統計推斷在心理學中的作用

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當研究人員想要了解某種治療方法是否有效時，他們會把它應用到地球上的每一個人嗎？這樣做是否會非常耗時且繁瑣？同樣，市場研究人員想要了解某種營銷策略是否有效，實際上也不會將該策略應用於所有市場以觀察其效果。我們如何在不將方法應用於每個目標受眾的情況下確保其有效性或影響？統計學領域使人類相對容易地完成這項任務。統計學是一門處理數值資料收集和解釋的科學。這門數學分支處理可量化資料的收集。為什麼統計學要這樣做？簡單來說，是為了得出結論，以瞭解更大的群體。

統計學的型別

統計學可以分為以下兩種型別

我們如何理解統計推斷

僅僅透過觀察，我們無法確定任何事情。例如，如果你僅僅透過觀察十個人就觀察到咖啡會影響人類的警覺性，你不能得出咖啡因會提高警覺性的結論。重要的是要有科學的措施。推斷的一個重要目標是得出關於通常無法以高確定性觀察到的現象的結論。推斷任務具有挑戰性，因為它需要一個樣本才能得出結論，而主要目標是根據代表性樣本分析更大的總體。

在這裡，總體可以定義為我們希望研究或檢驗我們想法的個體、事件或物件。例如，如果你想研究咖啡對警覺性的影響，總體可以是需要更高程度集中的學生或員工。由於實際上不可能研究每個學生，我們從目標總體中抽取一個樣本總體。例如，我們可以抽取200名正在讀11年級的學生作為樣本。

定義統計推斷

我們可以理解統計推斷，即分析結果並根據提供的隨機選擇的樣本資料得出結論。推論統計的應用包括以下內容：

• 假設檢驗

• 置信區間。

總之，推論統計是一種根據隨機選擇的樣本得出關於更大總體結論的方法。當我們想要了解兩個變數之間的關係時，推論統計非常有用。例如，考慮咖啡和警覺性之間的關係。因此，它幫助我們理解因變數和自變數之間的關係。透過使用推論統計方法，更容易理解各種變數對人口的影響或人口與某些變數的關係。

如果我們想要得出更好、更可靠的結論，在選擇樣本時務必記住以下因素：

• 隨機抽樣 - 這意味著選擇樣本時，目標總體中的每個個體都有平等且公平的機會被選中進行研究。

• 無偏性 - 樣本選擇公平，任何階段都不反映偏差。

• 樣本量 - 樣本量是可以管理的。即使非常小的樣本產生了預期的結果，它也沒有統計意義，也不能推廣到更大的總體。

統計推斷涉及哪些步驟？

統計推斷涉及許多步驟。以下是這個過程：

理論

重要的是要有一個理論來將其推廣到更大的總體。我們不能從任何想法開始，重要的是要有一些概念或想法才能開始。例如，我們觀察到，當有人攝入咖啡因時，他們會感到更精神、更專注。

建立假設

這是一個重要的步驟。假設是與我們的理論相關的初步陳述，它有助於為我們的研究提供一些方向。在推論統計中，可以有零假設或備擇假設。

定義變數

我們的變數對不同的研究人員可能意味著不同的東西。例如，專注或警覺性可能有不同的定義或級別。在任何研究中，重要的是對變數給出操作性定義，以便研究是客觀的。

樣本總體

此步驟包括為研究選擇樣本總體。必須仔細且隨機地選擇樣本總體。重要的是要注意，這個樣本是從應該應用結果的總體中選擇的。

檢驗假設

一旦使用適當的方法收集資料，就應該檢驗假設。推論統計使用以下方法來檢驗假設：

分析結果

推論統計的主要目的是分析資料，將其應用於更大的總體。此階段包括得出結論並瞭解結果是否可以應用於更大的總體。如果不是，則可以修改研究，並提出新的目標和假設。

學習統計推斷為什麼重要？

學習統計推斷如何幫助我們日常生活？推論統計可以幫助我們理解大量資料，我們可以使用這種方法得出可靠的結論。實際上不可能研究總體中的每個人，這種統計方法幫助我們充分審查資料。除此之外，它還有助於預測多個領域的未來結果。以下是推論統計貢獻很大的幾個領域：

• 市場研究 - 許多領域，如消費者行為、消費者使用情況、市場趨勢和股票市場研究，都使用推論統計來建立有用的模式，以預測未來的結果。

• 人工智慧 - 搜尋引擎使用推論統計來為網站帶來流量。許多公司使用資料分析來銷售廣告。

• 法醫科學和執法部門 - 這些部門使用過去的資料來預測犯罪行為或偏差行為。

• 財務規劃 - 各國經濟使用過去幾年的資料進行財務規劃、資源分配或政策制定。

結論

統計學是數學的一個分支，在理解數值資料方面非常有用。統計學主要有兩個分支：描述性統計和推論統計。後者處理理解和分析資料以得出邏輯結論。因此，統計推斷是一種利用樣本總體來理解理論並對“總體”得出結論的方法。由於我們的觀察和研究具有一定的確定性，因此推論統計有助於將樣本總體的結果推廣到更大的總體。