top of page

Słowniczek statystyczny do pracy dyplomowej - 33 definicje z przykładami

Dla wielu studentów nietechnicznych statystyka bywa barierą trudniejszą do pokonania niż sam wybór tematu pracy dyplomowej. Tymczasem jest to narzędzie, które nie tylko umożliwia obiektywną analizę zjawisk, ale także wspiera argumentację i wnioskowanie w badaniach naukowych. Choć z pozoru może wydawać się hermetyczna i nieprzystępna, opanowanie podstaw statystyki znacząco ułatwia interpretację wyników i zwiększa wiarygodność pracy dyplomowej. Zrozumienie pojęć statystycznych pozwala studentom samodzielnie dobrać odpowiednie metody analizy danych, trafnie interpretować wyniki i spełnić wymogi formalne, takie jak standardy APA czy kryteria metodologiczne stawiane przez promotorów.


Słownik statystyczny
Słownik statystyczny

Mini-słowniczek pojęć statystycznych


Poniżej znajdziesz mini-słowniczek najczęściej pojawiających się pojęć, wraz z przykładami ich zastosowania w badaniach do pracy dyplomowej.


1.      Błąd I i II rodzaju


Błąd I rodzaju (alfa) to odrzucenie hipotezy zerowej, gdy jest ona prawdziwa. Błąd II rodzaju (beta) to nieodrzucenie hipotezy zerowej, gdy jest fałszywa. Celem analizy statystycznej jest minimalizacja obu.


Przykład: Błąd I rodzaju: twierdzisz, że zajęcia z relaksacji zmniejszają stres, gdy w rzeczywistości nie mają wpływu.


2.      Dobór próby, kryteria włączenia i wyłączenia


Opisują sposób selekcji uczestników badania. Kryteria włączenia określają, kto może wziąć udział, a kryteria wyłączenia – kto nie powinien.


Przykład: W badaniu studentów dotyczącego wypalenia zawodowego jako kryterium włączenia przyjmujesz status studenta, a jako wykluczenia – aktywność zawodową na pełny etat.


3.      Hipoteza zerowa (H0) i alternatywna (H1)


Hipoteza zerowa zakłada, że nie ma efektu lub różnicy, a alternatywna zakłada istnienie takiego efektu lub różnicy. Cała analiza statystyczna skupia się na tym, czy możemy odrzucić hipotezę zerową na rzecz alternatywnej.


Przykład: Sprawdzasz, czy poziom stresu różni się między studentami dziennymi a zaocznymi. H0: brak różnicy.



4.      Homogeniczność grupy


Oznacza, że grupy porównywane w badaniu są pod względem zmiennych kontrolnych (np. wiek, poziom wykształcenia) do siebie zbliżone. Zapewnia to równość warunków i zwiększa wiarygodność wniosków.


Przykład: W badaniu wpływu typu zajęć na poziom satysfakcji dbasz, by grupy badawcze nie różniły się wiekiem ani poziomem edukacji.


5.      Korelacja (r, rho)


Współczynnik korelacji mierzy siłę i kierunek związku między dwiema zmiennymi. Przyjmuje wartości od -1 do 1. Współczynnik bliski 1 oznacza silną dodatnią korelację, bliski -1 — silną ujemną, a bliski 0 — brak zależności.


Przykład: Sprawdzasz korelację między liczbą godzin nauki a oceną końcową z egzaminu.



6.      Macierz korelacji


Zestawienie współczynników korelacji między wieloma zmiennymi. Ułatwia szybkie zidentyfikowanie zależności w zbiorze danych.


Przykład: W badaniu dotyczącym stylów uczenia się tworzysz macierz korelacji między ocenami, poziomem motywacji i czasem poświęconym na naukę.



7.      Mediacja (analiza)


Służy do sprawdzenia, czy wpływ jednej zmiennej na drugą jest pośredniczony przez trzecią zmienną. Analizowana za pomocą np. modelu regresji wielokrotnej.


Przykład: Sprawdzasz, czy wpływ poziomu stresu na wyniki w nauce jest pośredniczony przez liczbę godzin snu.



8.      Moderacja (analiza)


Sprawdza, czy siła lub kierunek związku między dwiema zmiennymi zależy od wartości trzeciej zmiennej (moderatora). Pozwala określić, w jakich warunkach zachodzi dana zależność.


Przykład: Analizujesz, czy związek między motywacją a wynikami egzaminów zależy od płci respondenta.



9.      Odchylenie standardowe


Określa, jak bardzo poszczególne wyniki różnią się od średniej. Niskie odchylenie oznacza, że dane są skupione wokół średniej, wysokie – że są bardziej rozproszone.


Przykład: Analizując rozrzut wyników testu wiedzy, odchylenie standardowe pokazuje, jak bardzo różniły się one od średniej.


10.  Porównania międzygrupowe


Analizy mające na celu sprawdzenie, czy istnieją różnice pomiędzy dwiema lub więcej grupami. Wykorzystuje się m.in. test t-Studenta, ANOVA czy testy nieparametryczne.


Przykład: Porównujesz wyniki studentów studiujących stacjonarnie i niestacjonarnie pod względem poziomu satysfakcji z życia.



11.  Poziom istotności (p-value)


P-value informuje nas, z jakim prawdopodobieństwem zaobserwowany wynik mógłby wystąpić przypadkowo. Jeśli p < 0,05, uznajemy wynik za statystycznie istotny. Im mniejsze p, tym większa szansa, że mamy do czynienia z rzeczywistym zjawiskiem.


Przykład: p = 0,03 w badaniu nad wpływem snu na wyniki egzaminów sugeruje istotną zależność.


12.  Predyktor


Zmienna niezależna używana w analizie regresji, która ma przewidywać wartość zmiennej zależnej (wyjaśnianej).


Przykład: W analizie regresji sprawdzasz, czy liczba godzin nauki (predyktor) przewiduje wynik egzaminu.


13.  Próba reprezentatywna


Próba, która dobrze odzwierciedla całą populację. Dobrze zaprojektowana próba pozwala na uogólnienie wyników badania na większą grupę.


Przykład: Losujesz 200 studentów z pięciu uczelni w kraju, aby zbadać ich poziom wypalenia.


14.  Regresja liniowa


Służy do przewidywania wartości jednej zmiennej na podstawie drugiej. Analiza regresji umożliwia również ocenę siły i kierunku wpływu predyktora na zmienną zależną.


Przykład: Przewidujesz poziom lęku przed egzaminem na podstawie liczby godzin snu.


15.  Rozkład normalny


Jeden z najczęściej spotykanych rozkładów danych. Wykres przypomina dzwon. Wiele testów statystycznych zakłada, że dane mają rozkład normalny.


Przykład: Oceny z kolokwium mają rozkład zbliżony do normalnego — umożliwia to zastosowanie testu t.


16.  Rozstęp / zakres (range)


Najprostsza miara zmienności – różnica między największą a najmniejszą wartością w zbiorze danych.


Przykład: W badaniu liczby godzin spędzanych na naukę przez studentów rozstęp wynosi od 2 do 30 godzin tygodniowo.


17.  Siła efektu (effect size)


Opisuje, jak duży jest zaobserwowany efekt w badaniu, niezależnie od tego, czy jest istotny statystycznie. To praktyczna miara znaczenia wyników.


Przykład: W badaniu skuteczności dwóch metod nauczania siła efektu Cohen's d = 0,8 wskazuje na dużą różnicę między grupami.


18.  Skala pomiarowa


Dane mogą być mierzone na różnych skalach: nominalnej (np. płeć), porządkowej (np. stopień zadowolenia), interwałowej (np. temperatura), ilorazowej (np. wzrost). Od typu skali zależy wybór testu statystycznego.


Przykład: Używasz skali porządkowej do oceny satysfakcji studentów z zajęć (np. niski, średni, wysoki).


19.  Skala stenowa i steny


Skala stenowa to 10-stopniowa skala standaryzowana używana do interpretacji wyników testów psychometrycznych. Wyniki są przekształcane tak, by rozkładały się normalnie, z średnią 5,5 i odchyleniem standardowym 2. Steny umożliwiają szybkie porównywanie wyników jednostki z populacją


Przykład: Interpretujesz wynik testu osobowości, przekształcając go na sten – wynik 8 oznacza wysoki poziom cechy.


20.  Standard APA

Zbiór zasad publikacyjnych Amerykańskiego Towarzystwa Psychologicznego (APA), regulujący m.in. sposób raportowania wyników statystycznych. Należy uwzględniać m.in. nazwę testu, wartość statystyki, stopnie swobody, p-value oraz wielkość efektu.


Przykład: W pracy opisujesz wynik testu t tak: t(58) = 2,13, p = 0,037, zgodnie ze standardem APA.


21.  Statystyka opisowa


Obejmuje metody przedstawiania, podsumowywania i porządkowania danych: średnie, mediany, odchylenia standardowe, rozstępy, tabele i wykresy.

Różni się od statystyki testowej tym, że nie służy do wnioskowania o populacji, lecz do opisu badanej próby.


Przykład: W pracy licencjackiej prezentujesz średnią, odchylenie standardowe i medianę poziomu stresu w grupie badanej.


22.  Statystyka testowa


Służy do wnioskowania o populacji na podstawie wyników próby. Wykorzystuje testy statystyczne (np. t, ANOVA, chi-kwadrat) i pozwala ocenić istotność różnic lub zależności.

Różni się od opisowej tym, że pozwala wyciągać wnioski ogólne, a nie tylko opisywać to, co zaobserwowano.


Przykład: Na podstawie testu t oceniasz, czy różnice w poziomie motywacji między dwiema grupami studentów są istotne statystycznie.


23.  Stopnie swobody (df)


Liczba niezależnych informacji w zbiorze danych, które są dostępne do estymacji parametrów statystycznych. Używane w wielu testach (np. t, chi-kwadrat) jako element wzorów.


Przykład: W obliczeniach testu t-Studenta dla dwóch grup po 30 osób stopnie swobody wynoszą 58.


24.  Średnia (M), mediana (Me), dominanta (Mo)


Statystyki opisowe. Średnia to wartość przeciętna. Mediana to wartość środkowa po uporządkowaniu danych. Dominanta to najczęściej występująca wartość w zbiorze danych. Te trzy miary mogą różnić się między sobą w zależności od rozkładu danych.


Przykład: Obliczasz średnią liczbę godzin spędzanych tygodniowo na naukę przez studentów.


25.  Tabela krzyżowa (tabela kontyngencji)


Służy do przedstawiania zależności między dwiema zmiennymi jakościowymi. Pokazuje liczebności obserwacji dla różnych kombinacji kategorii.


Przykład: Tworzysz tabelę krzyżową płci i preferowanego trybu nauki (zdalnie vs stacjonarnie), aby sprawdzić, czy istnieje między nimi zależność.



26.  Test ANOVA


Analiza wariancji (ANOVA) pozwala porównywać średnie w więcej niż dwóch grupach. Wskazuje, czy występuje ogólna różnica, ale nie mówi dokładnie, między którymi grupami –do tego służą testy post-hoc.


Przykład: Porównujesz poziom stresu w trzech grupach studentów: pierwszorocznych, drugorocznych i trzeciorocznych.



27.  Test chi-kwadrat


Stosowany dla danych jakościowych, służy do sprawdzenia, czy rozkład obserwowanych częstości różni się od oczekiwanego. Często wykorzystywany w analizie krzyżowej tabel kontyngencji.


Przykład: Sprawdzasz, czy płeć jest powiązana z wyborem kierunku studiów (np. psychologia a inżynieria).



28.  Test t-Studenta


Używany do porównywania średnich dwóch grup. Istnieją różne jego wersje: dla prób niezależnych i zależnych. Przydatny, gdy chcemy sprawdzić, czy dana różnica jest istotna statystycznie.


Przykład: Porównujesz średni poziom motywacji u studentów przed i po udziale w warsztatach psychologicznych.



29.  Testy post hoc


Stosowane po przeprowadzeniu testu ANOVA, gdy wynik wskazuje na istotne różnice między grupami. Pozwalają ustalić, które dokładnie grupy różnią się między sobą.


Przykład: Po stwierdzeniu istotnych różnic w poziomie stresu między trzema rocznikami studentów, wykonujesz testy post hoc (np. Tukeya), aby dowiedzieć się, czy różnica występuje między I a II rokiem, II a III czy I a III.



30.  Testy parametryczne i nieparametryczne


Testy parametryczne zakładają m.in. normalność rozkładu danych i homogeniczność wariancji (np. test t, ANOVA). Testy nieparametryczne nie mają takich wymagań i są stosowane, gdy dane tych warunków nie spełniają (np. test U Manna-Whitneya, test Kruskala-Wallisa).


Przykład: Gdy Twoje dane dotyczące stresu w grupach nie mają rozkładu normalnego, zamiast testu t stosujesz test nieparametryczny.



31.  Wariancja


To kwadrat odchylenia standardowego. Choć rzadziej interpretowana samodzielnie, jest fundamentem wielu innych obliczeń statystycznych.


Przykład: Porównujesz wariancję ocen studentów z dwóch kierunków, aby ocenić spójność poziomu wiedzy.


32.  Współczynnik Cronbacha (alfa Cronbacha)


Mierzy spójność wewnętrzną narzędzia badawczego (np. kwestionariusza). Im bliżej wartości 1, tym lepiej. Wartość powyżej 0,7 uznaje się za akceptowalną.


Przykład: Sprawdzasz, czy Twój autorski kwestionariusz dotyczący samooceny ma wystarczającą spójność (alfa = 0,82).


33.  Zmienna zależna i niezależna


Zmienna niezależna (np. predyktor) to czynnik, który wpływa na inną zmienną, natomiast zmienna zależna to ta, której wartość próbujemy wyjaśnić lub przewidzieć na podstawie zmiennej niezależnej.


Przykład: W badaniu sprawdzasz, czy liczba godzin snu (zmienna niezależna) wpływa na poziom stresu (zmienna zależna). Zmienna, której wartość próbujemy przewidzieć lub wyjaśnić za pomocą innych zmiennych (predyktorów).


Jak ułatwić sobie analizę danych?


Ankiety to podstawa większości prac dyplomowych. Jeśli chcecie sprawdzić, czy odpowiedzi w Waszej ankiecie mają sens, musicie nauczyć się analizować dane. Tu z pomocą przychodzi nasz e-book: Tworzenie ankiet w Formularzach Google i analiza danych w Excelu. Dzięki niemu dowiecie się, jak szybko przygotować ankiety i przeprowadzić analizę zgromadzonych wyników. E-book jest dostępny w naszym sklepie – zajrzyjcie, bo to inwestycja, która zwróci się przy każdej pracy naukowej!


Analiza statystyczna wyników badania ankietowego
Analiza statystyczna wyników badania ankietowego

 
 
 

Commenti

bottom of page