|
|
|
Un alt model uzual in cercetarea psihologica vizeaza comparatia a doua valori masurate pe aceiasi subiecti Exemple:
evaluarea nivelului anxietatii inainte si dupa un program de desensibilizare; evaluarea timpului de reactie inainte si dupa ingerarea unei cantitati de alcool. Pentru ca este vorba despre masurarea unor variabile la aceiasi subiecti, acesta este un model "intrasubiect".
mai exista si situatii cind natura situatiei experimentale nu permite utilizarea acelorasi subiecti pentru cele doua masurari. In acest caz se poate gasi pentru fiecare subiect corespunzator conditiei initiale un subiect "similar", corespunzator conditiei finale, constituind astfel "perechi de subiecti" apartinand fiecare unui grup distinct, intre care se poate face o comparatie directa. In astfel de cazuri, avem de a face cu asa numitul model al "esantioanelor perechi" .
De remarcat ca ca in ambele situatii se utilizeaza masuratori de acelasi fel, cu acelasi instrument, care produce valori exprimate in aceeasi unitate de masura, intre care se poate efectua un calcul direct al diferentei.
Pentru descrierea testului statistic adecvat acestor situatii sa ne imaginam urmatoarea situatie generica de cercetare: Un grup de pacienti cu tulburari de tip anxios sunt inclusi intr-un program de psihoterapie, avand drept scop ameliorarea nivelului anxietatii. Inainte de inceperea programului a fost aplicata o scala de evaluare a anxietatii. Acelasi instrument a fost aplicat din nou, dupa parcurgerea programului de terapie.
Atentie!
testul t pentru esantioane independente surprinde variabilitatea dintre subiecti, in timp ce testul t pentru esantioane dependente (masurari repetate) se bazeaza pe variabilitatea "intra-subiect", aceea care provine din diferenta valorilor de la o masurare la alta, la nivelul fiecarui subiect in parte.
Logica ipotezei de nul
In astfel de cazuri ipoteza de nul presupune ca media diferentelor la nivelul populatiei este 0. Ceea ce inseamna ca testul t trebuie sa demonstreze ca media diferentelor masurate este suficient de departe de 0, pentru a respinge ipoteza de nul si a accepta ipoteza cercetarii.
Exemplu
Problema cercetarii: Se poate obtine o crestere a duratei de concentrare a atentiei prin acordarea unor recompense?
Ipoteza cercetarii (H1):
Pentru test bilateral Acordarea de recompense are efect asupra capacitatii de concentrare a atentiei.
Intrebare: cum apare ipoteza pentru test unilateral?
Ipoteza de nul (H0):
Pentru test bilateral Acordarea de recompense nu are nici un efect asupra capacitatii de concentrare a atentiei..
Cum apare ipoteza pentru test unilateral?
Populatiile cercetarii:
Lotul 1 Elevi carora li s-au acordat recompense.
Populatia 2 Elevi carora nu li s-au acordat recompense.
Ipoteza cercetarii afirma ca ele sunt diferite, in timp ce ipoteza de nul afirma ca ele sunt identice.
Decizia statistica
Alegem modul de testare a ipotezei: bilateral
Fixam pragul a= (0.05 sau 0.01).
Cautam t critic la pragul fixat functie de gradele de libertate (N-1).
Comparam t calculat cu t critic la pragul fixat
Acceptam sau nu ipoteza de nul functie de care vom decide asupra ipotezei de cercetare.
fie probabilitatea de a se obtine o crestere a capacitatii de concentrare ca urmare a jocului hazardului este mai mare decat pragul pe care ni l-am impus
fie probabilitatea de a se obtine o crestere a capacitatii de concentrare ca urmare a jocului hazardului este mai mica decat pragul pe care ni l-am impus
Decizia: datele sprijina / nu sprijina ipoteza cercetarii.
Prezentarea rezultatului
La publicare se vor mentiona: volumul esantionului, valoarea testului t, pragul de semnificatie si daca testul a fost unilateral sau bilateral.
Pentru exemplul de mai sus, o prezentare narativa a rezultatului ar putea arata astfel:
"Un lot de ? elevi cu probleme de concentrare au intrat intr-un program cu acordare de recompense. Capacitatea de concentrare a fost evaluat inainte si dupa acordarea de recompense. S-a constatat o crestere / reducere a duratei de concentrare de la o medie de ? la ? dupa acordarea recompenselor. Diferenta a atins / nu a atins pragul semnificatiei statistice t(df)=?, p>0.01, pentru a=0.01 bilateral
