Statistika: reikšmė, charakteristikos ir svarba

Perskaitę šį straipsnį, sužinosite apie: - 1. Statistikos reikšmę 2. Statistikos apibrėžtis 3. Sąvokos 4. Svarba ir taikymo sritis.

Statistikos reikšmė:

Temos „Statistika“, kaip atrodo, nėra nauja disciplina, bet ji yra tokia pat seni, kaip ir pati visuomenės visuomenė. Jis buvo naudojamas nuo gyvybės šioje žemėje egzistavimo, nors jo naudingumo sritis buvo labai ribota.

Senais laikais statistika buvo laikoma „Mokslo Statecraft“ ir buvo šalutinis valstybės administracinės veiklos rezultatas. Atrodo, kad žodis „Statistika“ kilo iš lotyniško žodžio „status“ arba italų kalbos „statista“ arba vokiško žodžio „statistik“ arba prancūziško žodžio „statistique“, kiekvienas iš jų reiškia politinę valstybę.

Indijoje veiksminga oficialios ir administracinės statistikos rinkimo sistema egzistavo net prieš 2000 metų, ypač per Chandragupta Maurva (324–300 m. Pr.). Kautilyos meno „Arthashastra“ istoriniai įrodymai apie labai geros gyvybiškai svarbios statistikos rinkimo ir gimimų bei mirčių registravimo sistemos paplitimą.

Žemės, žemės ūkio ir turto statistikos įrašus prižiūrėjo žemės ūkio ir pajamų ministras Akrobas (1556-1605 AD). Išsamią Akbaro valdymo metu atliktų administracinių ir statistinių tyrimų apžvalgą galima rasti Abul Fazl (1596–97 m.) Knygoje „Ain-e-Akbari“, vienas iš devynių Akbar brangakmenių.

Šešiolikoje amžiaus buvo pritaikyta statistika, skirta rinkti duomenis, susijusius su dangiškųjų kūnų - žvaigždžių ir planetų - judėjimais, kad žinotumėte apie jų padėtį ir užtemimų prognozavimą. Septynioliktame amžiuje kilo Vital Statistics. Londono kapitonas Johnas Graunt (1620-1674), žinomas kaip gyvybinės statistikos tėvas, buvo pirmasis žmogus, kuris sistemingai tyrė gimimo ir mirties statistiką.

Šiuolaikiniai stalwarts statistikos temos kūrimo srityje yra angliški, kurie atliko novatorišką darbą taikant statistiką skirtingoms disciplinoms. Francis Galton (1822-1921) pradėjo tyrimą „Regresijos analizė“ biometrijoje; Karl Pearson (1857-1936), įkūręs didžiausią statistinę laboratoriją Anglijoje, pradėjo tyrimą „Koreliacijos analizė“.

Jo „Chi-Square“ testas (X ² testas) „Tinkamumo gerumui“ yra pirmasis ir svarbiausias statistikos svarbos testas; WS Gosset su savo t-testu pradėjo atlikti tikslių (mažų) mėginių bandymų erą. Galbūt per pastaruosius kelis dešimtmečius dauguma statistikos teorijos darbų gali būti priskirti vienam asmeniui Sirui Ronaldui A.

Fisher (1890-1962), kuris statistiką pateikė įvairioms įvairioms sritims, tokioms kaip genetika, biometrija, psichologija ir švietimas, žemės ūkis ir pan., Kuris yra teisingai vadinamas statistikos tėvu. Be jau egzistuojančios statistikos teorijos stiprinimo, jis yra įvertinimo teorijos pradininkas (taškų įvertinimas ir atskaitos išvadas); Tikslus (mažas) mėginių ėmimo pasiskirstymas; Eksperimentų dispersijos ir dizaino analizė.

Savo indėlį į statistikos temą vienas rašytojas apibūdina šiais žodžiais:

„RA Fisher yra tikras milžinas rengiant statistikos teoriją.“

Tai tik įvairūs ir išskirtiniai RA Fisher'o įnašai, kurie statistikos temą kelia labai tvirtai ir už tai užėmė visavertės mokslo statusą.

Statistikos apibrėžtis:

Iš pradžių žodis „statistika“ buvo naudojamas duomenų rinkimui apie istorines ir aprašomas valstybes. Dabar ji įgijo daug platesnę reikšmę ir yra naudojama visų tipų duomenims ir duomenų analizės metodams. Taigi pastaraisiais laikais jis naudojamas dviejuose pojūčiuose: vienaskaitos ir daugiskaitos.

Statistika kaip statistiniai metodai (vienaskaita):

Šioje apibrėžimų kategorijoje statistika yra vienaskaita. Vienaskaitos prasme statistika naudojama apibūdinti principus ir metodus, kurie naudojami duomenų rinkimui, pateikimui, analizei ir aiškinimui. Šie prietaisai padeda supaprastinti sudėtingus duomenis ir leidžia paprastam žmogui jį suprasti be didelių sunkumų.

Paprasta ir išsami statistikos reikšmė vienaskaita gali būti tai, kad prietaisas, naudojamas duomenų rinkimui, klasifikavimui, pateikimui, palyginimui ir aiškinimui. Siekiama, kad duomenys būtų paprasti, aiškūs ir lengvai suprantami paprastam žmogui, turinčiam vidutinišką protą.

Selligmanas laikėsi šio požiūrio į „statistiką“. Visa tai apima procedūrą ir metodą nuo pradinio etapo iki baigiamojo analizės etapo ar išvadų ir tt Taigi tai yra gana išsamus termino statistikos reikšmė ir aiškinimas. „Turtle“ taip pat apibrėžia statistiką kaip „kiekybinių duomenų rinkimo, klasifikavimo, pateikimo, palyginimo ir interpretavimo principų ir metodų rinkinį“.

Pirmieji trys Bowley apibrėžimai yra nepakankami. Boddingtono apibrėžimas taip pat neapibūdina statistikos reikšmės ir funkcijų, nes jis apsiriboja tik tikimybėmis ir įvertinimais.

Karaliaus apibrėžimas taip pat yra netinkamas, nes jis apima tik socialinius mokslus. Lovito apibrėžimas yra gana patenkinamas, nors ir neišsamus. Selligmano apibrėžimas, nors ir labai trumpas ir paprastas, yra gana išsamus. Vis dėlto, atrodo, kad geriausias iš visų minėtų apibrėžimų yra Croxton ir Cowden.

Statistika kaip skaitiniai duomenys (daugiskaita):

Daugiskaita prasme statistika laikoma ar. skaitmeninis dalykų kiekybinio aspekto aprašymas. Tačiau žemiau pateikiame kai kuriuos pasirinktus statistikos apibrėžimus kaip skaitmeninius duomenis.

„Horace Secrist“ pateiktas statistikos apibrėžimas yra išsamesnis ir aiškiai nurodo tam tikras esmines charakteristikas, kurias turi turėti skaitmeniniai duomenys, kad būtų galima pavadinti „Statistika“.

Šios charakteristikos pateiktos šiose dalyse:

1. Statistika susideda iš faktų:

Tik tie faktai, kurie gali būti tiriami laiko, vietos ar dažnio atžvilgiu, gali būti vadinami statistiniais duomenimis. Individualūs, vienas ar nesusiję skaičiai nėra statistiniai duomenys, nes jie negali būti tiriami tarpusavyje. Dėl šios priežasties tik faktų suvestinė, pvz., Duomenys, susiję su studentų grupės IQ, studentų akademiniais pasiekimais ir kt., Vadinami statistiniais duomenimis ir yra tiriami tarpusavyje.

2. Statistiniai duomenys turi didelę įtaką dėl daugybės, priežasčių:

Statistiniai duomenys labiau siejami su socialiniais mokslais, todėl pokyčiai turi įtakos bendram daugelio veiksnių poveikiui. Negalime tirti tam tikros priežasties poveikio reiškiniui. Tik fiziniuose moksluose galima atsekti atskiras priežastis ir jų poveikis yra aiškiai žinomas. Socialinių mokslų statistiniame tyrime mes žinome, kaip veikia daugybė priežasčių.

Pavyzdžiui, kai kurių studentų akademinės srities pasiekimų rezultato pablogėjimas gali būti ne tik dėl susidomėjimo mokyklos dalykais, bet taip pat dėl ​​motyvacijos stokos, efektyvių mokymo metodų, studentų požiūrio į mokyklos dalykus, klaidingos vertinimo procedūros. ir tt

Panašiai grupės atminties testo rezultatai tikrai priklauso nuo mokymosi medžiagos prasmingumo, studentų brendimo, mokymosi metodų, motyvacijos, studentų susidomėjimo ir pan.

3. Statistiniai duomenys yra skaitomi:

Kokybiniai reiškiniai, kurių negalima išreikšti skaičiais, negali būti apibūdinami kaip statistika, pvz., Sąžiningumas, gerumas, gebėjimas ir tt Tačiau, jei priskiriame skaitinę išraišką, tai gali būti apibūdinama kaip „statistika“.

4. Statistika skaičiuojama arba apskaičiuojama pagal pagrįstus tikslumo standartus:

Įvertinimo ir tikslumo standartas skiriasi nuo tyrimo iki tyrimo ar tikslo. Visų rūšių tyrimams ir visiems tikslams negali būti vieno vienodumo standarto. Apskaičiuojant 100 studentų grupę vienam studentui, negali būti ignoruojamas vienas studentas, o 10 kareivių gali būti lengvai ignoruojami, o išsiaiškinti visos šalies karių IQ.

Panašiai mes galime ignoruoti dešimt mirčių šalyje, tačiau negalime ignoruoti net vienos mirties šeimoje. Laiko ir išteklių, kuriuos galima panaudoti, kiekis taip pat lemia tikslumo tikslumą.

5. Statistika renkama sistemingai:

Norint turėti pagrįstą tikslumo lygį, statistika turi būti renkama labai sistemingai. Bet koks grubus ir atsitiktinis surinkimo metodas nebus pageidautinas, nes tai gali lemti netinkamą ir neteisingą išvadą. Tikslumas taip pat nebus aiškus ir todėl negali būti tikimasi.

6. Iš anksto nustatyto tikslo statistika:

Tyrėjas turi turėti tikslą iš anksto ir tada pradėti rinkti darbą. Duomenys, surinkti be jokio tikslo, nėra naudingi. Tarkime, kad norime žinoti žmonių, kurie yra žmonių, žvalgybą, mes neturime rinkti duomenų, susijusių su pajamomis, požiūriu ir interesais. Neturėdami aiškaus supratimo apie tikslą, negalėsime atskirti būtinų duomenų ir nereikalingų duomenų ar atitinkamų duomenų ir nereikšmingų duomenų.

7. Statistiniai duomenys gali būti pateikti tarpusavyje:

Statistika yra palyginimo ir tt metodas. Ji turi būti palyginama, kitaip ji praranda didelę vertę ir reikšmę. Palyginimą galima atlikti tik tuo atveju, jei duomenys yra vienodi.

Duomenys apie atminties testą gali būti lyginami su IQ, o ne su tėvų atlyginimu. Tik naudojant palyginimą galime pavaizduoti pokyčius, kurie gali būti susiję su laiku, vieta, dažniu ar bet kokiu kitu simboliu, ir šiam tikslui naudojami statistiniai prietaisai.

Statistikos sąvokos:

1. Duomenys:

Galima reguliariai skaityti laikraštį. Beveik kiekvienas laikraštis nurodo minimalią ir maksimalią temperatūrą, užregistruotą mieste praėjusią dieną. Jis taip pat rodo užregistruotą kritulių kiekį ir saulėtekio bei saulėlydžio laiką. Mokykloje studentų lankymas registruojamas reguliariai.

Pacientui gydytojas rekomenduoja reguliariai registruoti kūno temperatūrą. Jei registruojame mažiausią ir didžiausią temperatūrą arba kritulių kiekį, arba saulėtekio ir saulėlydžio laiką, vaikų lankomumą arba paciento kūno temperatūrą per tam tikrą laikotarpį, tai, ką mes įrašome, vadiname duomenimis.

Čia registruojame minimalios ir maksimalios miesto temperatūros duomenis, kritulių duomenis, duomenis apie saulėtekio ir saulėlydžio laiką bei duomenis apie vaikų lankomumą.

Pavyzdžiui, klasių mokinių lankymas mokykloje yra toks, kaip nurodyta 2.0 lentelėje:

2.0 lentelėje pateikti duomenys apie klasių mokinių lankomumą. Čia duomenys apima 7 stebėjimus. Šios pastabos yra VI, VII klasės ir pan. Taigi, duomenys susiję su aptariamų stebėjimų, vertybių, elementų ar objektų rinkiniu. Visų galimų elementų ar objektų rinkinys vadinamas populiacija.

Kiekvienas elementas vadinamas duomenų dalimi. Duomenys taip pat nurodo žinomus faktus ar dalykus, kuriais remiantis galima daryti išvadą ar apskaičiuoti faktus, informaciją, apdorojamą ar saugomą medžiagą.

2. Taškai:

Nuolatinių serijų balai ar kiti skaičiai turi būti vertinami kaip atstumai palei kontinuumą, o ne kaip atskiri taškai. Colio yra linijinis dydis tarp dviejų padalinių pėdos taisyklėje; ir panašiai, psichikos testo rezultatas yra vieneto atstumas tarp dviejų ribų. Pavyzdžiui, 120 žvalgybos patikrinimo rezultatas reiškia intervalą 119, 5 iki 120, 5.

Tikslus šio taškų intervalo taškas yra 120, kaip parodyta žemiau:

Kiti balai gali būti interpretuojami taip pat. 15 balų, pvz., Apima visas reikšmes nuo 14, 5 iki 15, 5, ty bet kurią reikšmę nuo .5 vieneto, esančio žemiau 15, iki .5 vieneto virš 15. Tai reiškia, kad 14.7, 15.0 ir 15.4 visi būtų „Įprasta matematinė taško reikšmė yra intervalas, kuris išilgai tam tikro dydžio nuo .5 vienetų žemiau iki .5 vieneto virš rezultato nominalios vertės.“ (Garrett 1979)

3. Kintamasis:

Švietimo ir psichologijos srityje nagrinėjame skirtumus, susijusius su asmenų asmenybės bruožais, sugebėjimais, gebėjimais ir pan. Pavyzdžiui, tos pačios klasės kolegijos studentai skirtingai atliktų savo rezultatus pagal tam tikrą testą arba egzaminų metu gautus ženklus.

Visais tokiais atvejais susiduriame su savybėmis, kurios skiriasi arba svyruoja gana nenuspėjamu būdu. Mes pastebime, kad forma ar kokybė yra savybė, nuo kurios skiriasi objektai; greitis yra savybė, kuria gyvūnai skiriasi; aukštis yra savybė, kuria medžiai skiriasi, o žmonės skiriasi atsižvelgiant į įvairias charakteristikas, pavyzdžiui, amžių, lytį, aukštį, svorį ir asmenybės bruožus ir kt.

Savybės, kuriomis asmenys skiriasi, vadinami kintamuoju. Taigi greitis, forma, aukštis, svoris, amžius, lytis, klasės yra kintamieji pirmiau pateiktuose pavyzdžiuose. Švietimo ir psichologinių tyrimų metu dažnai sprendžiami su intelektiniais gebėjimais susiję kintamieji.

Dabar kiekvienos fizinės ir elgsenos mokslo tikslas yra ištirti bet kokio kintamo jo kintamumo pobūdį, todėl būtina išmatuoti kintamojo pokyčių mastą ir tipą. Statistika yra mokslo kryptis, susijusi su kintamųjų, kurie skiriasi neprognozuojamais būdais ir padeda suprasti tokius skirtumus atskleidžiančius reiškinius ir objektus, tyrimą.

4. Matavimo svarstyklės:

Matavimas reiškia numerių priskyrimą objektams ir įvykiams pagal logiškas priimtinas taisykles. Skaičiai turi daug savybių, tokių kaip tapatybė, tvarka ir papildomumas. Jei galime teisėtai priskirti numerius objektų ir įvykių aprašymui, tada numerių savybės turėtų būti taikomos objektams ir įvykiams.

Labai svarbu žinoti apie įvairius matavimo skalių tipus, nes taikomų savybių skaičius priklauso nuo matavimo skalės, taikomos objektams ar įvykiams.

Imkime keturias skirtingas situacijas 30 klasių mokiniams:

i. Jų priskyrimas ritiniui Nr. nuo 1 iki 30 atsitiktine tvarka.

ii. Paprašyti mokinių stovėti eilėje pagal jų aukštį ir priskirti jiems pozicijų numerius eilėje nuo 1 iki 30.

iii. 50 ženklų testavimas visiems studentams ir ženklų suteikimas nuo 0 iki 50, atsižvelgiant į jų atlikimą.

iv. Studentų aukščio ir svorio matavimas ir studentų išmintingų įrašų sudarymas.

Pirmoje situacijoje numeriai buvo priskirti tik savavališkai. Bet kuris studentas gali būti priskirtas Nr. 1, nors kiekvienas gali būti priskirtas Nr. 30. Dviejų studentų negali būti lyginami pagal skaičių skaičių, bet kokiu atžvilgiu.

Studentai buvo paženklinti nuo 1 iki 30, kad būtų suteikta kiekviena tapatybė. Ši skalė yra vardinė skalė. Čia taikoma tapatybės savybė, tačiau užsakymo ir papildomumo savybės netaikomos.

Antroje situacijoje studentams buvo priskirti eilės numeriai nuo 1 iki 30. Čia numeracija nėra savavališka. Skaičiai buvo priskirti pagal studentų aukštį. Taigi studentai yra palyginami pagal jų aukštį, nes šiuo atžvilgiu yra seka.

Kiekvienas kitas vaikas yra aukštesnis už ankstesnį vaiką ir pan. Ši skalė nurodo eilės skalę. Čia objektas ar įvykis turi savo tapatybę, taip pat užsakymą. Kadangi dviejų studentų aukščio skirtumas nežinomas, todėl skaičių papildymo ypatybė netaikoma eilės skalei.

Trečioje situacijoje studentai buvo apdovanoti nuo 0 iki 50 balų pagal jų atliktą testą. Apsvarstykite 3 studentų, atitinkamai 30, 20 ir 40, gautus ženklus. Čia gali būti aiškinama, kad skirtumas tarp 1-ojo ir 2-ojo moksleivių atlikimo yra tas pats, tarp pirmojo ir trečiojo studento veiklos.

Tačiau niekas negali pasakyti, kad trečiojo studento atlikimas yra tik 2-ojo studento dvigubas. Taip yra todėl, kad nėra absoliutaus nulio, o studentas, gaunantis 0 ženklų, negali būti vadinamas nulinio pasiekimo lygiu. Ši skalė yra intervalo skalė. Čia taikomos tapatybės, tvarkos ir papildomumo savybės.

Ketvirtoje situacijoje buvo gautos tikslios visų studentų aukščių ir svorio fizinės vertės. Čia vertybės visais atžvilgiais yra palyginamos. Jei du studentai turi 120 cm aukštį. ir 140 cm, tada jų aukščių skirtumas yra 20 cm, o aukštis yra santykiu 6: 7. Ši skalė reiškia santykio skalę.

Statistikos svarba ir apimtis:

Tai, kad šiuolaikiniame pasaulyje statistiniai metodai yra visuotinai taikomi. Jau pats pakanka parodyti, kiek svarbus yra mokslo mokslas. Iš tiesų visame pasaulyje yra milijonai žmonių, kurie nėra girdėję žodžio apie statistiką ir dar kasdieniuose sprendimuose naudojasi daug statistinių metodų. Statistiniai metodai yra bendri mąstymo būdai, todėl juos naudoja visų tipų asmenys.

Pavyzdžiai gali būti dauginami, siekiant parodyti, kad žmogaus elgesys ir statistiniai metodai turi daug bendro. Iš tikrųjų statistiniai metodai yra taip glaudžiai susiję su žmogaus veiksmais ir elgesiu, kad praktiškai visą žmogaus veiklą galima paaiškinti statistiniais metodais. Tai rodo, kiek svarbi ir visuotinė statistika.

Trumpai aptarkime statistikos svarbą kai kuriose skirtingose ​​disciplinose:

i) Planavimo statistika:

Statistika yra būtina planuojant - ar tai būtų verslo, ekonomikos ar vyriausybės lygmeniu. Šiuolaikinis amžius vadinamas „planavimo amžiumi“, o beveik visos vyriausybės, verslo ar valdymo organizacijos naudojasi efektyvaus darbo planavimu ir politinio sprendimo formavimu.

Šiam tikslui pasiekti svarbiausi yra statistiniai duomenys, susiję su gamyba, vartojimu, gimimu, mirtimi, investicijomis, pajamomis. Šiandien veiksmingas planavimas yra būtinas beveik visoms šalims, ypač besivystančioms šalims, jų ekonominiam vystymuisi.

(ii) Matematikos statistika:

Statistika glaudžiai susijusi su matematika ir iš esmės priklauso nuo matematikos. Šiuolaikinė statistikos teorija turi pagrindą tikimybės teorijai, kuri savo ruožtu yra labiau pažengusios matematinės matavimo teorijos ir integracijos teorija. Vis didėjantis matematikos vaidmuo statistikoje paskatino kurti naują statistikos skyrių, vadinamą matematine statistika.

Taigi statistika gali būti laikoma svarbia matematikos šeimos nare. „Connor“ žodžiais „Statistika yra taikomojo matematikos filialas, kuris specializuojasi duomenyse“.

iii) Ekonomikos statistika:

Statistika ir ekonomika yra tarpusavyje susimaišę, todėl atrodo kvaila juos atskirti. Šiuolaikinių statistinių metodų kūrimas paskatino ekonomiką plačiai naudoti.

Visos svarbios ekonomikos šakos - vartojimas, gamyba, mainai, platinimas, viešieji finansai - naudoja statistiką palyginimo, pateikimo, interpretavimo ir kt. Tikslais. Įvairių žmonių grupių pajamų ir pajamų problema, nacionalinės gerovės gamyba paklausos ir pasiūlos koregavimas, ekonominės politikos poveikis ekonomikai ir kt. rodo tiesiog statistikos svarbą ekonomikos srityje ir įvairiose jos šakose.

Viešųjų finansų statistika leidžia mums nustatyti mokesčius, teikti subsidijas, išleisti lėšas įvairiems vadovams, skolintinų ar skolinamų pinigų sumą ir tt Taigi negalime galvoti apie statistiką be ekonomikos ar ekonomikos be statistikos.

iv) Socialinių mokslų statistika:

Kiekvieną socialinį reiškinį akivaizdžiai įtakoja daugybė veiksnių, dėl kurių laikas nuo laiko atsiranda stebėjimų skirtumai, vieta, kur yra objektas, ir objekto objektas. Regresijos ir koreliacijos analizės statistiniai įrankiai gali būti naudojami tiriant ir išskiriant kiekvieno iš šių veiksnių poveikį nurodytam stebėjimui.

Mėginių ėmimo metodai ir vertinimo teorija yra labai galingos ir būtinos priemonės bet kokiam socialiniam tyrimui, susijusiam su bet kokiais visuomenės sluoksniais, ir tada analizuojant rezultatus ir sudarant galiojančias išvadas. Svarbiausias statistikos taikymas sociologijoje yra demografijos srityje tiriant mirtingumą (mirtingumą), vaisingumą (gimstamumą), santuokas, gyventojų skaičiaus augimą ir pan.

Šiame kontekste Croxton ir Cowden teisingai pažymėjo:

„Be tinkamo statistinių metodų supratimo, socialinių mokslų tyrėjai gali būti tokie, kaip aklas žmogus, besisukantis tamsioje patalpoje juodai katinai, kuri ten nėra. Statistikos metodai yra naudingi pernelyg plečiant žmogaus veiklos spektrą bet kurioje minties srityje, kurioje gali būti skaitinių duomenų. “

v) Prekybos statistika:

Kaip jau minėta, statistika yra metodų, leidžiančių protingiems sprendimams, atsižvelgiant į netikrumą, rinkinys. Verslas yra pilnas neapibrėžtumų ir rizikos. Turime prognozuoti kiekvieną žingsnį. Spekuliacija tik įgyja arba praranda prognozes. Ar galime prognozuoti neatsižvelgdami į praeitį? Galbūt, ne. Ateities rinkos tendencijas galima tik tikėtis, jei pasinaudosime statistika. Nesugebėjimas numatyti bus verslo nesėkmė.

Statistikos pagalba galima numatyti paklausos, pasiūlos, įpročių, mados ir kt. Pokyčius. Statistika yra labai svarbi nustatant įvairių produktų kainas, nustatant bumo ir depresijos etapus ir pan. Statistikos naudojimas padeda sklandžiai vykdyti verslą, mažinti neapibrėžtumą ir taip prisidėti prie verslo sėkmės.

vi) Mokslinių tyrimų statistika:

Mokslininko darbas yra pristatyti savo tyrimo rezultatus bendruomenei. Kintamojo poveikis konkrečiai problemai, esant skirtingoms sąlygoms, gali būti žinomas mokslo darbuotojui tik tuo atveju, jei jis naudoja statistinius metodus. Statistika visur yra pagrindinė mokslinių tyrimų veikla. Siekiant išlaikyti savo mokslinių tyrimų interesus ir mokslinius tyrimus, mokslininkas privalo remtis savo žiniomis ir įgūdžiais statistiniais metodais.

Trumpai tariant, statistinio mąstymo ir operacijų mokslinių tyrimų srityje privalumai yra tokie:

1. Jie leidžia tiksliausiai apibūdinti:

Mokslo tikslas yra reiškinių apibūdinimas. Aprašymas turi būti išsamus ir tikslus, kad jis galėtų būti naudingas visiems, kurie supranta, kai skaito simbolius. Matematika ir statistika yra aprašomosios kalbos dalis, mūsų žodinių simbolių augimas.

2. Jie verčia mus būti aiškiais:

Statistikos dėka tyrėjo veikla yra aiški ir tiksli - tiek savo procedūrose, tiek mąstyme. Statistika susistemina tyrėjo pastangas ir veda jį į tikslą.

3. Jie padeda mums apibendrinti rezultatus:

Masinių stebėjimų, kuriuos paima savarankiškai, yra baisūs ir beveik beprasmiški. Statistika leidžia mums apibendrinti savo rezultatus prasmingoje ir patogioje formoje. Prieš matydami mišką, taip pat medžius, reikia nurodyti duomenis. Statistika suteikia neprilygstamą prietaisą, kad būtų galima išeiti iš chaoso, matyti bendrą rezultatą.

4. Jos leidžia daryti bendrąsias išvadas:

Ir išvadų ištraukimo procesas vykdomas pagal priimtas taisykles. Be to, statistiniais žingsniais galime pasakyti, kiek tikėjimo turėtų būti padaryta bet kokioje išvadoje ir kiek mes galime išplėsti savo apibendrinimą.

5. Jie leidžia mums daryti prognozes:

„kiek“ dalykas atsitiks tokiomis sąlygomis, kurias mes žinome ir matavome. Pavyzdžiui, galime prognozuoti, kad tikėtinas ženklas, kurį gaus naujokas, gaus koledžo algebroje, jei žinosime jo rezultatą bendrojo akademinio tinkamumo teste, jo rezultatą specialiame algebros tinkamumo teste, jo vidutinį ženklą vidurinės mokyklos matematikoje ir tt prognozavimas gali būti šiek tiek klaidingas, tačiau statistinis metodas parodys mums, kiek klaidų yra leidžiama daryti prognozes.

6. Jie leidžia mums išanalizuoti kai kuriuos sudėtingus ir kitaip sumišusius įvykius.

Studentų uždaviniai statistikos studijoje:

1. Įvaldyti statistikos žodyną:

Siekiant skaityti ir suprasti užsienio kalbą, visada reikia sukurti tinkamą žodyną. Pradedantiesiems statistika turėtų būti laikoma užsienio kalba. Žodynas susideda iš sąvokų, simbolizuojančių žodžius ir simbolius.

2. Norėdami įgyti arba atgaivinti ir išplėsti įgūdžius skaičiuoti:

Statistikos tikslas - ugdyti mokinių skaičiavimo įgūdžius. Statistinių sąvokų supratimas iš esmės kyla taikant jas skaičiavimo operacijose.

3. Norėdami išmokti teisingai interpretuoti statistinius rezultatus:

Statistiniai rezultatai gali būti naudingi tik tiek, kiek jie teisingai interpretuojami. Visiškai ir tinkamai išaiškinus duomenis, statistiniai rezultatai yra galingiausias reikšmės ir reikšmės šaltinis. Nepakankamai aiškinami, jie gali būti kažkas blogesnio, nei švaistomi. Klaidingai suprantama, jie yra blogesni nei nenaudingi.

4. Suvokti statistikos logiką:

Statistika suteikia mąstymo būdą, taip pat žodyną ir kalbą. Tai logiška sistema, kaip ir visos matematikos, kuri yra ypač pritaikyta prie mokslinių problemų sprendimo. „Guilford“ teisingai pažymėjo, kad „gerai suplanuoti tyrimai visuomet į savo projektą įtraukia aiškius konkrečių statistinių operacijų aspektus“.

5. Sužinokite, kur taikyti statistiką ir kur ne:

Nors visi statistiniai prietaisai gali apšviesti duomenis, kiekvienas turi savo apribojimus. Šiuo atžvilgiu vidutinis studentas tikriausiai labiausiai nukentės dėl matematinio pagrindo stokos, nesvarbu, ar jis tai supranta, ar ne. Kiekviena statistika yra sukurta kaip tik matematinė idėja. Todėl jis remiasi tam tikromis prielaidomis. Jei šios prielaidos atitinka konkrečius duomenis, su kuriais turime elgtis, statistika gali būti tinkamai taikoma.

6. Suprasti pagrindinę statistikos matematiką:

Šis tikslas nebus taikomas visiems studentams. Tačiau jis turėtų būti taikomas daugiau nei tie, kurių ankstesnis matematinis mokymas yra neįprastas. Tai suteiks jam daugiau nei sumanumo suprasti, kas vyksta formulių naudojime.

Statistika psichologijoje ir švietime:

Statistika labai plačiai naudojama psichologijoje ir švietime, pvz., Psichologinių tyrimų ir kitų psichologinių duomenų skalėje; testų rezultatų patikimumo ir pagrįstumo matavimui; žvalgybos koeficiento nustatymui; elementų analizėje ir faktorių analizėje. Didelė statistinių duomenų ir statistikos teorijų taikymas sukėlė naują discipliną, vadinamą „Psichometrija“.

Šiuolaikinės problemos ir poreikiai vis dažniau verčia statistinius metodus ir idėjas. Yra tiek daug dalykų, kuriuos norime žinoti, kurių negalima atrasti vienu stebėjimu ar vienu matavimu. Mes norime numatyti žmogaus, kuris, kaip ir visi žmonės, elgesį. yra gana kintamas kiekis ir turi būti laikomasi ne kartą, o ne visiems. Mes norime studijuoti socialinę grupę, kurią sudaro individai, kurie skiriasi vienas nuo kito.

Mes norėtume sugebėti palyginti vieną grupę su kita, vieną lenktynę su kitu, taip pat vieną asmenį su kitu asmeniu, arba asmenį, turintį normą dėl savo amžiaus, rasės ar klasės. Mes norime sekti kreivę, kurioje vaizduojamas vaiko ar gyventojų augimas. Mes norime atskirti tarpusavyje susijusius paveldimumo ir aplinkos veiksnius. Vienintelis sprendimas yra statistikos taikymas minėtose srityse.

Statistikos žinios yra ypač naudingos psichologijos ir švietimo studentams dėl šių priežasčių:

1. Tai padeda suprasti šiuolaikinių literatūrą šiose srityse. Daugelyje knygų ir straipsnių šiose srityse mokslinių tyrimų žurnaluose naudojama statistinė terminologija ir rezultatai pateikiami statistine forma, kuri negali būti suprantama be tinkamų statistikos žinių.

2. Tai padeda atlikti tyrimus, kuriems turi būti naudojamas mėginių tyrimas arba eksperimentinis metodas. Žinios apie imties tyrimo metodus, eksperimentų projektavimą ir statistinius duomenų analizės metodus yra būtinos pažangiems studentams, kurie turi atlikti savo tyrimus.

3. Jis yra mokslinio požiūrio į problemas pagrindas, kuriame paprastai naudojamas indukcinis išvada. Psichologijos ir švietimo studentai negali sau leisti nežino mokslo metodo, taikomo problemoms spręsti.

4. Jis padeda profesionaliam psichologui - konsultantui, konsultantui ar klinikiniam psichologui - veiksmingai atlikti savo darbą, nes jo darbe jis turi administruoti testus, testuoti testus ir išlaikyti daugelio atvejus (kurie yra statistiniai duomenys, reikalingi tinkamai interpretuoti). Visa tai yra būtina žinoti apie statistiką.

5. Ji suteikia pagrindines duomenų analizės priemones švietimo sistemai planuojant ir administruojant dalyvaujantiems pedagogams. Jie turi žinoti statistiką, kad galėtų ištirti ankstesnes registracijos tendencijas, įvertinti mokytojų poreikius, planuoti naujas mokyklas ir daugelį kitų tokių tikslų.

6. Tai padeda mokytojams ir mokyklų administratoriams įvertinti studentų ir mokyklų veiklą. Jie turi žinoti tam tikrą statistiką, kad galėtų išsiaiškinti egzaminų duomenis, studentų testų balus ir kiekybinius duomenis, naudojamus skirtingiems vertinimo tipams.

7. Psichologijoje ir švietime kiekybiniai metodai vis dažniau naudojami įvairiems reiškiniams tirti, kurių statistiniai metodai yra būtini. Psichofizikoje vienas tyrinėja ryšį tarp matavimų, gautų pagal instrumentus, ir žmogaus vertinimu.

Bandymai bando įvertinti žmogaus gebėjimą (pvz., Intelekto, mokymosi gebėjimus, kūrybiškumą, asmenybę, susidomėjimą, elgesį, požiūrį ir pan.). Statistinių metodų žinios yra reikalingos problemoms suprasti ir spręsti visose šiose situacijose, kurios yra gana paplitusios psichologijos ir švietimo srityse.

Statistika padeda mokytojui:

Geriausia statistikos dalis yra ta, kad „kaip tai padeda mokytojui mokymosi ar mokymo tikslų įgyvendinimas klasėje?“. Taigi, tikrąja prasme jis susijęs su bandymų rezultatų ir kitų skaitinių duomenų organizavimu, analize ir interpretavimu.

Mokytojui būtina žinoti visus statistinius metodus, kurie padeda jam:

i) Analizuoti ir apibūdinti matavimo rezultatus, gautus jo klasėje.

(ii) Suprasti statistinių duomenų, naudojamų bandymų vadovuose ir tyrimų ataskaitose.

(iii) ir interpretuoti įvairius išvestinius balus, naudojamus bandymuose.

Jei mokytojas turi pagrindines žinias apie statistines priemones ir jų panaudojimą, jis, žinoma, pagerins savo efektyvumą mokant, taigi statistika jam bus labai naudinga jo misijoje.

Atsižvelgiant į pirmiau minėtas diskusijas, statistika turi pasiekti šiuos tikslus psichologijos ir švietimo srityse, taip pat bendruosius tyrimus:

Tai padeda:

i) Renkant informaciją apie įvairius aspektus, susijusius su bandymų prielaidomis ar bandymų hipotezėmis.

ii) stebint, atrenkant, renkant, organizuojant ir analizuojant įvairaus pobūdžio faktus ir duomenis.

(iii) Pabrėždama arba išvestinė skirtinga metodika naudojimui.

(iv) Žinant pagrindinę grupės tendenciją, jos raukšlės ir jų struktūros ar konsolidacijos normos.

(v) Testuojant bandymo rezultato patikimumą, pagrįstumą, tinkamumą ir išsamumą.

(vi) Sprendžiant procedūras ir metodus, skirtus bandymo preparatui ir jo naudojimui.

vii) Išvados ir išvados.

Duomenų analizė:

Statistiniai duomenys analizuojami dviem būdais:

i) Aprašomoji statistika:

Aprašomoji statistika susijusi su skaitmeninių duomenų savybių apibūdinimu arba apibendrinimu. Aprašomosios statistikos metodika apima tam tikrų rodiklių, tokių kaip vidurkis, mediana, diapazonas ir kt.

Jis riboja apibendrinimą ir konkrečiai stebimą tam tikrą asmenų grupę. Iš šios grupės negalima daryti išvados. Duomenys apibūdina tik vieną grupę, kurioje jie buvo surinkti. Daugelis tokių veiksmų tyrimų apima aprašomąją analizę. Šie tyrimai suteikia vertingos informacijos apie konkrečios asmenų grupės pobūdį.

ii) Nenormali statistika:

Nenormali statistika, kuri taip pat vadinama statistine išvada, susijusi su moksliniu išvadu apie kelių konkrečių atvejų tyrimo rezultatų apibendrinimą.

Techniniu požiūriu statistinių išvadų metodai padeda apibendrinti mėginio rezultatus visai populiacijai, iš kurios imamas mėginys. Turint omenyje, kad atrenkant mėginį turėtų būti apytiksliai didesnė gyventojų grupė, reikėtų atsižvelgti į tai. Taigi pavyzdžio charakteristikos atspindės visų grupių charakteristikas.

Išvados pobūdis yra induktyvus ta prasme, kad pateikiame bendrus teiginius iš kelių atvejų tyrimo. Nepagrįsta statistika suteikia mums įrankius, kaip padaryti indukcinį išvadą moksliniu ir griežtu. Tokiu atveju daroma prielaida, kad apibendrinimas negali būti užtikrintas.

Tam tikras neapibrėžtumas yra neišvengiamas, nes kai kuriais atvejais išvados, padarytos iš imties tyrimo ar eksperimento duomenų, gali būti klaidingos. Tačiau netikrumo laipsnis yra pats išmatuojamas, todėl galima daryti griežtus teiginius apie netikrumą (ar tikimybę, kad ji bus neteisinga), susijusią su konkrečia išvada. Šis neapibrėžtumas daromas sprendžiant tikimybės teoriją, kuri yra statistinės išvados pagrindas.

Tai matematinės statistikos filialas, kuriame aptariamas įvykių, kurių atsiradimas priklauso nuo atsitiktinumo, tikrumo laipsnio.