Статистика — это раздел математики, изучающий изменчивость, а также процесс, который ее порождает, следуя законам вероятности. Это необходимо как для исследования, так и для понимания того, как вы изучаете в настоящее время за пределами выводов любого исследования. Таким образом, знания в этой области позволят нам в значительной степени узнать качество исследования и, следовательно, степень надежности, которой заслуживают его выводы.
Описательная статистика, в свою очередь, является той частью статистики, которая отвечает за сбор, представление и описание набора данных. Другими словами, описательная статистика пытается узнать, что произошло, по сравнению с логической статистикой, которая пытается предсказать, что произойдет в будущем при определенных условиях.
Например, эти условия часто определяются такими переменными, как возраст, климат или степень беспокойства. Таким образом, описательная статистика в психологии имеет целью резюмировать в удобной для исследователя и читателя форме, что произошло в данном исследовании.
Как мы уже говорили ранее, переменные являются одной из центральных осей описательной статистики, а также неописательной статистики.-. Переменная включает в себя набор значений, и в зависимости от этих значений мы можем говорить о:
- Количественные переменные: они могут иметь численная величина (возраст, цена товара, годовой доход).
- Категориальные или качественные переменные: невозможно измерить численно (например, пол, национальность или цвет кожи) или напрямую масштабировать.
Переменные также можно разделить на:
- Одномерные переменные. они просто забирают информация о характеристиках популяции. Например, рост учеников в школе.
- Двумерные переменные. подбирать информация о двух характеристиках населения. Например, рост и возраст учеников в школе.
- Многомерные переменные. собирать информацию о три или более характеристик популяции. Например, рост, вес и возраст учеников школы.
Таким образом, данные (числа или измерения, полученные в результате наблюдения) могут быть двух типов:
- Дискретные данные. Это числовые ответы, возникающие из процесс подсчета.
- Непрерывные данные. Это числовые ответы, возникающие из процесс измерения.
Шкалы измерений в описательной статистике
Мера — это процесс связывания абстрактных понятий с эмпирическими показателями. Результат измерения называется мерой.
Существует четыре возможных шкалы измерения, которые используются для помощи в классификация переменных. В этом смысле свойства надежности и достоверности очень важны в описательной статистике, поскольку они говорят нам о качестве измерения. Потому что для чего нужны данные, изначально искаженные?
Номинальная шкала
В этом масштабе номера присваиваются категориям, для которых порядок не требуется (нельзя сказать, что одна категория больше другой). Также эти категории взаимоисключающий. Примером этого может быть пол или цвет кожи. Таким образом, выбранный вариант будет исключать другие.
Эта шкала присваивается качественным или категориальным переменным.
Порядковая шкала
Здесь категории устанавливаются с помощью два или более уровней, подразумевающих порядок между ними. Как и в предыдущей шкале, они также являются взаимоисключающими категориями, но теперь мы можем расположить значения переменных в порядке. Например, эту шкалу можно было увидеть в ответах на анкету:
- Категорически не согласен.
- В несогласии.
- В разных.
- Дать согласие.
- Полностью согласен.
Эти варианты ответов можно закодировать числами от одного до пяти, которые предполагают предустановленный порядок. Однако мы не можем знать, если не используем расширенные статистические процедуры и не попытаемся оценить его, расстояние между двумя категориями. Таким образом, мы можем говорить о том, что объект исследования имеет что-то большее или меньшее, но, говоря простым языком, мы не можем говорить о том, насколько больше этого чего-то (интеллект, память, тревожность и т. Д.).
Эта шкала также относится к качественным переменным.
Шкала интервалов
Эта шкала определяет расстояние между значениями. Интервальное измерение также имеет характеристики двух предыдущих измерений. Таким образом, устанавливается дистанция между одной мерой и другой.
Шкала интервалов применяется к непрерывным переменным. тем не мение, в этом масштабе невозможно Абсолютный ноль. Ярким примером такого типа измерения является термометр. Когда показывает ноль градусов, это не означает отсутствие температуры.
Эта шкала применяется к количественным переменным.
Шкала соотношения
Наконец, эта шкала включает характеристики предыдущих. Обозначить точное расстояние между интервалами категории. Кроме того, он имеет точку абсолютного нуля, в которой измеряемая характеристика или атрибут не существует. Например, количество детей: ноль детей означает отсутствие детей.
Эта шкала применяется к количественным переменным.
Частоты в описательной статистике
Частотное распределение — это список возможные значения (или диапазоны), которые принимает переменная, рядом с количеством наблюдений для каждого значения.
- Абсолютная частота фиксирует количество раз, когда определенное значение появляется между наблюдениями.
- Относительная частота регистрирует доля или процент появления определенного значения наблюдений.
Это частотное распределение обычно представлено как доски. Таким образом, он должен включать все возможные значения переменной. Кроме того, необходимо указать общее количество сделанных наблюдений (n). Когда у нас есть большое количество категорий данных и некоторые из них с очень низкой частотой должны быть сгруппированы по интервалам.
Индикаторы
Наконец, показатели в статистике используются для описать набор данных числом. Таким образом, это число обобщает характеристику распределения анализируемых данных. Вот некоторые из этих индикаторов:
- Индикаторы центральной тенденции
- Средний или средний.
- мода.
- Медиана.
Таким образом, с помощью этих концепций описательная статистика отвечает за уточнение, организацию и вычисление статистических данных и представлений данных, которые могут быть предложены исследователю и, в более широком смысле, научному сообществу, полная карта того, что произошло в вашем исследовании.
Это может вас заинтересовать.
Прочтите это в Ум прекрасен — Почему статистика полезна в психологии?
