Область статистики связана со сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных.
В области психологии статистика важна по следующим причинам:
Причина 1. Описательная статистика позволяет психологам обобщать данные, относящиеся к человеческой деятельности, счастью и другим показателям.
Причина 2. Регрессионные модели позволяют психологам количественно определять взаимосвязь между переменными, связанными с человеческими показателями, счастьем и другими показателями.
Причина 3. Тесты гипотез позволяют психологам сравнивать эффективность различных методов, техник и процедур в отношении производительности человека, счастья и других показателей.
В оставшейся части этой статьи мы подробно остановимся на каждой из этих причин.
Причина 1: использование описательной статистики для обобщения данных
Описательная статистика используется для описания данных.
Психологи часто используют описательную статистику для обобщения данных, касающихся отдельных лиц.
Например, промышленно-организационный психолог может рассчитать следующую описательную статистику для людей, работающих в определенной компании:
- Общая удовлетворенность заработной платой (например, по шкале от 1 до 7)
- Общая удовлетворенность культурой рабочего места
- Общая удовлетворенность рабочим временем
Используя эти показатели, I/O-психолог может лучше понять, насколько сотрудники удовлетворены работой в компании.
Затем они могут использовать эти показатели, чтобы информировать организацию об областях, которые можно улучшить, чтобы сделать рабочее место более приятным для сотрудников.
Причина 2: использование регрессионных моделей для количественной оценки взаимосвязи между переменными
Другой способ использования статистики в психологии — это модели регрессии .
Это модели, которые позволяют психологам количественно определять взаимосвязь между одной или несколькими предикторными переменными и переменной отклика .
Например, психолог может иметь доступ к данным об общем количестве часов, потраченных на упражнения в день, общем количестве часов, потраченных на работу в день, и общем уровне счастья (например, по шкале от 0 до 100) отдельных лиц.
Затем они могут построить следующую модель множественной линейной регрессии:
Счастье = 76,4 + 9,3 (часы, потраченные на тренировки в день) – 0,4 (часы, потраченные на работу в день)
Вот как интерпретировать коэффициенты регрессии в этой модели:
- За каждый дополнительный час, потраченный на тренировки в день, общее счастье увеличивается в среднем на 9,3 балла (при условии, что часы, потраченные на работу, остаются постоянными).
- За каждый дополнительный час, потраченный на работу в день, общее ощущение счастья уменьшается в среднем на 0,4 балла (при условии, что часы, потраченные на упражнения, остаются постоянными).
Используя эту модель, психолог может быстро понять, что больше времени, потраченного на упражнения, связано с увеличением общего счастья, а больше времени, потраченного на работу, связано с более низким общим счастьем.
Они также могут точно определить, сколько упражнений и работы влияют на общее ощущение счастья.
Причина 3: использование тестов гипотез для сравнения методов
Другой способ использования статистики в психологии — это проверка гипотез .
Это тесты, которые психологи могут использовать, чтобы определить, существует ли статистическая значимость между различными методами, приемами или процедурами.
Например, предположим, спортивный психолог считает, что новый метод тренировки способен улучшить психическое состояние баскетболистов колледжа. Чтобы проверить это, он может измерить самочувствие (например, по шкале от 1 до 7) 40 игроков до и после внедрения нового метода тренировок в течение одного месяца.
Затем он может выполнить t- критерий парных выборок, используя следующие гипотезы:
- H 0 : μ после = μ до (среднее самочувствие одинаково до и после использования метода)
- H A : μ после > μ до (среднее самочувствие выше после использования метода)
Если p-значение теста меньше некоторого уровня значимости (например, α = 0,05), то он может отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод, что новый метод приводит к повышению благосостояния игроков.
Примечание.Это всего лишь один пример проверки гипотезы, используемой в психологии. Другие распространенные тесты включают t-критерий для одной выборки, t-критерий для двух выборок , однофакторный дисперсионный анализ и двухфакторный дисперсионный анализ .
Дополнительные ресурсы
Следующие статьи объясняют важность статистики в других областях:
Важность статистики в исследованиях
Важность статистики в здравоохранении
Важность статистики в бизнесе
Значение статистики в экономике
Важность статистики в образовании