Základní pojmy foneticke statistiky

2 druhy výzkumu:

- kvalitativní – řeší, s čím vším je třeba při řešení problému počítat (hledání hypotéz) – nepotřebuje statistiku

- kvantitativní – prověřování hypotéz – statistika potřeba je

Statistické postupy

Deskriptivní

přehledné a úsporné vyjádření údajů
odhaluje typické trendy v datech a atypické případy

Analytické

Inferenční (induktivní)

testování hypotéz
p < 0,05 = nejvyšší pravděpodobnost náhodného výsledku musí být nižší než 5%
základním výstupem je údaj o pravděpodobnosti omylu při zobecňování

Exploratorní

složité, pro méně přehledná data

Základní a výběrový soubor

základní soubor = populace – množina objektů, kterou chceme popsat a z které vybíráme vzorek
výběrový soubor = vzorek populace – vybraný vzorek

princip náhodnosti
princip reprezentativnosti
→ pokud má výběrový soubor reprezentovat základní, musí z něj být vybrán náhodně

výběrová chyba – i při správném výběru se vzorek s populací přesně neshoduje
je to rozdíl mezi určitým ukazatelem v základním a výběrovém souboru

nulová hypotéza – předpokládá, že různé vztahy mezi proměnnými nebo rozdíly mezi soubory jsou čistě náhodné
→ statistický test to potvrdí, nebo vyvrátí

Používané symboly

	výběrový soubor	základní soubor
počet případů	n	N
aritmetický průměr	x̅	μ
směrodatná odchylka	s	σ
rozptyl	s²	σ²

výběrový soubor má většinou poskytnout informaci o jedné skutečnosti za různých podmínek
nezávislá měření (nezávislý výběr) – výběrový soubor rozdělíme na dvě skupiny
závislá (opakovaná) měření (spárované výběry) – výběrový soubor se nedělí, měří se dvakrát za jiných podmínek

Typy proměnných

Proměnné podle matematických vlastností

proměnná (znak) – vlastnost, kterou sledujeme

- nabývá alespoň dvou hodnot → případy se liší

Nominální

pouze odkazují na příslušnost ke skupině či kategorii
existuje jen rovnost a nerovnost
např. proměnná „žena, hlasatel, afrikáta, ...“

Řadové

také řadí do kategorií
lze řadit „je větší / menší než“
např. hodnocení artikulačního stylu podle určené stupnice – můžeme přiřadit, ale nemůžeme také říct, o kolik je třeba něco „nedbajelšího“ než to „pečlivé“
stupnice „neměřitelných“ hodnocení

Numerické

odkazují na pozici na škále exaktně měřitelných hodnot
lze vyjádřit číslem
např. frekvence v Hz

1) intervalové – zjišťují rozdíly mezi hodnotami, ne poměry ← ty závisí na tom, kam dáme nulu

- např. půltóny

2) poměrové – mají objektivní absolutní nulu

- zjišťují, o kolik i kolikrát se hodnoty liší

- např. sekundy

1) spojité – libovolné hodnoty v rámci intervalu

- např. výška F0

2) nespojité – pouze vybrané hodnoty v rámci intervalu

- např. počet slabik ve slově

nominální + řadové → neparametrické metody
numerické → parametrické metody

Proměnné podle role ve zkoumaných vztazích

Nezávislá proměnná

spojována s příčinou
ovlivňujeme ji → bude mít následek?

Závislá proměnná

ověřovaná vlastnost
mění se podle ovlivňování nezávislé proměnné
např. zkoumáme srozumitelnost řeči ovlivňováním (vynecháváním) frekvenčích pásem → pásma jsou nezávislá proměnná, srozumitelnost je závislá

Typy chyb

Vnější proměnná

přehlédnuté či opomenuté nezávislé proměnné, které fungují ve zkoumaném vztahu
→ systematické chyby
např. efekt pořadí – vnímání položek může být ovlivněno těmi předchozími

Rušivá proměnná

náhodné vnější vlivy
→ náhodné chyby

pracovní (alternativní) hypotéza – × nulová

- předpokládá hledaný vztah

chyba 1. druhu – nesprávně zamítnutá nulová hypotéza, vztah ve skutečnosti neexistuje
chyba 2. druhu – nesprávně přijatá nulová hypotéza, vztah ve skutečnosti existuje
snižujeme-li riziko jedné chyby, zvyšujeme riziko té druhé

Pravděpodobnost

jistý jev – dá se jednoznačně popsat a je vždy stejný
náhodný jev – vlastnosti se dají více či méně předpovídat, ale budou se vyskytovat jen s nějakou pravděpodobností

stochastika – nauka o počtu pravděpodobnosti

- zjišťuje, jakými principy se řídí fungování „náhody“

p

odkazuje většinou na pravděpodobnost chyby 1. druhu
hodnoty 0–1:

- 0 – jev nenastane nikdy

- 1 – jev nastane vždy

hladiny významnosti (α)

- je třeba nastavit ještě před výpočtem p

- p < 0,05 → významný výsledek

- p < 0,001 → vysoce významný výsledek

Reference

Volín, J. (2007): Statistické metody ve fonetickém výzkumu. Praha: Epocha.
Meloun, M. - Militký, J. (2001): Kompendium statistického zpracování dat. Praha: Academia. (vybrané části)
Robson, C. (1973): Experiment, design and statistics in psychology. Harmondsworth: Penguin Books Ltd.
Urdan, T. C. (2001): Statistics in plain English. London: Lawrence Erlbaum Associates.
Lamser, V. - Růžička, L. (1970): Základy statistiky pro sociology. Praha: Svoboda.

Zpět na rozcestník: Statistické metody ve fonetickém výzkumu | Fonetika