Statistici descriptive în psihologie

Statisticile reprezintă ramura matematicii care studiază variabilitatea, precum și procesul care o generează în conformitate cu legile probabilității. Este necesar atât cercetarea, cât și înțelegerea modului în care este cercetat astăzi dincolo de concluziile unui studiu. Astfel, cunoștințele din această ramură ne vor permite să cunoaștem într-o mare măsură calitatea unui studiu și, prin urmare, gradul de fiabilitate pe care îl merită concluziile.

Statisticile descriptive, pe de altă parte, reprezintă acea parte a statisticilor este responsabil pentru colectarea, prezentarea și caracterizarea unui set de date. Cu alte cuvinte, statisticile descriptive încearcă să știe ce sa întâmplat, spre deosebire de statisticile inferențiale care încearcă să prezică ce se va întâmpla în viitor într-un set de condiții.

De exemplu, aceste condiții sunt de obicei specificate prin variabile cum ar fi vârsta, clima sau gradul de anxietate. Astfel, statisticile descriptive în psihologie au ca obiectiv rezumă într-un mod util pentru cercetător și pentru cititor ceea ce sa întâmplat este un studiu dat.

Așa cum am spus mai înainte, variabilele sunt una dintre axele centrale ale statisticilor descriptive - și cele ne-descriptive.-. O variabilă cuprinde un set de valori, și în funcție de aceste valori putem vorbi despre:

• variabile cantitativ: poate valoare numerică (vârsta, prețul unui produs, venitul anual).
• Variabilele categorice sau calitativ: ele nu pot fi măsurate numeric (cum ar fi sexul, naționalitatea sau culoarea pielii) sau scalarea directă.

De asemenea, variabilele pot fi clasificate ca:

• Variabile unidimensionale. ele colectează numai informații despre o caracteristică a populației. De exemplu, înălțimea elevilor dintr-o școală.
• Variabile bidimensionale. ridica informații privind două caracteristici ale populației. De exemplu, înălțimea și vârsta studenților unei școli.
• Variabile multidimensionale. colecta informații despre trei sau mai multe caracteristici ale unei populații. De exemplu, înălțimea, greutatea și vârsta elevilor unei școli.

Astfel, date (numerele sau măsurătorile colectate din observație) pot fi de două tipuri:

• date discret. Acestea sunt răspunsuri numerice care apar din a procesul de numărare.
• date continuu. Acestea sunt răspunsuri numerice care apar din a procesul de măsurare.

Scări de măsurare în statisticile descriptive

Măsura este procesul de conectare a conceptelor abstracte cu indicatorii empirici. Rezultatul măsurării se numește măsură.

Există patru scale de măsurare posibile, care sunt utilizate pentru a ajuta la clasificarea variabilelor. În acest sens, proprietățile lui încredere și valabilitate ele sunt foarte importante în statisticile descriptive, deoarece ne spun despre calitatea măsurătorilor. Pentru că, ceea ce ne va servi unele date care sunt luate în mod greșit de origine?

Scala nominală

Pe această scală numerele sunt atribuite categoriilor care nu au nevoie de o comandă (nu putem spune că o categorie este mai mult decât alta). În plus, aceste categorii sunt exclude reciproc. Un exemplu de acest lucru poate fi sex sau culoare. Astfel, opțiunea aleasă ar fi exclusă celelalte.

Această scală este atribuită variabilelor calitativ sau categoric.

Scală ordinală

Aici se stabilesc categorii cu două sau mai multe nivele care implică un ordin reciproc. La fel ca în scara anterioară, acestea sunt, de asemenea, categorii care se exclud reciproc, dar acum putem plasa valorile variabilelor într-o ordine. De exemplu, această scală ar putea fi văzută în răspunsurile la un chestionar:

• Sunt total dezacord.
• nu fi de acord.
• indiferent.
• în conformitate.
• Sunt total de acord.

Aceste opțiuni de răspuns pot fi codate cu numere care variază de la unu la cinci care sugerează o ordinea prestabilită. Cu toate acestea, nu putem ști, dacă nu folosim proceduri statistice avansate și încercăm să o estimam, distanța dintre două categorii. Astfel, putem vorbi despre faptul că obiectul anchetei are mai mult sau mai puțin ceva, dar într-un mod simplu nu putem vorbi despre cât de mult mai mult din acel ceva (inteligență, memorie, anxietate etc.).

Această scală este atribuită și variabilelor calitativ.

Intervalul de intervale

În această scală, distanța dintre valori este cuantificată. Măsurarea intervalului are, de asemenea, caracteristicile celor două măsurători anterioare. Astfel, se stabilește distanța dintre o măsură și alta.

Scala intervalului este aplicată variabilelor continue. totuși, nu este posibil pe această scară absolut zero. Un exemplu clar al acestui tip de măsurare este un termometru. Când acesta marchează zero grade, nu înseamnă o absență a temperaturii.

Această scală este aplicată în variabile cantitativ.

Rata scării

În final, această scală include caracteristicile celor anterioare. Determinați distanța exactă dintre intervalele unei categorii. În plus, are un absolut zero fuck în care caracteristica sau atributul care este măsurat nu există. De exemplu, numărul de copii: copii zero înseamnă absența copiilor.

Această scală este aplicată în variabile cantitativ.

Frecvențe în statisticile descriptive

o distribuția frecvențelor este o listă cu posibile valori (sau intervale) pe care o variabilă le ia, lângă numărul de observații pentru fiecare valoare.

• frecvența absolută înregistrați de câte ori apare o anumită valoare între observații.
• frecvență relativă înregistrați proporția sau procentul de apariție a unei anumite valori a observațiilor.

Această distribuție a frecvenței este de obicei reprezentată de trage. Astfel, aceasta trebuie să includă toate valorile posibile ale unei variabile. În plus, numărul total de observații (n) care au fost făcute. Când avem a Numărul mare de categorii de date și unele dintre acestea cu frecvențe foarte scăzute ar trebui grupate în intervale.

Indicatorii

În cele din urmă, indicatorii din statistici sunt utilizați pentru descrie un set de date utilizând un număr. Astfel, acest număr rezumă o caracteristică a distribuției datelor analizate. Unii dintre acești indicatori sunt:

• Indicatori ai tendința centrală
  • Medie sau medie.
  • modă.
  • mediană.
• Indicatori ai dispersare
  • variație.
  • Minim / maxim.
  • rang.
  • Intervalul interquartilelor.

Astfel, cu ajutorul acestor concepte, statisticile descriptive sunt responsabile pentru depanarea, organizarea și calcularea statisticilor și reprezentărilor de date pentru a oferi cercetătorului și, prin extensie, comunității științifice, o harta completa a ceea ce sa intamplat in studiul dumneavoastra.