一般的な統計の中で この記事では、記述統計と呼ばれる非常に重要な分野について説明します。 。統計分野は、変動性と、確率の法則とモデルに基づいて変動性を生成するプロセスを研究する数学の分野を構成します。
これらは、あらゆる分野の科学研究を追跡したり、研究で収集されたデータを整理して分析したりするために不可欠です。 統計の基本概念に集中するには、必然的に次のことに頼る必要があります。 記述統計 .
これ 実験データの記述に関するもの より具体的には、集団または宇宙に属する一部の個人の特性に関するデータの収集、編成、分析です。
記述統計は何を研究するのですか?
あなたにプレゼントします 知っておくべき統計の基本概念 :
1. 人口
母集団は、特定の特性が観察または記録される、明確に定義されたグループです。この関数は有限または無限になります。したがって、集団サイズは N 値で示される個体数になります。
母集団が非常に多い場合、どのような研究でも非常に費用がかかります。このような場合には すべての個人を考慮することは不可能であり、サンプルと呼ばれる選択が優先されます .
2.個人
集団を構成するそれぞれの要素を個体と呼びます。これらのアイテムは必ずしも人である必要はありませんが、 心理学 2 つの用語は一致する可能性があります。
3. サンプルサイズ
サンプルとは、分析された特性を最もよく反映する母集団からの個人のセットです .
特性がよく反映されている場合、そのサンプルは代表的であると言われます。サンプルサイズは個体数です。通常、文字 n で示されます。 国勢調査 .
4. データ変数
変数 (X) は、母集団の調査対象の特性を表す記号です。 変数がサンプル内の特定の個人に対して取る値 (数値またはその他) をデータ (r) と呼びます。
記述統計における変数の種類
統計調査で最も頻繁に使用される主な変数は 3 つあります。それらが何であるかを見てみましょう:
質的変数
この変数は、定量化できない品質に対応する値をとります 個人の。あるカテゴリーが他のカテゴリーよりも優れているとは言えません。
この変数の例は次のとおりです。 セックス 。これらのカテゴリー間の違いは定性的なものであるため、これらは定性的と呼ばれます。
記述統計における順序変数
これらの変数はカテゴリに分類される傾向があります。純粋に質的な変数に直面する これらを使用すると、カテゴリを作成して順序付けできるようになります .
例としては学校で得た成績が挙げられます。良いものは良いもの以上であり、素晴らしいものは良いもの以上のものです。
量的変数
量的変数は、あらかじめ定められた一連の数値の値をとります。これは、測定とスケールができることを意味します。量的変数には 2 つのタイプがあります。
記述統計における位置インデックス
統計では、位置インデックスからデータの位置を特定できます。そのうちのいくつかを紹介します。
中心傾向指数
中心傾向の平均値または指標は、データセットの典型的または代表的な値です。 すべてのデータを 1 つの値に要約することを目的としています。
これらは統計学の基本概念であり、一般に最頻値 (質的変数)、中央値 (カテゴリ変数)、平均値 (量的変数) の 3 つが使用されます。
統計では他にも多くの概念が使用されますが、ここで示した概念が最も一般的です。 これらの基本要素の助けを借りて、記述統計はデバッグを担当します。 統計とデータ表現の編成と計算。
彼らは、 研究者 したがって、科学界全体に、彼の研究で何が起こったかの完全な地図を描くよう求めました。
人気の投稿
