Важность статистики в психологии (с примерами)

Область статистики занимается сбором, анализом, интерпретацией и представлением данных.

В области психологии статистика важна по следующим причинам:

Причина 1. Описательная статистика позволяет психологам обобщать данные, касающиеся работоспособности человека, счастья и других показателей.

Причина 2. Регрессионные модели позволяют психологам количественно оценивать взаимосвязь между переменными, связанными с работоспособностью человека, счастьем и другими показателями.

Причина 3. Проверка гипотез позволяет психологам сравнивать эффективность различных методов, техник и процедур в отношении человеческой деятельности, счастья и других показателей.

В оставшейся части статьи мы рассмотрим каждую из этих причин.

Причина 1. Используйте описательную статистику для обобщения данных.

Описательная статистика используется для описания данных.

Психологи часто используют описательную статистику для обобщения данных о людях.

Например, промышленный и организационный психолог может рассчитать следующую описательную статистику для людей, работающих в определенной компании:

• Общая удовлетворенность заработной платой (например, по шкале от 1 до 7)
• Общая удовлетворенность культурой рабочего места
• Общая удовлетворенность рабочим временем

Используя эти измерения, психолог I/O может лучше понять уровень удовлетворенности сотрудников компании.

Затем они могут использовать эти показатели, чтобы информировать организацию об областях, которые можно улучшить, чтобы сделать рабочее место более приятной средой для сотрудников.

Причина 2. Используйте регрессионные модели для количественной оценки взаимосвязи между переменными.

Статистика также используется в психологии в виде регрессионных моделей .

Это модели, которые позволяют психологам количественно оценить взаимосвязь между одной или несколькими переменными-предикторами и переменной ответа .

Например, психолог может иметь доступ к данным об общем количестве часов, потраченных на физические упражнения в день, общем количестве часов, потраченных на работу в день, и общем уровне счастья (например, по шкале от 0 до 100) отдельных людей.

Затем они могли бы построить следующую модель множественной линейной регрессии:

Счастье = 76,4 + 9,3 (часы, потраченные на тренировки в день) – 0,4 (часы, потраченные на работу в день)

Вот как интерпретировать коэффициенты регрессии в этой модели:

• За каждый дополнительный час, потраченный на тренировки в день, общее счастье увеличивается в среднем на 9,3 балла (при условии, что часы, потраченные на работу, остаются постоянными).
• За каждый дополнительный час, потраченный на работу в день, общее счастье снижается в среднем на 0,4 балла (при условии, что часы, потраченные на тренировки, остаются постоянными).

Используя эту модель, психолог может быстро понять, что больше времени, потраченного на упражнения, связано с увеличением общего счастья, а больше времени, потраченного на работу, связано с меньшим общим уровнем счастья.

Они также могут точно определить, насколько количество упражнений и работы влияет на общее ощущение счастья.

Причина 3. Используйте проверку гипотез для сравнения методов

Статистика также используется в психологии в форме проверки гипотез .

Это тесты, которые психологи могут использовать, чтобы определить, существует ли статистическая значимость между различными методами, приемами или процедурами.

Например, предположим, что спортивный психолог считает, что новый метод тренировок способен улучшить психическое благополучие баскетболистов колледжа. Чтобы проверить это, он может измерить самочувствие (например, по шкале от 1 до 7) 40 игроков до и после внедрения нового метода тренировок в течение месяца.

Затем он может выполнить t-критерий для парных выборок, используя следующие гипотезы:

• H ₀ : µ _после = µ _до (среднее благосостояние одинаково до и после использования метода)
• H _A : µ _после > µ _до (среднее благосостояние выше после использования метода)

Если значение p теста ниже определенного уровня значимости (например, α = 0,05), то можно отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод, что новый метод приводит к повышению благосостояния игроков.

Примечание . Это всего лишь один пример проверки гипотез, используемой в психологии. Другие распространенные тесты включают одновыборочный t-критерий , двухвыборочный t-критерий , однофакторный дисперсионный анализ и двусторонний дисперсионный анализ .

Дополнительные ресурсы

Следующие статьи объясняют важность статистики в других областях:

Важность статистики в исследованиях
Важность статистики в здравоохранении
Важность статистики в бизнесе
Значение статистики в экономике
Важность статистики в образовании