Статистика у психологији 2

Циљеви предмета су да студенти стекну знања о функцији, теоријској позадини, дометима и ограничењима употребе формалног квантитативног закључивања у психологији на основу података прикупљених у научним истраживањима, као и да усвоје логичко-појмовна и стручно-техничка знања о дијапазону приступа статистици закључивања у научним истраживањима (тестирање нулте хипотезе, интервали повјерења, мета-аналитички приступ, Бејсијанска статистика).

Након успјешно положеног предмета, студенти ће моћи:
објаснити основне поставке теорије вјероватноће, механизме њене примјене у статистици закључивања, као и актуализоване дилеме у погледу употребе различитих метода статистичког закључивања;
користити изведенице статистичког софтвера R за тестирање основних хипотеза преваленције, разлика и повезаности у психолошким истраживањима, познавајући притом теоријску позадину кориштених тестова;
навести предуслове за кориштење основних статистичких тестова и провјерити њихову испуњеност у статистичком софтверу;
у реалистичном контексту мање комплексних психолошких истраживања бирати адекватне тестове статистичког закључивања познавајући њихове предности и ограничења и заговарати кориштње различитих статистичких приступа;
стручно интерпретирати резултате основних статистичких тестова и саопштити их у адекватној писменој форми, поштујући конвенције научних часописа;
критички судити о резултатима основних статистичких тестова које презентују други аутори.

Основни концепти теорије вјероватноће. Статистичке хипотезе. Тестирање хипотеза путем P-вриједности. Стандардна грешка. Израчунавање P-вриједности за хипотезе преваленце са једном дихотомном или нумеричком варијаблном. Значај, предности и ограничења P-вриједности и тестирања нулте хипотезе. Статистичке грешке Типа 1 и Типа 2. Погрешна тумачења P-вриједности. Детерминанте P-вриједности. Упитне истраживачке праксе у вези са израчунавањем P-вриједности. Алтернативе P-вриједностима. Репликативна истраживања. Стандардизоване мјере величине ефекта, предности и ограничења. Статистичка моћ. Интервали повјерења. Мета-аналитички приступ статистичком закључивању: пондерисање, модели, графикчи прикази, модераторске варијабел, предности и ограничења. Бејсијански приступ статистичком закључивању: претходне и накнадне вјероватноће, Бејсов фактор, увјерљиви интервали, предности и ограничења. Kриза репродуцибилности у квантитативној психологији. Пререгистрована истраживања. Значај документовања статистичке анализе, доступности података и статистичког кода. Анализа основних категоричких нацрта: нацрти са једном и двије варијабле. Анализа корелационо-регресионих нацрта: корелације, парцијалне и семи-парцијалне корелације, мултипла линеарна регресија. Анализа основних факторских нацрта са независним групама. Анализа двофакторских нацрта. Анализа основних поновљених нацрта. Анализа основних мјешовитих нацрта. Типологија и третирање недостајућих података.

Писменим колоквијем (15 бодова) се утврђује усвојеност градива на средини семестра. Активност (5 бодова) се вреднује на основу извршавања задатака током семестра, те активности у дискусијама на облицима наставе са физичким присуством и на онлајн платформи. Писани тимски пројекат (тим чини 3 до 5 студената) се односи на статистичку анализу података који су достављени, а потичу из неког психолошког истраживања, те се оцјењивање врши у складу са дефинисаним критеријима. Практични испит (15 бодова) се односи на индивидуално тестирање знања рада на статистичком софтверу. Теоријским испитом (40 бодова) се провјерава усвојеност цјелокупног градива.

Предавања, вјежбе са коришћењем статистичког софтвера, тимски рад на пројекту, учешће у истраживањима.