Statystyka do pracy magisterskiej z psychologii

Praca magisterska z psychologii ma swoją specyfikę statystyczną. Zamiast pojedynczych pytań ankietowych analizujesz wyniki kwestionariuszy standaryzowanych, promotor oczekuje rzetelności w próbie własnej, a hipotezy coraz częściej dotyczą nie tylko związku dwóch zmiennych, ale mechanizmu: czy coś działa przez coś innego albo czy zależy od trzeciej zmiennej. Do tego wszystko raportuje się w stylu APA 7, który w psychologii jest standardem, a nie dodatkiem. Poniżej opisujemy, jak wygląda analiza statystyczna w psychologii na kolejnych etapach i co z tego trafia do raportu.

Kwestionariusze standaryzowane i ich skale

Większość prac magisterskich z psychologii opiera się na kilku narzędziach z polskimi adaptacjami. Każde ma swój klucz: listę pozycji tworzących skale i podskale, informację o pozycjach punktowanych odwrotnie oraz normy. Przykłady narzędzi często spotykanych w pracach dyplomowych:

Z narzędzi korzystasz zgodnie z zasadami określonymi przez ich autorów lub wydawcę. Część testów rozprowadza Pracownia Testów Psychologicznych PTP i tam znajdziesz informacje o warunkach użycia, podręcznikach i normach. Klucz do obliczania wyników bierzesz z podręcznika. Do analizy potrzebne jest tylko przypisanie pozycji do skal, które ustalasz według tego klucza.

Liczenie wyników skal i podskal

Surowe odpowiedzi na pojedyncze pozycje to dopiero materiał wyjściowy. Zanim cokolwiek zostanie porównane, z pozycji trzeba policzyć wyniki skal. Kolejność jest zawsze ta sama:

1. Przekodowanie pozycji odwrotnych, np. w skali 0-4 odpowiedź 0 zamienia się na 4, 1 na 3 i tak dalej.
2. Zsumowanie lub uśrednienie pozycji należących do skali, zgodnie z tym, co przewiduje podręcznik.
3. Decyzja, co zrobić z brakującymi odpowiedziami. Część podręczników dopuszcza zastąpienie pojedynczego braku, inne każą odrzucić wynik skali.
4. Ewentualne przeliczenie wyników surowych na steny według norm, jeśli chcesz opisać poziom cechy w próbie.

Steny przydają się do opisu, np. ile osób ma wysoki poziom stresu. Do korelacji, porównań grup i regresji używa się wyników surowych, bo przeliczenie na skalę dziesięciostopniową gubi część informacji. Szerzej opisujemy to we wpisie jak liczyć wskaźnik ze skali w kwestionariuszu.

Rzetelność w próbie własnej: alfa Cronbacha

Podręcznik podaje rzetelność z próby normalizacyjnej, ale promotorzy zwykle oczekują jej sprawdzenia także na twoich danych. Służy do tego współczynnik alfa Cronbacha liczony osobno dla każdej skali i podskali, najlepiej z analizą pozycji (korelacja pozycji z resztą skali, alfa po usunięciu pozycji).

Przykładowe dane: 160 osób wypełniło 10 pozycji skali stresu. Po poprawnym przekodowaniu pozycji odwrotnych alfa Cronbacha wynosi 0,90, 95% CI [0,87; 0,92], co oznacza bardzo dobrą spójność. Te same dane bez przekodowania dają alfę równą -0,70. Ujemna alfa prawie zawsze oznacza, że pozycje odwrotne nie zostały odwrócone. To jeden z najczęstszych błędów w pracach dyplomowych i dobrze, że daje tak wyraźny sygnał. O tym, jaka wartość jest wystarczająca i co zrobić przy niskiej alfie, piszemy w artykule alfa Cronbacha: co to i jaka wartość jest dobra.

Korelacje między skalami

Hipotezy typu „im wyższy stres, tym niższa satysfakcja z życia” sprawdza się korelacją. Gdy wyniki skal mają rozkład zbliżony do normalnego i związek jest liniowy, stosuje się współczynnik r Pearsona; przy wyraźnej skośności, wartościach odstających lub krótkich skalach porządkowych bezpieczniejsza jest korelacja rang Spearmana. W przykładowych danych odczuwany stres korelował ujemnie z satysfakcją z życia, r(158) = -0,45, 95% CI [-0,57; -0,32], p < 0,001, co według konwencji Cohena oznacza związek umiarkowany.

Przy kilku narzędziach z wieloma podskalami szybko powstaje kilkanaście lub kilkadziesiąt korelacji. Zamiast opisywać każdą osobno, buduje się macierz korelacji w jednej tabeli, a w tekście omawia te związki, których dotyczą hipotezy. Im więcej testów naraz, tym większa szansa przypadkowo istotnego wyniku, dlatego przy dużej liczbie porównań rozważa się poprawkę na wielokrotne testowanie.

Porównania grup

Porównujesz poziom cechy między grupami, na przykład kobietami i mężczyznami albo pracownikami różnych zawodów. Dla dwóch grup stosuje się test t-Studenta (przy nierównych wariancjach w wersji Welcha) lub test U Manna-Whitneya, dla trzech i więcej grup ANOVA z testami post hoc albo test Kruskala-Wallisa. W przykładowych danych kobiety (n = 97, M = 20,67, SD = 10,55) i mężczyźni (n = 63, M = 18,97, SD = 9,78) nie różnili się istotnie poziomem stresu, t(139,60) = 1,04, p = 0,299, d = 0,17. Wynik nieistotny raportuje się tak samo starannie jak istotny, razem z wielkością efektu. Taki wynik też jest pełnoprawną odpowiedzią na pytanie badawcze.

Regresja: kilka predyktorów naraz

Gdy chcesz sprawdzić, które zmienne wyjaśniają wynik przy jednoczesnej kontroli pozostałych, stosuje się regresję liniową. W przykładowych danych satysfakcję z życia przewidywano na podstawie odczuwanego stresu oraz stylu radzenia sobie skoncentrowanego na emocjach. Model był istotny, F(2, 157) = 33,41, p < 0,001, i wyjaśniał 30% wariancji (R² = 0,30). Oba predyktory miały istotny, ujemny udział: stres β = -0,26, p = 0,001, styl emocjonalny β = -0,36, p < 0,001. Do pełnego raportu należy też diagnostyka: rozkład reszt, współliniowość predyktorów i obserwacje wpływowe.

Mediacja i moderacja

W pracach z psychologii te dwa modele pojawiają się bardzo często, bo hipotezy dotyczą mechanizmów. Mediacja odpowiada na pytanie, czy zmienna X wpływa na Y za pośrednictwem zmiennej M. Moderacja sprawdza, czy siła związku X z Y zależy od poziomu trzeciej zmiennej, np. czy wsparcie społeczne osłabia związek stresu z satysfakcją z życia.

W przykładowych danych sprawdzono, czy styl skoncentrowany na emocjach pośredniczy w związku stresu z satysfakcją z życia. Wyższy stres wiązał się z silniejszym stylem emocjonalnym (a = 0,46), a ten z niższą satysfakcją (b = -0,32). Efekt całkowity stresu wyniósł c = -0,35, a po uwzględnieniu mediatora efekt bezpośredni spadł do c' = -0,20, nadal istotny. Efekt pośredni ab = -0,15, 95% CI [-0,23; -0,07], wyznaczony metodą bootstrap na 5000 próbach, nie obejmuje zera, co wskazuje na częściową mediację.

Dwie rzeczy, o które pytają recenzenci. Po pierwsze, istotność efektu pośredniego ocenia się przedziałem bootstrap, a nie samym testem Sobela czy porównywaniem wartości p kolejnych ścieżek. Po drugie, w badaniu korelacyjnym mediacja jest modelem zgodnym z danymi, a nie dowodem przyczynowości, i należy to napisać wprost w ograniczeniach badania. W moderacji zmienne zwykle się centruje, testuje człon interakcji, a istotną interakcję rozkłada na efekty proste przy niskim, średnim i wysokim poziomie moderatora. Różnice między tymi modelami opisujemy we wpisie mediacja i moderacja: co to i kiedy.

Raportowanie w APA 7 i wielkości efektu

Psychologia używa stylu APA natywnie, więc promotor szybko wychwyci brak stopni swobody, przedziału ufności czy miary efektu. Przykładowe zapisy wyników z tej strony:

Odczuwany stres korelował ujemnie z satysfakcją z życia, r(158) = -0,45, 95% CI [-0,57; -0,32], p < 0,001.
Kobiety i mężczyźni nie różnili się istotnie poziomem odczuwanego stresu, t(139,60) = 1,04, p = 0,299, d = 0,17.
Efekt pośredni stresu na satysfakcję z życia przez styl skoncentrowany na emocjach był istotny, ab = -0,15, 95% CI [-0,23; -0,07].

Symbole statystyk zapisuje się kursywą, a dokładne wartości p podaje do trzech miejsc po przecinku, z wyjątkiem p < 0,001. Oryginalne zasady APA 7 pomijają zero przed separatorem dziesiętnym dla wartości, które nie mogą przekroczyć 1 (p, r, alfa). W polskich pracach uczelnie różnie to traktują, więc rozstrzygają wytyczne twojego wydziału. Szczegóły zapisu dla poszczególnych testów zebraliśmy w artykule APA 7: jak zaraportować wynik testu.

Wielkość efektu mówi, jak duża jest różnica lub jak silny związek, niezależnie od liczebności próby. Najczęściej stosowane miary i orientacyjne progi Cohena:

Progi są umowne i w dyskusji lepiej odnosić wynik do badań z tej samej dziedziny. Dlaczego efekt jest ważniejszy niż samo p, tłumaczymy we wpisie wielkość efektu: dlaczego ważniejsza niż p. Jeśli jesteś jeszcze przed zbieraniem danych, liczebność potrzebną do wykrycia zakładanego efektu sprawdzisz kalkulatorem wielkości próby w zakładce darmowe narzędzia.

Co dostajesz w raporcie

Statystykę do pracy magisterskiej z psychologii zamawiasz przez kreator wyceny analizy: podajesz temat, zmienne i hipotezy, system proponuje analizy, a po opłaceniu wgrywasz plik w panelu i wskazujesz z listy kolumny do każdej analizy. W automatycznym wyliczeniu dostępne są między innymi statystyki opisowe, alfa Cronbacha z analizą pozycji, korelacje Pearsona i Spearmana, testy porównań grup, ANOVA, regresja liniowa i logistyczna z diagnostyką, EFA/PCA, mediacja i moderacja. Liczby wylicza silnik statystyczny tymi samymi metodami co SPSS i R; sztuczna inteligencja niczego nie liczy. Raport DOCX w pakiecie Podstawowym zawiera opis próby, dobrane analizy oraz tabele i wykresy w standardzie APA, a w pakiecie Rozszerzonym dodatkowo słowny opis wyników w APA i opis zastosowanych metod.

Analizy wykraczające poza ten zakres, typowe dla psychologii, jak konfirmacyjna analiza czynnikowa (CFA) czy modelowanie równań strukturalnych (SEM), wykonuje indywidualnie statystyk, z bezpłatną wyceną. Raport jest materiałem analitycznym: rozdział z wynikami piszesz samodzielnie, zgodnie z zasadami uczelni, a wyniki są takie, jakie wynikają z danych. Ogólne informacje o analizach do prac na studiach drugiego stopnia znajdziesz na stronie statystyka do pracy magisterskiej.

Najczęstsze pytania

Czy muszę liczyć alfę Cronbacha, skoro podręcznik testu podaje rzetelność?

W większości prac z psychologii tak. Rzetelność z podręcznika dotyczy próby normalizacyjnej, a promotor chce wiedzieć, czy skala zachowała spójność w twojej próbie. Alfę podaje się dla każdej skali i podskali, zwykle w tabeli z opisem narzędzi lub ze statystykami opisowymi.

Do analiz używać wyników surowych czy stenów?

Do korelacji, porównań grup i regresji używa się wyników surowych. Steny przydają się do opisu poziomu cechy w próbie, np. odsetka osób z wysokim wynikiem. Przeliczenie na steny przed testami niepotrzebnie spłaszcza dane.

Skąd wziąć klucz i normy do kwestionariusza?

Z podręcznika narzędzia. Z testów korzystasz zgodnie z zasadami ich autorów lub wydawcy, np. Pracowni Testów Psychologicznych PTP, i tam sprawdzasz warunki użycia. Do analizy wystarczy przypisanie pozycji do skal i informacja, które pozycje punktuje się odwrotnie.

Mediacja czy moderacja - jak wybrać model do hipotezy?

Jeśli hipoteza mówi, że X działa na Y poprzez M, to mediacja. Jeśli mówi, że związek X z Y jest silniejszy lub słabszy w zależności od poziomu Z, to moderacja. O wyborze decyduje treść hipotezy i teoria, a nie to, który model da istotny wynik.

Czy da się zrobić konfirmacyjną analizę czynnikową lub model SEM?

Tak, ale nie w automatycznym wyliczeniu. CFA, SEM i inne nietypowe analizy wykonuje indywidualnie statystyk, a wycena jest bezpłatna. Eksploracyjna analiza czynnikowa (EFA/PCA) jest dostępna w wyliczeniu automatycznym.