סטטיסטיקה תיאורית בפסיכולוגיה

הסטטיסטיקה היא ענף המתמטיקה המחקרת השתנות, כמו גם את התהליך שמייצר אותה בעקבות חוקי הסתברות. זה הכרחי גם כדי לעשות מחקר ולהבין איך זה נחקר היום מעבר למסקנות של כל מחקר. לפיכך, הידע בענף זה יאפשר לנו לדעת במידה רבה את איכות המחקר ולפיכך את מידת האמינות שמגיע לנו למסקנותיו.

סטטיסטיקה תיאורית, לעומת זאת, היא חלק מהנתונים הסטטיסטיים אחראי על איסוף, הצגה ואפיון של מערך נתונים. במילים אחרות, סטטיסטיקה תיאורית מנסה לדעת מה קרה, בהשוואה לסטטיסטיקה הסטטיסטית המנסה לנבא מה יקרה בעתיד תחת מערכת תנאים.

לדוגמה, תנאים אלה נקבעים בדרך כלל על ידי משתנים כגון גיל, אקלים או דרגת חרדה. לכן, סטטיסטיקה תיאורית בפסיכולוגיה יש את המטרה של לסכם בצורה שימושית עבור החוקר ועל הקורא מה שקרה הוא מחקר נתון.

כפי שאמרנו בעבר, משתנים הם אחד הצירים המרכזיים של הנתונים הסטטיסטיים - וגם של התיאור הלא תיאורי-. משתנה כולל קבוצת ערכים, ועל פי ערכים אלה אנו יכולים לדבר על:

• משתנים כמותי: אולי ערך מספרי (גיל, מחיר מוצר, הכנסה שנתית).
• משתנים קטגוריים או איכותניYou הם לא יכולים להיות נמדדים מספרית (כגון מין, לאום או צבע עור) או קנה מידה ישירות.

ניתן גם לסווג את המשתנים כ:

• משתנים חד-ממדיים. הם רק לאסוף מידע על מאפיין של אוכלוסייה. לדוגמה, גובה התלמידים בבית הספר.
• משתנים דו מימדיים. להרים מידע על שני מאפיינים של האוכלוסייה. לדוגמה, גובה וגיל של תלמידי בית ספר.
• משתנים רב מימדיים. לאסוף מידע על שלושה מאפיינים או יותר של אוכלוסייה. לדוגמה, גובה, משקל וגיל של תלמידי בית ספר.

לפיכך, נתונים (מספרים או מדידות שנאספו מהתצפית) יכולים להיות משני סוגים:

• נתונים בדידה. הם תשובות מספריות הנובעות מ ספירת התהליך.
• נתונים רציף. הם תשובות מספריות הנובעות מ תהליך המדידה.

מדידות מדידה בסטטיסטיקה תיאורית

מדוד הוא תהליך של חיבור מושגים מופשטים עם אינדיקטורים אמפיריים. תוצאת המדידה נקראת מדידה.

ישנם ארבעה סולמות מדידה אפשריים, המשמשים לסייע סיווג משתנים. במובן זה, התכונות של אמינות ו תוקף הם חשובים מאוד בנתונים תיאוריים, שכן הם מספרים לנו על איכות המדידה. כי, מה ישרת אותנו כמה נתונים כי הם נלקחו בטעות מוצא?

סולם נומינלי

בסולם זה המספרים מוקצים לקטגוריות שאינן זקוקות להזמנה (לא ניתן לומר שקטגוריה אחת היא יותר מאחת). בנוסף, קטגוריות אלה הן הדדית. דוגמה לכך עשויה להיות מין או צבע. לכן, האופציה שנבחרה תהיה בלעדי.

סולם זה מוקצה למשתנים איכותני או קטגורי.

סולם אורדינלי

כאן הקטגוריות מבוססות עם שתי רמות או יותר, המרמזות זו על זו. כמו בסולם הקודם, אלה הן גם קטגוריות ייחודיות, אבל עכשיו אנחנו יכולים למקם את הערכים של המשתנים בסדר. לדוגמה, סולם זה ניתן לראות בתשובות לשאלון:

• מאוד לא מסכים.
• לא מסכים.
• אדיש.
• מסכים.
• לגמרי מסכים.

אפשרויות אלה תגובות יכול להיות מקודד עם מספרים הנעים בין אחד לחמישה כי מציע הסדר שנקבע מראש. עם זאת, איננו יכולים לדעת, אלא אם נשתמש בהליכים סטטיסטיים מתקדמים וננסה לאמוד אותה, המרחק בין שתי קטגוריות. לכן, ניתן לדבר על כך שלמטרת החקירה יש פחות או יותר משהו, אבל בדרך פשוטה אנחנו לא יכולים לדבר על כמה יותר מזה (אינטליגנציה, זיכרון, חרדה וכו '),.

סולם זה מוקצה גם למשתנים איכותני.

סולם מרווח

בסולם זה, המרחק בין הערכים הוא לכמת. המדידה של המרווח כוללת גם את המאפיינים של שתי המדידות הקודמות. לפיכך, היא קובעת את המרחק בין מדד אחד למשנהו.

סולם המרווח מוחל על משתנים מתמשכים. עם זאת,, זה לא אפשרי בקנה מידה זה אפס מוחלט. דוגמה מובהקת לסוג זה של מדידה היא מדחום. כאשר הוא מסמן אפס מעלות, זה לא אומר היעדר טמפרטורה.

סולם זה מיושם במשתנים כמותי.

קנה מידה של יחס

לבסוף, סולם זה כולל את המאפיינים של הקודמים. לקבוע את המרחק המדויק בין המרווחים של קטגוריה. בנוסף, יש לו זיון אפס מוחלט שבו המאפיין או התכונה הנמדדת לא קיים. לדוגמה, מספר הילדים: אפס ילדים פירושו היעדר ילדים.

סולם זה מיושם במשתנים כמותי.

תדרים בסטטיסטיקות תיאוריות

אחת התפלגות התדר זוהי רשימה של ערכים אפשריים (או אינטרוולים) המשתנה, לצד מספר התצפיות עבור כל ערך.

• ה תדר מוחלט לרשום את מספר פעמים שמופיע ערך מסוים בין תצפיות.
• ה תדירות יחסית לרשום את פרופורציה או אחוז ההתרחשות של ערך מסוים של תצפיות.

התפלגות התדירות הזו מיוצגת בדרך כלל על ידי לוחות. לכן, זה חייב לכלול את כל הערכים האפשריים של משתנה. בנוסף, המספר הכולל של תצפיות (n) שנעשו. כאשר יש לנו כמות גדולה של קטגוריות נתונים וחלקן עם תדרים נמוכים מאוד יש לקבץ במרווחים.

אינדיקטורים

לבסוף, האינדיקטורים הסטטיסטיים משמשים לתאר קבוצת נתונים באמצעות מספר. לכן, מספר זה מסכם מאפיין של התפלגות הנתונים שניתחו. חלק מאינדיקטורים אלה הם:

• אינדיקטורים של נטייה מרכזית
  • ממוצע או ממוצע.
  • אופנה.
  • בינונית.
• אינדיקטורים של פיזור
  • שונות.
  • מינימום / מקסימום.
  • דרגה.
  • טווח בין-רבעוני.

לכן, בעזרת מושגים אלה, סטטיסטיקה תיאורית אחראית על איתור באגים, ארגון וחישוב נתונים סטטיסטיים וייצוגים של הנתונים כדי להציע את החוקר, ובהמשך לקהילה המדעית, מפה מלאה של מה שקרה בחדר העבודה שלך.