Opisna statistika u psihologiji

Statistika je grana matematike koja proučava varijabilnost, kao i proces koji ga generira slijedeći zakone vjerojatnosti. Potrebno je i istraživanje i razumijevanje kako se danas istražuje izvan zaključaka bilo koje studije. Stoga će nam znanje u ovoj grani omogućiti da u velikoj mjeri znamo kvalitetu studije i stoga stupanj pouzdanosti da zaslužujemo njegove zaključke..

Deskriptivna statistika, s druge strane, je taj dio statistike odgovoran je za prikupljanje, prezentiranje i karakterizaciju skupa podataka. Drugim riječima, deskriptivna statistika pokušava znati što se dogodilo, u usporedbi s inferencijskim statistikama koje pokušavaju predvidjeti što će se dogoditi u budućnosti pod nizom uvjeta.

Na primjer, ovi uvjeti obično su određeni varijablama kao što su dob, klima ili stupanj tjeskobe. Dakle, deskriptivna statistika u psihologiji ima za cilj sažeti na koristan način za istraživača i za čitatelja ono što se dogodilo jest dano istraživanje.

Kao što smo već rekli, varijable su jedna od središnjih osi deskriptivne statistike - i one koje nisu opisne,-. Varijabla obuhvaća skup vrijednosti, i prema tim vrijednostima možemo govoriti o:

• varijable kvantitativan: svibanj imati numerička vrijednost (dob, cijena proizvoda, godišnji prihod).
• Kategorijske varijable ili kvalitativan: ne mogu se mjeriti numerički (kao što su spol, nacionalnost ili boja kože) ili izravno skaliranje.

Varijable se također mogu klasificirati kao:

• Jednodimenzionalne varijable. oni samo skupljaju informacije o karakteristikama populacije. Na primjer, visina učenika u školi.
• Dvodimenzionalne varijable. pokupi informacije o dvije značajke populacije. Primjerice, visina i dob učenika u školi.
• Višedimenzionalne varijable. prikupiti informacije o tri ili više obilježja populacije. Na primjer, visina, težina i dob učenika u školi.

Dakle, podaci (brojevi ili mjerenja prikupljeni iz promatranja) mogu biti dva tipa:

• podaci diskretan. To su numerički odgovori koji proizlaze iz a proces prebrojavanja.
• podaci stalan. To su numerički odgovori koji proizlaze iz a proces mjerenja.

Mjerne skale u deskriptivnoj statistici

Mjera je proces povezivanja apstraktnih pojmova s ​​empirijskim pokazateljima. Rezultat mjerenja se naziva mjeriti.

Postoje četiri moguće mjerne ljestvice, koje se koriste za pomoć u klasifikacija varijabli. U tom smislu, svojstva pouzdanost i vrijednost Oni su vrlo važni u deskriptivnoj statistici, jer nam govore o kvaliteti mjerenja. Jer, ono što će nam poslužiti neke podatke koji su pogrešno uzeti podrijetlo?

Nazivna skala

Na toj ljestvici brojevi su dodijeljeni kategorijama koje ne trebaju narudžbu (ne možemo reći da je jedna kategorija više od druge). Osim toga, ove kategorije su međusobno se isključuju. Primjer toga može biti spol ili boju. Stoga bi izabrana opcija bila isključiva od ostalih.

Ta je skala dodijeljena varijablama kvalitativan ili kategoričan.

Redna skala

Ovdje se utvrđuju kategorije s dvije ili više razina koje podrazumijevaju poredak jedna drugoj. Kao iu prethodnoj skali, to su također međusobno isključive kategorije, ali sada možemo postaviti vrijednosti varijabli u red. Primjerice, ova skala može se vidjeti u odgovorima na upitnik:

• Sasvim se ne slažem.
• ne slagati se.
• ravnodušan.
• u skladu.
• Potpuno se slažem.

Ove opcije odgovora mogu se kodirati brojevima u rasponu od jednog do pet koji sugeriraju a unaprijed uspostavljenu narudžbu. Međutim, ne možemo znati, ako ne koristimo napredne statističke postupke i pokušamo procijeniti udaljenost između dvije kategorije. Dakle, možemo govoriti o tome da je predmet istraživanja više ili manje nešto, ali na jednostavan način ne možemo govoriti o tome koliko toga više (inteligencija, pamćenje, tjeskoba, itd.)..

Ta je ljestvica također dodijeljena varijablama kvalitativan.

Intervalna skala

U toj ljestvici kvantificira se udaljenost između vrijednosti. Mjerenje intervala također ima karakteristike dvaju prethodnih mjerenja. Time se uspostavlja udaljenost između jedne mjere i druge.

Intervalna skala se primjenjuje na kontinuirane varijable. međutim, to nije moguće na toj skali apsolutna nula. Jasan primjer ove vrste mjerenja je termometar. Kada označava nula stupnjeva, to ne znači odsustvo temperature.

Ta se ljestvica primjenjuje u varijablama kvantitativan.

Omjer omjera

Konačno, ova skala uključuje osobine prethodnih. Odredite točnu udaljenost između intervala kategorije. Osim toga, ima apsolutno nula jebanje u kojem karakteristika ili atribut koji se mjeri ne postoji. Na primjer, broj djece: nula djece znači odsutnost djece.

Ta se ljestvica primjenjuje u varijablama kvantitativan.

Frekvencije u deskriptivnoj statistici

raspodjela frekvencija To je popis moguće vrijednosti (ili intervali) koje varijabla uzima, pored broja opažanja za svaku vrijednost.

• apsolutna frekvencija registrirati broj puta kada se između promatranja pojavi određena vrijednost.
• relativna učestalost registrirati udio ili postotak pojave određene vrijednosti opažanja.

Ova raspodjela frekvencija obično se predstavlja izvući. Dakle, ovo mora uključivati ​​sve moguće vrijednosti varijable. Osim toga, ukupan broj opažanja (n) koje su napravljene. Kada imamo Veliku količinu podataka i neke od njih s vrlo niskim frekvencijama treba grupirati u intervalima.

pokazatelji

Naposljetku, korišteni su pokazatelji u statistici opisati skup podataka pomoću broja. Dakle, ovaj broj sažima karakteristiku distribucije analiziranih podataka. Neki od tih pokazatelja su:

• Pokazatelji središnja tendencija
  • Prosječno ili prosječno.
  • moda.
  • srednja.
• Pokazatelji disperzija
  • varijacija.
  • Minimum / Maximum.
  • rang.
  • Interkvartilni raspon.

Prema tome, uz pomoć ovih koncepata, deskriptivna statistika je odgovorna za ispravljanje pogrešaka, organiziranje i izračunavanje statistike i prikaza podataka koji će ponuditi istraživaču, a time i na znanstvenu zajednicu., cjelovita karta onoga što se dogodilo u vašoj studiji.