Введение в социологическую статистику, примеры и обзор

Введение: Словарь Merriam-Webster определяет термин «статистика» как «отрасль математики, которая занимается сбором, анализом, интерпретацией и представлением массы числовых данных». Это определение очень точно передает то, что необходимо передать.

Математика оказывает очень сильное влияние на статистический анализ данных. Она помогает сортировать данные таким образом, чтобы можно было заметить закономерности и провести анализ в соответствии с гипотезой. Существуют фазы, через которые проходит статистика, и каждая из них использует определенную технику, чтобы отсортировать данные таким образом, чтобы они стали понятны ученым-социологам.

Необходимо приобретать знания в области статистики, поскольку считается, что даже элементарные знания в этой области помогают человеку лучше анализировать данные. Информация такого рода используется везде, будь то специальная задача, т.е. исследования, или повседневная жизнь. Например, политик приобретает статистические знания, чтобы больше знать о проблемах и трудностях в своем регионе, чтобы распознать их и предпринять необходимые шаги для их решения.

Существуют три основные цели социологического исследования: описание, объяснение и предсказание. Наиболее важным аспектом социологического исследования является описательная часть, поскольку она пытается объяснить причину исследования и то, как оно повлияет на текущие и будущие разделы социологии. Однако общая тенденция, используемая социологами, — это попытка объяснить и предсказать то, что они наблюдали. Это соответствует личному отчету о результатах исследования.

Методы исследования

Существует три основных метода исследования, которые наиболее часто используются социологами в их исследованиях. Они следующие:

1. Методы наблюдения
2. Опросы
3. Эксперимент

Способ сбора и анализа данных — числовые показатели. Выводы социологов хранятся в числовом выражении, чтобы собрать данные в определенной форме измерения. Каждое исследование дает набор цифр, которые затем обрабатываются для получения результатов эксперимента. Очень важно преобразовать эти данные в термины, которые могут понять другие ученые и неспециалисты. Интерпретация этих данных становится крайне необходимой, поскольку они служат доказательством, а также ступенькой для новых исследований. Данные необходимо тщательно изучить, чтобы понять, какие факторы влияют на них, а какие нет, необходимо учесть ряд переменных, чтобы исследование было успешным. Также может быть проведена проверка эффекта экспериментальных манипуляций, чтобы выяснить, насколько достоверны данные и эксперимент.

Представление данных

Наиболее используемым методом анализа данных в статистике является распределение частот; оно в основном показывает частоту каждого балла в наборе баллов. Основная функция частотного распределения заключается в предоставлении информации о количестве случаев появления заданного набора значений (числовых) за определенный период времени. Эти значения распределяются по списку, таблице или графическому представлению и классифицируются как сгруппированные или несгруппированные. С помощью этого данные группируются, и анализируется значимость каждой группы, что облегчает поиск закономерностей.

Очень важно понимать зависимые и независимые переменные, поскольку они определяют ход эксперимента. Хороший эксперимент должен иметь эти переменные, поскольку они определяют, какого рода отношения будут отображаться. Лучший способ проанализировать независимые и зависимые отношения — это линейный график. Существует целый ряд графиков, используемых социологами для того, чтобы неспециалисты поняли значимость и результаты эксперимента, например, гистограммы, круговые диаграммы и т. д. Линейные графики демонстрируют взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными.

Графическое представление

Концепция графического представления дает большее влияние на результаты статистического исследования, поскольку она помогает наблюдателю понять, что именно хочет показать исследование, причем в более понятных для всех терминах. Существует множество графиков, с помощью которых представляются данные, и каждый из этих графиков используется для конкретного представления. График также экономит много времени, поскольку наблюдения находятся прямо перед наблюдателем, и поэтому становится легче найти связь между наборами данных. Не требуется никаких предварительных знаний, поэтому он понятен большей группе людей. В форме графиков можно провести сравнение между данными и понять их более тщательно. Графики помогают определить статистический анализ данных, поскольку они показывают различные аспекты статистики, например, график, показывающий среднее, медиану и модальность, становится более понятным. Кроме того, интерпретация и экстраполяция данных становятся проще.

Существуют некоторые правила относительно графического представления, которые необходимо строго соблюдать, чтобы получить желаемые результаты эксперимента. График всегда должен быть озаглавлен так, чтобы было понятно, что он пытается передать, и должна быть указана единица измерения графика. На графике должен быть соответствующий масштаб, а также индекс. График должен быть составлен как можно более простым способом, так как это увеличивает вероятность того, что люди его поймут. Он должен быть аккуратным, чтобы при его анализе не возникало путаницы. Источники графика очень важны, так как график достоверен только тогда, когда достоверны данные, на основе которых он построен.

Описательная статистика

Описательная статистика используется для обобщения заданного набора данных; это может быть представление всей рабочей выборки или определенной ее части. Основная задача описательной статистики — помочь описать и понять особенности конкретного набора данных, давая краткое описание этого набора данных. Существует два основных показателя, с помощью которых измеряется описательная статистика; это центральная тенденция и изменчивость. Центральная тенденция включает в себя три аспекта: среднее значение, медиану и моду, модель описывает наиболее повторяющийся набор данных, медиана показывает средний балл, а среднее значение является средним арифметическим баллов. Изменчивость показывает, насколько разрознен набор оценок, затем рассчитывается дисперсия, которая представляет собой среднее квадратичное отклонение от среднего значения оценок. Стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии.

Данные можно измерить, интерпретируя форму кривой, которая может рассказать наблюдателю о том, как происходит управление данными. В основном существуют нормальная кривая и колоколообразная кривая, по которым можно легко проследить корреляцию данных.

Корреляционная статистика

Очень важно проследить взаимосвязь между двумя или более наборами показателей. Именно здесь вступает в силу понятие корреляционной статистики, которая показывает, связаны ли пары переменных и насколько сильно. Некоторые корреляции очень очевидны для анализа даже невооруженным глазом, но есть корреляции, которые демонстрируют множество неожиданных связей между наборами данных. Она также показывает степень корреляции — сильная или слабая. Чем больше разумных корреляций, тем больше растет понимание набора данных.

Корреляции наносятся на графики рассеяния, так как в этом случае становится легче наблюдать за тенденциями и корреляциями. Наиболее эффективной техникой, используемой для поиска корреляций между данными, является продукционно-моментная корреляция Пирсона. Эта техника позволяет рассчитать коэффициент Пирсона, который помогает показать характер корреляции в данном наборе данных. Существует определенный диапазон, т.е. от -1 до +1, через который можно учитывать взаимосвязи. Если коэффициент Пирсона равен 0, то связи между данными нет, число выше 0 указывает на положительную связь, тогда как число ниже 0 свидетельствует об отрицательной связи.

Инференциальная статистика

Это одна из двух основных ветвей в области статистики. Основная причина использования инференциальной статистики заключается в анализе того, можно ли обобщить результаты исследования с их образцов на население, которое они представляют. К работе инференциальной статистики прибегают тогда, когда становится трудно проанализировать и учесть весь объем выборки, необходимый для исследования. Например, на фабрике по производству гвоздей, если нужно измерить диаметр каждого гвоздя, очень трудно измерить каждый гвоздь. Следовательно, берется обобщенная выборка гвоздей и их диаметра, и делается общее наблюдение.

Заключение

В социологии очень важно проводить статистическое исследование, так как исследование очень количественное, поэтому для получения достоверных результатов требуется правильная математическая процедура. Статистический анализ и исследование позволяют социологу представить свои данные в понятных для всех терминах, а также сформировать обоснование для дальнейших исследований в той же области.