심리학에서 통계의 중요성(예제 포함)
통계 분야는 데이터의 수집, 분석, 해석 및 표현과 관련이 있습니다.
심리학 분야에서 통계는 다음과 같은 이유로 중요합니다.
이유 1 : 기술 통계를 통해 심리학자는 인간의 성과, 행복 및 기타 측정과 관련된 데이터를 요약할 수 있습니다.
이유 2 : 회귀 모델을 통해 심리학자는 인간의 성과, 행복 및 기타 측정과 관련된 변수 간의 관계를 정량화할 수 있습니다.
이유 3 : 가설 테스트를 통해 심리학자들은 인간의 성과, 행복 및 기타 측정에 대한 다양한 방법, 기술 및 절차의 효과를 비교할 수 있습니다.
이 기사의 나머지 부분에서는 이러한 각 이유를 설명합니다.
이유 1: 기술 통계를 사용하여 데이터 요약
기술 통계는 데이터를 설명하는 데 사용됩니다.
심리학자들은 개인에 대한 데이터를 요약하기 위해 종종 기술 통계를 사용합니다.
예를 들어, 산업 및 조직 심리학자는 특정 회사에서 일하는 사람들에 대해 다음과 같은 설명 통계를 계산할 수 있습니다.
- 급여에 대한 전반적인 만족도(예: 1~7점 척도)
- 직장문화에 대한 전반적인 만족도
- 근무시간에 대한 전반적인 만족도
I/O 심리학자는 이러한 측정을 사용하여 회사의 직원 만족도 수준을 더 잘 이해할 수 있습니다.
그런 다음 이러한 지표를 사용하여 직장을 직원들에게 더욱 쾌적한 환경으로 만들기 위해 개선할 수 있는 영역에 대해 조직에 알릴 수 있습니다.
이유 2: 회귀 모델을 사용하여 변수 간의 관계를 정량화합니다.
통계는 심리학에서도 회귀 모델 의 형태로 사용됩니다.
이는 심리학자가 하나 이상의 예측 변수와 반응 변수 간의 관계를 정량화할 수 있는 모델입니다.
예를 들어, 심리학자는 하루에 운동한 총 시간, 하루에 일한 총 시간, 개인의 전반적인 행복(예: 0~100 척도)에 대한 데이터에 접근할 수 있습니다.
그런 다음 다음과 같은 다중 선형 회귀 모델을 구성할 수 있습니다.
행복 = 76.4 + 9.3(일일 운동 시간) – 0.4(일일 근무 시간)
이 모델의 회귀 계수를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.
- 하루에 운동하는 시간이 추가될 때마다 전반적인 행복도는 평균 9.3포인트 증가합니다(일하는 시간이 일정하다고 가정).
- 하루에 일한 시간이 추가될 때마다 전반적인 행복도는 평균 0.4점씩 감소합니다(운동 시간이 일정하게 유지된다고 가정).
이 모델을 사용하면 심리학자는 운동에 더 많은 시간을 할애하면 전반적인 행복이 증가하고, 일하는 데 더 많은 시간을 소비하면 전반적인 행복이 낮아진다는 사실을 빨리 이해할 수 있습니다.
또한 운동과 일의 양이 전반적인 행복에 얼마나 영향을 미치는지 정확하게 정량화할 수 있습니다.
이유 3: 가설 검정을 사용하여 방법 비교
통계는 심리학에서도 가설 검증 의 형태로 사용됩니다.
이는 심리학자들이 다양한 방법, 기술 또는 절차 간에 통계적 유의성이 있는지 여부를 확인하는 데 사용할 수 있는 테스트입니다.
예를 들어, 스포츠 심리학자가 새로운 훈련 방법이 대학 농구 선수의 정신 건강을 향상시킬 수 있다고 믿는다고 가정해 보겠습니다. 이를 테스트하기 위해 그는 한 달 동안 새로운 훈련 방법을 구현하기 전후에 40명의 선수의 웰빙(예: 1~7 척도)을 측정할 수 있습니다.
그런 다음 그는 다음 가설을 사용하여 쌍을 이루는 표본에 대해 t-검정을 수행할 수 있습니다.
- H 0 : μ 후 = μ 전 (평균 웰빙은 방법 사용 전과 후 동일)
- H A : μ 후 > μ 전 (평균 웰빙은 이 방법을 사용한 후 더 높습니다)
테스트의 p-값이 특정 유의 수준(예: α = 0.05)보다 낮으면 귀무 가설을 기각하고 새로운 방법이 플레이어 복지를 향상시킨다는 결론을 내릴 수 있습니다.
참고 : 이는 심리학에서 사용되는 가설 검정의 한 예일 뿐입니다. 다른 일반적인 테스트에는 단일 표본 t-검정 , 2-표본 t-검정 , 일원 분산 분석 및 양방향 분산 분석이 포함됩니다.
추가 리소스
다음 기사에서는 다른 분야에서 통계의 중요성을 설명합니다.
연구에서 통계의 중요성
의료에서 통계의 중요성
비즈니스에서 통계의 중요성
경제학에서 통계의 중요성
교육에서 통계의 중요성