Когда мы хотим изучить популяцию, могут произойти две вещи. Наиболее распространенным является то, что мы не знаем его теоретическую модель. Однако мы, конечно, можем это наблюдать, брать образец и описывать. И вопрос в том, Можно ли сделать вывод о поведении всего населения, используя информацию, полученную от небольшой части населения? Это делается выведенный статистика.
Да, логическая статистика в психологии позволяет подтвердить или опровергнуть домыслы описательной статистики. То есть как для проверки возможной модели для населения, так и для оценки параметров этой модели.
Таким образом, мы могли бы сказать, что выводимая статистика — это часть статистики, которая имеет дело с обобщением результатов на основе результатов, полученных в выборке. Для этого он основан на распределении вероятностей и предоставляет ошибку, которую мы можем интерпретировать как меру достоверности, связанную с результатами.
Целью выводимой статистики является не что иное, как генерировать модели и прогнозы, связанные с явлениями, принимая во внимание случайность наблюдений. Его использование направлено на создание закономерностей на основе данных, с одной стороны, а с другой — на построение выводов об изучаемой популяции.
Эти выводы могут принимать несколько форм:
- Форма ответа да / нет (проверка гипотез).
- Оценки некоторых числовых характеристик (оценка).
- Прогнозы будущих наблюдений.
- Описание ассоциаций (корреляций).
- Моделирование отношений между переменными Сэма (регрессионный анализ).
Характеристики выводимой статистики
Экстраполяция и обобщение
Выводная статистика имеет дело с экстраполировать данные от населения. Это, так сказать, способ обобщения. Его метод действия состоит из собирать данные по выборке из генеральной совокупности (обычно потому, что стоимость сбора данных из всей генеральной совокупности будет очень высокой). Проблема в том, что на этом этапе от выборки до генеральной совокупности появляется ошибка.
Таким образом, выводимая статистика утверждает выводы, которым мы можем доверять до определенного момента в отношении совокупности, к которой принадлежит данная выборка. Это выводы, связанные с запасом уверенности. Этот запас будет зависеть от различных переменных, таких как соотношение между выборкой и размером совокупности или изменчивость, которая существует в совокупности изучаемых переменных.
Достоверность и реалистичность наблюдений
Считается наиболее действительный тип статистики и реалистичен для обмена информацией между исследователями.
Части выводимой статистики
Как мы уже ввели ранее, выводная статистика действует путем оценки параметров и проверки гипотез.
Оценка параметров
Оценка параметра состоит из найти наиболее вероятные значения параметра в популяции (например, среднее). Поскольку совокупность в целом неизвестна, нельзя указать значение за пределами интервала (доверительного интервала).
Этот интервал будет сопровождаться вероятность того, что параметр в нем, это уровень уверенности. Или его дополнительный (вероятность ошибки). Кроме того, в пределах этого доверительного интервала одно из значений рассматривается как лучшая оценка. То есть наилучшая возможная оценка.
Допустим, мы хотим оценить среднее значение для такой переменной, как масса тела. Мы получаем выборку совокупности, в которой значение будет аналогично значению выборки. тем не мение, чем больше выборка, полученная нами из совокупности, тем больше уверенности в том, что полученное значение будет напоминать значение генеральной совокупности..
Таким образом, если из 100000 жителей мы получим выборку из 500 человек, мы получим среднее значение массы тела, которое будет ближе к среднему значению для населения, чем если бы мы получили выборку из 200 человек (Закон больших чисел ). Также любопытно, что ценность генеральной совокупности с такой же вероятностью будет больше или меньше, чем у выборки. Это так, потому что мы считаем, что переменная проведена вдоль континуума «масса тела» в соответствии с нормальным распределением.
Как ответить на вопрос, каково значение параметра?
Чтобы оценить, каково значение, например, среднего в генеральной совокупности, в Описательная статистика Будет определено единственное число. Однако в логической статистике будут использоваться три числа. Эти:
- Лучшая оценка.
- Ошибка оценки.
- Уровень достоверности (или вероятность ошибки):
Эти три числа сформируют доверительный интервал. Это интервал, в течение которого у нас есть определенный уровень уверенности («уровень уверенности») в том, что реальная стоимость населения. Их верхний и нижний пределы получены, когда мы обращаемся к среднему, добавляя и вычитая из значения оптимальной оценки ошибка оценки.
Проверка гипотезы
Вторая часть выводимой статистики состоит из Противопоставление гипотез. Это, определить, является ли утверждение верным для населения, в вероятностном плане. В типы контрастов чаще встречаются:
- Сравнение образцов. Пример: наша гипотеза может заключаться в том, что у высоких людей индекс массы тела ниже, чем у невысоких людей.
- Связь между переменными. Пример: наша гипотеза может заключаться в том, что индекс массы тела и рост — две взаимосвязанные переменные.
Таким образом, потребность в статистических выводах в области психологии кажется очевидной (в примерах мы можем изменить массу тела на интеллект, память, внимание .). Делая выводы, мы оцениваем общие характеристики популяции.. Это позволяет исследователям делать выводы о популяциях, которые могут быть очень важны, например, при определении того, какие меры следует принять на социальном уровне.
Это может вас заинтересовать.
Прочтите это в Ум прекрасен — Почему статистика полезна в психологии?
