Описова статистика в психології

Статистика є галуззю математики, що вивчає мінливість, а також процес, який генерує його відповідно до законів ймовірності. Потрібно як проводити дослідження, так і розуміти, як його досліджують сьогодні поза висновками будь-якого дослідження. Таким чином, знання в цій галузі дозволять нам знати в значній мірі якість дослідження і, отже, ступінь надійності, яку ми заслуговуємо її висновків..

Дескриптивна статистика, з іншого боку, це та частина статистичних даних відповідає за збір, представлення та характеристику набору даних. Іншими словами, описова статистика намагається дізнатися, що сталося, у порівнянні з статистичною статистикою, яка намагається передбачити, що відбудеться в майбутньому за набором умов.

Наприклад, ці умови зазвичай визначаються змінними, такими як вік, клімат або ступінь тривоги. Таким чином, описова статистика в психології має завдання узагальнити корисним чином для дослідника, а для читача, що сталося, це дане дослідження.

Як ми вже говорили, змінні є однією з центральних осей дескриптивної статистики, а також не описової осі.-. Змінна охоплює набір значень, і відповідно до цих цінностей можна говорити про:

• Змінні кількісний: можливо числове значення (вік, ціна продукту, річний дохід).
• Категорійні змінні або якісні: вони не можуть бути виміряні чисельно (наприклад, стать, національність або колір шкіри) або безпосередньо масштабування.

Змінні також можна класифікувати як:

• Одновимірні змінні. вони тільки збирають інформація про характеристику населення. Наприклад, висота студентів у школі.
• Двовимірні змінні. забрати інформація про дві характеристики населення. Наприклад, зріст і вік учнів школи.
• Багатовимірні змінні. збирати інформацію про три або більше характеристик популяції. Наприклад, висота, вага і вік учнів школи.

Таким чином, даних (числа або вимірювання, зібрані з спостереження) можуть бути двох типів:

• Дані дискретні. Вони є числовими відповідями, що випливають з a процес підрахунку голосів.
• Дані безперервний. Вони є числовими відповідями, що випливають з a процесу вимірювання.

Вимірювальні шкали в описовій статистиці

Міра - це процес зв'язування абстрактних понять з емпіричними показниками. Результат вимірювання називається вимірювання.

Є чотири можливих шкали вимірювання, які використовуються для надання допомоги в класифікація змінних. У цьому сенсі властивості надійність і дійсності Вони дуже важливі в описовій статистиці, оскільки вони розповідають про якість вимірювання. Тому що, що буде служити нам деякі дані, які помилково взяті походження?

Номінальна шкала

У такому масштабі номери призначаються категоріям, які не потребують замовлення (не можна сказати, що одна категорія більше, ніж інша). Крім того, ці категорії є взаємовиключні. Прикладом цього може бути гендер або колір. Таким чином, обраний варіант буде виключним для інших.

Ця шкала призначена для змінних якісні або категоричний.

Порядковий масштаб

Тут встановлюються категорії з два або більше рівнів, які означають порядок один до одного. Як і в попередньому масштабі, це також взаємовиключні категорії, але тепер ми можемо розміщувати значення змінних у порядку. Наприклад, цей масштаб можна побачити у відповідях на анкету:

• Сильно не згоден.
• Не згоден.
• Байдуже.
• Погодьтеся.
• Повністю згоден.

Ці параметри відповіді можуть бути закодовані з номерами від одного до п'яти, які пропонують a заздалегідь встановлений порядок. Проте ми не можемо знати, якщо ми не використовуємо передові статистичні процедури і намагаємося оцінити її, відстань між двома категоріями. Таким чином, можна говорити про те, що об'єкт дослідження має більш-менш щось, але простим способом не можна говорити про те, наскільки більше про щось (інтелект, пам'ять, тривога і т.д.)..

Ця шкала також присвоюється змінним якісні.

Інтервал шкали

У цій шкалі відстань між значеннями визначається кількісно. Вимірювання інтервалу також має характеристики двох попередніх вимірювань. Таким чином, він встановлює відстань між однією і іншою мірою.

Інтервал масштабу застосовується до безперервних змінних. Однак,, у такому масштабі це неможливо абсолютний нуль. Яскравим прикладом такого типу вимірювань є термометр. Коли вона відзначає нульові градуси, це не означає відсутність температури.

Ця шкала застосовується до змінних кількісний.

Співвідношення шкали

Нарешті, ця шкала включає характеристики попередніх. Визначте точна відстань між інтервалами категорії. Крім того, він має абсолютний нульовий трах, в якому характеристика або атрибут, що вимірюється, не існує. Наприклад, кількість дітей: нуль дітей означає відсутність дітей.

Ця шкала застосовується до змінних кількісний.

Частоти описової статистики

Перший розподіл частот Це список можливі значення (або інтервали), які приймає змінна, поряд з кількістю спостережень для кожного значення.

• The абсолютна частота зареєструвати кількість разів, що виникає певне значення між спостереженнями.
• The відносна частота зареєструвати частки або відсоток виникнення певного значення спостережень.

Цей частотний розподіл зазвичай представлений дошки. Таким чином, це повинно включати всі можливі значення змінної. Крім того, загальна кількість спостережень (n), які були зроблені. Коли ми маємо a Велика кількість категорій даних і деякі з них з дуже низькими частотами повинні бути згруповані в інтервали.

Показники

Нарешті, для цього використовуються показники в статистиці описувати набір даних за допомогою номера. Таким чином, ця цифра узагальнює характеристику розподілу аналізованих даних. Деякі з цих показників:

• Показники центральна тенденція
  • Середній або середній.
  • Мода.
  • Середній.
• Показники дисперсії
  • Відхилення.
  • Мінімальна / максимальна.
  • Ранг.
  • Міжквартильний діапазон.

Таким чином, за допомогою цих концепцій, дескриптивна статистика відповідає за налагодження, організацію і обчислення статистики і подання даних, що пропонують досліднику, і, в свою чергу, до наукової спільноти, повну карту того, що сталося у вашому навчанні.