Важливість статистики в психології (з прикладами)

Сфера статистики займається збором, аналізом, інтерпретацією та представленням даних.

У галузі психології статистика важлива з таких причин:

Причина 1 : Описова статистика дозволяє психологам узагальнювати дані, пов’язані з продуктивністю людини, її щастям та іншими параметрами.

Причина 2 : регресійні моделі дозволяють психологам кількісно визначити зв’язок між змінними, пов’язаними з продуктивністю людини, її щастям та іншими параметрами.

Причина 3 : Перевірка гіпотез дозволяє психологам порівнювати ефективність різних методів, технік і процедур щодо продуктивності людини, її щастя та інших показників.

У решті цієї статті ми розглянемо кожну з цих причин.

Причина 1: використовуйте описову статистику для узагальнення даних

Для опису даних використовується описова статистика .

Психологи часто використовують описову статистику для узагальнення даних про окремих людей.

Наприклад, промисловий та організаційний психолог може розрахувати наступну описову статистику для людей, які працюють у певній компанії:

• Загальне задоволення зарплатою (наприклад, за шкалою від 1 до 7)
• Загальне задоволення культурою на робочому місці
• Загальна задоволеність робочим часом

Використовуючи ці вимірювання, психолог I/O може краще зрозуміти рівень задоволеності співробітників у компанії.

Потім вони можуть використовувати ці показники, щоб інформувати організацію про сфери, які можна покращити, щоб зробити робоче місце приємнішим для співробітників.

Причина 2. Використовуйте регресійні моделі для кількісного визначення зв’язку між змінними

Статистика також використовується в психології у вигляді регресійних моделей .

Це моделі, які дозволяють психологам кількісно визначити зв’язок між однією або декількома змінними предиктора та змінною відповіді .

Наприклад, психолог може мати доступ до даних про загальну кількість годин, проведених фізичними вправами на день, загальну кількість годин, проведених на роботі за день, і загальне щастя (наприклад, за шкалою від 0 до 100) людей.

Потім вони могли побудувати таку модель множинної лінійної регресії:

Щастя = 76,4 + 9,3 (годин, витрачених на тренування на день) – 0,4 (годин, витрачених на роботу на день)

Ось як інтерпретувати коефіцієнти регресії в цій моделі:

• За кожну додаткову годину, витрачену на тренування в день, загальне щастя зростає в середньому на 9,3 бала (припускаючи, що години, проведені на роботі, залишаються незмінними).
• За кожну додаткову годину роботи в день загальне щастя зменшується в середньому на 0,4 бала (припускаючи, що години, проведені за вправами, залишаються незмінними).

Використовуючи цю модель, психолог може швидко зрозуміти, що більше часу, проведеного за вправами, пов’язане зі збільшенням загального щастя, а більше часу, проведеного за роботою, пов’язане зі зниженням загального щастя.

Вони також можуть кількісно визначити, наскільки кількість фізичних вправ і роботи впливає на загальне щастя.

Причина 3: використовуйте перевірку гіпотез для порівняння методів

Статистика також використовується в психології у формі перевірки гіпотез .

Це тести, які психологи можуть використовувати, щоб визначити, чи є статистична значущість між різними методами, техніками чи процедурами.

Наприклад, припустімо, що спортивний психолог вважає, що новий метод тренування здатний підвищити психічне благополуччя студентських баскетболістів. Щоб перевірити це, він може виміряти самопочуття (наприклад, за шкалою від 1 до 7) 40 гравців до та після впровадження нового методу навчання протягом місяця.

Потім він може виконати t-тест для парних зразків, використовуючи такі гіпотези:

• H ₀ : μ _після = μ _до (середнє самопочуття однакове до і після використання методу)
• H _A : μ _після > μ _до (середнє самопочуття вище після використання методу)

Якщо p-значення тесту нижче певного рівня значущості (наприклад, α = 0,05), тоді можна відхилити нульову гіпотезу та зробити висновок, що новий метод веде до підвищення добробуту гравця.

Примітка : це лише один приклад перевірки гіпотез, який використовується в психології. Інші поширені тести включають одновибірковий t-тест , двовибірковий t-тест , односторонній ANOVA та двосторонній ANOVA .

Додаткові ресурси

У наступних статтях пояснюється важливість статистики в інших сферах:

Значення статистики в дослідженнях
Значення статистики в охороні здоров’я
Важливість статистики в бізнесі
Значення статистики в економіці
Значення статистики в освіті