Statistiche: significato, caratteristiche e importanza

Dopo aver letto questo articolo imparerai a conoscere: - 1. Significato delle statistiche 2. Definizione delle statistiche 3. Concetti 4. Importanza e ambito.

Significato delle statistiche:

L'argomento Statistica, come sembra, non è una nuova disciplina, ma è vecchia quanto la società umana stessa. È stato usato proprio dall'esistenza della vita su questa terra, sebbene la sfera della sua utilità fosse molto limitata.

Nei tempi antichi la statistica era considerata la "scienza statale" ed era il sottoprodotto dell'attività amministrativa dello stato. La parola statistica sembra derivare dalla parola latina "status" o dalla parola italiana "statista" o dal termine tedesco "statistik" o dalla parola francese "statistique", ciascuno dei quali significa uno stato politico.

In India, un sistema efficiente di raccolta delle statistiche ufficiali e amministrative esisteva anche 2000 anni fa, in particolare durante il regno di Chandragupta Maurva (324-300 aC). Le testimonianze storiche sulla prevalenza di un ottimo sistema di raccolta di statistiche vitali e registrazione di nascite e morti ancor prima del 300 aC sono disponibili in Arthashastra di Kautilya.

I registri delle statistiche sulla terra, l'agricoltura e la ricchezza furono mantenuti da Todermal, la terra e ministro delle entrate durante il regno di Akbar (1556-1605 d.C.). Un resoconto dettagliato delle indagini amministrative e statistiche condotte durante il regno di Akbar è disponibile nel libro "Ain-e-Akbari" scritto da Abul Fazl (nel 1596-97), una delle nove gemme di Akbar.

Il sedicesimo secolo vide l'applicazione delle statistiche per la raccolta dei dati relativi ai movimenti dei corpi celesti - stelle e pianeti - per conoscere la loro posizione e per la previsione delle eclissi. Il diciassettesimo secolo fu testimone dell'origine delle statistiche vitali. Il capitano John Graunt di Londra (1620-1674), noto come il padre delle statistiche vitali, fu il primo uomo a fare uno studio sistematico delle statistiche di nascita e morte.

I moderni sostenitori dello sviluppo del tema delle statistiche sono gli inglesi che hanno fatto un lavoro pionieristico nell'applicazione delle statistiche a diverse discipline. Francis Galton (1822-1921) ha aperto la strada allo studio dell '"Analisi della regressione" in Biometria; Karl Pearson (1857-1936) che fondò il più grande laboratorio statistico in Inghilterra aprì la strada allo studio dell '"Analisi della correlazione".

Il suo test Chi-Square (X ^2- test) di Goodness of Fit è il primo e più importante dei test di significatività in Statistica; WS Gosset con il suo t-test ha inaugurato un'era di test esatti (piccoli). Forse la maggior parte del lavoro nella teoria statistica negli ultimi decenni può essere attribuito a una singola persona, Sir Ronald A.

Fisher (1890-1962) che applicava le statistiche a una varietà di campi diversificati come genetica, biometria, psicologia e istruzione, agricoltura, ecc. E che è giustamente definito il padre delle statistiche. Oltre a migliorare la teoria statistica esistente, è il pioniere della teoria della stima (Point Estimation and Fiducial Inference); Distribuzioni campionarie esatte (piccole); Analisi della varianza e progettazione degli esperimenti.

I suoi contributi al tema delle statistiche sono descritti da uno scrittore nelle seguenti parole:

"RA Fisher è il vero gigante nello sviluppo della teoria delle statistiche."

Sono solo i contributi vari e eccezionali di RA Fisher che hanno posto il tema delle statistiche su una base molto solida e hanno guadagnato per lui lo status di una scienza a tutti gli effetti.

Definizione delle statistiche:

Originariamente la parola "statistica" era usata per la raccolta di dati riguardanti stati sia storici che descrittivi. Ora ha acquisito un significato molto più ampio e viene utilizzato per tutti i tipi di dati e metodi per l'analisi dei dati. Così negli ultimi tempi è usato in due sensi, vale a dire, singolare e plurale.

Statistiche come metodi statistici (Singular Sense):

In questa categoria di definizioni, le statistiche sono in senso unico. In senso lato, le statistiche vengono utilizzate per descrivere i principi e i metodi utilizzati nella raccolta, presentazione, analisi e interpretazione dei dati. Questi dispositivi aiutano a semplificare i dati complessi e consentono a un uomo comune di capirlo senza troppe difficoltà.

Il significato semplice ed esauriente della statistica, in senso singolare, può essere quello di un dispositivo che viene impiegato allo scopo di raccogliere, classificare, presentare, confrontare e interpretare i dati. Lo scopo è quello di rendere i dati semplici, lucidi e facilmente comprensibili da un uomo comune di intelligenza mediocre.

Selligman ha mantenuto questa visione del termine "statistiche". Tutto ciò implica una procedura e un metodo dalla fase primaria alla fase finale dell'analisi o delle conclusioni, ecc. Quindi questo è un significato abbastanza completo e un'interpretazione del termine statistica. Turtle definisce anche le statistiche come "il corpo di principi e tecniche di raccolta, classificazione, presentazione, confronto e interpretazione dei dati quantitativi".

Le prime tre definizioni di Bowley sono inadeguate. La definizione di Boddington, inoltre, non riesce a descrivere il significato e le funzioni delle statistiche poiché è limitata alle sole probabilità e stime.

La definizione di King è anche inadeguata in quanto limita le statistiche solo alle scienze sociali. La definizione di Lovitt è abbastanza soddisfacente, sebbene incompleta. La definizione di Selligman, sebbene molto breve e semplice, è abbastanza completa. Tuttavia, la migliore di tutte le definizioni di cui sopra sembra essere data da Croxton e Cowden.

Statistiche come dati numerici (senso plurale):

Nel senso plurale, le statistiche sono considerate ar. una descrizione numerica dell'aspetto quantitativo delle cose. Tuttavia, diamo di seguito alcune definizioni selezionate di statistiche come dati numerici.

La definizione di Statistica fornita da Horace Secrist è la più completa e indica chiaramente alcune caratteristiche essenziali che devono essere possedute dai dati numerici, per essere chiamate "Statistiche".

Le caratteristiche sono indicate nei seguenti paragrafi:

1. Le statistiche sono aggregate di fatti:

Solo i fatti che sono in grado di essere studiati in relazione a tempo, luogo o frequenza possono essere chiamati statistiche. Le figure individuali, singole o non collegate non sono statistiche perché non possono essere studiate l'una rispetto all'altra. Per questo motivo, solo il totale dei fatti, ad esempio i dati relativi al QI di un gruppo di studenti, il rendimento scolastico degli studenti, ecc., Sono denominati statistiche e sono studiati in relazione l'uno con l'altro.

2. Le statistiche sono interessate da un'estensione contrassegnata dalla molteplicità, dalle cause:

I dati statistici sono più legati alle scienze sociali e in quanto tali i cambiamenti sono influenzati da un effetto combinato di molti fattori. Non possiamo studiare l'effetto di una determinata causa su un fenomeno. È solo nelle scienze fisiche che le cause individuali possono essere rintracciate e il loro impatto è chiaramente noto. Nello studio statistico delle scienze sociali, arriviamo a conoscere l'effetto combinato di molteplici cause.

Ad esempio, il deterioramento del punteggio di conseguimento in ambito accademico di alcuni studenti potrebbe non essere dovuto solo alla mancanza di interesse per le materie scolastiche, ma anche a causa della mancanza di motivazione, metodi di insegnamento efficaci, atteggiamento degli studenti sulle materie scolastiche, procedura di punteggio errata, eccetera.

Analogamente, i punteggi sul test di memoria di un gruppo dipendono certamente dalla significatività dei materiali di apprendimento, dalla maturazione degli studenti, dai metodi di apprendimento, dalla motivazione, dall'interesse degli studenti, ecc.

3. Le statistiche sono espresse in modo numerico:

I fenomeni qualitativi che non possono essere espressi numericamente, non possono essere descritti come statistiche come l'onestà, la bontà, l'abilità, ecc. Ma se assegniamo un'espressione numerica, potrebbe essere descritta come "statistica".

4. Le statistiche sono elencate o stimate secondo i Reasonable Standard of Accuracy:

Lo standard di stima e accuratezza differisce da una domanda all'altra o da uno scopo all'altro. Non può esserci uno standard di uniformità per tutti i tipi di richieste e per tutti gli scopi. Un singolo studente non può essere ignorato mentre calcola il QI di 100 studenti in gruppo, mentre 10 soldati possono essere facilmente ignorati durante la ricerca del QI dei soldati di tutto il paese.

Allo stesso modo possiamo ignorare dieci morti in un paese, ma non possiamo ignorare nemmeno una singola morte in una famiglia. La quantità di tempo e risorse disponibili determina anche la quantità di accuratezza delle stime.

5. Le statistiche sono raccolte in modo sistematico:

Al fine di disporre di standard ragionevoli di accuratezza, le statistiche devono essere raccolte in modo molto sistematico. Qualsiasi metodo di raccolta approssimativo e casuale non sarà auspicabile in quanto potrebbe portare a conclusioni errate e errate. Anche la precisione non sarà definita e come tale non può essere creduta.

6. Statistiche per uno scopo predeterminato:

L'investigatore deve avere uno scopo in anticipo e quindi dovrebbe iniziare il lavoro di raccolta. I dati raccolti senza scopo sono inutili. Supponiamo di voler conoscere l'intelligenza di una sezione di persone, non dobbiamo raccogliere dati relativi a reddito, atteggiamento e interesse. Senza avere una chiara idea dello scopo, non saremo in grado di distinguere tra dati necessari e dati non necessari o dati rilevanti e dati irrilevanti.

7. Le statistiche sono in grado di essere posizionate in relazione l'una con l'altra:

Le statistiche sono un metodo ai fini del confronto, ecc. Deve essere in grado di essere paragonato, altrimenti perderà molto del suo valore e significato. Il confronto può essere fatto solo se i dati sono omogenei.

I dati sul test della memoria possono essere confrontati con il QI non con lo stato salariale dei genitori. Solo con l'uso del confronto possiamo descrivere i cambiamenti che possono riguardare il tempo, il luogo, la frequenza o qualsiasi altro carattere, e i dispositivi statistici vengono utilizzati a questo scopo.

Concetti nelle statistiche:

1. Dati:

Potresti leggere un giornale regolarmente. Quasi tutti i giornali danno il minimo e la temperatura massima registrati nella città il giorno precedente. Indica anche le precipitazioni registrate e l'ora dell'alba e del tramonto. Nella scuola, la frequenza degli studenti è registrata regolarmente in un registro.

Per un paziente, il medico consiglia di registrare la temperatura corporea a intervalli regolari. Se registriamo la temperatura minima e massima, o la pioggia, o l'ora dell'alba e del tramonto, o la presenza di bambini, o la temperatura corporea del paziente, per un periodo di tempo, ciò che stiamo registrando è noto come dati.

Qui stiamo registrando i dati della temperatura minima e massima della città, i dati delle precipitazioni, i dati per l'ora dell'alba e del tramonto e i dati relativi alla frequenza dei bambini.

Ad esempio, la frequenza in classe degli studenti, in una scuola, è registrata nella Tabella 2.0:

La Tabella 2.0 fornisce i dati per la frequenza in classe degli studenti. Qui i dati comprendono 7 osservazioni in tutto. Queste osservazioni sono, presenze per la classe VI, VII, e così via. Quindi, i dati si riferiscono all'insieme di osservazioni, valori, elementi o oggetti presi in considerazione. L'insieme completo di tutti gli elementi o oggetti possibili è chiamato popolazione.

Ciascuno degli elementi è chiamato un pezzo di dati. I dati si riferiscono anche ai fatti o alle cose conosciuti usati come base per dati di inferenza o resa dei conti, informazioni, materiale da elaborare o archiviare.

2. Punteggi:

Punteggi o altri numeri in serie continua devono essere pensati come distanze lungo un continuum, piuttosto che come punti discreti. Un pollice è la grandezza lineare tra due divisioni su una regola del piede; e, allo stesso modo, un punteggio in un test mentale è una distanza unitaria tra due limiti. Un punteggio di 120 su un esame di intelligenza, ad esempio, rappresenta l'intervallo da 119, 5 a 120, 5.

Il punto medio esatto di questo intervallo di punteggio è 120 come mostrato di seguito:

Altri punteggi possono essere interpretati allo stesso modo. Un punteggio di 15, per esempio, include tutti i valori compresi tra 14.5 e 15.5, vale a dire qualsiasi valore da un punto .5 unità sotto 15 a un punto .5 unità sopra 15. Ciò significa che 14.7, 15.0 e 15.4 sarebbero tutti ha segnato 15. "Il solito significato matematico di una partitura è un intervallo che si estende lungo alcune dimensioni da 0, 5 unità sotto a 0, 5 unità sopra il valore nominale del punteggio." (Garrett 1979)

3. Variabile:

Nel campo dell'educazione e della psicologia studiamo le differenze rispetto ai tratti della personalità delle persone, alle abilità, alle attitudini, ecc. Ad esempio, gli studenti universitari della stessa classe differiscono nelle loro prestazioni in un particolare test o in voti ottenuti negli esami.

In tutti questi casi, abbiamo a che fare con caratteristiche che variano o fluttuano in modo piuttosto imprevedibile. Troviamo che la forma o la qualità è una caratteristica su cui gli oggetti variano; la velocità è una caratteristica in cui gli animali variano; l'altezza è una caratteristica su cui gli alberi variano e le persone variano in base a varie caratteristiche come età, sesso, altezza, peso e tratti della personalità ecc.

La caratteristica su cui gli individui differiscono tra loro è chiamata variabile. Quindi velocità, forma, altezza, peso, età, sesso, gradi sono variabili negli esempi sopra. Negli studi educativi e psicologici ci occupiamo spesso di variabili relative alle capacità intellettuali.

Ora, è obiettivo di ogni scienza fisica e comportamentale studiare la natura della variazione in qualunque variabile essa stia trattando, e quindi, è necessario misurare l'estensione e il tipo di variazione in una variabile. Le statistiche sono una branca della scienza che si occupa dello studio di variabili che variano in modo imprevedibile e aiutano a fornire una comprensione dei fenomeni e degli oggetti che mostrano tali variazioni.

4. Scale di misurazione:

La misurazione si riferisce all'assegnazione di numeri a oggetti ed eventi secondo regole logiche accettabili. I numeri hanno molte proprietà, come identità, ordine e additività. Se possiamo legittimamente assegnare numeri nella descrizione di oggetti ed eventi, allora le proprietà dei numeri dovrebbero essere applicabili agli oggetti e agli eventi.

È essenziale conoscere i diversi tipi di scale di misurazione, poiché il numero di proprietà applicabili dipende dalla scala di misurazione applicata agli oggetti o agli eventi.

Prendiamo quattro situazioni diverse per una classe di 30 studenti:

io. Assegnandoli roll nos. da 1 a 30 su base casuale.

ii. Chiedendo agli studenti di stare in coda secondo le loro altezze e assegnando loro numeri di posizione in coda da 1 a 30.

iii. Amministrazione di un test di 50 marchi per tutti gli studenti e assegnazione di voti da 0 a 50, in base alle loro prestazioni.

iv. Misurare l'altezza e il peso degli studenti e fare record da studente.

Nella prima situazione, i numeri sono stati assegnati su base puramente arbitraria. A ogni studente potrebbe essere assegnato il n. 1, mentre a chiunque potrebbe essere assegnato il n. 30. Non è possibile confrontare due studenti sulla base della ripartizione numerica, in alcun modo.

Gli studenti sono stati etichettati da 1 a 30 per dare a ciascuno un'identità. Questa scala si riferisce alla scala nominale. Qui la proprietà dell'identità è applicabile ma le proprietà di ordine e additività non sono applicabili.

Nella seconda situazione, agli studenti è stato assegnato il numero di posizione in coda da 1 a 30. Qui la numerazione non è su base arbitraria. I numeri sono stati assegnati in base all'altezza degli studenti. Quindi gli studenti sono paragonabili sulla base delle loro altezze, poiché esiste una sequenza in questo senso.

Ogni bambino successivo è più alto del precedente e così via. Questa scala si riferisce alla scala ordinale. Qui l'oggetto o l'evento ha la sua identità, così come l'ordine. Poiché la differenza di altezza di due studenti non è nota, la proprietà dell'aggiunta di numeri non è applicabile alla scala ordinale.

Nella terza situazione, agli studenti sono stati assegnati punteggi da 0 a 50 sulla base delle loro prestazioni nel test somministrato su di essi. Considera i voti ottenuti da 3 studenti, che sono rispettivamente 30, 20 e 40. Qui si può interpretare che la differenza tra la performance del 1 ° e 2 ° studente è la stessa, come tra l'esibizione del 1 ° e del 3 ° studente.

Tuttavia, nessuno può dire che la performance del terzo studente sia solo il doppio del secondo studente. Questo perché non esiste uno zero assoluto e uno studente che ottiene 0 punti, non può essere definito come a livello di raggiungimento dello zero. Questa scala si riferisce alla scala dell'intervallo. Qui sono applicabili le proprietà di identità, ordine e additività.

Nella quarta situazione, sono stati ottenuti i valori fisici esatti relativi alle altezze e ai pesi di tutti gli studenti. Qui i valori sono paragonabili sotto tutti gli aspetti. Se due studenti hanno altezze di 120 cm. e 140 cm, quindi la differenza delle loro altezze è di 20 cm e le altezze sono nel rapporto 6: 7. Questa scala si riferisce alla scala del rapporto.

Importanza e portata delle statistiche:

Il fatto che nel mondo moderno i metodi statistici sono universalmente applicabili. È già abbastanza di per sé per dimostrare quanto sia importante la scienza della statistica. In effetti, ci sono milioni di persone in tutto il mondo che non hanno mai sentito parlare delle statistiche e che tuttavia fanno un uso profuso dei metodi statistici nelle loro decisioni quotidiane. I metodi statistici sono modi di pensare comuni e quindi sono usati da tutti i tipi di persone.

Gli esempi possono essere moltiplicati per mostrare che il comportamento umano e i metodi statistici hanno molto in comune. In effetti, i metodi statistici sono così strettamente collegati alle azioni e ai comportamenti umani che praticamente tutta l'attività umana può essere spiegata con metodi statistici. Questo dimostra quanto siano importanti e universali le statistiche.

Vediamo ora brevemente l'importanza delle statistiche in alcune discipline diverse:

(i) Statistiche in pianificazione:

Le statistiche sono indispensabili nella pianificazione, può essere nel mondo degli affari, dell'economia o del governo. L'era moderna è definita come "l'età della pianificazione" e quasi tutte le organizzazioni nel governo o nel mondo degli affari o della gestione stanno ricorrendo alla pianificazione di un lavoro efficiente e alla formulazione di decisioni politiche.

Per raggiungere questo fine, i dati statistici relativi alla produzione, al consumo, alla nascita, alla morte, agli investimenti, al reddito sono di fondamentale importanza. Oggi una pianificazione efficiente è un must per quasi tutti i paesi, in particolare per le economie in via di sviluppo per il loro sviluppo economico.

(ii) Statistiche in matematica:

Le statistiche sono intimamente correlate e essenzialmente dipendenti dalla matematica. La teoria moderna della statistica ha le sue basi sulla teoria della probabilità, che a sua volta è un ramo particolare della più avanzata teoria matematica delle misure e dell'integrazione. Il crescente ruolo della matematica nella statistica ha portato allo sviluppo di un nuovo ramo della statistica chiamato Mathematical Statistics.

Pertanto, le statistiche possono essere considerate un membro importante della famiglia di matematica. Nelle parole di Connor, "Le statistiche sono un ramo della matematica applicata che si specializza nei dati".

(iii) Statistiche in Economia:

Le statistiche e l'economia sono così mescolate l'una con l'altra che sembra folle separarle. Lo sviluppo di moderni metodi statistici ha portato a un ampio uso delle statistiche in Economia.

Tutti i rami importanti di Economia-consumo, produzione, scambio, distribuzione, statistiche di utilizzo della finanza pubblica allo scopo di comparazione, presentazione, interpretazione, ecc. Problema di spesa di reddito su e da diverse sezioni della popolazione, produzione di ricchezza nazionale l'adeguamento della domanda e dell'offerta, l'effetto delle politiche economiche sull'economia, ecc. indicano semplicemente l'importanza delle statistiche nel campo dell'economia e nelle sue diverse branche.

Le statistiche della finanza pubblica ci permettono di imporre tasse, fornire sussidi, spendere per vari capi, ammontare di denaro da prendere in prestito o prestato ecc. Quindi non possiamo pensare a Statistica senza economia o economia senza statistica.

(iv) Statistiche in Scienze Sociali:

Ogni fenomeno sociale è influenzato in misura notevole da una molteplicità di fattori che mettono in evidenza la variazione delle osservazioni di volta in volta, luogo per luogo e oggetto per oggetto. Gli strumenti statistici di analisi di regressione e correlazione possono essere utilizzati per studiare e isolare l'effetto di ciascuno di questi fattori sull'osservazione data.

Le tecniche di campionamento e la teoria della stima sono strumenti molto potenti e indispensabili per condurre qualsiasi indagine sociale, relativa a qualsiasi strato della società e quindi analizzare i risultati e trarre conclusioni valide. L'applicazione più importante delle statistiche in sociologia è nel campo della demografia per lo studio della mortalità (tassi di mortalità), della fertilità (tassi di natalità), dei matrimoni, della crescita della popolazione e così via.

In questo contesto, Croxton e Cowden hanno giustamente osservato:

"Senza un'adeguata comprensione dei metodi statistici, gli investigatori nelle scienze sociali possono essere come il cieco che brancola in una stanza buia per un gatto nero che non c'è. I metodi statistici sono utili in una gamma eccessiva di attività umane in ogni campo di pensiero in cui si possono avere dati numerici ".

(v) Statistiche in commercio:

Come già accennato, le statistiche sono un insieme di metodi per prendere decisioni sagge di fronte alle incertezze. Il business è pieno di incertezze e rischi. Dobbiamo fare previsioni ad ogni passo. La speculazione sta solo guadagnando o perdendo in previsione. Possiamo prevedere senza prendere in considerazione il passato? Forse, no. La tendenza futura del mercato può essere prevista solo se facciamo uso di statistiche. Il fallimento in anticipo significherà fallimento degli affari.

Le variazioni della domanda, dell'offerta, delle abitudini, della moda ecc. Possono essere anticipate con l'aiuto delle statistiche. Le statistiche hanno la massima importanza nel determinare i prezzi dei vari prodotti, determinando le fasi del boom e della depressione ecc. L'uso delle statistiche aiuta a regolare il business, a ridurre le incertezze e quindi a contribuire al successo delle imprese.

(vi) Statistiche nel lavoro di ricerca:

Il lavoro di un ricercatore è di presentare il risultato della sua ricerca davanti alla comunità. L'effetto di una variabile su un particolare problema, in condizioni diverse, può essere conosciuto dal ricercatore solo se fa uso di metodi statistici. Le statistiche sono ovunque di base per le attività di ricerca. Per mantenere in vita i suoi interessi di ricerca e le attività di ricerca, il ricercatore è tenuto a basarsi sulle sue conoscenze e competenze in metodi statistici.

In breve, i vantaggi del pensiero statistico e delle operazioni nella ricerca sono i seguenti:

1. Permettono il tipo più esatto di descrizione:

L'obiettivo della scienza è la descrizione dei fenomeni. La descrizione dovrebbe essere completa e accurata in modo che possa essere utile a chiunque possa capirlo quando legge i simboli. Matematica e statistica fanno parte del linguaggio descrittivo, una conseguenza dei nostri simboli verbali.

2. Ci costringono a essere precisi:

Le statistiche rendono le attività di un ricercatore precise ed esatte, sia nelle sue procedure che nel suo modo di pensare. Le statistiche sistematizzano gli sforzi di un ricercatore e lo guidano verso l'obiettivo.

3. Ci aiutano a riassumere i risultati:

Masse di osservazioni prese da loro sono sconcertanti e quasi prive di significato. Le statistiche ci consentono di riassumere i nostri risultati in forma significativa e conveniente. Prima di poter vedere la foresta e gli alberi, occorre dare l'ordine ai dati. Le statistiche forniscono un dispositivo senza rivali per mettere ordine nel caos, per vedere il quadro generale nei propri risultati.

4. Ci permettono di trarre conclusioni generali:

E il processo di estrazione delle conclusioni viene eseguito secondo le regole accettate. Inoltre, per mezzo di passi statistici, possiamo dire su quanta fede dovrebbe essere posta in ogni conclusione e su quanto possiamo estendere la nostra generalizzazione.

5. Ci permettono di fare previsioni:

di "quanto" di una cosa accadrà in condizioni che conosciamo e abbiamo misurato. Per esempio, possiamo predire il probabile segno che una matricola guadagnerà nell'algebra del college se conosciamo il suo punteggio in un test attitudinale accademico generale, il suo punteggio in un test speciale di algebra-attitudine, il suo voto medio nella matematica delle scuole superiori, ecc. la previsione potrebbe essere alquanto in errore, ma il metodo statistico ci dirà di quanto margine di errore sia consentito nel fare previsioni.

6. Ci permettono di analizzare alcuni dei fattori casuali di eventi complessi e altrimenti sconcertanti.

Gli obiettivi dello studente nel suo studio delle statistiche:

1. Per padroneggiare il vocabolario delle statistiche:

Per leggere e capire una lingua straniera, c'è sempre la necessità di costruire un vocabolario adeguato. Per i principianti, le statistiche dovrebbero essere considerate come una lingua straniera. Il vocabolario è costituito da concetti che sono simbolizzati da parole e da simboli di lettere.

2. Acquisire, o far rivivere, ed estendere le abilità nel calcolo:

Le statistiche hanno lo scopo di sviluppare competenze computazionali all'interno degli studenti. La comprensione dei concetti statistici deriva in gran parte dall'applicarli alle operazioni di calcolo.

3. Per imparare ad interpretare correttamente i risultati statistici:

I risultati statistici possono essere utili solo nella misura in cui sono interpretati correttamente. Con interpretazioni complete e corrette estratte dai dati, i risultati statistici sono la più potente fonte di significato e significato. Interpretati in modo inadeguato, possono rappresentare qualcosa di peggio di uno sforzo inutile. Erroneamente capiti, sono peggio che inutili.

4. Per cogliere la logica della statistica:

Le statistiche forniscono un modo di pensare, un vocabolario e una lingua. È un sistema logico, come tutta la matematica, che è particolarmente adattabile alla gestione dei problemi scientifici. Guilford ha giustamente osservato che "le indagini ben pianificate includono sempre nella loro progettazione chiare considerazioni sulle specifiche operazioni statistiche da impiegare".

5. Per sapere dove applicare le statistiche e dove non:

Mentre tutti i dispositivi statistici possono illuminare i dati, ognuno ha i suoi limiti. È a questo proposito che lo studente medio probabilmente soffrirà maggiormente per la mancanza di background matematico, che lo capisca o meno. Ogni statistica è sviluppata come un'idea puramente matematica. In quanto tale, si basa su determinati presupposti. Se tali ipotesi sono vere per i dati particolari con cui dobbiamo trattare, le statistiche possono essere applicate in modo appropriato.

6. Per capire la matematica sottostante delle statistiche:

Questo obiettivo non si applica a tutti gli studenti. Ma dovrebbe applicarsi a più di quelli con formazione matematica precedente insolita. Questo gli darà una comprensione più che comprensiva di ciò che accade nell'uso delle formule.

Statistiche in psicologia e istruzione:

Le statistiche sono state usate molto ampiamente anche in Psicologia e istruzione, per esempio nel ridimensionamento di test mentali e altri dati psicologici; per misurare l'affidabilità e la validità dei punteggi dei test; per determinare il quoziente di intelligenza; nell'analisi degli articoli e nell'analisi fattoriale. Le vaste applicazioni di dati statistici e teorie statistiche hanno dato origine a una nuova disciplina chiamata "Psicometria".

I problemi e i bisogni moderni stanno costringendo sempre di più metodi e idee statistici. Ci sono così tante cose che desideriamo sapere che non possono essere scoperte da una singola osservazione o da una singola misurazione. Vogliamo immaginare il comportamento di un uomo che, come tutti gli uomini. è piuttosto una quantità variabile, e deve essere osservata ripetutamente e non una volta per tutte. Desideriamo studiare il gruppo sociale, composto da individui diversi tra loro.

Ci piacerebbe essere in grado di confrontare un gruppo con un altro, una gara con un altro, così come un individuo con un altro individuo, o l'individuo con la norma per la sua età, razza o classe. Desideriamo tracciare la curva che mostra la crescita di un bambino o di una popolazione. Desideriamo districare i fattori intrecciati di ereditarietà e ambiente. L'unica soluzione è l'applicazione delle statistiche nelle aree sopra menzionate.

La conoscenza delle statistiche è particolarmente utile per gli studenti di psicologia e istruzione per i seguenti motivi:

1. Aiuta a comprendere la letteratura moderna in queste materie. La maggior parte dei libri e degli articoli in riviste di ricerca in questi argomenti utilizzano la terminologia statistica e presentano i risultati in una forma statistica, che non può essere compresa senza un'adeguata conoscenza delle statistiche.

2. Aiuta a condurre indagini di ricerca per le quali è necessario utilizzare un'indagine campionaria o un approccio sperimentale. Conoscenza dei metodi di indagine campionaria, progettazione di esperimenti e metodi statistici di analisi dei dati è essenziale per gli studenti avanzati che devono condurre le proprie indagini.

3. Costituisce la base dell'approccio scientifico ai problemi, in cui viene comunemente usata l'inferenza induttiva. Gli studenti di psicologia e educazione non possono permettersi di ignorare il metodo scientifico di approccio alla risoluzione dei problemi nelle loro discipline.

4. Aiuta lo psicologo professionista, che sia un consulente, un operatore di orientamento o uno psicologo clinico, a svolgere il suo lavoro in modo efficiente, poiché nel corso del suo lavoro deve amministrare test, interpretare i punteggi dei test e mantenere un record di un numero di casi (che costituiscono dati che richiedono analisi statistiche per una corretta interpretazione). Per tutto questo la conoscenza delle statistiche è essenziale.

5. Fornisce strumenti di base per l'analisi dei dati agli educatori che sono impegnati nella pianificazione e amministrazione di un sistema educativo. Hanno bisogno di conoscere le statistiche per studiare le passate tendenze dell'iscrizione, per valutare i requisiti degli insegnanti, per pianificare nuove scuole e per molti altri scopi.

6. Aiuta gli insegnanti e gli amministratori scolastici a valutare le prestazioni degli studenti e delle scuole. Devono conoscere alcune statistiche per gestire i dati degli esami, i punteggi dei test degli studenti e i dati quantitativi utilizzati per diversi tipi di valutazione.

7. In psicologia e istruzione, i metodi quantitativi vengono sempre più utilizzati per studiare vari fenomeni, per i quali sono indispensabili tecniche statistiche. Nella psicofisica, si studia la relazione tra le misurazioni ottenute dagli strumenti e il giudizio umano.

I tentativi sono fatti per misurare le abilità umane (ad es. Intelligenza, attitudine scolastica, creatività, personalità, interesse, comportamento, attitudine, ecc.) Mediante test. La conoscenza delle tecniche statistiche è necessaria per comprendere e risolvere i problemi in tutte queste situazioni, che sono abbastanza comuni nei campi della psicologia e dell'educazione.

Le statistiche aiutano un insegnante:

La parte migliore della statistica è che "come aiuta un insegnante a soddisfare gli obiettivi di istruzione o di insegnamento in situazioni scolastiche?" Quindi, nel vero senso della parola, riguarda l'organizzazione, l'analisi e l'interpretazione dei punteggi dei test e di altri dati numerici.

È necessario che un insegnante conosca tutte le tecniche statistiche che lo aiutano a:

(i) Analizzare e descrivere i risultati della misurazione ottenuta nella sua classe.

(ii) Comprendere le statistiche utilizzate nei manuali di test e nei rapporti di ricerca.

(iii) E interpretare i vari tipi di punteggi derivati ​​utilizzati nei test.

Se un insegnante ha una conoscenza elementare delle misure statistiche e dei suoi usi, certamente migliorerà la sua efficacia nell'insegnamento e quindi le statistiche saranno di grande aiuto per lui nella sua missione.

Alla luce delle discussioni di cui sopra, le statistiche devono raggiungere il seguente insieme di obiettivi in ​​Psicologia e istruzione, nonché in generale tipo di ricerche:

Aiuta:

(i) Nella raccolta di informazioni su vari aspetti per testare ipotesi o testare ipotesi.

(ii) nell'osservazione, selezione, raccolta, organizzazione e analisi di fatti e dati di varia natura.

(iii) Sottolineando o derivando metodologia diversa per gli usi.

(Iv) Conoscendo la tendenza centrale di un gruppo, le variazioni nelle sue pieghe e le norme della sua struttura o consolidamento.

(V) Nel testare l'affidabilità, la validità, l'usabilità e la completezza di un risultato del test.

(Vi) Nel decidere le procedure e le tecniche di una preparazione di prova e dei suoi usi.

(vii) Nel dedurre i risultati e le conclusioni.

Analisi dei dati:

I dati statistici sono analizzati in due modi che sono indicati di seguito:

(i) Statistica descrittiva:

Le statistiche descrittive riguardano la descrizione o il riepilogo delle proprietà numeriche dei dati. The methodology of descriptive statistics includes classification, tabulation, graphical representation and calculation of certain indicators such as mean, median, range, etc. which summarise certain important features of data.

It restricts to generalisation and to specifically a particular group of individuals being observed. No conclusion can be drawn beyond this group. The data describe only one group on which these have been collected. Many such action researches involve descriptive analysis. These researches provide worthy information's regarding the nature of a specific group of individuals.

(ii) Inferential Statistics:

Inferential statistics, which is also referred to as statistical inference, is concerned with derivation of scientific inference about generalisation of results from the study of a few particular cases.

Technically speaking, the methods of statistical inference help in generalising the results of a sample to the entire population from which the sample is drawn. It should be kept in mind while selecting a sample that it should approximately represent the larger group of population. Thus the characteristics of the sample will represent the characteristics of the total groups.

The nature of inference is inductive in the sense that we make general statements from the study of a few cases. Inferential statistics provides us the tools of making inductive inference scientific and rigorous. In such inference, it is presumed that the generalisation cannot be made with certainty.

Some uncertainty is inevitable since in some cases the inference drawn from the data of a sample survey or an experiment can be wrong. However, the degree of uncertainty is itself measurable and one can make rigorous statements about the uncertainty (or the chance of being wrong) associated with a particular inference. This uncertainty in inference is dealt with by applying the theory of probability, which is the backbone of statistical inference.

It is a branch of mathematical statistics that deals with measurement of the extent of certainty of events whose occurrence depends on chance.