Leíró statisztikák a pszichológiában

A statisztika a változékonyságot tanulmányozó matematika ága, valamint a valószínűségi törvényeket követő folyamat. Mind a kutatást, mind a mai napig kutatni kell bármely tanulmány következtetésein túl. Így a tudás ebben az ágban lehetővé teszi számunkra, hogy nagymértékben megismerjük a tanulmány minőségét, és ezáltal a megbízhatóságot, amit megérdemelünk..

A leíró statisztika ezzel szemben a statisztika része felelős az adatgyűjtésért, azok bemutatásáért és jellemzéséért. Más szóval, a leíró statisztikák megpróbálják tudni, hogy mi történt, az olyan következetes statisztikákhoz képest, amelyek megpróbálják megjósolni, hogy mi fog történni a jövőben bizonyos feltételek szerint.

Például ezeket a körülményeket általában olyan változók határozzák meg, mint az életkor, az éghajlat vagy a szorongás mértéke. Így a pszichológia leíró statisztikája a cél Hasznos módon foglalja össze a kutatót, és az olvasó számára, hogy mi történt, egy adott tanulmány.

Ahogy már korábban említettük, a változók a leíró statisztikák egyik központi tengelye, és a nem leíró jellegűek is.-. A változó értékeket tartalmaz, és ezeknek az értékeknek megfelelően beszélhetünk:

• változók mennyiségi: lehet numerikus érték (kor, ár, éves jövedelem).
• Kategorikus változók vagy kvalitatív: nem lehet számszerűen mérni (például nem, nemzetiség vagy bőrszín) vagy közvetlenül méretezhető.

A változók is besorolhatók:

• Egydimenziós változók. csak összegyűjtik információ a népesség jellemzőiről. Például a diákok magassága egy iskolában.
• Kétdimenziós változók. vegye fel információk a lakosság két jellemzőjéről. Például egy iskola diákjainak magassága és kora.
• Többdimenziós változók. információkat gyűjteni a populáció három vagy több jellemzője. Például egy iskola diákjainak magassága, súlya és életkora.

Így adat (a megfigyelésekből összegyűjtött számok vagy mérések) kétféle lehet:

• adat diszkrét. Ezek a numerikus válaszok, amelyek az a számlálási folyamat.
• adat folyamatos. Ezek a numerikus válaszok, amelyek az a mérési folyamat.

Mérési skálák a leíró statisztikákban

Az intézkedés az az absztrakt fogalmak és az empirikus mutatók összekapcsolása. A mérés eredményét hívják intézkedés.

Négy lehetséges mérési skála létezik, amelyek segítik a változók osztályozása. Ebben az értelemben a megbízhatóság és érvényesség Ezek nagyon fontosak a leíró statisztikákban, mivel ezek a mérések minőségéről szólnak. Mert mi fog szolgálni nekünk olyan adatokat, amelyek helytelenül származnak?

Névleges skála

Ezen a skálán a számok olyan kategóriákhoz vannak rendelve, amelyek nem igényelnek megrendelést (nem mondhatjuk, hogy egy kategória több, mint egy másik). Ezen kívül ezek a kategóriák is kizárják egymást. Erre példa lehet a neme vagy színe. Így a választott lehetőség kizárná a többit.

Ez a skála a változókhoz van hozzárendelve kvalitatív vagy kategorikus.

Rendes skála

Itt a kategóriák jönnek létre két vagy több szinten, amelyek egymás rendelését jelentik. Mint az előző skálán, ezek is kölcsönösen kizáró kategóriák, de most a változók értékeit sorrendbe helyezhetjük. Például ez a skála a kérdőívre adott válaszokban látható:

• Határozottan nem ért egyet.
• nem ért egyet.
• közömbös.
• szerint.
• Teljesen egyetért.

Ezek a válasz opciók kódolhatók egytől ötig terjedő számokkal, amelyek a következőkre utalnak: a előre meghatározott sorrendben. Azonban nem tudjuk, kivéve, ha fejlett statisztikai eljárásokat használunk, és megpróbáljuk megbecsülni a két kategória közötti távolságot. Így beszélhetünk arról, hogy a vizsgálat tárgyának többé-kevésbé van valami, de egyszerű módon nem beszélhetünk arról, hogy mennyit többet (intelligencia, memória, szorongás stb.)..

Ez a skála a változókhoz is tartozik kvalitatív.

Intervallum skála

Ebben a skálában az értékek közötti távolság számszerűsíthető. Az intervallum mérése a két korábbi mérés jellemzőivel is rendelkezik. Így megállapítja az egyik intézkedés és a másik közötti távolságot.

Az intervallum skála a folyamatos változókra vonatkozik. viszont, ez a skála nem lehetséges abszolút nulla. Az ilyen típusú mérések egyértelmű példája a hőmérő. Ha nulla fokot jelöl, nem jelenti a hőmérséklet hiányát.

Ezt a skálát a változókban alkalmazzák mennyiségi.

Arány arány

Végül ez a skála tartalmazza az előzőek jellemzőit is. Határozza meg a a kategóriák közötti távolságok pontos távolsága. Ezenkívül abszolút nulla kurva van, amelyben a mért jellemző vagy attribútum nem létezik. Például a gyermekek száma: a nulla gyermek a gyermekek hiányát jelenti.

Ezt a skálát a változókban alkalmazzák mennyiségi.

A leíró statisztikák gyakorisága

egy frekvenciaelosztás Ez egy lista lehetséges változók (értékek), az értékek megfigyeléseinek száma mellett.

• az abszolút gyakoriság regisztrálja a a megfigyelések között egy bizonyos érték jelenik meg.
• az relatív frekvencia regisztrálja a a megfigyelések bizonyos értékének aránya vagy százalékos aránya.

Ezt a frekvenciaeloszlást általában a rajzol. Tehát ennek tartalmaznia kell egy változó összes lehetséges értékét. Ezenkívül a megfigyelések teljes száma (n). Amikor van egy Nagy mennyiségű adatkategóriát és néhány nagyon alacsony frekvenciájú adatot kell időközönként csoportosítani.

mutatók

Végül a statisztikákban szereplő mutatók szoktak egy számot tartalmazó adatkészletet. Így ez a szám az elemzett adatok eloszlásának jellemzőit foglalja össze. Ezek a mutatók némelyike:

• A központi tendencia
  • Átlagos vagy átlag.
  • divat.
  • középső.
• A szórás
  • variancia.
  • Minimum / Maximum.
  • rang.
  • Interkvartilis tartomány.

Így ezeknek a fogalmaknak a segítségével a leíró statisztikák felelősek a statisztikák és az adatok reprezentációjának hibakereséséért, megszervezéséért és kiszámításáért a kutató számára, és kiterjesztésükre a tudományos közösség számára., egy teljes térképet arról, hogy mi történt a tanulmányban.