Elemente de Strategie a Analizei Statistice

Ajunşi la sfârşitul tematicii care face obiectul acestei introduceri în statistica psihologică aplicată, se cuvine să aruncăm o privire de ansamblu asupra semnificaţiei generale a utilizării metodei statistice. Acest lucru ne va fi util pentru exploata în mod corect şi eficient forţa probatorie a testelor statistice, fără a ne lăsa subjugaţi de iluzia infailibilităţii lor.

Două sunt aspectele care merită o atenţie specială din acest punct de vedere:

A. alegerea testului statistic în raport cu datele disponibile şi ipoteza cercetării

B. integrarea analizei statistice în documentul de cercetare

Alegerea testului statistic

În statistică, cel mai simplu lucru este „să aplici formula” şi să calculezi rezultatul. Dificultatea constă în a alege „formula” (a se citi: procedura statistică adecvată scopului propus şi datelor disponibile) şi a interpreta rezultatul. Pentru a rezolva această problemă sunt necesare cunoştinţe de psihologie experimentală, dar şi o experienţă destul de îndelungată în prelucrarea datelor. Totuşi, situaţia poate fi mult uşurată dacă se respectă un set de reguli de bază cu privire la realizarea unui model de cercetare bazat pe analiza statistică:

1. Punctul de pornire este formularea ipotezei. Ea derivă din problema cercetării şi se exprimă sub formă răspunsului pe care, în mod legitim, cercetătorul se aşteaptă să îl confirme cu ajutorul datelor statistice.

Exemplu:

- Problema cercetării: Într-un centru de dializă se observă că pacienţii suferă de tulburări anxioase severe.

- Modelul cercetării: Un program de reducere a anxietăţii bazat pe exerciţii de relaxare, prezentate pe casete video este realizat pe un grup de pacienţi. Se aplică un chestionar de evaluare a anxietăţii grupului studiat şi unui grup de control, care nu a urmat programul de relaxare.

- Ipoteza cercetării: Exerciţiile de relaxare reduc nivelul anxietăţii

2. Se identifică variabilele cercetării. În exemplul de mai sus:

- Variabila independentă este „apartenenţa la grupurile cercetării”. Aceasta poate primi două valori convenţionale: „1” pentru subiecţii care au urmat şedinţe de relaxare; „2”pentru subiecţii din grupul de control.

- Variabila dependentă este „nivelul anxietăţii”, măsurată pe o scală de interval/raport

3. Se recoltează datele cercetării, având grijă să fie respectate toate condiţiile şi criteriile care să asigure corectitudinea acestora. Orice eroare în această fază (în special cu privire la constituirea eşantionului dar şi legat de motivarea subiecţilor, corectitudinea înregistrărilor, etc.) se vor traduce în dificultăţi insurmontabile în faza de prelucrare şi analiză a datelor. În cazul nostru, se va acorda constituirii grupurilor de studiu, având grija ca acestea să nu difere sub aspectul unor aspecte care pot influenţa efectul relaxării (vârstă, nivel de instruire, sex, severitate a bolii, etc.).

4. Se sintetizează datele cercetării şi se trece la prelucrarea acestora. Fazele obligatorii ale acestor prelucrări sunt următoarele:

- Analiza preliminară a variabilelor, cu ajutorul procedurilor statistice descriptive. Scopurile urmărite:

i. verificarea corectitudinii datelor

ii. evidenţierea caracteristicilor distribuţiei fiecărei variabile, în vederea alegerii ulterioare a testului statistic adecvat

- Corectarea eventualelor erori de înregistrare, rezolvarea situaţiilor în care există date lipsă, transformarea variabilelor, dacă acest lucru se impune, etc.

- Testarea ipotezei cu ajutorul testului statistic de semnificaţie şi adoptarea deciziei cu privire la ipoteza cercetării.

Din cele prezentate, rezultă faptul că alegerea testului statistic este ultima şi nu prima dintre problemele pe care trebuie să şi le pună cercetătorul. Dacă toate celelalte faze au fost urmate în succesiunea lor firească, alegerea testului statistic devine o problema relativ simplă. Principalele componente ale algoritmului de selectare sunt următoarele:

1) Se identifică variabila independentă

2) Se identifică variabila dependentă

a) daca este de tip nominal/ordinal, se aplică un test neparametric

b) dacă este de tip interval/raport

i) dacă respectă condiţiile şi dacă, mai ales, eşantionul este mare, se recomandă alegerea unui test parametric

ii) dacă nu respectă condiţiile şi, mai ales, eşantionul este mic, se recomandă alegerea unui test neparametric (în acest caz valorile vor fi transformate pe o scală nminală sau ordinală, în funcţie de caracteristicile lor şi opţiunea cercetătorului)

3) Se precizează obiectivul cercetării care poate fi, cel mai adesea:

a) Diferenţa dintre grupuri dependente sau independente (ca în exemplul nostru). Acest model este mai potrivit în următoarele situaţii:

i) atunci când variabila independentă, prin natura ei, se exprimă în categorii naturale (de ex., categorii de vârstă, familii divorţate/nedivorţate, sexul, etc.)

ii) atunci când variabila independentă exprimă valori care nu evoluează într-o manieră liniară (de ex., prezenţă/absenţă, diagnostice psihiatrice, tipuri temperamentale)

iii) atunci când variabila independentă este manipulată

În acelaşi timp, este de reţinut că nu este recomandabil să se transforme o variabilă de interval/raport, care are o distribuţie acceptabilă, într-o variabilă categorială, deoarece se pierde din puterea statistică a testelor.

b) Gradul de asociere. Acest model de cercetare este recomandabil atunci când avem de a face cu variabile măsurate simultan sau succesiv pe aceiaşi subiecţi (modele de tip „înainte-după”, „intrasubiect”), sau pe subiecţi aparţinând unor eşantioane perechi.

Câteva recomandări utile pentru acest aspect:

- Atunci când, atât v. independentă cât şi v. dependentă sunt de acelaşi tip (cantitative sau calitative), obiectivul obişnuit este „gradul de asociere”

- Atunci când v. independentă este de tip categorial (nominal sau ordinal), iar v. dependentă este de tip cantitativ, obiectivul obişnuit este „diferenţa dintre grupuri (categorii)”

4) Se alege testul statistic adecvat