Дескриптивна статистика в психологията

Статистиката е клонът на математиката, който изучава променливостта, както и процесът, който го генерира следвайки законите на вероятността. Необходимо е както да се направи проучване, така и да се разбере как се изследва днес отвъд заключенията на всяко проучване. По този начин знанието в този бранш ще ни позволи да знаем до голяма степен качеството на изследването и следователно степента на надеждност, че заслужаваме нейните заключения..

Описателната статистика, от друга страна, е тази част от статистиката отговаря за събирането, представянето и характеризирането на набор от данни. С други думи, описателната статистика се опитва да знае какво се е случило, в сравнение със сходни статистически данни, които се опитват да предскажат какво ще се случи в бъдеще при определени условия.

Например, тези условия обикновено се определят от променливи като възраст, климат или степен на безпокойство. Така, описателната статистика в психологията има за цел обобщете по полезен начин за изследователя и за читателя това, което се е случило, е дадено изследване.

Както казахме по-горе, променливите са една от централните оси на описателната статистика - и на не-описателната, както и-. Променливата обхваща набор от стойности, и според тези ценности можем да говорим за:

• променливи количествен: може да има числова стойност (възраст, цена на продукт, годишен доход).
• Категорични променливи или. \ T качествен: те не могат да бъдат измерени по цифри (напр. пол, националност или цвят на кожата) или директно мащабиране.

Променливите също могат да бъдат класифицирани като:

• Едномерни променливи. те само събират информация за характеристика на населението. Например височина на учениците в училище.
• Двумерни променливи. вземи информация за две характеристики на населението. Например, височината и възрастта на учениците в едно училище.
• Многоизмерни променливи. събиране на информация за три или повече характеристики на една популация. Например, височина, тегло и възраст на учениците в училище.

По този начин, данни (числа или измервания, събрани от наблюдението) могат да бъдат два вида:

• данни дискретен. Те са цифрови отговори, които произтичат от a процес на преброяване.
• данни непрекъснат. Те са цифрови отговори, които произтичат от a процес на измерване.

Скали за измерване в описателна статистика

Мярката е процес на свързване на абстрактни понятия с емпирични показатели. Резултатът от измерването се нарича мярка.

Има четири възможни скали за измерване, които се използват за подпомагане на класификация на променливите. В този смисъл, свойствата на надеждност и валидност Те са много важни в описателната статистика, тъй като ни казват за качеството на измерването. Защото, какво ще ни послужи някои данни, които са погрешно взети произход?

Номинална скала

В този мащаб номерата се присвояват на категории, които не се нуждаят от поръчка (не можем да кажем, че една категория е повече от друга). В допълнение, тези категории са взаимно изключващи се. Пример за това може да бъде пол или цвят. Така избраният вариант ще бъде изключителен от останалите.

Тази скала е присвоена на променливите качествен или категоричен.

Обикновена скала

Тук са установени категории с две или повече нива, които предполагат ред един на друг. Както и в предишния мащаб, това са и взаимно изключващи се категории, но сега можем да поставим стойностите на променливите в ред. Например, тази скала може да се види в отговорите на въпросник:

• Силно несъгласен.
• не съм съгласен.
• безразличен.
• в съответствие.
• Напълно съгласен.

Тези опции за отговор могат да бъдат кодирани с числа, вариращи от една до пет, които предполагат a предварително установена поръчка. Въпреки това, не можем да знаем, освен ако не използваме усъвършенствани статистически процедури и се опитаме да я оценим, разстоянието между две категории. Така можем да говорим, че предметът на разследването има повече или по-малко нещо, но по прост начин не можем да говорим за това колко повече от това нещо (интелигентност, памет, тревожност и т.н.).

Тази скала е присвоена и на променливите качествен.

Интервална скала

В този мащаб се определя количествено разстоянието между стойностите. Измерването на интервала също има характеристиките на двете предишни измервания. По този начин тя установява разстоянието между една мярка и друга.

Интервалната скала се прилага за непрекъснати променливи. обаче, не е възможно в този мащаб абсолютна нула. Ясен пример за този вид измерване е термометър. Когато маркира нула градуса, това не означава липса на температура.

Тази скала се прилага в променливите количествен.

Мащаб на съотношението

И накрая, тази скала включва характеристиките на предишните. Определете точно разстояние между интервалите на дадена категория. В допълнение, той има абсолютна нула, в която характеристиката или атрибута, който се измерва, не съществува. Например, броят на децата: нула деца означава отсъствие на деца.

Тази скала се прилага в променливите количествен.

Честоти в описателната статистика

а честотно разпределение Това е списък с възможни стойности (или интервали), които една променлива взема, до броя на наблюденията за всяка стойност.

• на абсолютна честота регистрирайте няколко пъти, когато между наблюденията се появи определена стойност.
• на относителна честота регистрирайте процент или процент на поява на определена стойност на наблюденията.

Това честотно разпределение обикновено се представя чрез изготвят. По този начин, това трябва да включва всички възможни стойности на променлива. Освен това общият брой на наблюденията (п), които са направени. Когато имаме Голямо количество категории данни и някои от тях с много ниски честоти трябва да бъдат групирани на интервали.

индикатори

Накрая, показателите в статистиката са свикнали опишете набор от данни, използвайки номер. Така този брой обобщава характеристика на разпределението на анализираните данни. Някои от тези показатели са:

• Показатели на централна тенденция
  • Средна или средна.
  • мода.
  • медиана.
• Показатели на дисперсия
  • промяна.
  • Минимален / максимален.
  • ранг.
  • Интерквартилен диапазон.

По този начин, с помощта на тези концепции, описателната статистика е отговорна за отстраняване на грешки, организиране и изчисляване на статистически данни и представяне на данните, които предлагат на изследователя, и чрез разширяване на научната общност., пълна карта на случилото се в кабинета ви.