którzy nie lubią matematyki. Wszystko zostało wyjaśnione na przykładach uzupełnionych zestawem bardzo prostych ćwiczeń pomagających w utrwaleniu wiedzy. Analizowane za pomocą SPSS dane pochodzą ze zbiorów dostępnych w internecie (m.in. Polskiego Generalnego Sondażu Społecznego). Książka stanowi niezbędne kompendium wiedzy dla każdego, kto chce zrozumieć co oznacza, że w badaniach uzyskano wyniki istotne statystycznie. Jest szczególnie przydatna dla psychologów, socjologów i lekarzy analizujących dane empiryczne. Wszyscy oni, zanim przetestują swoje hipotezy, chcą dokonać wizualizacji zależności i wykorzystać analizę czynnikową do tworzenia złożonych wskaźników zmiennych. Autorzy w internecie odpowiadają na pytania Czytelników. [od wydawcy]

Spis treści

Wstęp
Literatura 

Rozdział 1.
Naukowy sposób poszukiwania związków między zmiennymi. Rodzaje badań
1.1. Wprowadzenie 
1.2. Operacjonalizacja zmiennych teoretycznych 
1.3. Badania korelacyjne 
1.4. Badania eksperymentalne 
1.5. Porównanie badań eksperymentalnych i korelacyjnych 
1.6. Analiza przykładów badań 
1.7. Test intuicji psychologicznej: zbiór danych „LEARN".
     Sposób zapisywania wyników w komputerze 
1.8. Co oznaczają liczby w naukach społecznych? Skale pomiarowe.
     Zmienne nominalne, porządkowe i ilościowe (przedziałowe i ilorazowe) 
1.9. Typ skali pomiarowej a rodzaj dopuszczalnych przekształceń 

Rozdział 2
Rozkład zmiennej w próbie i w populacji. Miary tendencji centralnej i rozproszenia 
2.1. Rozkład zmiennej w próbie 
2.2. Statystyki opisowe rozkładu zmiennej. Miary tendencji centralnej i rozproszenia 
2.3. Standaryzacja 
2 4. Rozkład zmiennej w populacji 
2.5. Rozkład normalny (rozkład Gaussa) . 
2.6. Sposoby wykorzystania informacji dotyczącej normalności rozkładu zmiennej w populacji
 
Rozdział 3
Wizualizacja danych. Tworzenie wskaźników złożonych 
3.1. Tworzenie wskaźników 
3.2. Typowe problemy występujące przy tworzeniu wskaźników 
3.3. Trafność i rzetelność wskaźnika. Współczynnik a Cronbacha 
3.4. Ograniczenia i wady a Cronbacha 
3.5. Przykład zastosowania analizy czynnikowej do tworzenia
wskaźników 
3 6. Wprowadzenie do wizualizacji danych 
3.7. Wizualizacja rozkładu zmiennej  
3.8. Wizualizacja zależności między zmiennymi 

Rudział 4
Testowanie hipotez statystycznych. Rozkład statystyki 
4.1. Jak na podstawie próby możemy wnioskować o całej populacji?
4.2. Rozkład zmiennej w populacji i w próbie oraz rozkład statystyki, na przykładzie populacji marsjańskiej 
4.3. Miary tendencji centralnej rozkładu statystyki 
4.4. Miary rozproszenia rozkładu statystyki  
4.5. W jaki sposób praktycznie wykorzystujemy znajomość rozkładu
średnich (statystyki M)?  
4.6. Porównanie trzech typów rozkładów 
4.7. Centralne Twierdzenie Graniczne 
4.8. Hipotezy statystyczne  
4.9  Kierunkowe i bezkierunkowe hipotezy badawcze 
4.10. Etapy testowania hipotez 
4.11. Etapy wnioskowania statystycznego na podstawie wydruku komputerowego 
4.12. Ryzyko błędu
 
Rozdział 5
Test t Studenta. Przedział ufności 
5.1. Rozkład t Studenta  
5.2. Zastosowanie testu t Studenta do testowania hipotezy
dla pojedynczej próby 
5.3.  Zastosowanie testu t do testowania hipotezy o równości średnich na podstawie dwóch prób zależnych (schemat badawczy:
Pretest-Posttest)  
5.4. Zastosowanie testu t do porównania średnich na podstawie
prób niezależnych 
5.5. Przedział ufności dla średnich 

Rozdział 6
Jednoczynnikowa analiza wariancji 
6.1. Ograniczenia stosowalności testu t Studenta.
     Dlaczego 3 jest lepsze niż 2? 
6.2. Jednoczynnikowa analiza wariancji 
6.3. Rozkład F Fishera 
6.4. Zastosowanie analizy wariancji do testowania hipotez o równości średnich 
6.5.  Testy porównań poszczególnych średnich w analizie wariancji
 
Rozdział 7
Dwuczynnikowa analiza wariancji 
7.1. Efekt interakcji   
7.2. Testowanie efektów głównych i interakcyjnych 
7.3. Porównanie wyników jednoczynnikowej analizy wariancji z analizą dwuczynnikową 
7.4. Analiza wariancji z powtarzanymi pomiarami 

Rozdział 8
Pomiar związku między zmiennymi ilościowymi: współczynnik korelacji liniowej i analiza regresji  
8.1. Związek liniowy między zmiennymi ilościowymi. Wykres korelacyjny (rozrzutu) 
8.2. Przewidywanie wyników zmiennej zależnej na podstawie wartości zmiennej niezależnej. Błąd predykcji 
8.3. Testowanie istotności współczynnika korelacji 
8.4. Problemy w interpretacji współczynnika korelacji 
8.5. Zastosowanie analizy regresji w badaniu LEARN.      Modyfikujący wpływ trzeciej zmiennej (grupa eksperymentalna)     na otrzymane zależności 
8.6. Regresja wielokrotna. Określanie związku zmiennej zależnej
z więcej niż jednym predyktorem 
8.7. Korelacje cząstkowe 
8.8. Wprowadzenie zmiennych nominalnych do równania regresji 

Rozdział 9
Test X2 dla zmiennych nominalnych    
9.1. Test hipotezy o zgodności rozkładu empirycznego z teoretycznym (oczekiwanym) 
9.2. Test hipotezy o niezależności dwóch zmiennych nominalnych
9.3. Wyliczanie współczynników siły związku  

Rozdział 10
Podsumowanie i wskazówki dotyczące wyboru testu statystycznego
Tablice


Obejrzyj inne moje aukcje (mniejszy koszt wysyłki). Polecam formę płacenia z góry przelewem na moje konto w:
- mBanku
- Inteligo.
Wysyłam (2 razy w tygodniu) po zaksięgowaniu przelewu listem poleconym ekonomicznym lub paczką (przy kilku książkach).
"ZA POBRANIEM" wysyłam osobom mającym przynajmniej 5 (PIĘĆ) POZYTYWNYCH KOMENTARZY.

Jeżeli mieszkasz w Warszawie, możesz odebrać książki z Ursynowa (niedaleko stacji metra Stokłosy).