统计学在心理学中的重要性（附例子）

统计学领域涉及数据的收集、分析、解释和呈现。

在心理学领域，统计学很重要，原因如下：

原因 1 ：描述性统计允许心理学家总结与人类表现、幸福感和其他衡量标准相关的数据。

原因 2 ：回归模型允许心理学家量化与人类表现、幸福感和其他指标相关的变量之间的关系。

原因 3 ：假设检验使心理学家能够比较不同方法、技术和程序对人类表现、幸福感和其他衡量标准的有效性。

在本文的其余部分中，我们将逐一阐述这些原因。

原因一：使用描述性统计来总结数据

描述性统计用于描述数据。

心理学家经常使用描述性统计来总结有关个人的数据。

例如，工业和组织心理学家可能会计算在某家公司工作的人员的以下描述性统计数据：

• 对薪资的总体满意度（例如，1 到 7 的等级）
• 对工作场所文化的总体满意度
• 对工作时间的总体满意度

通过这些测量，I/O 心理学家可以更好地了解公司员工的满意度水平。

然后，他们可以使用这些指标向组织告知可以改进的领域，以使工作场所成为员工更愉快的环境。

原因二：使用回归模型来量化变量之间的关系

统计学也以回归模型的形式应用于心理学。

这些模型允许心理学家量化一个或多个预测变量与响应变量之间的关系。

例如，心理学家可以访问关于个人每天锻炼的总时间、每天工作的总时间以及总体幸福感（例如，以0到100的范围）的数据。

然后他们可以构建以下多元线性回归模型：

幸福感 = 76.4 + 9.3（每天锻炼的时间）- 0.4（每天工作的时间）

以下是如何解释该模型中的回归系数：

• 每天每多花一小时锻炼，整体幸福感平均就会增加 9.3 点（假设工作时间保持不变）。
• 每天工作时间每增加一小时，整体幸福感平均就会降低 0.4 个百分点（假设锻炼时间保持不变）。

使用这个模型，心理学家可以很快了解到，花更多时间锻炼与提高整体幸福感相关，而花更多时间工作与降低整体幸福感相关。

他们还可以准确量化运动量和工作量对整体幸福感的影响程度。

原因 3：使用假设检验来比较方法

统计学也以假设检验的形式应用于心理学。

心理学家可以使用这些测试来确定不同方法、技术或程序之间是否存在统计显着性。

例如，假设一位运动心理学家认为一种新的训练方法能够提高大学篮球运动员的心理健康。为了测试这一点，他可以测量 40 名球员在实施新训练方法一个月之前和之后的幸福感（例如，按照 1 到 7 的等级）。

然后，他可以使用以下假设对配对样本进行 t 检验：

• H ₀ : μ _after = μ _before （使用该方法之前和之后的平均幸福感相同）
• H _A ： μ_之后> μ_之前（使用该方法后平均幸福感更高）

如果检验的p 值低于一定的显着性水平（例如 α = 0.05），则可以拒绝零假设并得出结论：新方法会导致玩家福利增加。

注意：这只是心理学中使用的假设检验的一个例子。其他常见检验包括单样本 t 检验、双样本 t 检验、单向方差分析和双向方差分析。

其他资源

以下文章解释了统计在其他领域的重要性：

统计在研究中的重要性
统计在医疗保健中的重要性
统计在企业中的重要性
统计学在经济学中的重要性
统计在教育中的重要性