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法学心理学统计数据解读
统计数据并非目标，而是手段，通过它可以得出某些结论。但这必须极其谨慎，否则会得出错误的结论，从而使整个研究目标失败。研究人员/统计学家必须在收集和分析数据之外，得出结论并解释其相关性。研究的意义和结果通过解读变得清晰。没有解读，分析是不完整的；没有分析，解读也无法进行。因此，两者是相互依赖的。因此，在本单元中，我们将讨论对已分析数据的解读，总结解读和统计谬误。
什么是数据解读？
解读是将统计结果转化为易于理解的描述。分析和解读阶段在研究过程中至关重要。分析旨在总结获得的数据，而解读的目标是确定研究结果的更广泛意义。研究人员通过解读，超越描述性数据，从数据中获得意义和见解。
研究人员/统计学家不仅需要收集和分析数据，还需要解读结果。解读是必要的，因为准确的解读决定了研究结果的有用性和可行性。只有通过解读，研究人员才能揭示其结果背后的关系和模式。在假设检验研究中，研究人员可以得出广泛的结论。
解读要点
在从统计数据中得出推论之前，请记住以下几点。
数据必须是同质的——确保数据具有可比性至关重要。我们必须小心，将相同的事物与相同的事物进行比较，而不是将不同的事物进行比较。
数据必须充分——有时事实是片面的或不足的，既无法对其进行科学评估，也无法从中得出任何推论。必须首先收集此类信息。
数据必须适当——在检查数据以进行解读之前，研究人员必须检查数据的适当性。不适当的数据等同于没有数据，因此，只有在有充分证据的情况下才能得出结论。
数据必须正确分类和制表——作为前提条件，所有形式的解读都必须基于系统分类和制表的事实和信息。
数据必须经过科学研究——在得出结论之前，必须仔细评估数据。即使是最认真收集的数据，也可能因分析错误而被破坏。
如果解读基于一致、正确、适当、可接受和经过科学检验的数据，则完全有可能获得更好、更具代表性的结果。因此，为了得出更好的结论，满足所有解读的前提/先决条件至关重要。
概括
概括是一种范围超过现有证据的陈述，而简单的枚举归纳法是形成这种概括的方法。概括通常使用两种方法：1）逻辑方法和2）统计方法。概括还有更多方法，但这两种是最常用的。
逻辑方法
约翰·斯图尔特·密尔最初提出了这种方法，他指出概括应该建立在逻辑过程的基础上。密尔认为，建立因果关系是概括中最重要的任务。如果偶然联系成立，则可以自信地进行概括。密尔提供了五种实验研究方法。这些方法用于寻找因果关系。这些方法是——
根据一致性方法，如果正在检查的现象的两个或多个例子只有一个情况，则这种情况是所提供现象的来源或结果。例如，一个人在光线下行走时可能会感到眼睛不适。反之，他在阴凉处没有痛苦。因此，在阳光下行走是导致不适的原因。
差异法是肯定和否定一致性方法的混合体。此方法需要两个实例。这两个实例在其他所有方面都相同，只是观察到的现象不存在或存在。效果或原因是这两个案例不同的情况。让我们考虑密尔的例子。一个人中枪、受伤并死亡。在这种情况下，唯一将活人与死人区分开来的就是伤口。因此，伤口是死亡的原因。
一致性和差异的联合方法结合了一致性和差异的方法。此解决方案需要使用两组实例。此方法可以表述如下：如果现象的两个或多个实例只有一个情况相同。相比之下，现象的两个或多个实例除了缺乏该情况外，没有任何共同点；两组实例不同的情况是结果或原因。
残差法基于消除的概念。该方法断言，你从每个现象中减去先前归纳法已证明是特定前因影响的部分，现象的残差是剩余前因的影响。
统计方法
统计方法是关于收集、呈现、分析和解释数值数据。因此，统计方法包括四个步骤
数据收集——必须通过调查方法、观察方法、实验或图书馆收集与正在调查的主题相关的资料。
数据呈现——获得的数据应通过分类和制表进行处理，然后以易于理解的方式显示。
数据分析——然后应使用统计方法（如集中趋势测度、离散度测度、偏度测度、相关性、时间序列、指数等）对处理后的数据进行适当评估。
数据解读——必须解读获得和处理的数据。这包括解释事实和数据，以及形成假设和结论。
统计谬误
数据解读是一项具有挑战性的活动，需要注意力、客观性、能力和判断力。如果没有这些因素，数据很可能会被滥用。实际上，经验表明，大多数错误是在阅读统计数据时有意或无意地犯下的，这可能会导致大多数读者误解数据。统计错误可能发生在数据收集、呈现、分析和解读的任何阶段。以下是统计数据可能被误解的一些具体例子，（二）导致错误概括的错误来源，以及（三）谬误如何在统计数据和方法中产生的例子。
定义不一致——有时由于未能充分定义正在检查的事物并记住该定义进行比较，因此会得出错误的结论。在比较两家公司的营运资本时，必须将一家公司的净营运资本与另一家公司的净营运资本进行比较，而不是将一家公司的总营运资本与另一家公司的总营运资本进行比较。保持公司内部定义的一致性对于促进跨时间比较至关重要。
错误的概括——人们常常根据样本量太小或不具有代表性的样本得出结论或进行概括。
错误的结论——有时会从数据中得出错误的推论。
不恰当的比较——只有当两个对象相似时，才能在它们之间进行比较。不幸的是，这方面经常被忽视，并且对两个不同的对象进行了比较，从而导致错误的结论。
统计技术的误用——有时会误用统计工具（如集中趋势测度、离散度测度、相关性测度、比率、百分比等）来传达事实，以说服受众或隐瞒事实。
结论
在收集和分析数据后，统计学家必须得出结论并解释其相关性。对数据进行分析后对其进行描述的过程称为数据解读。解读是必要的，因为只有通过解读，研究人员才能解释其结果背后的关系和模式。在解读之前，数据必须是同质的、充分的、适当的和经过科学检验的。解读数据时必须采取某些措施，例如保持公正、清楚地掌握情况、仅使用相关数据、理解数据限制以及防范错误来源。
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