Beskrivende statistikk i psykologi

Statistikk er grenen av matematikk som studerer variabilitet, samt prosessen som genererer den etter sannsynlighetslover. Det er nødvendig både å gjøre forskning og å forstå hvordan den blir forsket i dag utover konklusjonene av enhver studie. Dermed vil kunnskapen i denne grenen tillate oss å vite i stor grad kvaliteten på en studie og dermed graden av pålitelighet som vi fortjener sine konklusjoner.

Beskrivende statistikk, derimot, er den delen av statistikken som er ansvarlig for å samle, presentere og karakterisere et datasett. Med andre ord prøver beskrivende statistikk å vite hva som har skjedd, i motsetning til inferensiell statistikk som forsøker å forutsi hva som vil skje i fremtiden under en rekke forhold.

For eksempel er disse forholdene vanligvis angitt av variabler som alder, klima eller grad av angst. Dermed har beskrivende statistikk i psykologi formålet med oppsummere på en nyttig måte for forskeren og for leseren hva som har skjedd er en gitt studie.

Som vi tidligere har sagt, er variabler en av de sentrale aksene av beskrivende statistikk - og den ikke-beskrivende en også.-. En variabel omfatter et sett med verdier, og avhengig av disse verdiene kan vi snakke om:

• variabler kvantitativ: kan ha numerisk verdi (alder, pris på produkt, årlig inntekt).
• Kategoriske variabler eller kvalitativ: de kan ikke måles numerisk (for eksempel sex, nasjonalitet eller hudfarge) eller skalering direkte.

Variablene kan også klassifiseres som:

• Eendimensjonale variabler. de samler bare inn informasjon om en karakteristikk for en befolkning. For eksempel høyde på studenter i en skole.
• To-dimensjonale variabler. plukke opp informasjon om to egenskaper hos befolkningen. For eksempel høyde og alder av elevene på en skole.
• Flerdimensjonale variabler. samle informasjon om tre eller flere egenskaper av en befolkning. For eksempel, høyde, vekt og alder av elevene på en skole.

dermed data (tall eller målinger samlet fra observasjonen) kan være av to typer:

• data diskret. De er numeriske svar som oppstår fra a telleprosessen.
• data kontinuerlig. De er numeriske svar som oppstår fra a måleprosess.

Målevekter i beskrivende statistikk

Målet er Prosess for å knytte abstrakte konsepter med empiriske indikatorer. Resultatet av måling kalles måle.

Det er fire mulige måleskalaer, som brukes til å hjelpe i klassifisering av variabler. I denne forstand, egenskapene til pålitelighet og validitet De er svært viktige i beskrivende statistikk, siden de forteller oss om kvaliteten på målingen. Fordi, hva vil tjene oss noen data som er feilaktig opprinnelse?

Nominell skala

På denne skalaen tall tildeles kategorier som ikke trenger en ordre (vi kan ikke si at en kategori er mer enn en annen). I tillegg er disse kategoriene gjensidig utelukkelse. Et eksempel på dette kan være kjønn eller farge. Således vil det valgte alternativet være eksklusivt av de andre.

Denne skalaen tilordnes variablene kvalitativ eller kategorisk.

Ordinær skala

Her er kategorier etablert med to eller flere nivåer som innebærer en ordre til hverandre. Som i forrige skala er disse også gjensidig eksklusive kategorier, men nå kan vi plassere verdiene av variablene i en ordre. For eksempel kan denne skalaen ses i svarene på et spørreskjema:

• Helt uenig.
• uenig.
• likegyldig.
• i samsvar.
• Helt enig.

Disse svaralternativene kan kodes med tall som spenner fra en til fem som antyder a forhåndsbestemt ordre. Vi kan imidlertid ikke vite, med mindre vi bruker avanserte statistiske prosedyrer og prøver å estimere det, avstanden mellom to kategorier. Dermed kan vi snakke om det faktum at gjenstanden for undersøkelsen har mer eller mindre noe, men på en enkel måte kan vi ikke snakke om hvor mye mer av det noe (intelligens, minne, angst, etc.).

Denne skalaen er også tilordnet variablene kvalitativ.

Intervall skala

I denne skalaen er avstanden mellom verdiene kvantifisert. Måling av intervallet har også egenskapene til de to tidligere målingene. Dermed etablerer den avstanden mellom et mål og et annet.

Intervallskalaen brukes til kontinuerlige variabler. men, Det er ikke mulig på denne skalaen absolutt null. Et klart eksempel på denne typen måling er et termometer. Når det markerer null grader, betyr det ikke at det mangler temperatur.

Denne skalaen brukes i variabler kvantitativ.

Forholdsskala

Til slutt omfatter denne skalaen egenskapene til de forrige. Bestem nøyaktig avstand mellom intervaller i en kategori. I tillegg har den en absolutt null jævla der karakteren eller attributten som er målt, ikke eksisterer. For eksempel betyr antall barn: null barn betyr fravær av barn.

Denne skalaen brukes i variabler kvantitativ.

Frekvenser i beskrivende statistikk

en frekvensfordeling er en liste over mulige verdier (eller intervaller) som en variabel tar, ved siden av antall observasjoner for hver verdi.

• den absolutt frekvens registrer antall ganger som en viss verdi vises mellom observasjoner.
• den relativ frekvens registrer andel eller prosentandel av forekomst av en viss observasjonsverdi.

Denne frekvensfordelingen er vanligvis representert av trekke. Dermed må dette inneholde alle mulige verdier av en variabel. I tillegg er det totale antall observasjoner (n) som har blitt gjort. Når vi har a Stor mengde datakategorier og noen av dem med svært lave frekvenser bør grupperes i intervaller.

indikatorer

Endelig er indikatorene i statistikken vant til Beskriv et datasett ved hjelp av et tall. Dermed summere dette tallet en karakteristikk for fordelingen av de analyserte dataene. Noen av disse indikatorene er:

• Indikatorer av sentral tendens
  • Gjennomsnitt eller gjennomsnittlig.
  • mote.
  • median.
• Indikatorer av dispersjonen
  • varians.
  • Minimum / Maksimum.
  • rang.
  • Interquartile rekkevidde.

Med hjelp av disse konseptene er beskrivende statistikk ansvarlig for debugging, organisering og beregning av statistikk og representasjoner av data for å tilby forskeren, og i forlengelse av det vitenskapelige samfunn, et komplett kart over hva som har skjedd i studien din.