Czy kiedykolwiek zastanawialiście się, jak naukowcy, psychologowie czy pielęgniarki potrafią dowieść swoich hipotez, analizując odpowiedzi na setki pytań z ankiet? Odpowiedź jest prostsza, niż myślicie – klucz do ich sukcesu kryje się w jednym z najbardziej znanych narzędzi statystycznych, czyli statystyce chi-kwadrat. Dziś odkrywamy tę tajemnicę, a przy okazji podrzucamy kilka wskazówek, jak wykorzystać tę metodę w pracy licencjackiej, magisterskiej czy naukowej. Gotowi?
Historia testu chi-kwadrat – narodziny statystycznego hitu
Wyobraźmy sobie XIX-wieczną Anglię – dżentelmeni w cylindrach i rozważania o prawdopodobieństwie w dymie fajek. To właśnie wtedy, w 1900 roku, Karl Pearson – brytyjski statystyk, postanowił wprowadzić do świata nauki coś, co zrewolucjonizowało analizę danych. Test chi-kwadrat powstał z potrzeby sprawdzenia, czy rozkład obserwowanych danych różni się od tego, czego oczekiwano – czyli, krótko mówiąc, Pearson chciał weryfikować hipotezy, a dokładniej – porównać rzeczywistość z teorią. Jego wynalazek sprawił, że statystyka stała się dostępna nie tylko dla matematyków, ale również dla naukowców z zupełnie innych dziedzin.
Na czym polega test chi-kwadrat?
Żeby nie wchodzić zbyt głęboko w statystyczne gąszcze, wyobraźcie sobie tabelę – taką z podziałem na kategorie, np. płeć (kobiety, mężczyźni) i wynik w ankiecie (tak, nie, brak odpowiedzi). Test chi-kwadrat pozwala sprawdzić, czy obserwowane wyniki (np. liczba osób w każdej grupie) różnią się istotnie od tego, czego teoretycznie można by się spodziewać. Brzmi mądrze, prawda? Ale w praktyce to świetne narzędzie do testowania hipotez w niemal każdej dziedzinie.
Przykładowa tabela krzyżowa z testem Chi-kwadrat:
Dlaczego statystyka chi-kwadrat to must-have w pracach naukowych?
Test chi-kwadrat to podstawowe narzędzie dla studentów piszących prace licencjackie, magisterskie czy badania naukowe. Niezależnie od tego, czy analizujesz wyniki ankiety, czy porównujesz grupy pacjentów – to narzędzie będzie Twoim najlepszym przyjacielem. A jeśli przypadkiem pracujesz nad czymś z dziedziny psychologii czy pielęgniarstwa, to trafiłeś w dziesiątkę!
Statystyka w psychologii – od chi-kwadrat do głębi ludzkiego umysłu
W psychologii test chi-kwadrat może być wykorzystywany, gdy chcemy sprawdzić, czy np. płeć wpływa na preferencje zawodowe, czy poziom stresu różni się w zależności od miejsca zamieszkania. Wyobraźcie sobie ankietę dotyczącą zdrowia psychicznego, w której pytamy o źródła stresu. Czy mężczyźni i kobiety wskazują te same? Dzięki testowi chi-kwadrat możemy weryfikować hipotezy, czy różnice są przypadkowe, czy jednak istotne.
Statystyka w pielęgniarstwie – kiedy liczby wspierają opiekę nad pacjentem
W pielęgniarstwie statystyka medyczna, a w tym test chi-kwadrat, pozwala porównywać grupy pacjentów, analizować skuteczność terapii, oceniać ryzyko wystąpienia chorób czy oceniać poziom wiedzy. Załóżmy, że prowadzicie badanie dotyczące skuteczności nowej metody rehabilitacji. Dzięki testowi chi-kwadrat możecie sprawdzić, czy liczba pacjentów, którzy zauważyli poprawę, różni się między grupą eksperymentalną a kontrolną. Proste? Jasne, że tak!
Jak ugryźć statystykę do prac naukowych?
Pisząc prace dyplomowe, musicie pokazać, że nie tylko wiecie, co to testowanie hipotez, ale również umiecie w praktyce zweryfikować hipotezy badawcze. Test chi-kwadrat to jedno z narzędzi, które zachwyci każdego promotora! O ile oczywiście dobrze dobierzecie dane – pamiętajcie, że to test do danych nominalnych (np. płeć, grupa krwi, odpowiedzi w ankiecie).
A teraz coś dla studentów – 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!
Źródła:
Pearson, K. (1900). "On the criterion that a given system of deviations from the probable in the case of a correlated system of variables is such that it can be reasonably supposed to have arisen from random sampling." Philosophical Magazine Series 5, 50(302), 157–175. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/14786440009463897
Howell, D. C. (2012). Statistical Methods for Psychology. Wadsworth Cengage Learning.
Portney, L. G., & Watkins, M. P. (2009). Foundations of Clinical Research: Applications to Practice. Pearson/Prentice Hall.
McHugh, M. L. (2013). The chi-square test of independence. Biochemia medica, 23(2), 143-149. https://doi.org/10.11613/BM.2013.018
Argyrous, G., & Argyrous, G. (1997). The chi-square test for independence. Statistics for Social Research, 257-284. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-349-14777-9_16
Comments