Deskriptivní statistiky v psychologii

Statistika je obor matematiky, který studuje variabilitu, stejně jako proces, který ji generuje podle zákonů pravděpodobnosti. Je nutné jak provádět výzkum, tak pochopit, jak je dnes zkoumán studií. Znalosti v této oblasti nám tak umožní do značné míry poznat kvalitu studie, a tedy i míru spolehlivosti, kterou si zaslouží její závěry..

Na druhé straně popisná statistika je ta část statistik, která je zodpovědný za sběr, prezentaci a charakterizaci souboru dat. Jinými slovy, deskriptivní statistiky se snaží zjistit, co se stalo, ve srovnání s inferenciálními statistikami, které se snaží předvídat, co se stane v budoucnosti v rámci souboru podmínek..

Tyto podmínky jsou například obvykle specifikovány proměnnými, jako je věk, klima nebo stupeň úzkosti. Cílem deskriptivní statistiky v psychologii je tedy shrnout užitečným způsobem pro badatele a pro čtenáře, co se stalo, je dané studie.

Jak již bylo řečeno, proměnné jsou jednou z centrálních os popisných statistik - a také popisných-. Proměnná obsahuje sadu hodnot, a podle těchto hodnot můžeme hovořit o:

• Proměnné kvantitativní: může mít číselnou hodnotu (věk, cena produktu, roční příjem).
• Kategorické proměnné nebo kvalitativní: nemohou být měřeny numericky (např. pohlaví, národnost nebo barva pleti) nebo měřítko přímo.

Proměnné lze také klasifikovat jako:

• Jednorozměrné proměnné. sbírají informace o charakteristice obyvatelstva. Například výška studentů ve škole.
• Dvourozměrné proměnné. vyzvednout informace o dvou charakteristikách obyvatelstva. Například, výška a věk studentů školy.
• Multidimenzionální proměnné. shromažďovat informace tři nebo více charakteristik populace. Například, výška, váha a věk studentů školy.

Tak dat (čísla nebo měření získaná z pozorování) mohou být dvou typů:

• Data diskrétní. Jsou to numerické odpovědi, které vyplývají z a proces počítání.
• Data kontinuální. Jsou to numerické odpovědi, které vyplývají z a procesu měření.

Měření v popisných statistikách

Měření je spojování abstraktních pojmů s empirickými ukazateli. Volá se výsledek měření měření.

Existují čtyři možné měřicí stupnice, které se používají pro pomoc při klasifikace proměnných. V tomto smyslu, vlastnosti spolehlivost a platnosti Jsou velmi důležité v popisné statistice, protože nám říkají o kvalitě měření. Vzhledem k tomu, co nám poslouží některé údaje, které jsou nesprávně převzaty?

Jmenovitá stupnice

V tomto měřítku čísla jsou přiřazena kategoriím, které nepotřebují objednávku (nemůžeme říci, že jedna kategorie je více než jiná). Tyto kategorie jsou navíc vzájemně se vylučují. Příkladem může být pohlaví nebo barvy. Zvolená možnost by tedy byla vyloučena z ostatních.

Tato stupnice je přiřazena proměnným kvalitativní nebo kategorické.

Ordinální stupnice

Zde jsou vytvořeny kategorie dvě nebo více úrovní, které znamenají vzájemný pořádek. Stejně jako v předchozím měřítku se jedná o vzájemně se vylučující kategorie, ale nyní můžeme umístit hodnoty proměnných do pořadí. Tento rozsah lze například vidět v odpovědích na dotazník:

• Nesouhlasím.
• Nesouhlasím.
• Lhostejný.
• Souhlasím.
• Úplně souhlasím.

Tyto možnosti odezvy mohou být kódovány čísly v rozsahu od jedné do pěti, které naznačují, že předem stanovený řád. Nemůžeme však vědět, pokud nepoužíváme pokročilé statistické postupy a pokusíme se je odhadnout, vzdálenost mezi dvěma kategoriemi. Můžeme tedy hovořit o tom, že předmět vyšetřování má víceméně něco, ale jednoduchým způsobem nemůžeme mluvit o tom, o kolik toho něco víc (inteligence, paměť, úzkost atd.).

Tato proměnná je také přiřazena proměnným kvalitativní.

Intervalová stupnice

V tomto měřítku se kvantifikuje vzdálenost mezi hodnotami. Měření intervalu má také charakteristiky dvou předchozích měření. Stanoví tak vzdálenost mezi jedním a druhým měřítkem.

Intervalová stupnice se použije pro spojité proměnné. Nicméně, v tomto měřítku to není možné absolutní nula. Jasným příkladem tohoto typu měření je teploměr. Když označí nulové stupně, neznamená to nepřítomnost teploty.

Tato stupnice se používá v proměnných kvantitativní.

Poměrová stupnice

Konečně tato škála obsahuje charakteristiky předchozích. Určete přesná vzdálenost mezi intervaly kategorie. Navíc má absolutní nulové kurva, ve kterém neexistuje vlastnost nebo atribut, který se měří. Například počet dětí: nulové děti znamenají absenci dětí.

Tato stupnice se používá v proměnných kvantitativní.

Frekvence v popisných statistikách

Jeden rozložení frekvence Je to seznam možné hodnoty (nebo intervaly), které proměnná trvá, vedle počtu pozorování pro každou hodnotu.

• absolutní frekvence zaregistrovat počet pozorování mezi pozorováním.
• relativní četnost zaregistrovat procentní podíl výskytu určité hodnoty pozorování.

Toto rozdělení frekvence je obvykle reprezentováno desek. To musí tedy zahrnovat všechny možné hodnoty proměnné. Celkový počet pozorování (n), které byly provedeny. Když máme Velké množství kategorií dat a některé s velmi nízkými frekvencemi by měly být seskupeny v intervalech.

Indikátory

Nakonec jsou ukazatele ve statistikách zvyklé popsat sadu dat pomocí čísla. Toto číslo tedy shrnuje charakteristiku distribuce analyzovaných dat. Některé z těchto ukazatelů jsou:

• Ukazatele centrální tendence
  • Průměr nebo průměr.
  • Móda.
  • Střední.
• Ukazatele disperze
  • Odchylka.
  • Minimum / Maximum.
  • Hodnost.
  • Interquartile rozsah.

S pomocí těchto konceptů jsou tedy popisné statistiky zodpovědné za ladění, organizaci a výpočet statistik a reprezentací údajů, které mají být nabídnuty výzkumnému pracovníkovi, a rozšířením o vědeckou komunitu., kompletní mapu toho, co se ve vaší studii stalo.