Описательная статистика в психологии

Статистика - это раздел математики, который изучает изменчивость, а также процесс, который генерирует ее по законам вероятности. Необходимо как проводить исследования, так и понимать, как их исследуют сегодня. за выводами любого исследования. Таким образом, знания в этой области позволят нам в значительной степени узнать качество исследования и, следовательно, степень достоверности того, что мы заслуживаем его выводов..

Описательная статистика, с другой стороны, является той частью статистики, которая отвечает за сбор, представление и характеристику набора данных. Другими словами, описательная статистика пытается узнать, что произошло, по сравнению с выводной статистикой, которая пытается предсказать, что произойдет в будущем при ряде условий..

Например, эти условия обычно определяются переменными, такими как возраст, климат или степень беспокойства. Таким образом, описательная статистика в психологии имеет целью Подводя итог полезным для исследователя и читателя, то, что произошло, является данным исследованием.

Как мы уже говорили ранее, переменные являются одной из центральных осей описательной статистики - и также не описательной-. Переменная включает в себя набор значений, и в соответствии с этими значениями мы можем говорить о:

• переменные количественныйможет иметь числовое значение (возраст, цена товара, годовой доход).
• Категориальные переменные или качественный: они не могут быть измерены численно (например, пол, национальность или цвет кожи) или масштабирование напрямую.

Переменные также можно классифицировать как:

• Одномерные переменные. они только собирают информация о характеристике населения. Например, рост учеников в школе.
• Двумерные переменные. подобрать информация о двух характеристиках населения. Например, рост и возраст учеников школы.
• Многомерные переменные. собирать информацию о три или более характеристики населения. Например, рост, вес и возраст учеников школы.

Таким образом, данные (числа или измерения, собранные из наблюдения) могут быть двух типов:

• данные сдержанный. Это числовые ответы, которые возникают из процесс подсчета.
• данные непрерывный. Это числовые ответы, которые возникают из процесс измерения.

Шкалы измерений в описательной статистике

Мера это процесс связывания абстрактных понятий с эмпирическими показателями. Результат измерения называется измерение.

Существует четыре возможных шкалы измерения, которые используются для классификация переменных. В этом смысле свойства надежность и срок действия Они очень важны в описательной статистике, так как они говорят нам о качестве измерения. Потому что, что послужит нам некоторыми данными, которые ошибочно приняты происхождения?

Номинальная шкала

В этом масштабе номера присваиваются категориям, которым заказ не нужен (нельзя сказать, что одна категория больше другой). Кроме того, эти категории взаимоисключающие. Примером этого может быть пол или цвет. Таким образом, выбранный вариант будет исключать другие.

Эта шкала присваивается переменным качественный или категоричный.

Порядковая шкала

Здесь категории устанавливаются с два или более уровня, которые подразумевают порядок друг к другу. Как и в предыдущем масштабе, это также взаимоисключающие категории, но теперь мы можем разместить значения переменных в порядке. Например, эту шкалу можно увидеть в ответах на вопросник:

• Категорически не согласен.
• не соглашаться.
• равнодушный.
• в соответствии.
• Полностью согласен.

Эти варианты ответа могут быть закодированы с номерами от одного до пяти, которые предлагают заранее установленный порядок. Тем не менее, мы не можем знать, если мы не будем использовать сложные статистические процедуры и попытаться оценить его, расстояние между двумя категориями. Таким образом, мы можем говорить о том, что объект исследования имеет более или менее что-то, но простым способом мы не можем говорить о том, насколько больше этого чего-либо (интеллект, память, беспокойство и т. Д.).

Эта шкала также присваивается переменным качественный.

Интервальная шкала

В этой шкале расстояние между значениями количественно. Измерение интервала также имеет характеристики двух предыдущих измерений. Таким образом, он устанавливает расстояние между одной мерой и другой.

Интервальная шкала применяется к непрерывным переменным. однако, это невозможно в этом масштабе абсолютный ноль. Ярким примером такого типа измерений является термометр. Когда он отмечает ноль градусов, это не означает отсутствие температуры.

Эта шкала применяется в переменных количественный.

Шкала отношений

Наконец, эта шкала включает в себя характеристики предыдущих. Определить точное расстояние между интервалами категории. Кроме того, он имеет чертовски абсолютный ноль, в котором измеряемая характеристика или атрибут не существует. Например, количество детей: ноль детей означает отсутствие детей.

Эта шкала применяется в переменных количественный.

Частоты в описательной статистике

распределение частот Это список возможные значения (или интервалы), которые принимает переменная, рядом с количеством наблюдений для каждого значения.

• абсолютная частота зарегистрировать количество раз, когда определенное значение появляется между наблюдениями.
• относительная частота зарегистрировать доля или процент встречаемости определенного значения наблюдений.

Это распределение частот обычно представлено рисовать. Таким образом, это должно включать все возможные значения переменной. Кроме того, общее количество наблюдений (N), которые были сделаны. Когда у нас есть Большое количество категорий данных и некоторые из них с очень низкими частотами должны быть сгруппированы в интервалы.

показатели

Наконец, показатели в статистике используются для описать набор данных с помощью числа. Таким образом, это число обобщает характеристику распределения анализируемых данных. Некоторые из этих показателей:

• Показатели центральная тенденция
  • Средний или средний.
  • мода.
  • медиана.
• Показатели дисперсия
  • дисперсия.
  • Минимум / максимум.
  • ранг.
  • Межквартирный ассортимент.

Таким образом, с помощью этих концепций описательная статистика отвечает за отладку, организацию и расчет статистики и представлений данных, предлагаемых исследователю, и за счет расширения для научного сообщества., полная карта того, что произошло в вашем кабинете.