סטטיסטיקה תיאורית בפסיכולוגיה

סטטיסטיקה היא הענף של המתמטיקה החוקר את השונות, כמו גם את התהליך שיוצר אותה על ידי שמירה על חוקי ההסתברות. זה הכרחי גם לעשות מחקר וגם כדי להבין איך זה מתנהל כעת מעבר למסקנות של כל מחקר. כך, ידע על ענף הסטטיסטיקה התיאורית יאפשר לך לדעת, במידה רבה, את איכותו של מחקר. לכן, מידת המהימנות שמסקנותיה ראויות לה.

בינתיים, סטטיסטיקה תיאורית היא אותו חלק מהסטטיסטיקה שאחראי לאיסוף, הצגת ואפיון של סט נתונים. במילים אחרות, סטטיסטיקה תיאורית מתכוונת לדעת מה קרה, בהשוואה לסטטיסטיקות מסקנות שמנסות לחזות מה יקרה בעתיד בסט של תנאים.

לדוגמה, מצבים אלו מצוינים בדרך כלל באמצעות משתנים כגון גיל, אקלים או דרגת חרדה. לפיכך, לסטטיסטיקה תיאורית בפסיכולוגיה יש מטרה לסכם בצורה שימושית את מה שקרה במחקר נחוש הן עבור החוקרים והן עבור הקוראים.

משתנים בסטטיסטיקה תיאורית

כפי שהזכרנו לעיל, משתנים הם אחד הצירים המרכזיים של סטטיסטיקה תיאורית, וגם של סטטיסטיקה לא תיאורית. משתנה מקיף קבוצה של ערכים. בהתאם לערך שלהם, יש לנו:

• משתנים כמותיים. אלה יכולים להיות בעלי ערך מספרי (לדוגמה, גיל, מחיר מוצר או הכנסה שנתית).
• משתנים קטגוריים או איכותיים. אתה לא יכול למדוד אותם באופן מספרי (כגון מין, לאום או צבע עור) או לשנות אותם ישירות.

ניתן גם לסווג משתנים ל:

• משתנים חד מימדיים. אלה אוספים רק מידע על מאפיין של אוכלוסייה. למשל, גובה התלמידים בבית ספר.
• משתנים דו מימדיים. הם אוספים מידע על שני מאפיינים של האוכלוסייה. למשל, הגובה והגיל של תלמידים בבית ספר.
• משתנים רב מימדיים. הם אוספים מידע על שלושה מאפיינים או יותר של אוכלוסייה. לדוגמה, הגובה, המשקל והגיל של תלמידים בבית ספר.

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

• נתונים דיסקרטיים. תגובות מספריות הנובעות מתהליך ספירה.
• נתונים מתמשכים. תגובות מספריות הנובעות מתהליך מדידה.

סולמות מדידה בסטטיסטיקה תיאורית

מדידה היא תהליך של קישור מושגים מופשטים עם אינדיקטורים אמפיריים. התוצאה של המדידה היא מדידה.

ישנם ארבעה סולמות מדידה אפשריים, שבהם אתה יכול להשתמש כדי לסייע לך בסיווג המשתנים. במובן זה, מאפייני המהימנות והתקפות חשובים מאוד בסטטיסטיקה תיאורית. זה בגלל שהם מספרים לך על איכות המדידה. כמו כן, כי מה התועלת בנתונים שגויים שנאספו מההתחלה?

קנה מידה נומינלי

בסולם הזה, אחד מקצה מספרים לקטגוריות שאינן צריכות סדר (אי אפשר לומר שקטגוריה אחת גדולה מהאחרת). יתר על כן, קטגוריות אלו סותרות זו את זו. דוגמה לכך עשויה להיות מגדר או צבע. לפיכך, האפשרות שתבחר לא כוללת חלק מהשאר.

אתה יכול להקצות סולם זה למשתנים איכותיים או קטגוריים.

סולם סידורי

כאן אתה קובע קטגוריות עם שתי רמות או יותר והן מרמזות על סדר בינן לבין עצמן. כמו בסולם הקודם, גם אלו הן קטגוריות סותרות זו את זו. אבל עכשיו אתה יכול לעשות סדר בערכים של המשתנים. לדוגמה, התשובות האפשריות לשאלון:

• מאוד לא מסכים
• קצת לא מסכים
• אדיש
• להסכים
• מסכים לחלוטין

אתה יכול לקודד אפשרויות תגובה אלו במספרים המציעים סדר מוגדר מראש, החל מאחד עד חמש. עם זאת, אתה לא יכול לדעת, אלא אם אתה משתמש בהליכים סטטיסטיים מתקדמים ומנסה להעריך את המרחק בין שתי קטגוריות. לפיכך, אתה יכול לדבר על העובדה שבמושא החקירה יש פחות או יותר משהו, אבל לא יכול לדבר על כמה יותר מהמשהו הזה (אינטליגנציה, זיכרון, חרדה וכו').

אתה יכול גם להקצות סולם זה למשתנים איכותיים.

סולם מרווחים

בסולם זה ניתן לכמת את המרחק בין הערכים. למדידת המרווחים יש גם את המאפיינים של שתי המדידות הקודמות. לפיכך, הוא קובע את המרחק בין מדידה אחת לאחרת.

ניתן להחיל את סולם המרווחים על משתנים רציפים. עם זאת, אפס מוחלט אינו אפשרי בו. דוגמה ברורה למדידה מסוג זה היא מדחום. שימו לב שקריאה באפס מעלות אינה מרמזת על היעדר טמפרטורה.

אתה יכול ליישם סולם זה במשתנים כמותיים.

סולם יחס

לבסוף, סולם זה משקף את המאפיינים של הקודמים. קבע את המרחק המדויק בין מרווחים בקטגוריה. בנוסף, יש לו נקודת אפס מוחלטת שבה המאפיין או התכונה שאתה מודד לא קיים. לדוגמה, מספר הילדים: אפס ילדים פירושו היעדר ילדים.

אתה יכול ליישם סולם זה במשתנים כמותיים.

תדרים בסטטיסטיקה תיאורית

התפלגות תדירות היא רשימה של הערכים (או המרווחים) האפשריים שמשתנה לוקח, יחד עם מספר התצפיות עבור כל ערך.

• התדר המוחלט רושם את מספר הפעמים שערך מסוים מופיע בין התצפיות.
• התדירות היחסית מתעדת את השיעור או אחוז ההתרחשות של ערך מסוים של התצפיות.

התפלגות תדרים זו מיוצגת בדרך כלל על ידי טבלאות. לפיכך, עליו לכלול את כל הערכים האפשריים של משתנה. בנוסף, עליך לציין את המספר הכולל של התצפיות (n). כאשר יש לך כמות גדולה של קטגוריות נתונים וחלקן עם תדרים נמוכים מאוד, עליך לקבץ אותן במרווחים.

אינדיקטורים

לבסוף, אינדיקטורים בסטטיסטיקה משמשים לתיאור מערך נתונים באמצעות מספר. לפיכך, מספר זה מסכם מאפיין של התפלגות הנתונים המנותחים. חלק מהאינדיקטורים הללו הם:

אינדיקטורים של נטייה מרכזית

• ממוצע או ממוצע
• מצב
• חציון

מחווני פיזור

• שונות
• מינימום ומקסימום
• דרגה
• טווח בין-רבעוני (IQR)

בעזרת מושגים אלה, סטטיסטיקה תיאורית אחראית על איתור באגים, ארגון וחישוב סטטיסטיקה וייצוגי נתונים כדי להציע לחוקר ולקהילה המדעית מפה מלאה של מה שהתרחש במחקר שלהם.