Deskriptívna štatistika v psychológii

Štatistika je oblasť matematiky, ktorá študuje variabilitu, ako aj proces, ktorý ju generuje podľa zákonov pravdepodobnosti. Je potrebné robiť výskum a pochopiť, ako sa dnes skúma nad rámec záverov akejkoľvek štúdie. Znalosti v tejto oblasti nám teda umožnia do značnej miery poznať kvalitu štúdie a tým aj stupeň spoľahlivosti, ktorú si zaslúžime jej závery..

Na druhej strane, deskriptívna štatistika je tou časťou štatistiky, ktorá je zodpovedný za zber, prezentáciu a charakterizáciu súboru údajov. Inými slovami, opisné štatistiky sa snažia vedieť, čo sa stalo, v porovnaní s inferenciálnymi štatistikami, ktoré sa snažia predpovedať, čo sa stane v budúcnosti v rámci súboru podmienok..

Tieto podmienky sú napríklad zvyčajne špecifikované premennými ako vek, klíma alebo stupeň úzkosti. Cieľom deskriptívnej štatistiky v psychológii je teda zhrnúť užitočným spôsobom pre výskumníka a pre čitateľa, čo sa stalo, je daná štúdia.

Ako sme už uviedli, premenné sú jednou z centrálnych osí deskriptívnej štatistiky - a tiež opisnej-. Premenná obsahuje množinu hodnôt, a podľa týchto hodnôt môžeme hovoriť o:

• premenné kvantitatívne: môže mať číselná hodnota (vek, cena výrobku, ročný príjem).
• Kategorické premenné alebo kvalitatívne: nemôžu byť merané číselne (napr. pohlavie, štátna príslušnosť alebo farba pleti) alebo priame škálovanie.

Premenné môžu byť tiež klasifikované ako:

• Jednorozmerné premenné. zbierajú informácie o charakteristike populácie. Napríklad výška študentov v škole.
• Dvojrozmerné premenné. vyzdvihnúť informácie o dvoch charakteristikách obyvateľstva. Napríklad výška a vek študentov školy.
• Multidimenzionálne premenné. zhromažďovať informácie o troch alebo viacerých charakteristík populácie. Napríklad výška, váha a vek študentov školy.

To znamená, dáta (čísla alebo merania získané z pozorovania) môžu byť dvoch typov:

• dáta diskrétne. Sú to numerické odpovede, ktoré vyplývajú z a proces počítania.
• dáta nepretržitý. Sú to numerické odpovede, ktoré vyplývajú z a procesu merania.

Meracie škály v popisných štatistikách

Opatrenie je proces spájania abstraktných pojmov s empirickými ukazovateľmi. Výsledok merania sa nazýva zmerať.

Existujú štyri možné meracie škály, ktoré sa používajú na pomoc pri klasifikácia premenných. V tomto zmysle, vlastnosti spoľahlivosť a platnosť Sú veľmi dôležité v popisnej štatistike, pretože nám hovoria o kvalite merania. Vzhľadom k tomu, čo nám bude slúžiť niektoré údaje, ktoré sú nesprávne prevzaté pôvodu?

Menovitá stupnica

V tomto rozsahu čísla sú priradené k kategóriám, ktoré nepotrebujú objednávku (nemôžeme povedať, že jedna kategória je viac ako iná). Okrem toho sú tieto kategórie vzájomne sa vylučujú. Príkladom môže byť pohlavia alebo farby. Zvolená možnosť by teda bola vylúčená.

Táto mierka je priradená premenným kvalitatívne alebo kategorické.

Ordinálna stupnica

Tu sú stanovené kategórie dve alebo viac úrovní, ktoré znamenajú vzájomný poriadok. Rovnako ako v predchádzajúcom merítku sú to aj vzájomne sa vylučujúce kategórie, ale teraz môžeme umiestniť hodnoty premenných v poradí. Tento rozsah možno napríklad vidieť v odpovediach na dotazník:

• Rozhodne nesúhlasím.
• nesúhlasiť.
• ľahostajný.
• v súlade.
• Úplne súhlasím.

Tieto možnosti odpovede môžu byť kódované číslami v rozsahu od jedného do piatich, ktoré naznačujú a vopred stanovený poriadok. Nemôžeme však vedieť, ak nepoužijeme pokročilé štatistické postupy a pokúsime sa ich odhadnúť, vzdialenosť medzi dvoma kategóriami. Môžeme teda hovoriť o tom, že predmet vyšetrovania má viac či menej niečo, ale jednoduchým spôsobom nemôžeme hovoriť o tom, o koľko toho niečoho viac (inteligencia, pamäť, úzkosť atď.)..

Táto mierka je tiež priradená premenným kvalitatívne.

Intervalová stupnica

V tejto mierke sa kvantifikuje vzdialenosť medzi hodnotami. Meranie intervalu má tiež charakteristiky dvoch predchádzajúcich meraní. Tým sa vytvorí vzdialenosť medzi jedným a druhým opatrením.

Intervalová škála sa aplikuje na spojité premenné. však, v tomto meradle to nie je možné absolútna nula. Jasným príkladom tohto typu merania je teplomer. Keď označí nulové stupne, neznamená to absenciu teploty.

Táto škála sa používa v premenných kvantitatívne.

Pomerová stupnica

Nakoniec táto škála obsahuje charakteristiky predchádzajúcich. Určite presná vzdialenosť medzi intervalmi kategórie. Okrem toho má absolútne nulové kurva, v ktorom vlastnosť alebo atribút, ktorý sa meria, neexistuje. Napríklad počet detí: nula detí znamená neprítomnosť detí.

Táto škála sa používa v premenných kvantitatívne.

Frekvencie v štatistických údajoch

frekvenčné rozdelenie Je to zoznam možné hodnoty (alebo intervaly), ktoré premenná zaberá, vedľa počtu pozorovaní pre každú hodnotu.

• absolútna frekvencia zaregistrovať počet pozorovaní medzi pozorovaniami.
• relatívna frekvencia zaregistrovať percentuálny podiel výskytu určitej hodnoty pozorovaní.

Toto rozdelenie frekvencie je zvyčajne reprezentované kresliť. To musí teda zahŕňať všetky možné hodnoty premennej. Okrem toho celkový počet pozorovaní (n), ktoré boli vykonané. Keď máme Veľké množstvo kategórií údajov a niektoré z nich s veľmi nízkymi frekvenciami by mali byť zoskupené v intervaloch.

ukazovatele

Nakoniec sú použité ukazovatele v štatistikách opisujú súbor údajov pomocou čísla. Toto číslo teda sumarizuje charakteristiku distribúcie analyzovaných dát. Niektoré z týchto ukazovateľov sú:

• Ukazovatele centrálnej tendencie
  • Priemer alebo priemer.
  • móda.
  • medián.
• Ukazovatele rozptyl
  • odchýlka.
  • Minimum / Maximum.
  • hodnosť.
  • Interquartilný rozsah.

S pomocou týchto konceptov sú teda za opis, štatistické štatistiky zodpovedné za ladenie, organizovanie a výpočet štatistík a reprezentácií údajov, ktoré sa majú poskytnúť výskumnému pracovníkovi, a za rozšírenie vedeckej komunity., úplnú mapu toho, čo sa stalo vo vašej štúdii.