Badania w pracy dyplomowej

Masz „p < 0,05” i… co dalej? Czy to wielki przełom, czy tylko mikroskopijna różnica, której nikt nie zauważy w realu? Tu wchodzi siła efektu — liczba, która nie pyta „czy coś jest”, tylko „jak bardzo”. Dzięki niej odróżnisz wynik „statystycznie istotny” od istotnego w praktyce.

W tym krótkim poradniku w 5 minut ogarniesz, co to jest siła efektu, po co ją podawać w pracy dyplomowej, jak policzyć ją w jamovi na dwa kliknięcia i jakie progi warto mieć na ściągawce. Zero żargonu, same konkrety — żebyś mógł/mogła napisać „Wyniki”, które naprawdę robią wrażenie na promotorze.

Czytaj dalej

Zdarzyło Ci się policzyć test, wyświetliło „nieistotne” i… konsternacja? 🤔 Pytanie brzmi: czy naprawdę „nic tam nie ma”, czy po prostu Twoje badanie było za słabe, żeby to zobaczyć. I tu wchodzi moc testu statystycznego — myśl o niej jak o czułości radaru. Słaby radar nie złapie nawet dużego samolotu we mgle; dobry radar zobaczy też mniejsze obiekty.

W praktyce: moc to szansa, że wykryjesz prawdziwy efekt, jeśli on istnieje. Za niska moc = łatwo przegapić coś realnego. Za chwilę pokażę Ci, z czego moc się bierze (liczba osób, wielkość efektu, poziom istotności, „szum” w danych), jak ją ogarnąć przed badaniem, jak interpretować wyniki „nieistotne” bez paniki oraz jak to ładnie wpisać do pracy. Bez żargonu, za to z przykładami.

Czytaj dalej

Masz w swoich badaniach test na agresję i zastanawiasz się, jak go dobrze wykorzystać w pracy dyplomowej? Spokojnie. Da się to opisać prosto i czytelnie. Krok po kroku. Tak, żeby promotor widział porządek i logikę. Pokażesz, co to za kwestionariusz, jakie ma skale i jak liczysz wynik. Bez żargonu. Z konkretem.

W tym wpisie dostaniesz odpowiedzi na pytania: czym jest test na agresję, gdzie wstawić go w metodologii, jak zaprezentować wyniki i jak napisać krótką interpretację. Dostaniesz gotowe sformułowania, przykłady do wykorzystania i jasne wskazówki, które od razu wdrożysz w swojej pracy.

Chcesz wiedzieć więcej? Czytaj dalej.

Czytaj dalej

Masz dane i dylemat: „czy to naprawdę działa, czy to tylko przypadek?”. Właśnie tu wchodzą dwie proste rzeczy: poziom istotności (alfa) i p-value. Pomyśl o nich jak o dwóch narzędziach z jednego zestawu:

• Alfa to zasada gry ustalona przed meczem – próg, od którego uznasz, że sygnał jest wystarczająco mocny.
• p-value to wynik po gwizdku – mówi, jak dziwne (zaskakujące) są Twoje dane, jeśli w rzeczywistości nic się nie dzieje.

Po lekturze będziesz wiedzieć, jak ustawić alfę, jak czytać p-value, jak to ładnie wpisać do pracy i jak nie wpaść w typowe pułapki. Zero magii, czysty porządek w myśleniu – i rozdział „Wyniki”, który obroni się sam.

Czytaj dalej

Masz średnią z ankiety i myślisz: „No fajnie, ale czy mogę na tym oprzeć wnioski?” Tu wchodzi przedział ufności — jak latarka, która do wyniku dodaje pewność. Zamiast jednej liczby dostajesz zakres, który mówi: „prawdziwy wynik jest najpewniej między tym a tym”.

Po co Ci to? Bo promotor nie chce strzałów „na czuja”, tylko rzetelne liczby. Przedział ufności pokazuje nie tylko, ile wyszło, ale też na ile możemy temu zaufać. Brzmi poważnie, a korzysta się z tego banalnie — i właśnie to zaraz ogarniemy.

Czytaj dalej

Masz ankietę, liczby i brak pomysłu co dalej? 😅  Zamiast zgadywać „na oko”, odpal R, język specjalny język programowanie do obliczeń statystycznych  i zrób to, jak profesjonalista — za darmo, szybko i ładnie.

Brzmi „programistycznie”? Spokojnie. R to nie czarna magia: parę prostych komend, Enter, i masz gotowe średnie, testy, korelacje oraz wykresy, które bez wstydu wkleisz do rozdziału Wyniki.

Wyobraź sobie: importujesz plik z Excela, uruchamiasz krótką komendę, a R tworzy tabelę „pod promotora” i wykres jak z czasopisma naukowego. Do tego wszystko zapisujesz w skrypcie — więc gdy padnie pytanie „a jak to Pani/Pan liczył(a)?”, odpalasz plik i pokazujesz cały proces krok po kroku. Zero kombinowania, pełna powtarzalność.

W tym poradniku -na chłopski rozum, dostaniesz to, czego naprawdę potrzebujesz: co to jest R i RStudio, jak zacząć w 10 minut, które komendy policzą typowe testy do pracy oraz jak wyklikać piękny wykres bez kursu grafiki. Zaparz kawę — resztę zrobi R. ☕📊

Czytaj dalej

Wyobraź sobie alarm pożarowy w akademiku. Czasem wyje, bo ktoś przypalił tosty — fałszywy alarm. A czasem, gdy naprawdę coś się dymi, milczy jak zaklęty — przegapienie. W statystyce mamy dokładnie te dwa numery: błąd pierwszego rodzaju (wyje bez powodu) i błąd drugiego rodzaju (milczy, gdy nie powinien). I całe „testowanie hipotez” to sztuka, żeby jednego i drugiego było jak najmniej.

Co dostaniesz z tego artykułu?

• Proste definicje błędu I i II rodzaju.
• Przykłady z psychologii, medycyny, ekonomii i marketingu.
• Instrukcję, jak to elegancko opisać w Metodologii i Wynikach.
• Najczęstsze wpadki studentów i szybkie sposoby, jak ich uniknąć.

Zapnij pasy — będzie krótko, jasno i bez dymu. 🚒🔥

Czytaj dalej