Badania w pracy dyplomowej

Znasz to uczucie, gdy ktoś mówi: „Twój wynik jest w 80. percentylu”, a Ty tylko przytakujesz, choć w głowie brzmi: „super… ale co to właściwie znaczy?” 😅
Spokojnie — nie jesteś sam! Percentyle to po prostu sposób na porównanie swojego wyniku z innymi. Dzięki nim możesz powiedzieć, czy jesteś lepszy niż większość, przeciętny, czy może w dolnej części tabeli.

W tym krótkim artykule rozgryziemy percentyle po ludzku: bez statystycznych czarów, z prostymi przykładami i podpowiedzią, jak wykorzystać je w pracy dyplomowej, żeby zabrzmieć jak ktoś, kto ogarnia statystykę (nawet jeśli Excel wciąż budzi lekki niepokój 😎).

Czytaj dalej

„Kwartyle” brzmią jak nazwy domów w Hogwarcie, a to po prostu sprytny sposób, żeby zobaczyć, co dzieje się w środku Twoich danych – bez dawania się nabrać średniej. Średnia potrafi ładnie kłamać (jeden „geniusz” z 100 pkt i już cała grupa wygląda super). Kwartyle mówią: ile ma „dół” (Q1), gdzie jest środek (mediana), a jak wygląda „góra” (Q3). Do tego dochodzi IQR – rozstęp między Q1 i Q3 – czyli „jak szeroka jest paczka środkowych 50% wyników”.

Po co Ci to w pracy dyplomowej? Bo promotor nie chce tylko jednej liczby. Chce wiedzieć, czy Twoje wyniki są spójne, czy może masz skrajności, i jak różnią się grupy. Kwartyle i IQR to szybka mapa: pokazują realny obraz – bez szumu i bez „dziwaków”.

W tym artykule ogarniemy: co to są kwartyle, kiedy je stosować (a kiedy lepiej nie), jakie mają plusy i minusy, jak je policzyć w Excelu, i jak ładnie opisać to w pracy. Będzie prosto, krótko i z przykładami. Jedziemy! 🚀📊

Czytaj dalej

„Rozstęp” brzmi jak coś z siłowni albo problem po długim siedzeniu przy kolosie 😉. Rostę w statystyce to po prostu najprostszy sposób, żeby, zobaczyć jak szeroko rozlały się Twoje dane. Jedno odejmowanie i już wiesz: od najniższego do najwyższego – cały obraz „od–do” w sekundę.

Po co Ci to w pracy dyplomowej? Bo sama średnia potrafi ładnie kłamać. Dwie grupy mogą mieć ten sam „środek”, a zupełnie inny rozrzut. Rozstęp to szybka latarka, która pokazuje skrajności: czy w grupie są jedynie „trójki i czwórki”, czy jednak ktoś wbił 1 i 5.

W tym krótkim tekście wytłumaczę „po ludzku”, co to jest rozstęp, kiedy warto go używać, kiedy nie, jakie ma plusy i minusy, i jak policzyć go w Excelu w trzy kliknięcia. Zero lania wody, maksimum przydatności. Jedziemy! 🚀📊

Czytaj dalej

Kiedy pierwszy raz słyszysz „regresja wieloraka”, możesz pomyśleć, że to albo bardzo poważna choroba, albo jakiś zaklęty potwór z podręcznika do statystyki. Spokojnie – to nic z tych rzeczy! To po prostu sprytne narzędzie, które może uratować Twoją pracę dyplomową (i nerwy przy obronie).

Wyobraź sobie, że chcesz sprawdzić, dlaczego studenci oblewają egzamin. Czy winny jest brak nauki, za dużo Netflixa, czy może nadmiar kawy? Regresja wieloraka pozwala Ci zobaczyć, jak wszystkie te czynniki razem wpływają na wynik. To jak detektyw, który nie pyta „kto winny?”, tylko od razu sprawdza całą ekipę podejrzanych.

W tym artykule pokażę Ci, czym jest regresja wieloraka, kiedy warto jej użyć w pracy dyplomowej, a kiedy lepiej odpuścić, oraz dam Ci kilka przykładów z życia (także studenckiego), żebyś zobaczył, że ta statystyka wcale nie jest taka straszna, jak brzmi.

Czytaj dalej

„Regresja logistyczna” – brzmi jak coś z logistyki, prawda? Jakby chodziło o planowanie trasy kuriera albo o to, ile paczek zmieści się do bagażnika. Ale spokojnie – to nie będzie artykuł o InPoście ani DHL-u. To statystyka! I to w dodatku taka, która potrafi być Twoim najlepszym kumplem, kiedy w pracy dyplomowej musisz odpowiedzieć na pytanie: „tak czy nie?”.

Bo regresja logistyczna nie przewiduje, ile punktów zdobędziesz na egzaminie – ona odpowiada, czy go w ogóle zdasz. Nie powie, ile kilogramów schudniesz na diecie, ale da Ci odpowiedź, czy masz większe szanse osiągnąć zdrowy BMI, czy jednak nie. To narzędzie, które działa jak magiczna kula – ale zamiast wróżyć, daje Ci liczby, procenty i solidne argumenty do obrony pracy.

W tym artykule pokażę Ci, co to jest regresja logistyczna, kiedy warto jej użyć, a kiedy nie ma sensu, oraz jak możesz zastosować ją w swojej pracy dyplomowej, żeby Twój promotor zrobił wielkie „wow”.

Czytaj dalej

Wyobraź sobie, że jedziesz autem bez prawa jazdy. Niby jedzie… ale do pierwszej kontroli. Tak samo jest ze statystyką: test „jedzie”, jeśli spełnione są założenia. Gdy je olejesz, możesz „zobaczyć” efekt, którego nie ma (fałszywy alarm) albo przegapić prawdziwy (auć).

Dobra wiadomość? To nie fizyka kwantowa. Kilka prostych checków i wiesz, czy można ufać p-value. W tym tekście pokażę Ci, co sprawdzić, jak sprawdzić i co zrobić, jeśli nie gra. Krótkie zdania, zero żargonu, trochę humoru. Czytaj dalej i zrób swojej statystyce przegląd techniczny, zanim wciśniesz „Analizuj”. 🚗📊

Czytaj dalej

Masz średnią z ankiety i myślisz: „Brzmi nieźle… ale na ile mogę temu zaufać?” Tu wchodzi błąd standardowy (SE) – prosta liczba, która mówi, jak precyzyjna jest Twoja średnia. Dzięki SE odróżnisz wynik „z przypadkowym drżeniem” od takiego, który naprawdę trafia w sedno.

W kilka minut zobaczysz, jak SE pomaga budować przedziały ufności, robić pewniejsze wnioski i pisać „Wyniki”, które promotor czyta z uśmiechem. Zaczynamy bez żargonu – krótko, jasno i po studencku.

Czytaj dalej