ขอบเขตและเงื่อนไขก่อนเข้าเรียน
หัวข้อจิตวิทยา GRE 11 (MM.2) ใช้บทเรียนภาพรวมด้านการวัด VI ในการตีความหลักฐานการวิจัย งานฝึกฝนด้านล่างนี้เป็นงานต้นฉบับ ไม่ใช่ข้อสอบ ETS เป็นทางการ
แนวคิดและวิธีการ
ผลเชิงปฏิสัมพันธ์: ความขึ้นอยู่กับผลของปัจจัยหนึ่งต่อระดับของอีกปัจจัยหนึ่ง การสุ่มเข้ากลุ่ม: การจัดสรรผู้เข้าร่วมไปยังเงื่อนไขด้วยความบังเอิญเพื่อสนับสนุนการอนุมานเชิงสาเหตุ
การทดลองจริงจัดการกับตัวแปรอิสระด้วยการสุ่มเข้ากลุ่มของผู้เข้าร่วมไปยังเงื่อนไข การออกแบบระหว่างกลุ่มให้บุคคลต่างกันในแต่ละเงื่อนไข การออกแบบภายในกลุ่มวัดบุคคลเดียวกันในทุกเงื่อนไขและต้องการการจัดลำดับกลับ การทดลองกึ่งจริงขาดการสุ่มเข้ากลุ่มเต็มรูปแบบ และการศึกษาแบบสหสัมพันธ์ไม่ได้จัดการกับตัวแปรอิสระ ความสัมพันธ์เพียงอย่างเดียวไม่ establishing causation หรือลำดับเวลา การสุ่มเข้ากลุ่มสนับสนุนความถูกต้องภายใน (การอนุมานเชิงสาเหตุ); การสุ่มตัวอย่างสนับสนุนความถูกต้องภายนอก (ความเป็นไปได้ในการสรุปทั่วไป) ทั้งสองตอบคำถามที่แตกต่างกัน
จับคู่การวิเคราะห์กับการออกแบบ สเกลการวัด และสมมติฐาน สองกลุ่มปริมาณอิสระอาจเหมาะสำหรับการทดสอบ t แบบ independent-samples; ข้อมูลคู่ต้องการการวิเคราะห์แบบ paired การออกแบบ factorial มักใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวน; จำนวนนับเชิงหมวดหมู่อาจเหมาะสำหรับการทดสอบ chi-square เมื่อสมมติฐานจำนวนคาดหวังเป็นไปตามข้อกำหนด การสหสัมพันธ์หรือการถดถอยตรวจสอบความสัมพันธ์ที่กำหนดไว้; ไม่มีอย่างใดอย่างหนึ่ง establishing causation เพียงอย่างเดียว
ผลหลักเฉลี่ยปัจจัยหนึ่งข้ามอีกปัจจัยหนึ่ง ผลเชิงปฏิสัมพันธ์หมายถึงผลหนึ่งขึ้นอยู่กับอีกปัจจัยหนึ่ง ค่าเฉลี่ยตัวอย่างที่ไม่ขนานกันบ่งบอกถึงรูปแบบผลเชิงปฏิสัมพันธ์ แต่จำเป็นต้องมีความแปรปรวนและการออกแบบสำหรับการอนุมานประชากร ผลเชิงปฏิสัมพันธ์สามารถเกิดขึ้นได้แม้ว่าผลหลักที่ถูกเฉลี่ยจะหักล้างกัน; การไม่มีนัยสำคัญไม่ใช่หลักฐานว่าไม่มีผล
อายุเฉลี่ย 26 กับนักเรียนส่วนใหญ่ 25 ปีขึ้นไป สอดคล้องกับความเบี่ยงเบนไปทางขวา แต่ไม่ได้กำหนดรูปร่างของการแจกแจงอย่างชัดเจน ความมีนัยสำคัญทางสถิติไม่ใช่ขนาดของผล p-value คือความน่าจะเป็นของผลลัพธ์ที่รุนแรงอย่างน้อยเท่ากันภายใต้โมเดลศูนย์และสมมติฐานที่กำหนดไว้ ไม่ใช่ความน่าจะเป็นที่โมเดลศูนย์เป็นจริง ความผิดพลาดประเภท I และ II ขึ้นอยู่กับการออกแบบและเกณฑ์การตัดสินใจ
เลือกการทดสอบจากการออกแบบ สเกล และสมมติฐาน ไม่ใช่แค่จำนวนกลุ่ม การสังเกตแบบคู่ต้องการการวิเคราะห์แบบ paired หรือ repeated-measures; กลุ่มอิสระต้องการการวิเคราะห์แบบ independent-group ผลเชิงปฏิสัมพันธ์อาจมีความหมายแม้ว่าผลหลักที่ถูกเฉลี่ยจะหักล้างกัน ความมีนัยสำคัญทางสถิติเป็นหลักฐานภายใต้โมเดล ไม่ใช่เงื่อนไขสำหรับการอธิบายความแตกต่างที่สังเกตได้ รายงานการประมาณค่าและความไม่แน่นอน พร้อมระบุข้อจำกัดของการสรุปเกี่ยวกับประชากร
ตัวอย่างเหตุผลประกอบ
คะแนนเฉลี่ยสมมติคือ: งาน A, ผู้เริ่มต้น 4 และผู้เชี่ยวชาญ 8; งาน B, ผู้เริ่มต้น 8 และผู้เชี่ยวชาญ 4. จงคำนวณค่าเฉลี่ย marginal และอธิบายรูปแบบ
ค่าเฉลี่ยขอบของมือใหม่=(4+8)/2=6; ค่าเฉลี่ยขอบของผู้เชี่ยวชาญ=(8+4)/2=6. ค่าเฉลี่ยขอบของงาน A=(4+8)/2=6; ค่าเฉลี่ยขอบของงาน B=(8+4)/2=6. ความแตกต่างระหว่างงานกลับด้านตามระดับความเชี่ยวชาญ ซึ่งเป็นรูปแบบการมีปฏิสัมพันธ์ แม้ค่าเฉลี่ยขอบจะเท่ากัน ค่าเฉลี่ยเพียงอย่างเดียวไม่สามารถยืนยันการมีปฏิสัมพันธ์ในประชากรได้ ต้องใช้ความแปรปรวน การออกแบบ และการอนุมานร่วมด้วย
การถ่ายโอนแบบอิสระ
24 คนเดียวกันทำสองงาน นักวิเคราะห์อีกคน treating 48 scores เป็นอิสระ อธิบายปัญหาและครอบครัวการวิเคราะห์ที่เหมาะสม
ลองทำอย่างอิสระ แล้วใช้เฉลยแผ่นทักษะที่จับคู่
การทบทวนและข้อจำกัดของแหล่งข้อมูล
หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดนี้: การสรุปความสัมพันธ์เชิงสาเหตุจากแบบศึกษาแบบสัมพันธ์ หรือการรายงานว่าการมีปฏิสัมพันธ์ที่มีนัยสำคัญเหมือนเป็นผลหลักของปัจจัยใดปัจจัยหนึ่ง