נקודות זכות באוניברסיטה העברית: 4

תואר: מוסמך

היחידה האקדמית שאחראית על הקורס: פסיכולוגיה

סמסטר: סמסטר א'

שפת ההוראה: עברית

קמפוס: הר הצופים

מורה אחראי על הקורס (רכז): יפתח יובל

דוא"ל של המורה האחראי על הקורס: iftah.yovel@mail.huji.ac.il

שעות קבלה של רכז הקורס: בתיאום במייל

מורי הקורס:
ד"ר יפתח יובל
גב מעיין אברג'יל

תאור כללי של הקורס:
קורס זה הינו הקורס הבסיסי בסטטיסטיקה לתלמידים לתארים מתקדמים בפסיכולוגיה. ייסקר הבסיס התיאורטי של הפרוצדורות הסטטיסטיות המרכזיות בהן משתמשים במחקרים בתחום, ובמקביל ייעשה שימוש נרחב ב- Excel וב-SPSS על מנת ליישם פרוצדורות אלה על דוגמאות מגוונות של בסיסי נתונים.

מטרות הקורס:
הקורס נועד להקנות הבנה תיאורטית וכלים מעשיים שיאפשרו לסטודנטים לתארים מתקדמים לבצע באופן מושכל את השלבים השונים של עיבוד הנתונים והניתוחים הסטטיסטיים במחקרים אותם ייבצעו. בנוסף, הידע והנסיון שיקנה הקורס נועד לשמש בסיס יעיל שיאפשר לסטודנטים ללמוד סוגי ניתוחים נוספים וספציפיים יותר בהמשך דרכם במחקר.

תוצרי למידה :
בסיומו של קורס זה, סטודנטים יהיו מסוגלים:
להבין את המושגים המרכזיים של סטטיסטיקה תיאורית והיסקית.
להשתמש באופן יעיל ב-Excel על מנת לעבד את הנתונים.
לבחון נתונים באופן יסודי ולאתר בעיות והטיות מסוגים שונים.
לבחון את התכונות הפסיכומטריות הבסיסיות של כלי מדידה פסיכולוגיים.
להבין את המודל הלינארי הכללי כבסיס של הפרוצדורות הסטטיסטיות העיקריות במחקר בפסיכולוגיה.
להכיר ולהבין את התכונות והמגבלות של הניתוחים שיילמדו בקורס.
בעזרת Excel ו- SPSS, לבצע מגוון רחב של הפרוצדורות הסטטיסטיות הנפוצות במחקרים בפסיכולוגיה.

דרישות נוכחות (%):

שיטת ההוראה בקורס:

רשימת נושאים / תכנית הלימודים בקורס:
1. מבוא, מושגים בסיסיים
2. איתור בעיות בנתונים וטיפול בהן
3. מתאם, מתאמים חלקיים
4. המודל הלינארי, רגרסיה
5. רגרסיה מרובה
6. מהימנות
7. ניתוח גורמים מגשש
8. השוואת שני ממוצעים
9. ANOVA חד משתנית
10. ANCOVA
11. ANOVA רב משתנית
12. ANOVA מדידות חוזרות
13. מערכים מעורבים
14. תיווך, מיתון

חומר חובה לקריאה:
אין

חומר לקריאה נוספת:
Field, A. (2013). Discovering statistics using SPSS (4th ed.). Thousand Oaks, CA: Sage Publications

Howell, D.C. (2008). Fundamental statistics for the behavioral sciences (6th ed). Belmont, CA: Thomson/Wadsworth.
-------------------
Accessible further resources (sorted based on course schedule):

Wilkinson, L. (1999). Statistical methods in psychology journals: Guidelines and explanations. American Psychologist, 54( 8), 594– 604.

Cohen, J. (1994). The earth is round (p < .05). American Psychologist, 49( 12), 997–1003.

Simmons, J. P., Nelson, L. D., & Simonsohn, U. (2011). False-positive psychology: Undisclosed flexibility in data collection and analysis allows presenting anything as significant. Psychological Science, 22(11), 1359-1366.

Fritz, C. O., Morris, P. E., & Richler, J. J. (2012). Effect size estimates: Current use, calculations, and interpretation. Journal of Experimental Psychology: General, 141(1), 2-18.

Cumming, G., & Finch, S. (2005). Inference by eye: Confidence intervals and how to read pictures of data. American Psychologist, 60( 2), 170–180.

Wright, D. B. (2003). Making friends with your data: Improving how statistics are conducted and reported. British Journal of Educational Psychology, 73, 123– 136.

Ratcliff R. (1993). Methods for dealing with reaction time outliers. Psychological Bulletin, 114, 510-532.

Cohen, J. (1992). A power primer. Psychological Bulletin, 112( 1), 155–159.

Faul, F., Erdfelder, E., Lang, A.-G., & Buchner, A. (2007). G*Power 3: A flexible statistical power analysis program for the social, behavioral, and biomedical sciences. Behavior Research Methods, 39(2), 175-191.

Streiner, D. L. (2003). Starting at the beginning: An introduction to coefficient alpha and internal consistency. Journal of Personality Assessment, 80(1), 99-103.

Zinbarg, R. E., Yovel, I., Revelle, W., & McDonald, R. P. (2006). Estimating generalizability to a latent variable common to all of a scale’s indicators: A comparison of estimators for . Applied Psychological Measurement, 30(2), 121-144.

Fabrigar, L. R., Wegener, D. T., MacCallum, R. C., & Strahan, E. J. (1999). Evaluating the use of exploratory factor analysis in psychological research. Psychological Methods, 4(3), 272-299.

DeCoster, J., Iselin, A.-M. R., & Gallucci, M. (2009). A conceptual and empirical examination of justifications for dichotomization. Psychological Methods, 14(4), 349– 366. doi: 10.1037/ a0016956

Miller, G. A., & Chapman, J. P. (2001). Misunderstanding analysis of covariance. Journal of Abnormal Psychology, 110( 1), 40– 48.

Hayes, A.F. (2009). Beyond Baron and Kenny: Statistical mediation analysis in the new millennium. Communication Monographs, 76(4), 408-420 (2009).

Jacobson, N. S., Roberts, L. J., Berns, S. B., & McGlinchey, J. B. (1999). Methods for defining and determining the clinical significance of treatment effects: Description, application, and alternatives. Journal of Consulting and Clinical Psychology, 67(3), 300-307.

Tomarken, A. J., & Waller, N. G. (2005). Structural Equation Modeling: Strengths, limitations, and misconceptions. Annual Review of Clinical Psychology, 1(1), 31-65.

Field, A. P., & Gillett, R. (2010). How to do a meta-analysis. British Journal of Mathematical & Statistical Psychology, 63, 665– 694.

הערכת הקורס - הרכב הציון הסופי :
מבחן מסכם בכתב/בחינה בעל פה 70 %
הרצאה0 %
השתתפות 0 %
הגשת עבודה 30 %
הגשת תרגילים 0 %
הגשת דו"חות 0 %
פרויקט מחקר 0 %
בחנים 0 %
אחר 0 %

מידע נוסף / הערות:
הגשה של 80% מהתרגילים נדרשת על מנת לגשת למבחן המסכם.