Estatística descritiva em psicologia

A estatística é o ramo da matemática que estuda a variabilidade, bem como o processo que a gera seguindo leis de probabilidade. É necessário tanto pesquisar quanto entender como está sendo pesquisado hoje além das conclusões de qualquer estudo. Assim, o conhecimento neste ramo nos permitirá conhecer em grande medida a qualidade de um estudo e, portanto, o grau de confiabilidade que merecemos suas conclusões..

A estatística descritiva, por outro lado, é aquela parte das estatísticas que é responsável por coletar, apresentar e caracterizar um conjunto de dados. Em outras palavras, a estatística descritiva tenta saber o que aconteceu, ao contrário da estatística inferencial que tenta prever o que acontecerá no futuro sob um conjunto de condições..

Por exemplo, essas condições geralmente são especificadas por variáveis ​​como idade, clima ou grau de ansiedade. Assim, a estatística descritiva em psicologia tem como objetivo resumir de uma forma útil para o pesquisador e para o leitor o que aconteceu é um dado estudo.

Como já dissemos antes, as variáveis ​​são um dos eixos centrais da estatística descritiva - e também da não-descritiva.-. Uma variável engloba um conjunto de valores, e dependendo desses valores podemos falar sobre:

• Variáveis quantitativo: podem ter valor numérico (idade, preço de um produto, receita anual).
• Variáveis ​​categóricas ou qualitativo: eles não podem ser medidos numericamente (como sexo, nacionalidade ou cor da pele) ou dimensionamento.

As variáveis ​​também podem ser classificadas como:

• Variáveis ​​unidimensionais. eles só colecionam informação sobre uma característica de uma população. Por exemplo, altura dos alunos em uma escola.
• Variáveis ​​bidimensionais. pegar informação sobre duas características da população. Por exemplo, altura e idade dos alunos de uma escola.
• Variáveis ​​Multidimensionais. coletar informações sobre três ou mais características de uma população. Por exemplo, altura, peso e idade dos alunos de uma escola.

Assim, dados (números ou medições coletadas da observação) podem ser de dois tipos:

• Dados discreto. São respostas numéricas que surgem de um processo de contagem.
• Dados contínuo. São respostas numéricas que surgem de um processo de medição.

Escalas de medição na estatística descritiva

Medida é o processo de vinculação de conceitos abstratos com indicadores empíricos. O resultado da medição é chamado medição.

Existem quatro escalas de medição possíveis, que são usadas para ajudar na classificação de variáveis. Nesse sentido, as propriedades de confiabilidade e validez são muito importantes na estatística descritiva, pois nos dizem sobre a qualidade da medição. Porque, o que nos servirá alguns dados que são erroneamente originados?

Escala nominal

Nessa escala números são atribuídos a categorias que não precisam de um pedido (não podemos dizer que uma categoria é mais do que outra). Além disso, essas categorias são mutuamente exclusivo. Um exemplo disso pode ser o sexo ou cor. Assim, a opção escolhida seria exclusiva das demais.

Essa escala é atribuída às variáveis qualitativo ou categórico.

Escala ordinal

Aqui as categorias são estabelecidas com dois ou mais níveis que implicam uma ordem para o outro. Como na escala anterior, essas também são categorias mutuamente exclusivas, mas agora podemos colocar os valores das variáveis ​​em uma ordem. Por exemplo, essa escala pode ser vista nas respostas de um questionário:

• Discordo totalmente.
• Em desacordo.
• Indiferente.
• De acordo.
• Totalmente de acordo.

Essas opções de resposta podem ser codificadas com números que variam de um a cinco, sugerindo ordem pré-estabelecida. No entanto, não podemos saber, a menos que utilizemos procedimentos estatísticos avançados e tentemos estimar a distância entre duas categorias. Assim, podemos falar sobre o fato de que o objeto da investigação tem mais ou menos de alguma coisa, mas de uma maneira simples não podemos falar sobre quanto mais desse algo (inteligência, memória, ansiedade, etc.).

Essa escala também é atribuída às variáveis qualitativo.

Escala de intervalo

Nesta escala, a distância entre os valores é quantificada. A medição do intervalo também tem as características das duas medições anteriores. Assim, estabelece a distância entre uma medida e outra.

A escala de intervalo é aplicada a variáveis ​​contínuas. Porém, não é possível nesta escala zero absoluto. Um exemplo claro desse tipo de medição é um termômetro. Quando marcar zero graus, isso não significa ausência de temperatura.

Essa escala é aplicada em variáveis quantitativo.

Escala de proporção

Por fim, essa escala inclui as características das anteriores. Determinar o distância exata entre os intervalos de uma categoria. Além disso, tem uma porra zero absoluta na qual a característica ou atributo que é medido não existe. Por exemplo, o número de filhos: zero filhos significa ausência de filhos.

Essa escala é aplicada em variáveis quantitativo.

Freqüências na estatística descritiva

Um distribuição de frequência é uma lista dos valores possíveis (ou intervalos) que uma variável, ao lado do número de observações para cada valor.

• O frequência absoluta registre o número de vezes que um certo valor aparece entre as observações.
• O frequência relativa registre o proporção ou percentagem de ocorrência de um certo valor de observações.

Esta distribuição de freqüência é geralmente representada por tábuas. Assim, isso deve incluir todos os valores possíveis de uma variável. Além disso, o número total de observações (n) que foram feitos. Quando nós temos um Grande quantidade de categorias de dados e algumas delas com frequências muito baixas devem ser agrupadas em intervalos.

Indicadores

Finalmente, os indicadores nas estatísticas são usados ​​para descrever um conjunto de dados usando um número. Assim, esse número resume uma característica da distribuição dos dados analisados. Alguns desses indicadores são:

• Indicadores de tendência central
  • Média ou média.
  • Moda.
  • Médio.
• Indicadores de dispersão
  • Variância.
  • Mínimo / Máximo.
  • Rank.
  • Intervalo interquartílico.

Assim, com a ajuda destes conceitos, a estatística descritiva é responsável pela depuração, organização e cálculo de estatísticas e representações de dados para oferecer ao pesquisador e, por extensão, à comunidade científica., um mapa completo do que aconteceu no seu estudo.