社会学統計入門
モンティ・ラクセン/ゲッティイメージズ
社会学的研究 説明、説明、予測の 3 つの明確な目標を持つことができます。説明は常に研究の重要な部分ですが、ほとんどの社会学者は観察したことを説明し、予測しようとします。社会学者が最も一般的に使用する 3 つの調査方法は、観察技術、調査、および実験です。いずれの場合も、調査研究によって生み出された調査結果またはデータである一連の数値を生み出す測定が含まれます。社会学者やその他の科学者は、データを要約し、データ セット間の関係を見つけ、実験操作が関心のある変数に影響を与えたかどうかを判断します。
言葉 統計学 次の 2 つの意味があります。
- データの整理、要約、解釈に数学的手法を適用する分野。
- 実際の数学的手法そのもの。統計の知識には多くの実用的な利点があります。
統計に関する初歩的な知識があれば、記者、天気予報士、テレビ広告主、政治家候補、政府関係者、および提示する情報や議論に統計を使用する可能性のあるその他の人物による統計上の主張をより適切に評価できるようになります。
データの表現
多くの場合、データは頻度分布で表されます。これは、一連のスコア内の各スコアの頻度を示します。社会学者も使う グラフ データを表す。これらには、円グラフ、頻度が含まれます ヒストグラム 、および折れ線グラフ。折れ線グラフは、独立変数と従属変数の関係を示すために使用されるため、実験結果を表す上で重要です。
記述統計
記述統計 研究データを要約して整理します。 中心傾向の測定 一連のスコアの典型的なスコアを表します。モードは最も頻繁に発生するスコア、中央値は中間のスコア、平均は一連のスコアの算術平均です。変動性の尺度は、スコアの分散の程度を表します。範囲は、最高スコアと最低スコアの差です。の 分散 は、一連のスコアの平均からの偏差の二乗の平均であり、標準偏差は分散の平方根です。
多くの種類の測定値は、通常の、つまりベル型の曲線になります。一定の割合のスコアが、グラフの横座標の各ポイントを下回っています。 通常の曲線 .パーセンタイルは、特定のスコアを下回るスコアの割合を示します。
相関統計
相関統計 2 つ以上のスコア セット間の関係を評価します。あ相関正または負で、0.00 からプラスまたはマイナス 1.00 まで変化します。相関関係の存在は、相関変数の 1 つが他の変数の変化を引き起こすことを必ずしも意味しません。また、相関関係の存在がその可能性を排除するものでもありません。相関関係は通常、散布図でグラフ化されます。おそらく最も一般的な相関手法は、ピアソンの積率相関です。ピアソンの積率相関を 2 乗して決定係数を求めます。これは、別の変数によって説明される 1 つの変数の分散の量を示します。
推論統計
推論統計により、社会研究者は、調査結果をサンプルから代表する母集団に一般化できるかどうかを判断できます。条件にさらされている実験グループをそうでない対照グループと比較する簡単な調査を考えてみましょう。 2 つのグループの平均値の差が統計的に有意であるためには、その差が通常のランダム変動によって発生する確率が低い (通常は 5% 未満) 必要があります。
ソース:
- マグロウ・ヒル。 （2001）。社会学のための統計入門。 http://www.mhhe.com/socscience/sociology/statistics/stat_intro.htm