Rebecca Kuiper: Testování informativních hypotéz pomocí GORICA

Dr. Rebecca M. Kuiper je docentkou na katedře metodologie a statistiky pro sociální vědy Utrechtské univerzity. V průběhu své kariéry se dosud věnovala řadě témat, která jsou blízká výzkumníkům v psychologii, jako je například rozvíjení random intercept cross-lagged panel modelu (RI-CLPM) s Ellen Hamaker. Vyučuje také statistické kurzy pro bakalářské a magisterské studující a pokročilejší letní školy. Jejím primárním cílem je nicméně vývoj inovativních způsobů pro testování hypotéz. Ačkoliv spolupracuje s podobně zaměřenými výzkumníky (např. s Herbertem Hoitijnkem, Jorisem Mulderem nebo Casparem Van Lissou), spolu se svým týmem dlouhodobě buduje svůj vlastní přístup založený na informačních kritériích, který na rozdíl od ostatních nevyžaduje přechod na bayesiánskou statistiku, díky čemuž je mnohem dostupnější širšímu okruhu výzkumníků*výzkumnic. Svou metodu zvanou GORICA využívá zejména dvěma způsoby – k testování hypotéz o nerovnostech a k syntéze empirických důkazů. První jmenovaný postup umožňuje snadno vyhodnotit hypotézy, které jsou sice výzkumníkům velmi blízké (např. očekávají-li, že tři druhy intervencí budou mít konkrétní pořadí z hlediska účinnosti), ale nejsou přímo testovatelné pomocí tradičních metod založených na nulových hypotézách. Druhý postup pak reaguje na problémy spjaté s replikační krizí a nabízí možnost agregovat empirickou podporu pro zvolenou hypotézu bez ohledu na konkrétní použitou analýzu.

Ve svém vystoupení představí svou metodu GORICA a ukáže její výhody a možnosti aplikace na konkrétní výzkumné designy. Dr. Kuiper ocení, když si návštěvníci připraví některou ze svých plánovaných či probíhajících studií, u které by bylo možné uvažovat o využití hypotéz o nerovnosti – ráda jim ve workshopové části svého příspěvku poradí, jak na ně aplikovat GORICA. Může jít přitom o takřka kterýkoliv typ nerovnosti parametrů, např. nerovnost průměrů skupin (např. M_A > M_B = M_C), nerovnost regresních koeficientů nebo nerovnost libovolných parametrů v SEM. O svých studiích můžete dát vědět předem.