统计推断在心理学中的作用

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当研究人员想要了解某种治疗方法是否有效时，他们会把它应用到地球上的每一个人吗？这样做是否会非常耗时且繁琐？同样，市场研究人员想要了解某种营销策略是否有效，实际上也不会将该策略应用于所有市场以观察其效果。我们如何在不将方法应用于每个目标受众的情况下确保其有效性或影响？统计学领域使人类相对容易地完成这项任务。统计学是一门处理数值数据收集和解释的科学。这门数学分支处理可量化数据的收集。为什么统计学要这样做？简单来说，是为了得出结论，以了解更大的群体。

统计学的类型

统计学可以分为以下两种类型

我们如何理解统计推断

仅仅通过观察，我们无法确定任何事情。例如，如果你仅仅通过观察十个人就观察到咖啡会影响人类的警觉性，你不能得出咖啡因会提高警觉性的结论。重要的是要有科学的措施。推断的一个重要目标是得出关于通常无法以高确定性观察到的现象的结论。推断任务具有挑战性，因为它需要一个样本才能得出结论，而主要目标是根据代表性样本分析更大的总体。

在这里，总体可以定义为我们希望研究或检验我们想法的个体、事件或对象。例如，如果你想研究咖啡对警觉性的影响，总体可以是需要更高程度集中的学生或员工。由于实际上不可能研究每个学生，我们从目标总体中抽取一个样本总体。例如，我们可以抽取200名正在读11年级的学生作为样本。

定义统计推断

我们可以理解统计推断，即分析结果并根据提供的随机选择的样本数据得出结论。推论统计的应用包括以下内容：

• 假设检验

• 置信区间。

总之，推论统计是一种根据随机选择的样本得出关于更大总体结论的方法。当我们想要了解两个变量之间的关系时，推论统计非常有用。例如，考虑咖啡和警觉性之间的关系。因此，它帮助我们理解因变量和自变量之间的关系。通过使用推论统计方法，更容易理解各种变量对人口的影响或人口与某些变量的关系。

如果我们想要得出更好、更可靠的结论，在选择样本时务必记住以下因素：

• 随机抽样 - 这意味着选择样本时，目标总体中的每个个体都有平等且公平的机会被选中进行研究。

• 无偏性 - 样本选择公平，任何阶段都不反映偏差。

• 样本量 - 样本量是可以管理的。即使非常小的样本产生了预期的结果，它也没有统计意义，也不能推广到更大的总体。

统计推断涉及哪些步骤？

统计推断涉及许多步骤。以下是这个过程：

理论

重要的是要有一个理论来将其推广到更大的总体。我们不能从任何想法开始，重要的是要有一些概念或想法才能开始。例如，我们观察到，当有人摄入咖啡因时，他们会感到更精神、更专注。

建立假设

这是一个重要的步骤。假设是与我们的理论相关的初步陈述，它有助于为我们的研究提供一些方向。在推论统计中，可以有零假设或备择假设。

定义变量

我们的变量对不同的研究人员可能意味着不同的东西。例如，专注或警觉性可能有不同的定义或级别。在任何研究中，重要的是对变量给出操作性定义，以便研究是客观的。

样本总体

此步骤包括为研究选择样本总体。必须仔细且随机地选择样本总体。重要的是要注意，这个样本是从应该应用结果的总体中选择的。

检验假设

一旦使用适当的方法收集数据，就应该检验假设。推论统计使用以下方法来检验假设：

分析结果

推论统计的主要目的是分析数据，将其应用于更大的总体。此阶段包括得出结论并了解结果是否可以应用于更大的总体。如果不是，则可以修改研究，并提出新的目标和假设。

学习统计推断为什么重要？

学习统计推断如何帮助我们日常生活？推论统计可以帮助我们理解大量数据，我们可以使用这种方法得出可靠的结论。实际上不可能研究总体中的每个人，这种统计方法帮助我们充分审查数据。除此之外，它还有助于预测多个领域的未来结果。以下是推论统计贡献很大的几个领域：

• 市场研究 - 许多领域，如消费者行为、消费者使用情况、市场趋势和股票市场研究，都使用推论统计来建立有用的模式，以预测未来的结果。

• 人工智能 - 搜索引擎使用推论统计来为网站带来流量。许多公司使用数据分析来销售广告。

• 法医科学和执法部门 - 这些部门使用过去的数据来预测犯罪行为或偏差行为。

• 财务规划 - 各国经济使用过去几年的数据进行财务规划、资源分配或政策制定。

结论

统计学是数学的一个分支，在理解数值数据方面非常有用。统计学主要有两个分支：描述性统计和推论统计。后者处理理解和分析数据以得出逻辑结论。因此，统计推断是一种利用样本总体来理解理论并对“总体”得出结论的方法。由于我们的观察和研究具有一定的确定性，因此推论统计有助于将样本总体的结果推广到更大的总体。