Характеристика основных понятий статистики

Статистика – это, прежде всего, способ мышления; для ее применения, кроме здравого смысла, нужно знать основы математики.

Без статистики выводы в психологических исследованиях были бы чисто интуитивные и не могли бы быть основой для интерпретации полученных данных.

Существует 3 главных раздела статистики:

1. Описательная – позволяет описывать, подводить итоги распределения, вычислять «среднее» для этого распределения, его размах и дисперсию.

2. Индуктивная – это проверка того, можно ли результаты, полученные на данной выборке, перенести на всю популяцию, из которой взята эта выборка.

3. Измерение корреляции – позволяет узнать насколько связаны между собой две переменные, чтобы можно было предсказать возможные значения одной из них, если мы знает другую.

Существует две разновидности статистических методов или тестов, позволяющих вычислять степень корреляции.

Первая разновидность – это наиболее широко применяемые параметрические методы, в которых используются такие параметры, как среднее значение или дисперсии данных.

Вторая – непараметрические методы, используемые тогда, когда выборка испытуемых очень мала или когда обрабатываются качественные показатели или данные.

Эти методы считаются простыми в расчетах и применении.

Одна из задач статистики – это анализ данных, полученных на части популяции с целью сделать вывод на популяцию в целом.

Популяция – это необязательно какая-либо группа людей или естественное сообщество; этот термин относится ко всем существам или предметам, образующим изучаемую совокупность (атомы, студенты).

Выборка – это небольшое количество элементов, отобранных так, чтобы она была репрезентативной, т.е. отражала популяцию в целом.

Данные в статистике – это основные элементы, подлежащие анализу; данными могут быть какие-то количественные результаты, свойства, присущие членам популяции, т.е. это, может быть любая информация, которую можно классифицировать для обработки (распределить по общему признаку на классы или группы).

Построение распределения – это разделение первичных данных, полученных на выборке, на классы или категории с целью получить упорядоченную картину для анализа.

Существует 3 типа данных:

1. Количественные данные, получаемые при измерениях (данные о температуре, о размере) их можно распределить по шкале с равными интервалами.

2. Порядковые данные, соответствующие местам этих элементов в последовательности, полученной при их расположении в возрастающем порядке (1,7,10,11...).

3. Качественные данные – это свойства элементов выборки или популяции, их нельзя измерить; их единственной количественной оценкой служит частота встречаемости (число лиц с голубыми глазами, сильных и слабых, утомленных и отдохнувших).

Из всех этих типов данных только количественные можно анализировать с помощью параметрических методов, но для этого необходимо 3 условия: данные должны быть количественными, их число должно быть достаточным, но самое главное – их распределение должно быть нормальным, т.е. для него должна быть характерна симметричная кривая распределения.

Во всех остальных случаях используется непараметрические методы.