Die bedeutung der statistik in der forschung (mit beispielen)

Der Bereich Statistik beschäftigt sich mit der Erhebung, Analyse, Interpretation und Darstellung von Daten.

In der Forschung sind Statistiken aus folgenden Gründen wichtig:

Grund 1 : Statistiken ermöglichen es Forschern, Studien so zu gestalten, dass Studienergebnisse auf eine größere Population übertragen werden können.

Grund 2 : Statistiken ermöglichen es Forschern, Hypothesentests durchzuführen, um festzustellen, ob bestimmte Behauptungen über ein neues Medikament, Verfahren, Herstellungsverfahren usw. sind gültig. sind wahr.

Grund 3 : Statistiken ermöglichen es Forschern, Konfidenzintervalle zu erstellen, um Unsicherheiten bei Bevölkerungsschätzungen zu erfassen.

Im weiteren Verlauf dieses Artikels gehen wir auf jeden dieser Gründe ein.

Grund 1: Statistiken ermöglichen es Forschern, Studien zu entwerfen

Forscher möchten häufig Fragen zu Populationen beantworten wie:

• Wie hoch ist das durchschnittliche Gewicht einer bestimmten Vogelart?
• Wie hoch ist die durchschnittliche Höhe einer bestimmten Pflanzenart?
• Wie viel Prozent der Bürger einer bestimmten Stadt unterstützen ein bestimmtes Gesetz?

Eine Möglichkeit, diese Fragen zu beantworten, besteht darin, Daten über jedes Individuum in der interessierenden Population zu sammeln.

Dies ist jedoch in der Regel zu kostspielig und zeitaufwändig, sodass Forscher stattdessen eine Stichprobe der Bevölkerung nehmen und anhand der Stichprobendaten Rückschlüsse auf die Gesamtbevölkerung ziehen.

Es gibt viele verschiedene Methoden, mit denen Forscher potenziell Einzelpersonen in eine Probe einbeziehen können. Diese werden als Stichprobenverfahren bezeichnet.

Es gibt zwei Klassen von Probenahmemethoden:

• Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren : Jedes Mitglied einer Grundgesamtheit hat die gleiche Wahrscheinlichkeit, in die Stichprobe aufgenommen zu werden.
• Nicht-wahrscheinliche Stichprobenmethoden : Nicht alle Mitglieder einer Grundgesamtheit haben die gleiche Wahrscheinlichkeit, in die Stichprobe aufgenommen zu werden.

Durch den Einsatz von Wahrscheinlichkeitsstichprobenverfahren können Forscher die Chancen maximieren, eine repräsentative Stichprobe der Gesamtbevölkerung zu erhalten.

Dadurch können Forscher die Ergebnisse der Stichprobe auf die Gesamtbevölkerung übertragen.

Erfahren Sie hier mehr über die beiden Klassen von Stichprobenmethoden.

Grund 2: Statistiken ermöglichen es Forschern, Hypothesentests durchzuführen

Statistiken werden auch in der Forschung in Form von Hypothesentests eingesetzt.

Hierbei handelt es sich um Tests, mit denen Forscher feststellen können, ob zwischen verschiedenen medizinischen Verfahren oder Behandlungen eine statistische Signifikanz besteht.

Angenommen, ein Wissenschaftler glaubt, dass ein neues Medikament den Blutdruck bei adipösen Patienten senken kann. Um dies zu testen, maß er den Blutdruck von 30 Patienten vor und nach der einmonatigen Einnahme des neuen Medikaments.

Anschließend wird ein t-Test für gepaarte Stichproben unter Verwendung der folgenden Annahmen durchgeführt:

• H ₀ : μ _nach = μ _vorher (der durchschnittliche Blutdruck ist vor und nach der Einnahme des Arzneimittels gleich)
• H _A : μ _nach < μ _vorher (mittlerer Blutdruck ist nach Einnahme des Medikaments niedriger)

Liegt der p-Wert des Tests unter einem bestimmten Signifikanzniveau (z. B. α = 0,05), kann er die Nullhypothese verwerfen und daraus schließen, dass das neue Medikament eine Blutdrucksenkung bewirkt.

Hinweis : Dies ist nur ein Beispiel für Hypothesentests, die in der Forschung verwendet werden. Andere gängige Tests sind ein T-Test bei einer Stichprobe , ein T-Test bei zwei Stichproben , eine einfaktorielle ANOVA und eine zweifaktorielle ANOVA .

Grund 3: Statistiken ermöglichen es Forschern, Konfidenzintervalle zu erstellen

Statistiken werden in der Forschung auch in Form von Konfidenzintervallen verwendet.

Ein Konfidenzintervall ist ein Wertebereich, der wahrscheinlich einen Populationsparameter mit einem bestimmten Konfidenzniveau enthält.

Angenommen, Forscher möchten das Durchschnittsgewicht einer bestimmten Schildkrötenart schätzen.

Anstatt jede Schildkröte in der Population zu wiegen, können Forscher eine einfache Zufallsstichprobe von Schildkröten mit den folgenden Informationen entnehmen:

• Stichprobengröße n = 25
• Durchschnittliches Probengewicht x = 300
• Stichprobenstandardabweichung s = 18,5

Unter Verwendung des Konfidenzintervalls für eine Durchschnittsformel können Forscher dann das folgende 95 %-Konfidenzintervall konstruieren:

95 %-Konfidenzintervall: 300 +/- 1,96*(18,5/√ 25 ) = [292,75, 307,25]

Die Forscher würden dann behaupten, dass sie zu 95 % sicher sind, dass das tatsächliche Durchschnittsgewicht dieser Schildkrötenpopulation zwischen 292,75 Pfund und 307,25 Pfund liegt.

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Artikel erläutern die Bedeutung von Statistiken in anderen Bereichen:

Die Bedeutung von Statistiken im Gesundheitswesen
Die Bedeutung von Statistiken in der Pflege
Die Bedeutung von Statistiken in Unternehmen
Die Bedeutung der Statistik in der Wirtschaft
Die Bedeutung der Statistik im Bildungswesen