STATISTICS
Noțiuni de statistică elementară în domeniul psihologiei
🇷🇴
In Rumano
In Rumano
Practique preguntas conocidas
Manténgase al día con sus preguntas pendientes
Completa 5 preguntas para habilitar la práctica
Exámenes
Examen: pon a prueba tus habilidades
Pon a prueba tus habilidades en el modo de examen
Aprenda nuevas preguntas
Modos dinámicos
InteligenteMezcla inteligente de todos los modos
PersonalizadoUtilice la configuración para ponderar los modos dinámicos
Modo manual [beta]
Seleccione sus propios tipos de preguntas y respuestas
Modos específicos
Aprende con fichas
Escuchar y deletrearOrtografía: escribe lo que escuchas
elección múltipleModo de elección múltiple
Expresión oralResponde con voz
Expresión oral y comprensión auditivaPractica la pronunciación
EscrituraModo de solo escritura
STATISTICS - Marcador
STATISTICS - Detalles
Niveles:
Preguntas:
29 preguntas
🇷🇴 | 🇷🇴 |
Statistică descriptivă: | Adunarea unor date din cadrul populației statistice sau a unui eșantion |
Statistica descriptivă: | Descrierea faptelor pe baza populației statistice (sau a unei submulțimi a populației) |
Statistică inferențianlă: | Estimare a caracteristicilor populației statistice pe baza unui eșantion/submulțime |
Populația statistică: | TOTALITATEA persoanelor care dețin o caracteristică comună (caracterisitcă fixată înainte de măsurare) |
Eșantion: | Submulțime reprezentativă a populației statistice. |
Variația valorilor: | Caracteristica valorilor unei variabile de a se modifica (în timp, de la un individ la altul). ! Dacă o caracterisitică este constantă analiza statistică (descriptivă) nu are sens. |
Distribuția: | Mulțimea valorilor înregistrare pentru o caracterisitcă/variabilă |
Parametru vs estimații: | Valori fixe ale variabilei existente la un moment dat în populație vs statistici/valori (obț. prin eșantion) care oscilează în jurul paramentrului populației. ex. populația bărbaților din Siret: 48.2%. eșantionul: 48% / 48.4% ! valoarea caracterisiticii populației este necunoscută. Dacă e cunoscută nu mai are rost estimarea. |
Variații previzibile vs imprevizibile: | Surse stimatice de variație(stabilite prin ipoteze, cunoscute) vs surse nesistematice (ex. variabile parazite, necunoscute - care pot fi cunoscute la un moment dat prin extinderea cunoașterii). |
Măsurarea în psihologie: | Operația prin care se asociază (după reguli) obiecte/ fenomene/ indivizi cu simboluri (de obicei numerice), cu scopul de a arăta gradul în care acestea prezintă anumite atribute. |
Unitatea de măsură în psihologie: | - abstractizare a obiectului măsurat (ex. de unitate de măsură: etalon) |
Cerințe ale scalei de măsurat: | Consistență, corectitudine, exhaustivitate și mutualitate exclusivă. |
Exhaustivitatea scalei: | Poate măsură toate ob./fenom./ind. căreia îi este destinată. |
Scala de măsurare trebuie să fie mutual excusivă: | Fiecare ob/fenom/ind poate primi doar o singură valoare în urma măsurări. |
Scala nominală se folosește: | Pentru măsurarea variabilelor calitative (în cazul cărora nu e posibilă o ierarhizare). |
Procesul prin care categoriilor din cadrul scalei nominale, se atribuie simboluri se numește.... | Codificare (de date). |
Frecvența absolută (fa) vs frecvența relativă (fr): | Numărul propriu-zis de ob. dintr-o categorie vs fr = fa/N (fr x 100 = % din N prezent într-o categorie). |
Care este scopul utilizării fr în locul fa ? | Permite compararea datelor obț. de la eșantioane de mărimi diferite, deoarece sunt transformate într-un sistem de raportare comun. |
Nu se recomandă utilizarea procentajelor (fr) pentru compararea grupurilor mai mici de 100. De ce? | Deoarece diferența prea mare dintre volumele loturilor sau eșantioanelor nu ar permite o coparare acurată: E1= 10 pers; E2=100 pers; 10% din E1= 1 pers; 10% din E2= 10 pers. |
Histograma - reprezentare grafică a datelor: | Two dimentional Histogram Three dimentional Histogram |
Termeni operații asupra scalei nominale: | Categorii=diviziuni Grupare = condensare rafinare = diversificare |
Oprațiunea de grupare asupra scalei nominale: | ...operațiunea prin care 2 sau < categorii se îmbină pentru a forma o singură categorie: o scală nominală cu n categorii=> o scală nominală cu m categorii, unde m<n |
Operațiunea de rafinare asupra scalei nominale: | ...operațiunea prin care dintr-o scală cu n categorii se obține una cu m categorii, unde m>n |
Asupra unei scale se pot efectua CONSECUTIV atât operații de rafinare... | ...cât și operații de grupare. |
Operațiile de rafinare sau grupare revin...și nu statisticianului, care va ține cont de conținutul psihologic al scalei. | ...psihologului... |
Care dintre următoarele categorii reprezintă valoarea mod al scalei nominale? A- 73 fa B- 55 fa C- 23 fa | A este valoarea mod / modul/ moda (categoria cu cele mai frecvente obsevații) |
Distribuția bimodală: | Un set de date cu 2 mode/2 valori mod, în jurul cărora datele fluctuează *a set of scores with two peaks or modes around which values tend to cluster, such that the frequencies at first increase and then decrease around each peak. For example, when graphing the heights of a sample of adolescents, one would obtain a bimodal distribution if most people were either 5’7” or 5’9” tall. See also multimodal distribution; unimodal distribution. (APA dictionary) |
Antimode: | Cea mai mai puțin frecventă valoare. Opusul modului. *nu e f. cunoscut. 'least frequent score' |
Limita utilității valorii mod: | Nu ne spune nimic despre restul distribuției, ceea ce ar putea avea impact semnificativ asupra interpretării datelor. Soluția: IVC |
IVC: | Indicele de variație calitativă. IVC= Vobs/Vast x 100 |