1 of 28

CogStat BA hallgatóknak

Hatékonyabb adatelemzés

https://www.cogstat.org/

​

Szűcs Tamás

https://www.thenumberworks.org/

​

Utolsó frissítés: 2021. április

2 of 28

SPSS felhasználók

CogStat felhasználók

3 of 28

Feltételezések

  • Tanultál már statisztikai alapokat
  • Használtál már legalább egy statisztikai programot
  • Arra fókuszálunk, hogy a CogStat miben más, mint a többi statisztikai szoftver (pl. SPSS)

4 of 28

Outline

  1. CogStat dióhéjban
  2. Hogyan használjuk?
  3. Okosabb elemzés, érthetőbb eredmények

5 of 28

  1. CogStat dióhéjban

6 of 28

CogStat dióhéjban

  • Ingyenes és open source
  • Automatikus elemzés, vagyis:
    • Kiválasztja a megfelelő hipotézis tesztet
      • APA formátum
    • Összegyűjti a releváns ábrákat és táblázatokat
  • Informatív, az érthetőségre törekvő kimenet:
    • A releváns mutatók közlése
    • Az ábrákon csak a releváns információk megjelenítése
    • A minta és a populáció tulajdonságok éles elválasztása
  • Több nyelven is elérhető
  • Jupyter notebook integráció a Python felhasználóknak

7 of 28

Két csoport összehasonlítása

In SPSS (v25)

1. Graphs > Graphboard template chooser

2. Set dependent and grouping variable and select 2-D Dot Plot

3. Hit OK

4. Analyze > Descriptive Statistics > Explore

5. Set dependent and factor list

6. In Plots, set Normality plots with tests, and hit Continue

7. Hit OK

8. Find the normality test in the output, and check if normality is violated

If normality is not violated:

9. Analyze > Compare means > Independent-samples t test

10. Set the test and grouping variables

11. In Grouping variable set the group levels, and hit Continue

12. Hit OK

13. Find the Levene’s test, and depending on the result, find the appropriate test result

If normality is violated:

9. Analyze > Nonparametric tests > Independent samples

10. Set objective to Compare medians across groups

11. On Fields, set test fields and groups

12. Hit Run

13. The result misses the test statistics (it only includes the p value) that a reviewer may miss

​

14. SPSS does not calculate Cohen’s d and Hedges’ g, so calculate it by hand or with custom SPSS syntax file

15. For sensitivity analyses you need SPSS Statistics Base Edition. In Analyze > Power Analysis > Means > Independent-Samples T Test, set the variables, choose Plot and enable Power estimation versus effect size.

​

In CogStat (v2.0)

1. Analysis > Compare groups

2. Set dependent and grouping variables

3. Hit OK

8 of 28

A CogStat előnyei dióhéjban

  • Gyorsabb elemzés
    • Pl. két csoport összehasonlítása: 3 lépés CogStat-ban, 15 lépés SPSS-ben
  • Precízebb elemzés
    • Konzisztencia
    • Nincs kihagyott láncszem az elemzésben
  • Az adatok jobb megértése
    • Pl. az eredmények átgondolt csoportosítása és megjelenítése�
  • Könnyebb statisztika tanulás, gyorsabb használat

9 of 28

2. Hogyan használjuk?

10 of 28

Letöltés és installálás

  • https://www.cogstat.org/
  • Windows, Mac, Linux

11 of 28

Adatok

  • Az adatok kezelése a CogStat-on kívül zajlik
  • Külső táblázatkezelő:
    • Pl. Excel, LibreOffice Calc
  • Az adatok három része
    • Változók nevei
    • Mérési szintek
    • Maguk az adatok

12 of 28

Adatok a táblázatkezelőben (copy-paste vagy csv)

Első sor: változó nevek

Második sor: �mérési szintek �(int, ord or nom)

Minden további sor: értékek

13 of 28

Ugyanaz, mint SPSS-ben

14 of 28

Adatelemzés

  • Válaszd ki a megfelelő feladatot
  • Válaszd ki a változókat
  • Opcionális beállítások

És ennyi. Minden mást elintéz a CogStat!

15 of 28

Eredmények mentése

  • Kimenet elmentése pdf-ben
    • De általában gyorsabb újra lefuttatni az elemzést, mint megkeresni az elmentett eredményeket :)
  • Eredmények másolása beadandóba, műhelymunkába, szakdolgozatba, cikkbe
    • APA formátumú kimenet!

16 of 28

3. Okosabb elemzés, érthetőbb eredmények

Legalábbis erre törekszünk

17 of 28

A kimenet három része

  • Nyers adatok
    • Érvényes esetek száma
    • Ábrák
  • Minta tulajdonságok
    • (Leíró statisztika)
    • Leíró statisztikák és a hozzájuk tartozó ábrák
  • Populációra tett becslések
    • (Következtetési statisztika)
    • Becslések a populációra számszerűen és ábrákkal
    • Hipotézis tesztek

18 of 28

A kimenet három része - Nyers adatok

​

Matejka, J., & Fitzmaurice, G. (2017)

19 of 28

Más adatok, ugyanaz a leíró statisztika

Weissgerber, Milic, Winham, Garovic, 2015

20 of 28

Adatpontok

  • Mindig láthatóak
    • Miért nem ez a bevett gyakorlat?

21 of 28

A kimenet három része - minta vs. populáció

  • Leíró vs. Következtetési statisztika
    • A mintát megmértük, ez a tény
    • A populációra csak következtetünk, ez a becslés

​

22 of 28

Populáció tulajdonságok

  • Problémák a hipotézis tesztekkel
    • Pl. a becslés jóságáról nem mond semmit, szignifikancia vs. hatásméret
  • Konfidencia intervallumok (CI)
    • Egyszerűbb értelmezni
    • A becslés jóságát mutatják
  • Konfidencia intervallum először, hipotézis teszt utána
  • Automatikus előfeltétel tesztek

23 of 28

Robusztus eljárások

  • Pl. “ordinális” statisztika intervallum változókhoz
    • Spearman korreláció
    • Medián

24 of 28

Az ábrák tükrözik a mérési szintet

  • Tengelystílus
    • Teli vonal az intervallum
    • Szaggatott az ordinális (nem tudjuk két érték között mennyi a különbség)
    • Pontozott a nominális (nincs sorrendiség)
  • Mit lát az elemzés?
  • Csoportok összehasonlításánál a csoportosító változó nominális
    • A statisztikai elemzésben is így van kezelve

25 of 28

Összetartozó mintás adatok - Mit lát az elemzés?

  • Az egyes adatpontok össze vannak kötve
  • Az elemzés az adatpontok közti különbséget használja fel

26 of 28

Összetartozó mintás adatok - Mit lát az elemzés?

Weissgerber et al. (2015)

27 of 28

Köszönöm a figyelmet!

https://www.cogstat.org/

​

Szűcs Tamás

https://www.thenumberworks.org/

28 of 28

Open source - Segítsd a fejlesztést!