Важливість статистики в дослідженнях (з прикладами)

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

У дослідженнях статистика важлива з таких причин:

Причина 1 : статистика дозволяє дослідникам планувати дослідження так, щоб результати досліджень можна було екстраполювати на більшу сукупність.

Причина 2 : Статистика дозволяє дослідникам перевіряти гіпотези, щоб визначити, чи відповідають певні твердження щодо нового препарату, процедури, методу виробництва тощо. є дійсними. правдиві.

Причина 3 : Статистика дозволяє дослідникам створювати довірчі інтервали, щоб вловити невизначеність щодо оцінок чисельності населення.

У решті цієї статті ми розглянемо кожну з цих причин.

Причина 1: статистика дозволяє дослідникам планувати дослідження

Дослідники часто хочуть відповісти на запитання про популяції , такі як:

• Яка середня вага певного виду птахів?
• Яка середня висота певного виду рослин?
• Який відсоток громадян певного міста підтримує певний закон?

Один із способів відповісти на ці запитання — зібрати дані про кожну людину в популяції, що цікавить.

Однак зазвичай це надто дорого та займає багато часу, тому дослідники замість цього беруть вибірку населення та використовують дані вибірки, щоб зробити висновки щодо населення в цілому.

Існує багато різних методів, які дослідники потенційно можуть використовувати, щоб залучити окремих людей до вибірки. Вони відомі як методи вибірки .

Існує два класи методів вибірки:

• Методи ймовірнісної вибірки : кожен член сукупності має однакову ймовірність бути відібраним до вибірки.
• Неімовірнісні методи вибірки : не всі члени сукупності мають однакову ймовірність бути відібраними для участі у вибірці.

Використовуючи методи ймовірнісної вибірки, дослідники можуть максимізувати шанси отримати репрезентативну вибірку загальної сукупності.

Це дозволяє дослідникам екстраполювати результати вибірки на загальну сукупність.

Дізнайтеся більше про два класи методів вибірки тут .

Причина 2: Статистика дозволяє дослідникам виконувати перевірку гіпотез

Статистика також використовується в дослідженнях у формі перевірки гіпотез .

Це тести, за допомогою яких дослідники можуть визначити, чи є статистична значущість між різними медичними процедурами чи методами лікування.

Наприклад, припустимо, що вчений вважає, що новий препарат здатний знизити артеріальний тиск у пацієнтів із ожирінням. Щоб перевірити це, він протягом місяця вимірював артеріальний тиск 30 пацієнтів до та після застосування нового препарату.

Потім він виконує t-тест парних зразків, використовуючи такі припущення:

• H ₀ : μ _після = μ _до (середній артеріальний тиск однаковий до і після застосування препарату)
• H _A : μ _після < μ _до (середній артеріальний тиск нижчий після застосування препарату)

Якщо p-значення тесту нижче певного рівня значущості (наприклад, α = 0,05), тоді можна відхилити нульову гіпотезу та зробити висновок, що новий препарат викликає зниження артеріального тиску.

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

Причина 3: статистика дозволяє дослідникам створювати довірчі інтервали

Статистичні дані також використовуються в дослідженнях у формі довірчих інтервалів .

Довірчий інтервал – це діапазон значень, який, ймовірно, містить параметр сукупності з певним рівнем довіри.

Наприклад, припустімо, що дослідники хочуть оцінити середню вагу певного виду черепах.

Замість того, щоб обходити та зважувати кожну черепаху в популяції, дослідники можуть взяти просту випадкову вибірку черепах із такою інформацією:

• Обсяг вибірки n = 25
• Середня маса зразка х = 300
• Стандартне відхилення вибірки s = 18,5

Використовуючи довірчий інтервал для середньої формули , дослідники можуть побудувати наступний 95% довірчий інтервал:

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

Тоді дослідники стверджують, що вони на 95% впевнені, що справжня середня вага цієї популяції черепах становить від 292,75 фунтів до 307,25 фунтів.

Додаткові ресурси

У наступних статтях пояснюється важливість статистики в інших сферах:

Значення статистики в охороні здоров’я
Важливість статистики в сестринській справі
Важливість статистики в бізнесі
Значення статистики в економіці
Значення статистики в освіті