... masz przeżywać życie, a nie je opisywać.
4 (0,04)2 (5000-1) 1,642 5000 1 + Do próby należy losowo pobrać z populacji 390 studentów. 247 5. Podsumowanie _&-- To, w jaki sposób dobrać próbę jest jedną z ważniejszych decyzji, które musi podjąć badacz planujący badanie empiryczne. Od reprezentatywności tej próby za- leżeć będzie trafność (dokładniej — trafność zewnętrzna) uzyskanych rezultatów badawczych (o czym pisałem w rozdz. 3.). Nie należy tedy lekceważyć tego etapu procesu badawczego. Warto włożyć sporo wysiłku i zaangażować znaczne środki finansowe w przygotowanie takiego układu próby, który uczyni zasadnym (z meto- dologicznego punktu widzenia) uogólnienie wniosków z przeprowadzonego badania na interesującą badacza populację. Jak już Czytelnik zdążył się zorientować, re- komenduję dobór losowy próby. Nie zawsze jednak badacz może sobie pozwolić na posłużenie się jednym ze schematów takiego doboru próby. W takiej sytuacji pozostaje mu próba kwotowa, musi jednak pamiętać o jej ograniczeniach. Czytelnika, który chciałby zgłębić wiadomości na temat doboru reprezenta- tywnej próby z populacji odsyłam do specjalistycznych opracowań tego problemu dostępnych w języku polskim: Steczkowski J. Metoda reprezentacyjna w badaniach zjawisk ekonomiczno-społecznych; Greń J. Statystyka matematyczna. Podręcznik programowany (rozdz. 1.-7.: Pojęcie statystycznej próby losowej); Pawłowski Z. Wstęp do statystycznej metody reprezentacyjnej; Zasępa R. Badania statystyczne metodą reprezentacyjną; Lissowski G. Z zagadnień doboru próby; Blalock H. M. Statystyka dla socjologów (rozdz. 22.: Dobór próby); Nowak S. (red.) Metody ba- dań socjologicznych. Wybór tekstów (część IV, rozdz. XVI: Dobór próby); Nowak S. Metodologia badań społecznych, (rozdz. 5., pkt. 6.: Uogólnianie rozkładów i zależności z reprezentatywnej próby na populację. Próby celowe i losowe); Domań- ski Cz. Statystyczne testy nieparametryczne (rozdz. 3.: Testy weryfikujące hipotezę, że próba ma charakter losowy); Zieliński R. Tablice statystyczne. (Tablica 62. Cyfry losowe; tablica zawiera 5 000 pięciocyfrowych liczb losowych) Rozdział io. Miary siły związku między zmiennymi — wybrane zagadnienia 1. Wprowadzenie Problem badawczy wyrażony w języku psychologicznym, np. „Czy i jak poziom sprawności funkcjonowania człowieka w danej sytuacji zadaniowej zależy od po- ziomu aktywacji jego organizmu?", może być przeformułowany i wyrażony w języku statystyki, np. „Czy zmienna «poziom sprawności funkcjonowania» koreluje ze zmienną «poziom aktywacji»?". Ponieważ w pytaniu jest mowa o korelacji dwóch zmiennych, więc — jak to najczęściej początkującemu badaczowi się wy- daje — wystarczy sięgnąć do podręcznika statystyki po , jakiś" wzór na współczyn- nik korelacji dwóch zmiennych (niejako automatycznie myśli się tu o współczyn- niku korelacji r-Pearsona) lub też przekazać dane do pracowni komputerowej („oni" już będą wiedzieli jaki wzór jest dla mnie dobry!) i po uzyskaniu informacji o wartości współczynnika korelacji przystąpić do jego merytorycznej interpretacji (tu: psychologicznej). Można by takie postępowanie zaakceptować, gdyby nie fakt, że nieobojętne jest, jakiego rodzaju zależność zachodzi pomiędzy zmienną A i zmienną B. Wyra- żając rzecz jeszcze dobitniej — aby zastosować jakiś współczynnik siły związku między zmiennymi, musimy wpierw sprawdzić, czy mamy do czynienia z: (a) zależnością liniową A i B, (b) zależnością krzywoliniową A i B. Współczynnik r-Pearsona jest współczynnikiem korelacji liniowej i jego uży- cie w przypadku stwierdzenia zależności nieliniowej (jak w przytoczonym na po- czątku pytaniu badawczym stanowiącym nieco zmienione pytanie Yerkesa i Do- dsona) jest — mówiąc oględnie — nadużyciem. W skrajnym przypadku możemy — z jego pomocą — stwierdzić brak zależności, gdy w rzeczywistości ona wystę- puje i to silna (por. analizę tego problemu przeprowadzoną w rozdz. 12.). Właściwy do rozwiązywania problemów krzywoliniowych zależności między zmiennymi jest współczynnik korelacji krzywoliniowej (stosunek korelacyjny) — eta-kwadrat (T/2). Traktuje o nim np. podręcznik Guilforda (1964), czy artykuł Szar- kowskiego (1968). Piszę też o nim w rozdz. 13. 249 2. Związek liniowy versus związek krzywoliniowy Podstawowym zatem pytaniem, na które powinien odpowiedzieć psycholog przy- stępujący do oceny siły związku między zmiennymi ilościowymi (ilorazowe lub interwałowe) jest pytanie następujące: „Czy hipotetyczny związek między dwo- ma zmiennymi jest związkiem liniowym?". Twierdząca odpowiedź na to pytanie upoważnia badacza do posłużenia się do oceny siły tego związku współczynni- kiem korelacji r-Pearsona (mierzy on jakość dopasowania prostej wyznaczonej me- todą najmniejszych kwadratów do danych empirycznych — por. rozdz. 13.). Od- powiedź przecząca przekreśla powyższe rozwiązanie i badacz musi odwołać się do wspomnianego współczynnika korelacji krzywoliniowej, tj