Het belang van statistiek in de psychologie (met voorbeelden)

Het vakgebied statistiek houdt zich bezig met het verzamelen, analyseren, interpreteren en presenteren van gegevens.

Op het gebied van de psychologie zijn statistiek om de volgende redenen belangrijk:

Reden 1 : Beschrijvende statistieken stellen psychologen in staat gegevens met betrekking tot menselijke prestaties, geluk en andere maatstaven samen te vatten.

Reden 2 : Regressiemodellen stellen psychologen in staat de relatie te kwantificeren tussen variabelen die verband houden met menselijke prestaties, geluk en andere maatstaven.

Reden 3 : Het testen van hypothesen stelt psychologen in staat de effectiviteit van verschillende methoden, technieken en procedures op het gebied van menselijke prestaties, geluk en andere maatstaven te vergelijken.

In de rest van dit artikel bespreken we elk van deze redenen.

Reden 1: Gebruik beschrijvende statistieken om gegevens samen te vatten

Beschrijvende statistieken worden gebruikt om gegevens te beschrijven .

Psychologen gebruiken vaak beschrijvende statistieken om gegevens over individuen samen te vatten.

Een arbeids- en organisatiepsycholoog kan bijvoorbeeld de volgende beschrijvende statistieken berekenen voor mensen die bij een bepaald bedrijf werken:

• Algemene tevredenheid met salaris (bijvoorbeeld schaal van 1 tot 7)
• Algemene tevredenheid over de cultuur op de werkplek
• Algemene tevredenheid over de werktijden

Met behulp van deze metingen kan een I/O-psycholoog de mate van medewerkerstevredenheid in het bedrijf beter begrijpen.

Ze kunnen deze statistieken vervolgens gebruiken om de organisatie te informeren over gebieden die verbeterd kunnen worden om de werkplek een aangenamere omgeving voor werknemers te maken.

Reden 2: Gebruik regressiemodellen om de relatie tussen variabelen te kwantificeren

Statistiek wordt ook in de psychologie gebruikt in de vorm van regressiemodellen .

Dit zijn modellen waarmee psychologen de relatie tussen een of meer voorspellende variabelen en eenresponsvariabele kunnen kwantificeren.

Een psycholoog kan bijvoorbeeld toegang hebben tot gegevens over het totale aantal uren dat per dag wordt besteed aan lichaamsbeweging, het totale aantal uren dat wordt gewerkt per dag en het algehele geluksgevoel van individuen (bijvoorbeeld op een schaal van 0 tot 100).

Ze zouden dan het volgende meervoudige lineaire regressiemodel kunnen construeren:

Geluk = 76,4 + 9,3 (uren besteed aan lichaamsbeweging per dag) – 0,4 (uren besteed aan werken per dag)

Zo interpreteert u de regressiecoëfficiënten in dit model:

• Voor elk extra uur dat per dag aan lichaamsbeweging wordt besteed, neemt het algehele geluk met gemiddeld 9,3 punten toe (ervan uitgaande dat de gewerkte uren constant blijven).
• Voor elk extra uur dat per dag wordt gewerkt, neemt het algehele geluk met gemiddeld 0,4 punt af (ervan uitgaande dat de uren die aan lichaamsbeweging worden besteed constant blijven).

Met behulp van dit model kan een psycholoog snel begrijpen dat meer tijd die aan lichaamsbeweging wordt besteed, verband houdt met een groter algemeen geluk, en dat meer tijd aan werken verband houdt met een lager algemeen geluk.

Ze kunnen ook precies kwantificeren hoeveel de hoeveelheid lichaamsbeweging en werk het algehele geluk beïnvloedt.

Reden 3: Gebruik hypothesetesten om methoden te vergelijken

Statistiek wordt ook in de psychologie gebruikt in de vorm van het testen van hypothesen .

Dit zijn tests die psychologen kunnen gebruiken om te bepalen of er statistische significantie bestaat tussen verschillende methoden, technieken of procedures.

Stel bijvoorbeeld dat een sportpsycholoog gelooft dat een nieuwe trainingsmethode het mentale welzijn van universiteitsbasketbalspelers kan vergroten. Om dit te testen kan hij het welzijn (bijvoorbeeld op een schaal van 1 tot 7) van 40 spelers voor en na de implementatie van de nieuwe trainingsmethode een maand lang meten.

Vervolgens kan hij een t-test uitvoeren voor gepaarde steekproeven met behulp van de volgende hypothesen:

• H ₀ : μ _na = μ _ervoor (het gemiddelde welzijn is hetzelfde voor en na gebruik van de methode)
• H _A : μ _na > μ _ervoor (het gemiddelde welzijn is hoger na gebruik van de methode)

Als de p-waarde van de test onder een bepaald significantieniveau ligt (bijvoorbeeld α = 0,05), kan deze de nulhypothese verwerpen en concluderen dat de nieuwe methode tot een groter spelerswelzijn leidt.

Opmerking : dit is slechts één voorbeeld van het testen van hypothesen dat in de psychologie wordt gebruikt. Andere veelgebruikte tests zijn onder meer een t-test met één monster , een t-test met twee monsters , eenzijdige ANOVA en tweezijdige ANOVA .

Aanvullende bronnen

In de volgende artikelen wordt het belang van statistieken op andere gebieden uitgelegd:

Het belang van statistiek in onderzoek
Het belang van statistiek in de gezondheidszorg
Het belang van statistieken in bedrijven
Het belang van statistiek in de economie
Het belang van statistiek in het onderwijs