Statistika u psihologiji 2

Ciljevi predmeta su da studenti steknu znanja o funkciji, teorijskoj pozadini, dometima i ograničenjima upotrebe formalnog kvantitativnog zaključivanja u psihologiji na osnovu podataka prikupljenih u naučnim istraživanjima, kao i da usvoje logičko-pojmovna i stručno-tehnička znanja o dijapazonu pristupa statistici zaključivanja u naučnim istraživanjima (testiranje nulte hipoteze, intervali povjerenja, meta-analitički pristup, Bejsijanska statistika).

Nakon uspješno položenog predmeta, studenti će moći:
objasniti osnovne postavke teorije vjerovatnoće, mehanizme njene primjene u statistici zaključivanja, kao i aktualizovane dileme u pogledu upotrebe različitih metoda statističkog zaključivanja;
koristiti izvedenice statističkog softvera R za testiranje osnovnih hipoteza prevalencije, razlika i povezanosti u psihološkim istraživanjima, poznavajući pritom teorijsku pozadinu korištenih testova;
navesti preduslove za korištenje osnovnih statističkih testova i provjeriti njihovu ispunjenost u statističkom softveru;
u realističnom kontekstu manje kompleksnih psiholoških istraživanja birati adekvatne testove statističkog zaključivanja poznavajući njihove prednosti i ograničenja i zagovarati korištnje različitih statističkih pristupa;
stručno interpretirati rezultate osnovnih statističkih testova i saopštiti ih u adekvatnoj pismenoj formi, poštujući konvencije naučnih časopisa;
kritički suditi o rezultatima osnovnih statističkih testova koje prezentuju drugi autori.

Osnovni koncepti teorije vjerovatnoće. Statističke hipoteze. Testiranje hipoteza putem P-vrijednosti. Standardna greška. Izračunavanje P-vrijednosti za hipoteze prevalence sa jednom dihotomnom ili numeričkom varijablnom. Značaj, prednosti i ograničenja P-vrijednosti i testiranja nulte hipoteze. Statističke greške Tipa 1 i Tipa 2. Pogrešna tumačenja P-vrijednosti. Determinante P-vrijednosti. Upitne istraživačke prakse u vezi sa izračunavanjem P-vrijednosti. Alternative P-vrijednostima. Replikativna istraživanja. Standardizovane mjere veličine efekta, prednosti i ograničenja. Statistička moć. Intervali povjerenja. Meta-analitički pristup statističkom zaključivanju: ponderisanje, modeli, grafikči prikazi, moderatorske varijabel, prednosti i ograničenja. Bejsijanski pristup statističkom zaključivanju: prethodne i naknadne vjerovatnoće, Bejsov faktor, uvjerljivi intervali, prednosti i ograničenja. Kriza reproducibilnosti u kvantitativnoj psihologiji. Preregistrovana istraživanja. Značaj dokumentovanja statističke analize, dostupnosti podataka i statističkog koda. Analiza osnovnih kategoričkih nacrta: nacrti sa jednom i dvije varijable. Analiza korelaciono-regresionih nacrta: korelacije, parcijalne i semi-parcijalne korelacije, multipla linearna regresija. Analiza osnovnih faktorskih nacrta sa nezavisnim grupama. Analiza dvofaktorskih nacrta. Analiza osnovnih ponovljenih nacrta. Analiza osnovnih mješovitih nacrta. Tipologija i tretiranje nedostajućih podataka.

Pismenim kolokvijem (15 bodova) se utvrđuje usvojenost gradiva na sredini semestra. Aktivnost (5 bodova) se vrednuje na osnovu izvršavanja zadataka tokom semestra, te aktivnosti u diskusijama na oblicima nastave sa fizičkim prisustvom i na onlajn platformi. Pisani timski projekat (tim čini 3 do 5 studenata) se odnosi na statističku analizu podataka koji su dostavljeni, a potiču iz nekog psihološkog istraživanja, te se ocjenjivanje vrši u skladu sa definisanim kriterijima. Praktični ispit (15 bodova) se odnosi na individualno testiranje znanja rada na statističkom softveru. Teorijskim ispitom (40 bodova) se provjerava usvojenost cjelokupnog gradiva.

Predavanja, vježbe sa korišćenjem statističkog softvera, timski rad na projektu, učešće u istraživanjima.