STATISTICS
Noțiuni de statistică elementară în domeniul psihologiei
🇷🇴
In Romanian
In Romanian
Practice Known Questions
Stay up to date with your due questions
Complete 5 questions to enable practice
Exams
Exam: Test your skills
Test your skills in exam mode
Learn New Questions
Manual Mode [BETA]
Select your own question and answer types
Specific modes
Learn with flashcards
Listening & SpellingSpelling: Type what you hear
multiple choiceMultiple choice mode
SpeakingAnswer with voice
Speaking & ListeningPractice pronunciation
TypingTyping only mode
STATISTICS - Leaderboard
STATISTICS - Details
Levels:
Questions:
29 questions
| 🇷🇴 | 🇷🇴 |
| 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 |