Wprowadzamy dane do ScienceON
Zgodnie z Komunikatem Prorektora UŁ ds. nauki dotyczącym systemu ScienceON od 15.09.2023 r. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego wprowadza dane o wszystkich publikacjach wydanych przez siebie...
Wprowadzenie do analizy wariancji z czynnikami losowymi
Słowa kluczowe:
analiza wariancji, eksperyment, czynniki losowe w analizie wariancji, plany eksperymentalne z replikacjami, modele ANOVA z efektami mieszanymi, efekty losowe w ANOVAStreszczenie
Książka ta jest poświęcona problemom analizy wariancji (ANOVA) z czynnikami losowymi. Choć nie jest to problematyka nowa, jako że od lat jest obecna w piśmiennictwie statystycznym, to jednak jest względnie słabo wyeksponowana, szczególnie w wymiarze praktycznym. Z kolei w refleksji metodologicznej prowadzonej w naukach społecznych nad badaniami eksperymentalnymi jest ona praktycznie nieobecna. Celem książki jest wypełnienie tej luki i dostarczenie niezbędnej wiedzy na temat planowania eksperymentów z czynnikami losowymi, a także analizowania otrzymanych danych.
Pierwsza część książki poświęcona jest roli czynników losowych w planach eksperymentalnych. Autorka przywołuje wiele przykładów pytań problemowych pochodzących z nauk społecznych i uzasadnia, dlaczego rozwiązanie określonych problemów badawczych powinno nastąpić poprzez włączenie czynników losowych do planu eksperymentalnego. Omawia też niepoprawnie pod tym względem skonstruowane schematy badawcze, wskazując, że ich wady prowadzą do ustaleń o niskiej trafności, a nawet do ustaleń fałszywie pozytywnych.
W drugiej części książki omawiane są procedury analityczne dla modeli ANOVA uwzględniających czynniki stałe i czynniki losowe jednocześnie. To właśnie te modele będą w wielu przypadkach poprawną alternatywą dla tak powszechnie wykorzystywanych modeli uwzględniających jedynie czynniki stałe. Prezentowana wiedza pozwoli też badaczom dowiedzieć się, jak uogólniać wnioski na kilka populacji jednocześnie – nie tylko na populację jednostek, osób, czy respondentów, ale także na inne zbiorowości, którymi równolegle mogą być populacja reklam, słów, ankieterów, itd.
Podjęte w książce zagadnienie jest złożone, przede wszystkim od strony analitycznej. Zgodnie z tendencjami w literaturze światowej, autorka podejmuje szczególne starania, by przedstawiane treści wyłożyć w możliwie przystępny sposób.
Bibliografia
Aczel A.D. (2000), Statystyka w zarządzaniu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Ato M., Vallejo G., Palmer A. (2013), The two-way mixed models: A long and winding controversy, „Psicothema”, vol. 25, no. 1, s. 130–136.
Zobacz w Google Scholar
Boik R.J. (2005), Randomization, [w:] B.S. Everitt, D.C. Howell (red.), Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science, vol. 4, John Wiley & Sons, Chichester.
Zobacz w Google Scholar
Bonge D.R., Schuldt W.J., Harper Y.Y. (1992), The experimenter-as-fixed-effect fallacy, „The Journal of Psychology”, vol. 126, no. 5, s. 477–486.
Zobacz w Google Scholar
Brashers D.E., Jackson S. (1999), Changing conceptions of „message effects”. A 24-year overview, „Human Communication Research”, vol. 25, no. 4, s. 457–477.
Zobacz w Google Scholar
Brennan R.L. (2001), Generalizability theory, Springer Verlag, Berlin-Heidelberg.
Zobacz w Google Scholar
Brown H., Prescott R. (2015), Applied mixed models in medicine. Third edition, John Wiley & Sons, Chichester.
Zobacz w Google Scholar
Brzeziński J.M. (2008), Badania eksperymentalne w psychologii i pedagogice, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Brzeziński J.M. (2009), Kiedy odwołując się do testów psychologicznych postępujemy nieetycznie? Analiza kontekstu, „Czasopismo Psychologiczne”, t. 15, nr 2, s. 321–332.
Zobacz w Google Scholar
Clark H.H. (1973), The language-as-fixed-effect fallacy: A critique of language statistics in psychological research, „Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior”, vol. 12, s. 335–359.
Zobacz w Google Scholar
Clark H.H. (1976), Reply to Wike and Church, „Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior”, vol. 15, s. 257–261.
Zobacz w Google Scholar
Cohen J. (1976), Random means random, „Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior”, vol. 15, s. 261–262.
Zobacz w Google Scholar
Cohen J. (1988), Statistical power analysis for the behavioral sciences, Lawrence Erlbaum Associates, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Coleman E.B. (1964), Generalizing to language population, „Psychological Reports”, vol. 14, s. 219–226.
Zobacz w Google Scholar
Coleman E.B. (1972–73), Generalization variable and restricted hypotheses, „Journal of Reading Behaviour”, vol. 5, no. 4, s. 226–236.
Zobacz w Google Scholar
Coleman E.B. (1979), Generalization effects vs. random effects: Is σTL2 a source of type 1 or type 2 error?, „Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior”, vol. 18, s. 243–256.
Zobacz w Google Scholar
Converse J.M., Schuman H. (1974), Conversations at random: survey research as interviewers see it, John Wiley & Sons, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Cook T.D., Campbell D.T. (1979), Quasi-experimentation. Design & analysis issues for field settings, Houghton Mifflin Company, Boston, MA.
Zobacz w Google Scholar
Cronbach L.J., Gleser G.C., Nanda H., Rajaratnam N. (1972), The dependability of behavioral measurements. Theory of generalizability for scores and profiles, Wiley, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Dijkstra W. (1983), How interviewer variance can bias the results of research on interview effect?, „Quality and Quantity”, vol. 17, s. 179–187.
Zobacz w Google Scholar
Field A.P. (2005), Intraclass correlation, [w:] B.S. Everitt, D.C. Howell (red.), Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science, vol. 2, John Wiley & Sons, Chichester.
Zobacz w Google Scholar
Forster K.I., Dickinson R.G. (1976), More on the language-as-fixed-effect fallacy: Monte Carlo estimates or error rates for F1, F2, F’, and min F’, „Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior”, vol. 15, s. 135–142.
Zobacz w Google Scholar
Fowler F.J., Mangione T.W. (1990), Standardized survey interviewing. Minimizing interviewer-related error, Applied Social Research Methods Series, vol. 18, Sage Publications, Newbury Park.
Zobacz w Google Scholar
Fuchs M. (2009), Gender-of-interviewer effects in a video-enhanced Web survey, „Social Psychology”, vol. 40, no. 1, s. 37–42.
Zobacz w Google Scholar
Gamst G., Meyers L.S., Guarino A.J. (2008), Analysis of variance designs. A conceptual and computational approach with SPSS and SAS, Cambridge University Press, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Glass V.G., Hopkins K.D. (1996), Statistical methods in education and psychology. Third edition, Allyn and Bacon, Boston, MA.
Zobacz w Google Scholar
Groves R.M. (1989), Survey errors and survey costs, John Wiley & Sons, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Hader R.J. (1973), An improper method of randomization in exeperimental design, „The American Statistician”, vol. 27, s. 82–84.
Zobacz w Google Scholar
Hedges L.V., Hedberg E.C. (2007), Interclass correlation values for planning group randomized trials in education, „Educational Evaluation and Policy Analysis”, vol. 29, no. 1, s. 60–87.
Zobacz w Google Scholar
Hopkins K.D. (1976), A simplified method for determining for expected mean sqaures and error terms in the analysis of variance, „The Journal of Experimental Education”, vol. 45, no. 2, s. 13–18.
Zobacz w Google Scholar
Hopkins K.D. (1983), A strategy for analyzing ANOVA designs having one or more random factors, „Educational and Psycholigcal Measurement”, vol. 43, s. 107–113.
Zobacz w Google Scholar
Howell D.C. (2007), Statistical methods for psychology. Seventh edition, Wadsworth Cengage Learning, Belmont, CA.
Zobacz w Google Scholar
Jabkowski P. (2015), Reprezentatywność badań reprezentatywnych. Analiza wybranych problemów metodologicznych oraz praktycznych w paradygmacie całkowitego błędu pomiaru, Seria Socjologia, nr 77, Wydawnictwo Naukowe UAM, Poznań.
Zobacz w Google Scholar
Jackson S. (1991), Meta-analysis for primary and secondary data analysis: the super-experiment metaphor, „Commmunication Monographs”, vol. 58, s. 449–462.
Zobacz w Google Scholar
Jackson S. (1992), Message effects research. Principles of design and analysis, The Guilford Press, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Jackson S., Brashers D.E. (1994a), Random factors in ANOVA, Sage University Paper series on Quantitative Applications in the Social Sciences, series no. 07–098, Sage, Thousand Oaks, CA.
Zobacz w Google Scholar
Jackson S., Brashers D.E. (1994b), M>1, Analysis of treatment x replication design, „Human Communication Research”, vol. 20, no. 3, s. 356–389.
Zobacz w Google Scholar
Jackson S., Jacobs S. (1983), Generalizing about messages: suggestions for design and analysis of experiment, „Human Communication Research”, vol. 9, no. 2, s. 169–191.
Zobacz w Google Scholar
Jackson S., Jacobs S. (1987), The search for systematic message effects. Contributions of meta-analysis and better design. Paper presented at the meeting of International Communication Association, Montreal.
Zobacz w Google Scholar
Jackson S., Brashers D.E., Massey J. E. (1992), Statistical testing in treatment by replication design: three options reconsidered, „Communication Quarterly”, s. 211–227.
Zobacz w Google Scholar
Jackson S., O’Keefe D.J., Brashers D.E. (1994), The messages replication factor: Methods tailored to messages as objects of study, „Journalism Quarterly”, vol. 71, no. 4, s. 984–996.
Zobacz w Google Scholar
Jackson S., O’Keefe D.J., Jacobs S. (1988), The search for reliable generalizations about messages. A comparison of research strategies, „Human Communication Research”, vol. 15, no. 1, s. 127–142.
Zobacz w Google Scholar
Jackson S., O’Keefe D.J., Jacobs S., Brashers D. (1989), Messages as replications: Toward a message-centered design starategy, „Communication Monographs”, vol. 56, no. 4, s. 364–384.
Zobacz w Google Scholar
Judd C.M., McClelland G.H., Culhane S.E. (1995), Data analysis: continuing issues in the everyday analysis of psychological data, „Annual Review of Psychology”, vol. 46, s. 433–465.
Zobacz w Google Scholar
Kahn R.L., Cannel C.F. (1957), The dynamics of interviewing, John Wiley & Sons, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Kay E.J., Richter M.L. (1977), The category-confound: A design error, „The Journal of Social Psychology”, vol. 103, s. 57–63.
Zobacz w Google Scholar
Kenny D.A., Judd C.M. (1986), Consequances of violeting the independence assumption in analysis of variance, „Psychological Bulletin”, vol. 99, no. 3, s. 422–431.
Zobacz w Google Scholar
Keppel G. (1976), Words as random variables, „Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior”, vol. 15, s. 263–265.
Zobacz w Google Scholar
Keppel G. (1982), Design and analysis: a researcher’s handbook. Second edition, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ.
Zobacz w Google Scholar
Keppel G., Wickens T.D. (2004), Design and analysis: a researcher’s handbook. Fourth edition, Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ.
Zobacz w Google Scholar
Kirk R.E. (1968), Experimental design: procedures for the behavioral sciences, Brooks/Cole Publishing Company, Belmont, CA.
Zobacz w Google Scholar
Kirk R.E. (1996), Practical significance: a concept whose time has come, „Educational and Psycholigical Measurement”, vol. 56, no. 5, s. 746–759.
Zobacz w Google Scholar
Kirk R.E. (2005), Effect size measures, [w:] B.S. Everitt, D.C. Howell (red.), Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science, vol. 2, John Wiley & Sons, Chichester.
Zobacz w Google Scholar
Koele P. (1982), Calculating power in analysis of variance, „Psychological Bullettin”, vol. 92, no. 2, s. 513–526.
Zobacz w Google Scholar
Landis J.R., Sullivan J., Sheley (1973), Feminist attitudes as related to sex of the interviewer, „Pacific Sociological Review”, vol. 16, s. 305–314.
Zobacz w Google Scholar
Lindman H.R. (1992), Analysis of variance in experimental design, Springer-Verlag, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Lisowska-Magdziarz M. (2004), Analiza zawartości mediów. Przewodnik dla studentów, seria wydawnicza: Zeszyty Wydziałowe, Zeszyt nr 1, Uniwersytet Jagielloński.
Zobacz w Google Scholar
Malarska A. (2005), Statystyczna analiza danych wspomagana programem SPSS, SPSS Polska, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Martindale C. (1978), The therapist-as-fixed-effect fallacy in psychotherapy research, „Journal of Consulting and Clinic Psychology”, vol. 46, no. 6, s. 1526–1530.
Zobacz w Google Scholar
Maxwell S. E., Delaney H.D., Kelly K. (2018), Designing experiments and analyzing data. A model comparison perspective. Third edition, Routledge, Taylor & Francis, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Mcgraw K.O., Wong S.P. (1996), Forming inferences about intraclass correlation coefficients, „Psychological Methods”, vol. 1, no. 1, s. 30–46.
Zobacz w Google Scholar
Pilkonis P.A., Imber S.D., Lewis P., Rubinsky P. (1984), A comparative outcome study of individual, group, and conjoint psychotherapy, „Psychotherapy”, vol. 41, s. 431–437.
Zobacz w Google Scholar
Richter M.L., Seay M.B. (1987), ANOVA designs with subjects and stimuli as random effects: Applications to prototype effects on recognition memory, „Journal of Personality and Social Psychology”, vol. 53, no. 3, s. 470–480.
Zobacz w Google Scholar
Rosenthal R., Rosnow R.L. (2009), Artifacts in behavioral research. Robert Rosenthal and Ralph L. Rosnow’s Classis Books, Oxford University Press, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Rozmus D. (2011), Analiza wariancji, [w]: E. Gatnar, M. Walesiak (red.), Analiza danych jakościowych i symbolicznych z wykorzystaniem programu R, Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Rószkiewicz M., Perek-Białas J., Węziak-Białowolska D., Zięba-Pietrzak A. (2013), Projektowanie badań społeczno-ekonomicznych. Rekomendacje i praktyka badawcza, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Rumenik D.K., Capasso D.R., Hendrick C. (1977), Experimenter sex effects in behavioral research, „Psychological Bulletin”, vol. 84, no. 5, s. 852–877.
Zobacz w Google Scholar
Sahai H., Ageel M.I. (2000), The analysis of variance. Fixed, random and mixed models, Birkhäuser, Boston, MA.
Zobacz w Google Scholar
Sahai H., Ojeda M.M. (2004), The analysis of variance for random models: theory, methods, applications and data analysis. Volume 1: Balance data, Springer Science+Business Media, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Santa J.L., Miller J.L., Shaw M.L. (1979), Using quasi F to prevent alpha inflation due to stimulus variation, „ Psychological Bulletin”, vol. 86, no. 1, s. 37–46.
Zobacz w Google Scholar
Satterthwaite F.E. (1946), An approximate distribution of estimates of variance components, „Biometrics Bulletin”, vol. 2, s. 110–114.
Zobacz w Google Scholar
Scheffé H.A. (1959), The analysis of variance, John Wiley & Sons, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Schwarz C.J. (1993), The mixed-model ANOVA: The truth, the computer packages, the book. Part I: Balanced data, „The American Statistican”, vol. 47, no. 1, s. 48–59.
Zobacz w Google Scholar
Shadish W.R., Cook T.D., Campbell D.T. (2002), Experimental and quasi-experimental designs for generalized causal inference, Houghton Mifflin Company, Boston, MA.
Zobacz w Google Scholar
Shavelson R.J., Webb N.M. (1991), Generalizability theory. A primer, Sage, Newbury Park.
Zobacz w Google Scholar
Sitek W. (1976), Ankieter humanista i ankieter technik. Teoretyczne i praktyczne aspekty typologicznej selekcji ankieterów, [w]: Z. Gostkowski (red.), Z metodologii i metodyki socjologicznych badań terenowych: zeszyt 4, Warszawa, IFiS PAN, s. 63–113.
Zobacz w Google Scholar
Smith P.T. (2005), Random effects and fixed effects fallacy, [w:] B.S. Everitt, D.C. Howell (red.), Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science, vol. 4, John Wiley & Sons, Chichester.
Zobacz w Google Scholar
Stanisz A. (2007), Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA PL na przykładach z medycyny. Tom 2. Modele liniowe i nieliniowe, Stat-Soft Polska, Kraków.
Zobacz w Google Scholar
Sułek A. (1979), Eksperyment w badaniach społecznych, PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Sułek A. (2002), Ogród metodologii socjologicznej, Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Sztabiński P.B. (1997), Ankieterzy i ich respondenci. Od kogo zależą wyniki badań ankietowych, IFiS PAN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Szymczak W. (2018), Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki, Difin, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Tchach C., Berger V.W. (2005), Simple random assignment, [w:] B.S. Everitt, D.C. Howell (red.), Encyclopedia of Statistics in Behavioral Science, vol. 4, John Wiley & Sons, Chichester.
Zobacz w Google Scholar
Tversky A., Kahneman D. (1971), Belief in the law of small numbers, „Psychological Bulletin”, vol. 76, no. 2.
Zobacz w Google Scholar
Vaughan G.M., Corballis M.C. (1969), Beyond tests of significance: Estimating strength of effects in selected ANOVA designs, „Psychological Bulletin”, vol. 72, no. 3, s. 204–213.
Zobacz w Google Scholar
Vogt W.P., Johnson R.B. (2016), The Sage dictionary of statistics & methodology. A nontechnical guide for the social sciences. Fifth edition, Sage, Los Angeles, CA.
Zobacz w Google Scholar
Wells G.L., Windschitl P.D. (1999), Stimulus sampling and social psychological experimentation, „Personality and Social Psychology Bulletin”, vol. 25, s. 1115–1125.
Zobacz w Google Scholar
West S.G. (2006), Poza eksperyment laboratoryjny – plany eksperymentalne oraz quasi-eksperymentalne w otoczeniu naturalnym, [w]: J. Brzeziński (red.), Metodologia badań psychologicznych. Wybór tekstów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Zobacz w Google Scholar
Wickens T.D., Keppel G. (1983), One the choice of design and of test statistic in the analysis of experiments with sampled materials, „Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior”, vol. 22, s. 296–309.
Zobacz w Google Scholar
Wike E.L., Church J.D. (1976), Comments on Clark’s “The Language-as-fixedeffect fallacy” , „Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior”, vol. 15, s. 249–255.
Zobacz w Google Scholar
Wiktorowicz J., Grzelak M.M., Grzeszkiewicz-Radulska K. (2020), Analiza statystyczna z IBM SPSS Statistics, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
Zobacz w Google Scholar
Winer B.J. (1971), Statistical principles in experimental design. Second Edition, McGraw-Hill, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Winer B.J., Brown D.R., Michels K.M. (1991), Statistical principles in experimental design, McGraw-Hill, New York, NY.
Zobacz w Google Scholar
Pobrania
Opublikowane
4 września 2023
Kategorie
Prawa autorskie (c) 2023 © Copyright by Katarzyna Grzeszkiewicz-Radulska, Łódź 2023; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2023
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
Szczegóły dotyczące dostępnego formatu publikacji: ISBN
ISBN
ISBN-13 (15)
978-83-8331-176-0
Szczegóły dotyczące dostępnego formatu publikacji: ISBN (e-book)
ISBN (e-book)
ISBN-13 (15)
978-83-8331-177-7
Inne prace tego samego autora
- Katarzyna Grzeszkiewicz-Radulska, Wprowadzenie do analizy wariancji z czynnikami losowymi
- Justyna Wiktorowicz, Maria Magdalena Grzelak, Katarzyna Grzeszkiewicz-Radulska, Analiza statystyczna z IBM SPSS Statistics
