Definitionen, Beispiele und Verwendung • BUOM

1. Juli 2021

Messungen und Statistiken spielen in der quantitativen Forschung eine wichtige Rolle, da sie es Forschern ermöglichen, zu verstehen, wie sich ihre Daten unter verschiedenen Umständen verhalten, und wie sie ihre Forschung auf Situationen in der realen Welt anwenden können. Obwohl diese beiden Konzepte einen verwandten Zweck haben, repräsentieren sie unterschiedliche Aspekte des Forschungsprozesses. Forscher streben danach, einen Parameter zu erhalten, und die Verwendung von Statistiken erleichtert ihnen die Analyse der Daten. In diesem Artikel diskutieren wir Parameter und Statistiken, die Unterschiede zwischen ihnen, verschiedene Statistiken und Parameter und wie Forscher sie in ihren Studien verwenden.

Was ist ein Parameter?

Ein Parameter ist ein numerisches Merkmal der gesamten Grundgesamtheit. Forscher untersuchen häufig Populationen von Menschen, sie können jedoch auch Gruppen anderer Faktoren einbeziehen, wie zum Beispiel:

• Objekte

• Organisationen

• Regionen

• Vielfalt

• Verfahren

• Fälle

Forscher führen ihre Studien häufig durch, um Parameter zu identifizieren, die ihnen wichtige Informationen über die spezifische Population, die sie untersuchen, liefern können. Dies kann Forschern dabei helfen, die Situation zu verstehen und zu überwachen, sodass sie und andere auf ihrem Gebiet spezifische Probleme in dieser Bevölkerungsgruppe angehen und Fortschritte erzielen können, die zukünftige Probleme verhindern. Für Forscher ist es einfacher, Parameter für kleine Gruppen zu definieren, da diese aufgrund ihrer Größe leichter zu messen sind.

Beispiel. Ein Pharmaunternehmen verabreichte 1.000 Freiwilligen einen neuen Impfstoff, um die Prävalenz von Körperschmerzen als Nebenwirkung zu bestimmen. 65 % der Freiwilligen entwickelten innerhalb von 48 Stunden nach der Impfung Körperschmerzen. Forscher können die Richtigkeit dieses Prozentsatzes bestätigen, da sie wissen, wie viele Personen an der Studie teilgenommen haben und wie viele Personen anschließend über Körperschmerzen berichteten. Daher gilt dieser Prozentsatz als Parameter.

Was sind Statistiken?

Statistiken sind numerische Merkmale einer Stichprobe einer Grundgesamtheit. Wie Parameter kann die zur Definition von Statistiken verwendete Grundgesamtheit jede messbare Gruppe umfassen, und Forscher verwenden Statistiken, um Probleme zu lösen und zu verhindern, dass sie in der Zukunft auftreten. Statistiken ähneln Parametern, da sie beide eine bestimmte Gruppe beschreiben. Statistiken beschreiben jedoch eine Stichprobe einer großen Gruppe, nicht die gesamte Gruppe.

Beispiel: 80 % der College-Studenten in den USA geben an, mindestens einmal pro Woche Pizza zu essen. Da sich die Zahl der College-Studenten in den Vereinigten Staaten ständig ändert und einen großen Teil der Bevölkerung abdeckt, berechnen Forscher diese Statistiken, indem sie eine Stichprobe aller College-Studenten in den Vereinigten Staaten befragen. Dadurch wird ihre Ausgabe zu einer Statistik und nicht zu einem Parameter.

Parameter vs. Statistik

Kleine Gruppen ermöglichen es Forschern, präzise Parameter zu bestimmen, während Proben großer Gruppen, die sich häufig ändern oder nicht gemessene Elemente enthalten, Forschern die Informationen liefern, die sie benötigen, um Statistiken über eine Gruppe zu erhalten. Wenn Forscher feststellen können, dass der von ihnen berechnete numerische Wert repräsentativ für die gesamte in ihre Studie einbezogene Bevölkerung ist, haben sie einen Parameter. Wenn seine Forschung Fakten über eine Stichprobe aus einer größeren Bevölkerung aufdeckt und diese Stichprobe die größere Bevölkerung widerspiegelt, hat der Forscher eine Statistik berechnet.

FAQ

Hier sind einige häufig gestellte Fragen zu Parametern und Statistiken:

Welche Arten von Parametern gibt es?

Es gibt zwei Haupttypen von Parametern: Maße der zentralen Tendenz und Maße der Variation. Maße der zentralen Tendenz sagen Forschern, wie zentriert die Werte um einen bestimmten Punkt auf einer Skala sind. Sie umfassen drei Komponenten:

• Durchschnitt: Um den Durchschnitt zu berechnen, der auch als Durchschnitt bezeichnet wird, addieren Sie alle Datenwerte und dividieren Sie sie durch die Anzahl der Datenwerte im Satz. Wenn Ihr Datensatz beispielsweise aus 1, 1, 2, 4 und 8 besteht, würden Sie diese addieren, um 16 zu erhalten, und sie durch 4 dividieren, um den Durchschnitt von 4 zu erhalten.

• Median: Der Median ist der Durchschnittswert in einer Menge, wenn die Menge vom niedrigsten zum höchsten geordnet wird. Der Median von 1, 1, 2, 4 und 8 ist beispielsweise die Zahl in der Mitte, also 2.

• Modus: Modus ist die Zahl, die in einem Satz am häufigsten vorkommt. Der Modus von 1, 1, 2, 4 und 8 ist beispielsweise 1, weil sie zweimal erscheint, während die anderen Zahlen einmal erscheinen.

Variationsmaße geben Forschern Aufschluss darüber, wie weit die Zahlen um den zentralen Wert eines Datensatzes verteilt sind. Zu den Variationsmaßen gehören:

• Bereich: Der Bereich ist die Differenz zwischen dem niedrigsten und dem höchsten Wert in einem Datensatz. Der Bereich 1, 1, 2, 4 und 8 ist beispielsweise 7, da die größte Zahl (8) minus der kleinsten Zahl (1) 7 ist.

• Standardabweichung. Die Standardabweichung gibt Forschern einen Näherungswert für die durchschnittliche Abweichung jedes Werts in einem Datensatz von seinem zentralen Wert, den sie berechnen, indem sie den Mittelwert von einem bestimmten Wert im Satz subtrahieren. Wenn beispielsweise der Mittelwert eines Datensatzes 4 beträgt, beträgt die Standardabweichung eines Datenwerts von 1 -3.

• Streuung. Die Varianz eines Datensatzes ist der Durchschnitt der Quadrate der Abstände von seinem Mittelwert, den Forscher mithilfe einer komplexen mathematischen Formel ermitteln. Die Varianz der Datensätze 1, 1, 2, 4 und 8 beträgt 6,96.

Welche Arten von Statistiken gibt es?

In der Forschung werden zwei Arten von Statistiken verwendet: deskriptive und inferentielle. Deskriptive Statistiken ermöglichen es Forschern, ihre Daten anhand ihrer Eigenschaften zu beschreiben. Beispiele für deskriptive Statistiken sind:

• Häufigkeitsmaße, die zeigen, wie oft ein bestimmter Wert auftritt.

• Maße der zentralen Tendenz, die Durchschnittswerte oder Gesamtwerte anzeigen

• Streuungs- oder Variationsmaße, die die Verteilung von Daten zeigen

• Positionsmaße, die es Forschern ermöglichen, Daten mit anderen Daten zu vergleichen.

Inferenzstatistiken ermöglichen es Forschern, ihre Ergebnisse zu analysieren und Rückschlüsse auf die Population zu ziehen, die sie in ihrer Studie befragt haben. Beispiele für Inferenzstatistiken sind:

• T-Test: Ein Tool zur Bestimmung, ob der Bevölkerungsmittelwert von dem vom Forscher angegebenen Mittelwert abweicht.

• Konfidenzintervall: Der Bereich der Datenwerte für einen unbekannten Parameter.

• Kontingenztabelle: Häufigkeitsverteilung von Variablen

• Pearson-Korrelation: Die Stärke einer linearen Beziehung zwischen zwei Datenwerten.

• Bivariate Regression: Beziehung zwischen zwei Datenwerten

• Multivariate Regression: Die Beziehung zwischen drei oder mehr Datenwerten.

Warum nutzen Forscher Statistiken?

Statistiken helfen Forschern zu verstehen, wie sich Daten aus Stichprobengruppen auf die größeren Populationen auswirken, die sie repräsentieren. Forscher nutzen diese Informationen, um Fragen zu beantworten, Ergebnisse vorherzusagen und ihre Forschung fortzusetzen. Ihre Erkenntnisse können anderen Fachleuten in ihrer Branche helfen, Probleme zu lösen, Änderungen vorzunehmen und künftigen Problemen vorzubeugen, indem sie ihnen die Ressourcen zur Verfügung stellen, mit denen sie Bedürfnisse identifizieren und ansprechen können. Ein produzierendes Unternehmen kann beispielsweise von der Untersuchung der Verpackungspräferenzen der Verbraucher profitieren, da es anhand der Ergebnisse entscheiden kann, welche Verpackung es für seine Produkte wählt.

Wann werden Parameter in der Forschung verwendet?

Forscher verwenden Parameter, wenn ihre Studie Datenwerte von jedem Element der Bevölkerung erfordert. Diese Parameter können sie dann als Grundlage für andere Studien nutzen, um wichtige Entscheidungen über das weitere Vorgehen zu treffen. Beispielsweise kann eine Versicherungsgesellschaft die Parameter für die gesamten medizinischen Ausgaben ihres Versicherungsnehmers verwenden, um über den Selbstbehalt oder die Prämie für das nächste Jahr zu entscheiden.