Capture015

It|gvv picjciuAw cierpiących na określone zaburzenie psychiczne Dane / p_lt.» „nu dla niego znaczenie tylko o tyle. o ile pozwalają na wyciągniecie / ₍|,, ,,

c/nym stopniem pewności wniosków, umożliwiających uzyskanie odpowie,],, postawione pytanie ogólne. Zastosowane procedury eksperymentalne nuw., \

/ aprojcktowane tak. by umo/liwiły wyciągnięcie takich wniosków, w przcuu: wypadku eksperyment byłby bezcelowy.

Czasami spotyka się sprawozdania z badań. w których badacz twierdzi uzyskanych przez niego danych me powinno sic uogólniać poza konkretna pr.a zło/oną z jednostek, które brały udział w badaniu. Pogląd taki świadczy .. _m zrozumieniu przez badacza samej istoty eksperymentowania Jeśli zamierzenie badacza nie jest uogólnienie wniosków uzyskanych z. próby na populację. _Ks zastosowane przezeń procedury nic umożliwiają dokonania takiego uogólnienia sposób prawomocny i jeżeli nie można oszacować błędu, to przeprowadzanie ck perymentu pozbawione jest wszelkiego sensu.

Procedury statystyczne stosowane do opisu właściwości próby alhn * t_u gdzie dostępne są pełne dane dotyczące populacji — do opisu populacji niektóry, autorzy określają mianem statystyki opisowej. Gdy mierzymy iloraz inteligent całej populacji studentów konkretnego uniwersytetu i obliczamy średni iloraz intc ligencji. uzyskana średnia jest statystyką opisową, ponieważ opisuje właściwość całej populacji. Gdy mierzymy iloraz inteligencji w próbie złożonej ze 100 studni łów i obliczamy średni iloraz inteligencji w tej próbie, średnia ta jest równic/ statystyką opisową, ponieważ opisuje właściwość tej próby.

Procedury statystyczne stosowane przy wyciąganiu wniosków dotyczącyit. właściwości populacji na podstawie danych uzyskanych z próby często określa się mianicm statystyki indukcyjnej. Jeżeli na przykład chcemy sformułować twierdze nic na temat średniego ilorazu inteligencji w całej populacji studentów konkretnego uniwersytetu, znając średnią obliczoną / próby obejmującej 100 studentów, i oszacować błąd. jakim obciążone jest to twierdzenie, to posługujemy się procedurami statystyki indukcyjnej. Zastosowanie tych procedur pozwala nam zorientować się jak dokładnym oszacowaniem średniej w populacji jest nos/a średnia z próby, c/nIi innymi słowy — wskazuje nam ono, z jakim stopniem pewności możemy pr/\ ląc wnioski dotyczące populacji wyciągnięte na podstawie danych z próby.

W rozdziale tym mc będzie juz więcej mowy o metodach pobierania prób ani o warunkach, jakie metody te muszą spełniać, aby możliwe było wyciąganie za ich pomocą prawomocnych wniosków na temat populacji na podstawie danych / próby. Nie sprecyzowano tez znaczenia terminu ..błąd". Tematy te omawiamy w dal szych częściach książki.

1.6. Parametry i estymatory

Zazwyczaj przeprowadza się wyraźne rozróżnienie między parametrami a estymatorami / oranietr jest to właściwość opisująca populację. Estymator natomiast jest

właściwością próby pobranej lim rwo z populacji, Zakłada wę ze wartość u/; kam pr/y badaniu próby jeat estymatorem odpowiedniego parametru populacji Przy puśćmy na przykład, ze / populacji pobrano próbę lOdfl dorosłych Kanadyjeżyków płci męskiej w określonym przedziale wiekowym, dokonano pomiaru Kh wzrauu i uzyskano średni, wartość I75.IK5 cm Wartość la jest estymatorem parametru populacji, który otrzymano by. gdyby mo/liwe było zmierzenie wzrostu w\/,y-.rfci h członków populacji. Zazwyczaj parametry albo wartości populacji pozostają nieznane Dokonujemy ich oszacowania na podstawie wartości uzyskanych w próbach Rozróżnienie między parametrem .1 estymatorem znajduje odzwierciedlenie zastosowanym w statystyce zapisie Zgodnie z. powszechnie przyjęta konwencj.-, parametry oznacza się literami greckimi, estymatory /oś literami łacińskimi Tak wice symbol a. grecka litera sigma, u/.ywany jest na oznaczenie odchylenia standardowego w populacji, powszechnie stosowanego miernika zmienności. Na oznaczenie estymatora parametru a stosowjny jest symbol > Ta konwencja notacyjna ma zastosowanie tylko w pewnych, aczkolwiek szerokich, granicach Ogólnie rzecz biorąc, konwencję tę przyjmujemy w naszej książce. choc w niektórych przypadkach musimy od mej odejść — powszechna praktyka 1 tradycja sprawia bowiem, że czasami greckiej litery używa się na oznaczenie statystyki¹.

1.7. Zmienne i ich klasyfikacja

¹    Terminemlgm/e/tw3 określa się właściwość, pod względem której elementy erups lub zbioru różnią się między sobą Elementami grupy mogą być jednostki ludzkie które mogą różnić się między sobą płcią, wiekiem, kolorem oczu. inteligencją, ostrością słuchu, czasem reakcji na pewien bodziec, postawami wobec jakiegoś problemu politycznego i pod wieloma innymi względami. Właściwości te to zmien-

2    ne. Tcrminen/ stola 'określa się właściwość-pud w zględem ktorci elementy grupy nie różnią się między sobą. W pewnym sensie stała jest szczególnym przypadkiem TfmĆnncj — jest to mianowicie taka zmienna, która nie zmienia się w zależności od elementu grupy albo w konkretny m zbiorze określonych warunków

W celu wskazaniu. p<nl jakim względem jeden element grupy jest taki >am bądź inny niż pozostałe, możemy posłużyć się nazwami lub liczbami W przy padku takich zmiennych, jak płeć. kraj pochodzenia, religia i zawód - dla określenia elementów należących do poszczególnych klas stosuje się nazwy. Osoba mozc zostać zaklasyfikowana jako kobieta lub mężczyzna. Anglik. Francuz lub Holender, jako protestant lub katolik, szewc lub rolnik ud.^flazwa określa klasę. Jo której ta osoba nale/y. Płeć w praktyce jest zmienną dwuwartościową — ludzie są albo mężczyznami, albo kobietami Zawód, z drugiej strony. iest zmienną wiclowarto-ściową Każda konkretna osoba~moze należeć do dowolnej z bardzo wiciu klas

29

1

Spotyka się też rozróżnienie „parametr — statystyka", np. średnia jako paramcu ip). udnoiząca się do populacji, oraz średnia jako statystyka (.?). odnoszącą we do próby reprezentatywnej db lej populacji Podobnie współczynnik korelacji jako parametr tp> 1 jako statystyka ul itp tprayp red nauk).