สถิติเชิงพรรณนาทางจิตวิทยา

สถิติเป็นสาขาวิชาคณิตศาสตร์ที่ศึกษาความแปรปรวนเช่นเดียวกับกระบวนการที่สร้างขึ้นตามกฎความน่าจะเป็น. มันเป็นสิ่งจำเป็นทั้งในการทำวิจัยและเพื่อทำความเข้าใจวิธีการวิจัยในวันนี้ นอกเหนือจากข้อสรุปของการศึกษาใด ๆ ดังนั้นความรู้ในสาขานี้จะช่วยให้เราสามารถทราบคุณภาพการศึกษาในระดับสูงและดังนั้นระดับความน่าเชื่อถือที่เราสมควรได้รับข้อสรุป.

ในทางกลับกันสถิติเชิงพรรณนานั้นเป็นส่วนหนึ่งของสถิตินั้น รับผิดชอบในการรวบรวมนำเสนอและอธิบายลักษณะของชุดข้อมูล. กล่าวอีกนัยหนึ่งสถิติเชิงพรรณนาพยายามที่จะรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นเมื่อเทียบกับสถิติเชิงอนุมานที่พยายามทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตภายใต้เงื่อนไข.

ตัวอย่างเช่นเงื่อนไขเหล่านี้มักจะถูกระบุโดยตัวแปรเช่นอายุภูมิอากาศหรือระดับของความวิตกกังวล ดังนั้นสถิติเชิงพรรณนาทางจิตวิทยาจึงมีวัตถุประสงค์ สรุปด้วยวิธีที่มีประโยชน์สำหรับนักวิจัยและสำหรับผู้อ่านสิ่งที่เกิดขึ้นคือการศึกษาที่กำหนด.

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ตัวแปรเป็นหนึ่งในแกนกลางของสถิติเชิงพรรณนา - และเป็นตัวแปรที่ไม่มีคำอธิบายเช่นกัน-. ตัวแปรครอบคลุมชุดของค่า, และตามค่าเหล่านี้เราสามารถพูดคุยเกี่ยวกับ:

• ตัวแปร เชิงปริมาณ: อาจมี ค่าตัวเลข (อายุราคาสินค้ารายได้ต่อปี).
• ตัวแปรตามหมวดหมู่หรือ เชิงคุณภาพ: ไม่สามารถวัดได้เป็นตัวเลข (เช่นเพศสัญชาติหรือสีผิว) หรือปรับขนาดโดยตรง.

ตัวแปรยังสามารถจัดเป็น:

• ตัวแปรหนึ่งมิติ. พวกเขารวบรวมเท่านั้น ข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะของประชากร. ตัวอย่างเช่นความสูงของนักเรียนในโรงเรียน.
• ตัวแปรสองมิติ. รับ ข้อมูลเกี่ยวกับสองลักษณะของประชากร. ตัวอย่างเช่นความสูงและอายุของนักเรียนในโรงเรียน.
• ตัวแปรหลายมิติ. รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับ อย่างน้อยสามลักษณะของประชากร. ตัวอย่างเช่นส่วนสูงน้ำหนักและอายุของนักเรียนในโรงเรียน.

ดังนั้น ข้อมูล (ตัวเลขหรือการวัดที่รวบรวมได้จากการสังเกต) สามารถเป็นสองประเภท:

• ข้อมูล รอบคอบ. มันเป็นคำตอบเชิงตัวเลขที่เกิดขึ้นจาก กระบวนการนับ.
• ข้อมูล ต่อเนื่องกัน. มันเป็นคำตอบเชิงตัวเลขที่เกิดขึ้นจาก กระบวนการวัด.

ตาชั่งวัดในสถิติเชิงพรรณนา

การวัดคือ กระบวนการเชื่อมโยงแนวคิดเชิงนามธรรมกับตัวชี้วัดเชิงประจักษ์. ผลของการวัดเรียกว่า วัด.

มีเครื่องชั่งวัดที่เป็นไปได้สี่แบบซึ่งใช้เพื่อช่วยในการ การจำแนกประเภทของตัวแปร. ในแง่นี้คุณสมบัติของ ความเชื่อถือได้ และ ความถูกต้อง พวกเขามีความสำคัญมากในสถิติเชิงพรรณนาเนื่องจากพวกเขาบอกเราเกี่ยวกับคุณภาพของการวัด เพราะสิ่งที่จะให้บริการเราข้อมูลบางอย่างที่มีต้นกำเนิดมาอย่างผิดพลาด?

ขนาดที่กำหนด

ในระดับนี้ หมายเลขถูกกำหนดให้กับหมวดหมู่ที่ไม่ต้องการคำสั่งซื้อ (เราไม่สามารถพูดได้ว่าหมวดหมู่หนึ่งมีมากกว่ารายการอื่น). นอกจากนี้หมวดหมู่เหล่านี้ พิเศษร่วมกัน. ตัวอย่างของสิ่งนี้อาจเป็น เพศหรือสี. ดังนั้นตัวเลือกที่เลือกจะไม่รวมอยู่ในรายการอื่น ๆ.

สเกลนี้ถูกกำหนดให้กับตัวแปร เชิงคุณภาพ หรือเด็ดขาด.

ขนาดปกติ

หมวดหมู่ที่นี่ถูกสร้างขึ้นด้วย สองระดับขึ้นไปที่แสดงถึงคำสั่งซึ่งกันและกัน. เช่นเดียวกับในระดับก่อนหน้านี้เป็นหมวดหมู่พิเศษร่วมกัน แต่ตอนนี้เราสามารถวางค่าของตัวแปรในการสั่งซื้อ ตัวอย่างเช่นขนาดนี้สามารถเห็นได้ในการตอบแบบสอบถาม:

• ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง.
• ไม่เห็นด้วย.
• ไม่แยแส.
• ตาม.
• เห็นด้วยอย่างยิ่ง.

ตัวเลือกการตอบกลับเหล่านี้สามารถเข้ารหัสด้วยตัวเลขตั้งแต่หนึ่งถึงห้าที่แนะนำ a สั่งซื้อล่วงหน้า. อย่างไรก็ตามเราไม่สามารถรู้ได้เว้นแต่ว่าเราใช้ขั้นตอนทางสถิติขั้นสูงและพยายามประเมินระยะห่างระหว่างสองหมวดหมู่ ดังนั้นเราสามารถพูดคุยเกี่ยวกับว่าวัตถุของการสอบสวนมีบางสิ่งบางอย่างมากหรือน้อย แต่ในวิธีที่ง่ายเราไม่สามารถพูดคุยเกี่ยวกับสิ่งนั้นได้อีกมาก (สติปัญญาความจำความกังวล ฯลฯ ).

สเกลนี้ถูกกำหนดให้กับตัวแปรด้วย เชิงคุณภาพ.

มาตราส่วนช่วง

ในสเกลนี้ระยะห่างระหว่างค่าจะถูกนับ. การวัดช่วงเวลาก็มีลักษณะของการวัดก่อนหน้านี้สองรายการ ดังนั้นจึงกำหนดระยะห่างระหว่างวัดหนึ่งกับอีกวัดหนึ่ง.

สเกลช่วงเวลาถูกนำไปใช้กับตัวแปรต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม, มันเป็นไปไม่ได้ในระดับนี้ ศูนย์สัมบูรณ์. ตัวอย่างที่ชัดเจนของการวัดประเภทนี้คือเทอร์โมมิเตอร์ เมื่อมันมีค่าเป็นศูนย์องศาก็ไม่ได้หมายความว่าจะไม่มีอุณหภูมิ.

สเกลนี้ถูกใช้ในตัวแปร เชิงปริมาณ.

อัตราส่วนสเกล

ในที่สุดขนาดนี้รวมถึงลักษณะของคนก่อนหน้า ตรวจสอบ ระยะห่างที่แน่นอนระหว่างช่วงของหมวดหมู่. นอกจากนี้มันยังมีศูนย์ที่แน่นอนที่ไม่มีคุณลักษณะหรือคุณลักษณะที่วัดได้ ตัวอย่างเช่นจำนวนเด็ก: ศูนย์เด็กหมายถึงไม่มีเด็ก.

สเกลนี้ถูกใช้ในตัวแปร เชิงปริมาณ.

ความถี่ในสถิติเชิงพรรณนา

การแจกแจงความถี่ มันเป็นรายการของ ค่าที่เป็นไปได้ (หรือช่วงเวลา) ที่ตัวแปรใช้, ถัดจากจำนวนการสังเกตสำหรับแต่ละค่า.

• ความถี่สัมบูรณ์ ลงทะเบียน จำนวนครั้งที่ค่าบางค่าปรากฏระหว่างการสังเกต.
• ความถี่สัมพัทธ์ ลงทะเบียน สัดส่วนหรือร้อยละของการเกิดขึ้นของค่าการสังเกต.

การแจกแจงความถี่นี้มักจะแสดงโดย วาด. ดังนั้นสิ่งนี้จะต้องรวมค่าที่เป็นไปได้ทั้งหมดของตัวแปร นอกจากนี้จำนวนการสังเกตทั้งหมด (n) ที่ได้ทำขึ้น เมื่อเรามี หมวดหมู่ข้อมูลจำนวนมากและบางประเภทที่มีความถี่ต่ำมากควรจัดกลุ่มตามช่วงเวลา.

ตัวชี้วัด

ในที่สุดตัวชี้วัดในสถิติที่ใช้ในการ อธิบายชุดข้อมูลโดยใช้ตัวเลข. ดังนั้นตัวเลขนี้จึงสรุปลักษณะของการกระจายตัวของข้อมูลที่วิเคราะห์ บางส่วนของตัวชี้วัดเหล่านี้คือ:

• ตัวชี้วัดของ แนวโน้มกลาง
  • เฉลี่ยหรือเฉลี่ย.
  • แฟชั่น.
  • มัธยฐาน.
• ตัวชี้วัดของ การกระจายตัว
  • ความแปรปรวน.
  • ต่ำสุด / สูงสุด.
  • ยศ.
  • ช่วงควอไทล์.

ดังนั้นด้วยความช่วยเหลือของแนวคิดเหล่านี้สถิติเชิงพรรณนามีความรับผิดชอบในการแก้ไขข้อบกพร่องการจัดระเบียบและการคำนวณสถิติและการเป็นตัวแทนของข้อมูลที่จะนำเสนอนักวิจัยและโดยการขยายไปยังชุมชนวิทยาศาสตร์, แผนที่สมบูรณ์ของสิ่งที่เกิดขึ้นในการศึกษาของคุณ.