Uurmismeetodid psühholoogias (1)

Uurimismeetodid  psühholoogias (SOPH.00.282; 6 EAP)
Kokku käsitletakse loengutes/seminarides/praktikumides seitset suuremat  teemat, lisaks tuleb lugeda ka õpikust Kõigi teemade kohta 
on õppejõud koostanud lühikonspektid, mida auditoorse töö käigus  pikemalt  kommenteeritakse (koos näidetega). Mõnede teemadega 
kaasnevad praktilised tööd, kokku 5. Iga töö kohta tuleb  vormistada  aruanne/ protokoll  (tähtaeg määratakse iga töö kohta eraldi). Kuna 
on tegemist  võimalikult praktilise kursusega, siis on auditoorsel tööl kohalolek kohustuslik. Aine lõpeb kirjaliku eksamiga.  Eelduseks  
eksamile pääsemiseks on kontrolltöö sooritamine  (9. aprill 2012) ja praktiliste tööde tegemine ning esitamine.
Lisaks on vaja osaleda mõnes psühholoogilises uurimuses aineväliselt (2h).
Teemad:
•
Eksperimentaalne  meetod  psühholoogias
•
Uurimistöö allikad. Uurimustöö eetika  (praktiline töö nr. 1; Ch 6-7)
•
Mõõtmine ja mõõtmisskaalad (praktiline töö nr 2; Ch 8)
•
Vaatltsmeetod. Kirjeldavad meetodid (Praktiline töö nr 3; Ch 3)
•
Seosteuuringud .Küsitlused (Praktiline töö nr 5; Ch 4)
•
Eksperimendi  planeerimine  (Praktiline töö nr 4; Ch  5, 9-13)
•
Sissejuhatus statistiliste testide kasutamisse otsuste tegemisel psühholoogilistes uuringutes (A-x A-C)
T
  EEMA I: E
  KSPERIMENTAALNE  MEETOD  PSÜHHOLOOGIAS  ( aj
  aloost ) 
 Juba Vana-Kreeka  aegadest  alates on mõeldud psühholoogilistele probleemidele: kuidas tajutakse ümbritsevat maailma, kuidas 
õpitakse, jäetakse meelde etc
 Kuni 19. saj. keskpaigani oli psühholoogia ajalugu filosoofia ajalugu, sama psühhologilise meetodiga. Teadusliku psühholoogia 
teket valismistasid ette õpetused ja süsteemid vaimu ja keha funktsioneerimisest  ja nende vastastikustest suhetest.
 Eriti mõjutasid 2 filosoofilist voolu ning füsioloogia saavutused.
4.  Descartes ’i dualistlik filosoofia, mis küll jätkas eelnevaid seisukohti keha ja vaimu lahutatuse kohta (keha funktsioneerib 
vastavalt füüsika  seadustele , vaim (mind) neile ei allu vaid teostab oma vaba tahet ja on surematu), ent  arendas ka ideed 
nende vastastikmõjust. 
5. Inglise  empiiriline  filosoofia ( Locke , Berkeley,  Hume , Hartley) – uskusid, et vaim funktsioneerib samuti teatud 
(looduslike) seaduste kohaselt. On olemas elemendid (ideed) ja neid mõjutavad jõud (assotsiatsioonid), mis aktiveerivad 
elemente seaduspärasel viisi. Empiristlik lähenemine rõhutas andmete kogumise ja hindamise,  vaatluse ja eksperimendi 
tähtsust, vastandina senisele teoreetilistel konstruktsioonidel  põhinevale deduktsioonile.
 Eksperimentaalne meetod ise tuli psühholoogiasse  sensoorse  füsioloogia uuringutest. 19. saj. keskel oli saksa füsioloogia 
huvitunud meeleorganite füsioloogiast ning info ülekandest meeleorganitest NS vahendusel ajju. 
 H.von  Helmholtz  ( 1821 -1894), füüsik ja füsioloog esindas seda suunda. Suurim mõju eks. psüh. tekkele; kuulmis- ja nägemisps. 
alased  uuringud. Reaktsiooniaja uuringud (1851), et kindlaks teha n.impulsside  kulgemise  kiirust (Müller väitis, et  see toimub 
“valguse kiirusel”). Eksperimendid  õla v. põlve stimuleerimisega ja kangivajutuse kiiruse mõõtmisega. Leiti keskm. kiirus ~30-
50 m/s (mis on ligikaudu õige  kesk. jämedusega närvikiudude korral). 
 Teadusliku psühholoogia teke Saksamaal:  “4 suurt vaala”:
9. Ernst  Weber  (1795-1878) oli  anatoom , füsioloog (Leipzigis); puute- ja lihastundlikkuse alased uuringud (aktiivne ja 
passiivne raskuste hindamine;  Weberi  konstant.
10. Gustav  Fechner  (1801-1887) - (medits. haridus ) füüsik, filosoof , religiooni, esteetika , ps. jm. uuringud; värvinägemine, 
järelkujundid (1830 A).  Psühhofüüsika looja. 1850.a. alustas probleemiga, milline on suhe füüsikalise stiimuli ja selle 
sensoorse representatsiooni (sub mulje) vahel. 
11. Wilhelm  Wundt  ( 1832 -1920) - esimene “pärispsühholoog” (füsio; med.) 874 “Füsioloogiline psühholoogia”. Ei 
uskunud, et saab eks. uurida kõrgemaid ps. protsesse. Neid saab uurida, kõrvutades kogu tsivilisatsiooni ajalugu ja 
erinevate rahvase elu, kogemusi ja arengut – rahvaste psühholoogia. Põhipanus - ps. organiseerimine . 1. labor   1879 .a., 
mida kokkuleppeliselt loetakse psűhholoogiatea  duse  kui iseseisva teaduse alguseks.  Wundt asutas  ka  1. 
psűhhol.ajakirja. 
12.  Hermann  Ebbinghaus (1850-1909)- “On Memory ”,1885. Esimene, kes psühholoogilise eksperimendiga uuris mälu 
funktsioneerimise seaduspärasusi. 
Reaktsiooniaja uuringute  paradigmad
(kui näide eksperimentaalse mõtteviisi arengust psühholoogias  100 a aasta  jooksul)
R
  eaktsiooniaeg  (RT - reaction time) e. latentsiaeg: aeg välisärritaja (stiimuli)  esitamisest meeleorganile kuni organismi 
vastusreaktsiooni  alguseni .
•
L
  ihtreaktsiooniaeg  sõltub v. paljudest faktoritest, sh. taju modaalsusest, stiimuli omadustest etc
•
Esimene praktiline  kokkupuude   teaduses  RT ja selle iseärasuste mõjuga oli juhtum Greenwichi observatooriumis 1795.a. - 1823. 
Bessel võrdles oma andmeid 10 a. jooksul teise astronoomiga ja leidis erinevuse 1,223 sek. Kogenud uurijate  vahel oli erinevus 
alla 1 s, kuid astronoomilistes arvutustes  põhjustas see suuri vigu. B
  esseli “ personaalne  võr
   rand ” . See intsident oli 
diferentsiaalpsühholoogilise mõtlemise alguseks - mille poolest ja kui palju inimesed üksteisest erinevad.
•
Helmholtz 1850.a. teatas närvimpulsside kulgemise kiiruse mõõtmise tulemused (keskm 50 m/s)
Need katsed olid tähtsad 2 põhjusel:
6. näitasid et n.impulsside  kulgemine  ei toimu momentaalselt vaid teatud aja jooksul, ja mida on võimalik mõõta üsna 
täpselt;
7. see  reaktsioon on varieeruv  (kuna sõltub  ilmselt paljudest faktoritest);  see oli tõenduseks, et sageli  tuleb psühholoogias 
opereerida keskmiste suuruste ja hälvetega. 
•
Wundt töötas RT eksperimentidega aastaid pärast 1860-ndat. Teda mõjutasid Dondersi uuringud.
•
F.Donders töötas välja eri tüüpi RT mõõtmise metoodikad, lähtudes psühholoogilistest operatsioonidest, mis võivad aset leida 
stiimuli esitamise ja vastusreaktsiooni vahel (3 astet): 
Stiimul – avastamine – äratundmine – vastuse valik – vastus
Dondersi uuendus: viis sisse valiku momendi vastuse andmisel - nimetatakse kompleksse RT määramise meetodiks. Nii lootis D. 
eraldada tsentraalset närviaktiivsust e. mentaalseid protsesse.
•
Väga palju erinevaid tulemusi, nt. ühe  seeria  keskmised tulemused olid sellised:
R
  T tüüp              
 
 m
  s     
A
201    (lihtreakts.) 
B
284    (valikreakts.)
C
237 
•
[D -Wundt’i variatsioon C-le, kus ta püüdis äratundmisaega mõõta, paludes katseisikul A-tüüpi katses reageerida alles siis, kui KI 
stiimuli ära tunneb. Tulemuseks saadi v. suur variatsioon ja isegi negatiivseid aegu vrld. A-ga, sõltuvalt kas KI oli  konservatiiv  
või  liberaal ].
•
Dondersi meetodit nimetatakse lahutusmeetodiks (subtractive  method ), kuna erinevate  operatsioonide  kestused saadakse 
lahutamise teel. Väga palju variatsioone ja seaduspärasusi leitud1.
•
K
  riitika:  komistuskivi oli see, et nt. C  aja puhul ei saa välistada vastuse valiku staadiumi - ka siin tuleb valida, kas üldse 
reageerida või mitte. Seega pole võimalik leida ülesandeid, mis erineksid üksteisest just ühe mentaalse protsessi võrra.
•
Dondersi peamine panus: leid, et taju ja tunnetus ei ole momentaalsed aktid, vaid mingi kestusega.
•
RT uuringutele pandi suuri lootusi kõrgemate ps. protsesside  uurimisel  ja neist arusaamisel, mõtlemise seletamisel eelkõige. Kuid 
tänaseni on meie teadmised sellest, mis täpselt mõjuhul, kui inimene mõtleb, õige piiratud. 
•
Mõningaid faktoreid, mis mõjutavad RT-d: valmisolek (2 s S ja R vahel tagab lühima reaktsiooni, sestap tuleb varieerida vahet eri 
katsetes, kuna KI hakkab vastama rütmiliselt hoiatusele, mitte aga stiimulile endale); stiimuli intensiivsus ja kestus (optimaalsed 
väärtused, mis tagavad lühima RT);  summatsioon  (2 silmale v. kõrvale antud S lühendab RT-d vrdl. ühele silmale v. kõrvale 
esitatud stiimuliga- kehtib modaalsuse sees; kui 2 modaalsust, siis RT väga varieeruv, kuid lähemal sellele modaalsusele, milles 
tavaliselt saadakse lühem RT); erinevate  meelte  RT. Andmed on statistilised, mitte absoluutväärtused. Väga suur erinevus on 
kasutatud instrumentaariumis, samuti stiimuli energia levikus (kella mehhanismi latents;  helilained  vs. valguslained; hõõglambi 
süttimise latents jne...); palju muid faktoreid, nt. vanus; väsimus;  alkohol  ja narkootikumid ; ravimid ( erandiks on väike kogus 
kofeiini);   unisus , temperatuur;  hapnikuvaegus  etc
•
Sternbergi  (1969) uus lähenemine – aditiivmeetod ehk  lisanduva faktori meetod (additive- factor method) : Küsimus oli varem 
põhimõtteliselt valesti püstitatud. Tuleb teha eksperimendi-situatsioonis muutusi, mis mõjutaksid töötlusulatust (e. operatsioonide 
hulka) ühe töötlustaseme sees (kas siis identifikats. või vastuse valiku staadiumi sees, ja vaadata, mis tulemustega juhtub)
•
Valitakse sõltumatud muutujad-, mis peaksid mõjutama töötlust  kummagi  staadiumi sees, näit. identifikats.tingimustes, kus on 
vaja identifits. kas 2, 4, 6 või 8 tähe seast,  ja vastuse valik  kas nimetamise teel või vastavale nupule vajutamise teel. Seega 
kokku 4*2=8 tingimust, mille abil me võime saada tõendusi oma eeldusele, et 2 muutujat mõjutavad erinevaid töötlusstaadiume.
•
Küsitakse, kas RT suurenemine alternatiivide suurenedes on tingitud identifikatsiooni staadiumi või vastuse valiku staadiumi 
pikenemisest?  Kui alternatiivide hulga kasv mõjutab mõlemat vastusreaktsiooni ühtmoodi, on nende mõju aditiivne  - me saame 
öelda, et erinevate identifikats. alternatiivide korral  RT suureneb mõlemat tüüpi vastuse korral ühepalju (graafiku tõus sama). 
Seega mõjutab alternatiivide kasv ainult äratundmisstaadiumi, aga mitte vastuse valiku staadiumi (kuna see on algusest peale 
samavõrra erinev!).  Kui alternatiivide kasv mõjutab vastamisreaktsioone erinevalt, nii et tekib interaktsioon (st. tulemus ei ole 
aditiivne- teades erinevust 2-tähelise seeria korral ei saa me ennustada tulemust 6- või 8-tähelise seeria korral.), siis saab erinev 
tõus tingitud olla vastuse valiku raskusest.
Kokkuvõtteks: ei leita staadiumide kestust, vaid testitakse , kas üksikud operatsioonid igas staadiumis (mille aega näitab RT) erinevad 
vastavalt muutustele sõltumatutes muutujates.
T
  EEMA II: U
  URIMISTÖÖ  ALLIKAD.   U
  URIMISTÖÖ  EETIKA . 
2.1. Psühholoogilise uuringu üldine käik.
•
Psühhol. uurimistöö eesmärgiks on leida teaduslikke  seletusi  sellele, miks inimesed (ja loomad) käituvad nii nagu nad 
käituvad. Teine ülesanne on  sageli ka praktiliste probleemide lahendamine. 
•
Uurimistöö meetodite kui aine eesmärgiks on õppida, kuidas läbi viia täpseid ja usaldusväärseid psühholoogilisi  uuringuid ; 
teisest küljest - osata hinnata kriitiliselt teiste poolt tehtud uurimuste tulemusi.
1.  Seletus teaduslikus psühholoogias:
1 NT - lähedaste värvide vahel  valides RT pikeneb; valikute suurenedes RT pikeneb: 1 numbri esitamisel RT=187 ms; 2 numbrit 
RT=316; 6 numbrit RT=532; 10 numbrit RT=622 ms
Olenemata sellest, millisest  teadusest on jutt, eksisteerivad mõned baaselemendid. Tähtsaimad  nendest  on andmed ( empiirilised  
vaatlused; eksperimentaalse mõõtmise tulemused)  ja teooria (organiseeritud mõistete süsteem, mis lubab ennustada andmeid). 
Ajalooliselt on kujunenud nii, et erinevad teadlased kasutavad erinevaid lähenemisviise, sõltuvalt sellest, kumb pool on nende jaoks 
tähtsam, kumb on “esimene”. Traditsioon alates F. Bacon ’ist (1561-1626) on uskuda  empiiriliste vaatluste esmatähtsust. Teooriate 
väljatööt. aluseks on eelkõige empiirilised andmed - see on  induktsioon  kui meetod. 
Vastandlik lähenemine, mis rõhutab teooria esmatähtsust teaduslikul seletusel on  deduktsioon . Viimase juhul viib loogiline arutelu 
üldiselt teoorialt andmete ennustamisele.
Teoorial on kaks peamist funktsiooni: organiseerimine ja   ennustamine .
andmed
organiseeritakse TEOORIA
>
>
Induktsioon
Deduktsioon
hälbiva juhtumi (deviant- case ) analüüs 
(case  study )8
paljusus
(mitteekvivalentne kontroll, kuna ex post  facto )
>baastasandi  tingimus(t)e “küpsemine” 
>käitumise põhjuste igakülgne  uurimine  (detective 
8[AB-tüüpi uurimus, A-eeln. sündm.mõju, B-subj. praegune käit.; puudub baastasand ja kontr.ting-d]
(maturation)
work )
> eelnenud  sündmused (history)
>KI-de valiku kalle (selection bias )
Kindlatel  aegadel  
>muutused KI-des ja keskkonnas
>mitteekvivalentne kontroll-grupp
korduvmõõtmine9
>viivisefektid (delayed  effects ) või 
>käitumise igakülgne uurimine (sõltuvate muutujate 
(interrupted  time series  
maskeerimisefektid
analüüs)
design)
>KI-de väljalangemine (k.a.  suremus )
Subjektiivsete (subjekti-
>erinevad dimensioonid, mis võetakse 
>KI-de vastavusse  viimine  (matching) teiste oluliste 
poolsete) muutujate 
vastavusse viimise aluseks
tunnuste põhjal
analüüs (individuaalsete 
>regressiooni artefaktid
>kontrollida võimalikke interaktsioone subjektiivsetes 
erinevuste  arvestam)
faktorites (sünergism!)
Vanus kui sõltumatu 
Tulemust mõjutab: >testimise aeg
>järjestikune läbilõikeuuring ; >uurida interaktsioone 
muutuja
>generatsiooniefekt (sünniaeg)
kontrollitud sõltumatu muutujaga
Vanus kui sõltumatu  muutuja .
Seda muutujat vaadeldakse eraldi seetõttu, et esiteks on see alati sõltumatuks muutujaks igasugustes arengu-uuringutes, teiseks, vanus 
kui muutuja võib põhjustada väga erinevaid sekkumisefekte (confoundings),  mistõttu on välja töötatud spetsiaalsed katseskeemid 
juhtudeks, kus on uurimuses on oluline vanusefaktor. - vt. Tabel 6.3. 
TABEL 6.3.  Erinevad kvaasieksperimendi plaanid juhul, kui vanus on üheks muutujaks uuringu  ajal:
___________________________________________________________
Testimise  aasta
1994
1995
1996
1997
Sünniaasta __________________________________________________
1975
19
20
21
22
longituud-uuring
1976
18
19
20
21
1977
17
18
19
20
ajalise nihkega
1978
16
17
18
19
läbilõikeuuring
(time lag)
___________________________________________________________
läbilõikeuuring
( cross -sectional)   
järjestikune läbilõikeuuring
          (cross-sequential)
ÜLESANNE: 
Sünnijärjekorra ja intelligentsustaseme  vastupidine  seos  (Zajonc &  Marcus , 1975).
Nimetage võimalikke sekkuvaid  faktoreid !!! Kuidas nende mõju eraldi kindlaks teha?
Ehk – kuidas suurendada sünnijärjekorra kui sõltumatu muutuja  sisemist valiidsust?? Milliseid kvaasieksperimente võiks korraldada  
selle uurimiseks?
6.11. MÕNED  ÜLDISED  PROBLEEMID  TULEMUSTE  INTERPRETEERIMISEL  (Ch 13)
Skaala “kokkutõmbumise” probleem.
Tekib juhul, kui püüame mõõta  skaalaga , mis ei sobi ulatuselt uuritava nähtuse jaoks (nt. 50-150 kg raskuste inimeste võrdlemine 
kaalu abil, mille mõõteulatus on 0-100 kg). Seetõttu võivad tekkida nn. lae-efekt (kui kõigi tulemused on skaala ülemise punkti 
lähedal)  ja põranda-efekt (kui kõigi tulemused on skaala alumise punkti lähedal). Lahenduseks võib soovitada  pilootuuringuid 
väikese proovigrupiga, mis selgitaksid skaala tundlikkuse ja ülesande tegeliku raskuse.
Regressiooon keskmise suunas e. regresiooni  artefakt . 
Osutub ohtlikuks juhul, kui KI-d asetatakse  gruppidesse  mingi eelneva testi tulemuste põhjal, seetõttu soovitatakse ikkagi juhuslikku  
paigutamist gruppidesse. Nähtuse põhjuseks on reliaablusteooriast tulenevad argumendid, mille kohaselt mõõtmine ilma vigadeta ei  
ole võimalik, ja mõõtmisvead on skaala äärmistes punktides suuremad kui keskel, mistõttu korduvmõõtmistel on  tendents  saada  
keskmisele lähedasemaid tulemusi.
T
  EEMA VII: S
  ISSEJUHATUS STATISTILISTE TESTIDE KASUTAMISSE  OTSUSTUSTE  TEGEMISEL PS.  
9[1 eksp. grupp, kellega teha mõõtm. enne ja pärast mingi loomul. muut. mõju]
EKSPERIMENDI TULEMUSTE KOHTA
Kõige parem statistikakäsiraamat – suurte programmide help  manual 'id
Peamine küsimus  on selles, et tuleb otsustada, mis  andmed sul on, leida andmeskaala,  sundvalik (eelistus järjestusskaalal – kui 
hakata andmeid töötlema, ei tohi seda ära unustada – ei ole sõltumatud hinnangud , vaid sõltuvat, sest sundvalik (ei saa panna 
kõikidele võrdset  hinnangut ). 
Intervallskaala  – vt jookide katse vihikust.
Mõõtmine ( numbrite   omistamine  nähtustele, asjadele; milleks võib olla näiteks üks vaatlustulemus)
Skaalad (nr-te  omistamise  viis ja  omavahelised suhted määravad omakorda ära need matemaatilised operatsioonid, mida võib 
mõõtmistulemustega  teha, ilma et sisuliselt tekiks väärtõlgendusi mõõdetava nähtuse enese osas; ehk - peab säilima usaldusväärne 
seos omistatud numbrite ja kvantifitseeritud sündmuste, omaduste endi vahel)
Kirjeldav statistika (andmete, s.t. omistatud numbrite, organiseerimine ja  summeerimine : mood, mediaan, keskmine, dispersioon, 
standardhälve; NB! sagedusjaotuse uurimine) 
– vt õpik   Appendix  A. 
Annab statistlilse ülevaate. Lisaks võimaldab vaadata võrdluses normaaljaotusega. Võib olla  muutlik (lai, kókkusurutud), ent see on 
kindel, et keskmisi on kõige rohkem. 
Kuidas jämedalt võttes jaotuvad protsentuaalselt normaaljaotuse andekogumite osad. 50 % ühele, teisele poole, püstkriipsud 
standarhälve +/- 3 standardhälbe raadiuses 99 %; +/- 2 raadiusesse 95 %; +/- 1 standardhälbe raadiuses 64 % populatsioonist. (nt 1000 
inimest, kui  valim   esinduslik )
Järeldav  statistika (selle hindamiseks, kas saadud andmed toetavad meie hüpoteesi antud nähtuse kohta;  konkreetsemalt  - milline on 
tõenäosus, et leitud seaduspärasus kehtib uurimuse kordamisel) 
11.  vt õpik Appendix B.
Kasutamise  loogika :  alustatakse sellest, et eeldatakse - tulemus on juhuslik. Statistilise testi  kasutamisel  on meil alati tegemist null-
hüpoteesi kontrollimisega, või selle ümberlükkamisega. 
Kui me leiame, et saadud tulemus ei ole juhuslik, s.t. lükkasime ümber null-hüpoteesi, siis on alust teatud iusaldusväärsusega oletada, 
et me uurimuse kordamisel saame samasuguse tulemuse.
Niisiis - eeldatakse et vastused ( skoorid ) on juhusliku jaotuse tulemus. Seejärel kasutatakse statistilist testi selle leidmiseks, milline on 
tõenäosus sellise resultaadi saamiseks juhuslikult. 
Eksperiment  on võrdlemine (mingi objektiivse suurusega), hüpotees, et on muutuv ( mingite  tingimuste puhul). On vaja võrrelda, kui 
tulemus selline, et õp 10 p magusaid jooke, õpil 35 p magusaid jooke; või 14 p vett. Peab olema kindel  eeskiri , kuidas stat tõenäosust 
arvestada-arvutada. 
Kas hüpotees peab paika – milline on tõenäosus, et kehtib katse kordamisel. 
Kui  tõenäosus on väiksem kui  kriteerium  (tavaliselt 0,05 või 0,01), siis lükatakse tagasi null-hüpotees ja öeldakse, et kinnitust 
on leidnud  alternatiivne  hüpotees ehk  sisukas hüpotees (ingl.k. alternative h.,   experimental h).
-null-hüpotees - pole erinevust empiirilise tulemuse ja juhusliku tulemuse vahel, või – kui neli  varianti  ja  valid kõiki  samaselt  (4 v 
puhul 0,25) 
-alternatiivne hüpotees - tulemus erineb juhuslikust – on ernev (ei ole 4 v puhul 0,25)
9.  tuleb arvutada välja relibiaalsuse-värgid (esinudlikkus); põhimõte – selles, et tegelikult stat lähenemine ja eksp 
lähenemine on esmapilgul erinevad, tegelikult on uurijal tavaliselt siiski sisukas hüpotees.  Võib püstitada ka null-
hüpoteesi (mehed ja naised ei erine ..)
10.  s tat testi puhul  on oluline vaid null-hüpoteesi kinnitamine või ümberlükkamine. 
11.  Kui  juhuse  tõenäosus on väikem kui kriteerium, siis lükatakse null-hüpotees tagasi. Psühholoogias on tavaks 5 % 
juhuslikkust e 0,05 e 1/20 osa. Bioloogilistes teadustes kõige liberaalsem määr on 0,1 e 10% ; puudutab tulemuste 
interpreteerimist. Kui on palju kehvem (suurem) kui 5%, siis tõestus üsna lootusetu.
Näiteks katse:   Mõõdame, kas antud  KI-de  grupil   (16) on EST võimed (i nagu sõber väidab).  Küsimus: Kas järgmine kaart on 
punane või must?
Saame õigete ennustuste arvu igal inimesel 100-st proovist: 
58, 51, 49, 52, 50, 58, 57, 48, 61, 46, 42, 63, 53, 49, 44,58.
Ulatus: 42 kuni 63.  Aritmeetiline keskmine: 52,44. SD(standardhälve) = 6,17. ST 68% neist jäävad skoorilt vahemikku 46-58 õiget 
(+/-1 SD)
Küsime, kas neil inimestel on EST võime, või ei ole, s.t. kas see tulemus on juhuslik; kas saaksime sellise tulemuse iga suvalise 
inimestegrupiga ? Kuna me ei saa  tegelikult EST võimete olemasolu usaldusväärselt kontrollida, siis saame teha ainult statistilisi 
otsustusi  EST juhtude sageduse põhjal. Esiteks saame hinnata, milline on tõenäosus, et EST grupi liikmed juhuslikult arvasid ära õige 
kaardi. Kuna 2 vastust10, siis 50 % oleks juhusliku äraarvamise tulemus.    
Kas number erineb juhuslikust keskmist.
Valimjaotus (sampling distribution) kirjeldab paljukordsete  katsetulemuste  jaotumist . 
Valimjaotuse keskmine  [müü] võrdub populatsiooni keskmisega (population mean ). Antud näite puhul    =50.
Valimjaotuse standardhälve=keskmise standardviga (standard error  of the mean - sem)  σ xx\ . 
Keskmise standardviga esindab kõigi nende väärtuste variatiivsust valimi keskmise leidmisel, mida võiks oodata, kui me valiksime 
korduvalt juhuslikud, kindla suurusega valimid kogu populatsioonist. 
Keskmise standardviga  sõltub populatsiooni st.hälbest  ja valimi  suurusest  (korduste arv) järgmiselt:   
  xx\  ( = :   / √n (valimi suurus)
Teades valimjaotuse keskmist ja SD-d saab  statist. meetodite abil leida tõenäosused teatud väärtuste saamiseks selles jaotuses.
Valimisjaotuse keskmine 52,44
SD 6,17
Valimi suurus – 16
Tõenäosus pigem 50 kui 90 %.
TEGELIKULT  -  me tavaliselt ei konstrueeri valimjaotusi, vaid võtame ÜHE valimi, arvutame selle keskmise, ja kasutame  teat . 
statistilist testi, hindamaks, milline oleks tõenäosus (p) saada selline tulemus (s.t. keskmine) juhuslikult.   
Kui  p, et  teatud keskmine ( xxf )  saadakse juhuslikult, on madal, siis võime järeldada, et tulemuse eest “vastutab” mingi muu omadus. 
Järelikult peab olema mingi kriteerium selle hindamiseks,  kas see leitud tõenäosus on madal või mitte.
Kokkuvõttes:  Statist. testi jõudu ( power ) mõjutavad seega  kaks   faktorit :  (1)  xx\ -              ,      ja      (2)  n              
NB! Mõõtmiste/testi  usaldusväärsust saab tõsta sel viisil, et  üksikmõõtmiste arvu n suurendada (sellega  sem  väheneb) !
7.1. K
 
ahe andmerühma keskmiste võrdlemine: t -test  ( konservatiivne - liberaalne  graafik)
– 
   vt
   õpik Appendix B 
(vt Studenti t-testi kohta ka nt :  http://www.socialresearchmethods.net/kb/stat_t.ht m)
Statistilise otsustuse tegemise 3 etappi :
1)
   arvutame     t
    11
obs  =  (
 
x x\  -  
   )   /   (s / √n )  
näites :  t =  (52,44 – 50)  /  (6,17 /  √ 16) = 2,44 / 1,54 = 1,58
2) leiame selle t obs  juhusliku saamise tõenäosuse
Tõenäosus on stat. termin, mis viitab sellele, kuivõrd teatud juhuslik sündmus tulevikus aset leiab (0 - mitte kunagi kuni 1 - alati). 
Saame sündmuse tõenäosust kindlaks teha, teades tema suhtelist sagedust (ehk proportsiooni, %,  kordade arvu mil sündmus aset 
leiab). Seega sündmuse esinemise juhuslikkuse tõenäosus on võrdne tema suhtelise sagedusega (kui 30 % on siniseid silmi, siis 
tõenäosus, et juhuslikult valitud inimesel on silmad sinised, on 0,3).
t-testi puhul saame kindlaks teha teat. kriitilise väärtuse saavutamise tõenäosused  selliselt , et vaatame valimjaotuste tabelit t-
statistiku kohta  (Table C-5, Critical   values of t) t  kriitilised väärtused on seotud vabadusastmetega ( degree  of  freedom ) ja olulisuse 
nivooga  (level of significance)
(viimane viitabki tõenäosusele, millega me saaksime antud t väärtuse juhuslikult.  Vabadusastmed   viitavad  vaatluste arvule, mis on 
vabad varieeruma. t-testi puhul on see (n-1), meie näites: df= 16-1 =15.)
Tabelist  tuleb valida arv, mis on lähim meie empiirilisele t väärtusele ja ei ületa seda !! 
Seejärel leida olulisuse nivoo (p kahanemine ja t suurenemine liikudes tabelis paremale näitab, et tõenäosus saada suur t väärtus 
juhuslikult on väga väike !)
t obs  > t krit.  ;   t (15) = 1,58, p