Statistiques descriptives en psychologie

La statistique est la branche des mathématiques qui étudie la variabilité, ainsi que le processus qui la génère en suivant les lois de la probabilité. Il faut à la fois faire des recherches et comprendre comment elles se font aujourd'hui au-delà des conclusions de toute étude. Ainsi, la connaissance de cette branche nous permettra de connaître dans une large mesure la qualité d’une étude et donc le degré de fiabilité que nous méritons de ses conclusions..

La statistique descriptive, en revanche, est cette partie de la statistique qui est responsable de la collecte, de la présentation et de la caractérisation d'un ensemble de données. En d’autres termes, les statistiques descriptives tentent de savoir ce qui s’est passé, contrairement aux statistiques inférentielles qui tentent de prédire ce qui se passera dans l’avenir dans un ensemble de conditions..

Par exemple, ces conditions sont généralement spécifiées par des variables telles que l'âge, le climat ou le degré d'anxiété. Ainsi, les statistiques descriptives en psychologie ont pour objectif de résumer de manière utile pour le chercheur et pour le lecteur ce qui est arrivé est une étude donnée.

Comme nous l’avons déjà dit, les variables sont l’un des axes centraux de la statistique descriptive, ainsi que de l’axe non descriptif.-. Une variable englobe un ensemble de valeurs, et en fonction de ces valeurs, nous pouvons parler de:

• Variables quantitatif: peut avoir valeur numérique (âge, prix d'un produit, revenu annuel).
• Variables catégoriques ou qualitatif: ils ne peuvent pas être mesurés numériquement (comme le sexe, la nationalité ou la couleur de la peau) ou le détartrage directement.

Les variables peuvent également être classées comme suit:

• Variables unidimensionnelles. ils ne collectionnent que informations sur une caractéristique d'une population. Par exemple, la taille des étudiants dans une école.
• Variables à deux dimensions. ramasser information sur deux caractéristiques de la population. Par exemple, la taille et l'âge des élèves d'une école.
• Variables multidimensionnelles. recueillir des informations sur trois caractéristiques ou plus d'une population. Par exemple, la taille, le poids et l'âge des élèves d'une école.

Ainsi, les données (nombres ou mesures recueillies à partir de l'observation) peuvent être de deux types:

• Les données discret. Ce sont des réponses numériques qui découlent d'un processus de comptage.
• Les données continu. Ce sont des réponses numériques qui découlent d'un processus de mesure.

Échelles de mesure en statistiques descriptives

La mesure est la processus de liaison des concepts abstraits avec des indicateurs empiriques. Le résultat de la mesure s'appelle mesure.

Il y a quatre échelles de mesure possibles, qui sont utilisées pour aider à la classification des variables. En ce sens, les propriétés de la fiabilité et validité ils sont très importants dans les statistiques descriptives, car ils nous renseignent sur la qualité de la mesure. Parce que, ce qui va nous servir des données qui sont mal pris origine?

Échelle nominale

Sur cette échelle les numéros sont attribués à des catégories ne nécessitant pas de commande (on ne peut pas dire qu'une catégorie est plus qu'une autre). De plus, ces catégories sont mutuellement exclusif. Un exemple de ceci peut être le genre ou couleur. Ainsi, l'option choisie serait exclusive des autres.

Cette échelle est assignée aux variables qualitatif ou catégorique.

Échelle ordinale

Ici les catégories sont établies avec deux ou plusieurs niveaux qui impliquent un ordre les uns aux autres. Comme dans l’échelle précédente, ce sont aussi des catégories qui s’excluent mutuellement, mais nous pouvons maintenant placer les valeurs des variables dans un ordre. Par exemple, cette échelle pourrait être vue dans les réponses à un questionnaire:

• Totalement en désaccord.
• N'être pas d'accord.
• Indifférent.
• D'accord.
• Totalement d'accord.

Ces options de réponse peuvent être codées avec des nombres allant de un à cinq qui suggèrent une ordre préétabli. Cependant, nous ne pouvons pas savoir, à moins d'utiliser des procédures statistiques avancées et d'essayer de l'estimation, la distance entre deux catégories. Ainsi, nous pouvons parler du fait que l’objet de l’enquête a plus ou moins quelque chose, mais d’une manière simple, nous ne pouvons pas parler de combien plus de quelque chose (intelligence, mémoire, anxiété, etc.).

Cette échelle est également affectée aux variables qualitatif.

Échelle d'intervalle

Dans cette échelle, la distance entre les valeurs est quantifiée. La mesure de l'intervalle a également les caractéristiques des deux mesures précédentes. Ainsi, il établit la distance entre une mesure et une autre.

L'échelle d'intervalle est appliquée aux variables continues. Cependant, ce n'est pas possible à cette échelle zéro absolu. Un thermomètre est un exemple clair de ce type de mesure. Quand il marque zéro degré, cela ne signifie pas une absence de température.

Cette échelle est appliquée dans les variables quantitatif.

Échelle de rapport

Enfin, cette échelle inclut les caractéristiques des précédentes. Déterminer le distance exacte entre les intervalles d'une catégorie. En outre, il existe une putréfaction de zéro absolu dans laquelle la caractéristique ou l'attribut mesuré n'existe pas. Par exemple, le nombre d'enfants: zéro enfant signifie l'absence d'enfants.

Cette échelle est appliquée dans les variables quantitatif.

Fréquences dans les statistiques descriptives

Ongle distribution de fréquence est une liste des valeurs possibles (ou intervalles) qu'une variable prend, à côté du nombre d'observations pour chaque valeur.

• Le fréquence absolue enregistrer le nombre de fois qu'une certaine valeur apparaît entre les observations.
• Le fréquence relative enregistrer le proportion ou pourcentage d'occurrence d'une certaine valeur d'observations.

Cette distribution de fréquence est généralement représentée par planches. Cela doit donc inclure toutes les valeurs possibles d'une variable. En outre, le nombre total d'observations (n) qui ont été faites. Quand on a un Une grande quantité de catégories de données et certaines d’entre elles avec de très basses fréquences doivent être regroupées par intervalles.

Des indicateurs

Enfin, les indicateurs des statistiques sont utilisés pour décrire un ensemble de données à l'aide d'un nombre. Ainsi, ce nombre résume une caractéristique de la distribution des données analysées. Certains de ces indicateurs sont:

• Indicateurs de tendance centrale
  • Moyen ou moyen.
  • La mode.
  • Moyen.
• Indicateurs de dispersion
  • La variance.
  • Minimum / Maximum.
  • Rang.
  • Gamme interquartile.

Ainsi, à l'aide de ces concepts, les statistiques descriptives sont responsables du débogage, de l'organisation et du calcul des statistiques et des représentations de données à offrir au chercheur et, par extension, à la communauté scientifique., une carte complète de ce qui s'est passé dans votre étude.