심리학의 기술 통계

통계학은 확률 법칙에 따라 변동성을 연구하는 과정뿐만 아니라 변동성을 연구하는 수학 분야입니다. 연구를 수행하고 오늘날 연구 방법을 이해하는 것이 모두 필요합니다. 어떤 연구의 결론을 넘어선 것입니다. 따라서이 지부의 지식은 우리가 연구의 질을 상당 부분 알 수있게하고 결과적으로 그 결론에 도달 할 수있는 신뢰성의 정도를 알 수있게 해줄 것입니다.

반면에 설명 적 통계는 그 통계의 일부입니다. 데이터 세트를 수집, 제시 및 특성화하는 책임을집니다.. 즉, 설명 통계는 어떤 상황에서 일어날 일을 예측하려고하는 추리 통계와 비교하여 어떤 일이 일어 났는지를 알아냅니다..

예를 들어, 이러한 조건은 대개 연령, 기후 또는 불안의 정도와 같은 변수에 의해 지정됩니다. 따라서 심리학의 기술적 통계는 연구자와 독자에게 유용한 방법으로 요약하면 어떤 일이 일어 났는가?.

앞서 말했듯이, 변수는 서술 통계의 중심 축 중 하나이며, 비 기술적 인 변수도 마찬가지입니다-. 변수는 값 집합을 포함합니다., 우리가 말할 수있는이 가치들에 따르면 :

• 변수들 정량적 인:있을 수 있습니다. 수치 (연령, 제품 가격, 연간 수입).
• 범주 형 변수 또는 질적 인: 수치로 측정 할 수 없다. (성별, 국적 또는 피부색과 같은) 또는 직접적인 스케일링.

변수는 다음과 같이 분류 할 수도 있습니다.

• 1 차원 변수. 그들은 수집 만 모집단의 특성에 관한 정보. 예를 들어, 학교에 다니는 학생의 신장.
• 2 차원 변수. 집어 들다 인구의 두 가지 특성에 관한 정보. 예를 들어 학교 학생의 키와 나이.
• 다차원 변수. 정보를 수집하다 인구의 세 가지 이상의 특성. 예를 들어, 학교 학생의 키, 몸무게 및 나이.

따라서, 데이터 (관측으로부터 수집 된 수치 또는 측정치)는 두 가지 유형이 될 수있다 :

• 데이터 분리 된. 그것들은 카운팅 과정.
• 데이터 연속적인. 그것들은 측정 과정.

기술 통계의 측정 척도

측정은 추상적 개념과 경험적 지표를 연결하는 프로세스. 측정 결과는 측정.

측정 척도는 네 가지가 있습니다. 변수의 분류. 이러한 의미에서, 신뢰성 및 타당성 설명 통계에서는 측정의 품질에 대해 알려주기 때문에 매우 중요합니다. 왜냐하면 잘못된 데이터를 원천적으로 가져 오는 데이터가 무엇일까??

명목 척도

이 규모에서 숫자는 주문이 필요없는 카테고리에 할당됩니다 (한 카테고리는 다른 카테고리보다 많다고 말할 수는 없습니다). 또한이 카테고리는 상호 배타적 인. 이것의 한 예가 성별 또는 색. 따라서, 선택한 옵션은 다른 옵션과 배타적입니다..

이 축척은 변수에 할당됩니다. 질적 인 또는 범주 형.

척도

카테고리는 다음과 함께 설정됩니다. 서로에게 질서를 함축하는 2 개 이상의 레벨. 이전의 척도와 마찬가지로 이들은 상호 배타적 인 카테고리이지만, 이제는 변수의 값을 순서대로 배치 할 수 있습니다. 예를 들어,이 척도는 설문지에 대한 응답에서 볼 수 있습니다.

• 전혀 동의하지 않는다..
• 동의하지 않는다..
• 무관심한.
• 동의 함.
• 완전히 동의한다..

이러한 응답 옵션은 1에서 5까지의 숫자로 코딩 할 수 있습니다. 사전 설정된 순서. 그러나 우리가 고급 통계 절차를 사용하고 그것을 추정하려고하지 않는 한 우리는 알 수 없습니다. 두 카테고리 사이의 거리입니다. 따라서 우리는 수사의 대상이 어느 정도는 가지고 있다고 이야기 할 수 있습니다. 그러나 단순한 방식으로 우리는 얼마나 많은 것을 (지능, 기억, 불안 등) 말할 수는 없습니다..

이 척도는 변수에 할당됩니다. 질적 인.

간격 배율

이 척도에서 값 사이의 거리가 정량화됩니다.. 간격 측정에는 두 개의 이전 측정 값의 특성도 있습니다. 따라서 한 측정 단위와 다른 측정 단위 사이의 거리를 설정합니다.

구간 스케일은 연속 변수에 적용됩니다. 그러나,, 이 규모에서는 불가능하다. 절대 0. 이러한 유형의 측정에 대한 명확한 예는 온도계입니다. 0도라고 표시하면 온도가 없음을 의미하지 않습니다..

이 척도는 변수에 적용됩니다. 정량적 인.

비율 비율

마지막으로이 척도에는 이전 척도의 특성이 포함됩니다. 결정 카테고리 간격 사이의 정확한 거리. 또한 측정 된 특성이나 속성이 존재하지 않는 절대적인 제로 킹을 가지고 있습니다. 예를 들어, 어린이의 수 : 0 명의 어린이는 어린이의 부재를 의미합니다..

이 척도는 변수에 적용됩니다. 정량적 인.

기술 통계의 빈도

하나 도수 분포 그것의 목록입니다 변수가 취할 수있는 가능한 값 (또는 간격), 각 값에 대한 관측 수 옆.

• 그 절대 빈도 등록하다 관측치 사이에 특정 값이 나타나는 횟수.
• 그 상대 빈도 등록하다 관측 값의 비율 또는 비율.

이 빈도 분포는 일반적으로 판자. 따라서이 변수에는 가능한 모든 값이 포함되어야합니다. 또한, 총 관측 수 (n). 우리가 많은 양의 데이터 범주와 매우 낮은 빈도의 일부는 간격으로 그룹화해야합니다.

지표

마지막으로 통계의 지표는 숫자를 사용하여 데이터 세트를 설명한다.. 따라서이 수치는 분석 된 데이터의 분포 특성을 요약합니다. 이 지표 중 일부는 다음과 같습니다.

• 지표 중심 경향
  • 평균 또는 평균.
  • 패션.
  • 매체.
• 지표 분산
  • 분산.
  • 최소 / 최대.
  • 순위.
  • 사 분위수 범위.

따라서 이러한 개념의 도움으로 기술 통계는 연구원에게 제공 할 데이터의 통계 및 표현을 디버깅, 구성 및 계산하고 과학 커뮤니티에 확장함으로써 책임을집니다, 당신의 연구에서 일어난 일의 완벽한지도.