Psühholoogia kirjeldav statistika

Statistika on varieeruvust uuriv matemaatika haru ning protsess, mis tekitab selle tõenäosuse seaduste järgi. Nii teadusuuringuid kui ka seda, kuidas seda täna uuritakse, on vaja mis tahes uuringu järeldusi. Seega võimaldavad selle haru teadmised meil suures osas teada uuringu kvaliteeti ja seega ka usaldusväärsuse taset, mida me väärime oma järeldustes.

Kirjeldav statistika on aga statistika osa vastutab andmete kogumise, esitlemise ja iseloomustamise eest. Teisisõnu, kirjeldav statistika püüab teada, mis juhtus, võrreldes järeldusstatistikaga, mis püüab ennustada, mis tulevikus teatud tingimustel toimub.

Nendeks tingimusteks on näiteks need muutujad nagu vanus, kliima või ärevuse aste. Seega on psühholoogias kirjeldava statistika eesmärk kokkuvõtlikult kasulikult uurijale ja lugejale, mis juhtus, on antud uuring.

Nagu juba varem öeldud, on muutujad kirjeldava statistika üks keskseid telgi ja ka mitte kirjeldav statistika.-. Muutuja hõlmab väärtuste kogumit, ja nende väärtuste järgi saame rääkida:

• Muutujad kvantitatiivne: võib olla numbriline väärtus (vanus, toote hind, aasta sissetulek).
• Kategoorilised muutujad või. \ T kvalitatiivne: neid ei saa mõõta arvuliselt (nagu sugu, rahvus või nahavärv) või mastaapimine otse.

Muutujaid võib liigitada ka järgmiselt:

• Ühemõõtmelised muutujad. nad koguvad ainult teave elanikkonna omaduste kohta. Näiteks õpilaste kõrgus koolis.
• Kahemõõtmelised muutujad. kiirenemist elanikkonna kahe omaduse kohta. Näiteks kooli kooliõpilaste kõrgus ja vanus.
• Mitmemõõtmelised muutujad. koguda teavet elanikkonna kolm või enam omadust. Näiteks kooli kooli kõrgus, kaal ja vanus.

Seega andmeid (vaatlusest kogutud arvud või mõõtmised) võivad olla kahest tüübist:

• Andmed diskreetne. Need on numbrilised vastused, mis tulenevad a loendamise protsessi.
• Andmed pidev. Need on numbrilised vastused, mis tulenevad a mõõtmisprotsess.

Mõõteskaalad kirjeldavas statistikas

Meede on abstraktsete mõistete sidumine empiiriliste näitajatega. Mõõtmistulemust kutsutakse mõõtmine.

Võimalikud mõõtmiskaalud on neli, mida kasutatakse muutujate klassifitseerimine. Selles mõttes on selle omadused usaldusväärsust ja kehtivust Need on kirjeldavas statistikas väga olulised, sest nad räägivad meile mõõtmise kvaliteedist. Sest mis teenib meile andmeid, mis on valesti võetud?

Nominaalne skaala

Sellel skaalal numbrid on määratud kategooriatele, mis ei vaja tellimust (me ei saa öelda, et üks kategooria on rohkem kui teine). Lisaks on need kategooriad teineteist välistavad. Selle näiteks võib olla sugu või värv. Seega oleks valitud valik teistest välja arvatud.

See skaala on määratud muutujatega kvalitatiivne või kategooriliselt.

Põhiklass

Siin on kategooriad kaks või enam taset, mis eeldavad üksteisele korraldust. Nagu eelmisel skaalal, on need ka teineteist välistavad kategooriad, kuid nüüd saame panna muutujate väärtused järjestusse. Näiteks võib seda skaala näha küsimustikule antud vastustes:

• Eriliselt ei nõustu.
• Ei ole nõus.
• Ükskõikne.
• Nõus.
• Täiesti nõus.

Neid vastusevariante saab kodeerida numbrite vahemikus 1 kuni 5, mis viitavad a eelnevalt kindlaksmääratud järjekorras. Kuid me ei saa teada, kui me ei kasuta täiustatud statistilisi protseduure ja püüame seda hinnata, kahe kategooria vaheline kaugus. Seega võime rääkida, et uurimise objektil on enam-vähem midagi, kuid lihtsal moel ei saa me rääkida sellest, kui palju sellest midagi (luure, mälu, ärevus jne) ei saa..

See skaala on määratud ka muutujatele kvalitatiivne.

Intervallide skaala

Selles skaalal on väärtuste vaheline kaugus kvantifitseeritud. Vahemiku mõõtmisel on ka kahe eelmise mõõtmise tunnused. Seega määrab see ühe mõõtme ja teise vahemaa.

Intervallide skaalat rakendatakse pidevatele muutujatele. Kuid, see ei ole sellel skaalal võimalik absoluutne null. Sellise mõõtmise selge näide on termomeeter. Kui see tähistab null kraadi, ei tähenda see temperatuuri puudumist.

Seda skaalat kasutatakse muutujates kvantitatiivne.

Suhe skaala

Lõpuks hõlmab see skaala eelmiste näitajate omadusi. Määrake täpse vahemaa kategooria intervallide vahel. Lisaks sellele on sellel absoluutne null kuradi, kus mõõdetavat omadust või atribuuti ei eksisteeri. Näiteks laste arv: null on laste puudumine.

Seda skaalat kasutatakse muutujates kvantitatiivne.

Sagedused kirjeldavas statistikas

Üks sageduse jaotus See on nimekiri võimalikud väärtused (või intervallid), mida muutuja võtab, iga väärtuse vaatluste arvu kõrval.

• The absoluutne sagedus registreerige mitu korda, kui vaatluste vahel ilmub teatud väärtus.
• The suhteline sagedus registreerige tähelepanekute teatud väärtuse osakaal või protsent.

Seda sageduse jaotust esindab tavaliselt lauad. Seega peab see sisaldama kõiki muutuja võimalikke väärtusi. Lisaks on vaatluste koguarv (n), mis on tehtud. Kui meil on a Suur hulk andmekategooriaid ja mõned neist, kellel on väga madalad sagedused, tuleks rühmitada intervallidega.

Indikaatorid

Lõpuks kasutatakse statistikaga seotud näitajaid kirjeldage numbrit kasutavat andmekogumit. Seega võtab see arv kokku analüüsitud andmete jaotuse tunnuse. Mõned neist näitajatest on järgmised:

• Indikaatorid keskne tendents
  • Keskmine või keskmine.
  • Mood.
  • Keskmine.
• Indikaatorid dispersioon
  • Variatsioon.
  • Minimaalne / maksimaalne.
  • Edetabel.
  • Interkvartiilne vahemik.

Seega vastutavad nende kontseptsioonide abil kirjeldava statistika eest statistika silumine, statistika korraldamine ja arvutamine ning andmete esitamine teadlasele ning laiendades ka teadusringkondadele., täielik ülevaade sellest, mis on teie uuringus juhtunud.