אַפּליקאַציע פון דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק אין סאציאלער פאָרשונג
דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק איז איינע פון די וויכטיקסטע יסודות אין סאציאלער פאָרשונג. איידער פאָרשער קענען פאָרזעצן מיט אינפערענציעלע אַנאַליז - אַזאַ ווי היפּאָטעזע טעסטינג, רעגרעסיע, אָדער מאָדעלירן באַציִונגען צווישן וועריאַבאַלן - דאַרפן זיי פֿאַרשטיין דעם "פּנים" פון די געזאַמלטע דאַטן. דאָס איז וווּ דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק קומט אין שפּיל: סיסטעמאַטיש סאַמערייזינג, פּרעזענטירן און באַשרייבן די כאַראַקטעריסטיקס פון די דאַטן פֿאַר גרינג פֿאַרשטאַנד. אין דעם קאָנטעקסט פון סאציאלער פאָרשונג, וואָס אָפט ינוואַלווז נאַטור, שטעלונגען, מיינונגען און געזעלשאַפטלעכע באדינגונגען, העלפּס דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק פאָרשער כאַפּן אַלגעמיינע פּאַטערנז ווי געזונט ווי ווערייישאַנז אין אַ באַפעלקערונג אָדער מוסטער.
דעפֿיניציע און ציל פֿון דעסקריפּטיווער סטאַטיסטיק
פשוט געזאגט, דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק איז אַ סכום מעטאָדן פֿאַר פאַראַרבעטן דאַטן אין קורץ און באַדייַטפול אינפֿאָרמאַציע. די ציל איז נישט צו ציען אַלגעמיינע מסקנות פֿאַר אַ ברייטערער באַפעלקערונג, נאָר גאַנץ צו באַשרייבן די בנימצא דאַטן. אין סאציאלער פאָרשונג, איז דאָס ציל וויכטיק ווייַל דאַטן זענען אָפט קאָמפּלעקס: ענטפֿערער זענען דייווערס, וועריאַבאַלן קענען זיין געמישט (נאָמינאַל, אָרדאַנאַל, אינטערוואַל, פאַרהעלטעניש), און דער סאציאלער קאָנטעקסט איז דינאַמיש.
מיט דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק, קענען פאָרשער ענטפֿערן אויף גרונטלעכע פֿראַגעס ווי: ווער זענען די רעספּאָנדענטן אין דער שטודיע? וואָס איז זייער פֿאַרשפּרייטונג אין עלטער, בילדונג, צי הכנסה? וואָס איז דער מדרגה פֿון הסכמה פֿאַר אַ פּאָליטיק? וויפֿל וואַריאַציע אין מיינונג עקזיסטירט צווישן גרופּעס? די ענטפֿערס העלפֿן פאָרשער קאָנסטרויִרן אַ שטאַרקע דערציילונג און צושטעלן אַ יסוד פֿאַר ווייטערדיקע אַנאַליז.
טיפן פון דאַטן אין סאציאלער פאָרשונג
די אנווענדונג פון דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק דעפּענדס אויף די טיפּ דאַטן וואָס ווערן געזאַמלט. סאציאלע פאָרשונג ניצט בכלל:
1. נאמינעלע דאטן, ווי למשל געשלעכט, באשעפטיגונג סטאטוס, וואוינארט געגנט, אדער ארגאניזאציאנעלע צוגעהער. די דאטן זענען פשוט קאטעגאריעס אן קיין סדר.
2. אָרדאַנאַלע דאַטן, למשל, בילדונגס־ניוואָ אָדער שטעלונג־וואָג (שטאַרק מסכים ביז שטאַרק נישט מסכים). עס איז דאָ אַן אָרדענונג, אָבער די דיסטאַנץ צווישן קאַטעגאָריעס איז נישט שטענדיק די זעלבע.
3. אינטערוואַל דאַטן, למשל צופֿרידנקייט אינדעקס סקאָרז אָדער טעסט סקאָרז. די דיסטאַנץ צווישן ווערטן ווערט באַטראַכט ווי גלייך, אָבער עס איז נישטאָ קיין אַבסאָלוטע נול.
4. פּראָפּאָרציע דאַטן, למשל איינקונפט, צאָל קינדער, אָדער לענג פון סערוויס, וואָס האט אַן אַבסאָלוטן נול און ערלויבט פּראָפּאָרציע פאַרגלייַכן.
פֿאַרשטיין די מאָסשטאַב פֿון דאַטן העלפֿט פֿאָרשער אויסקלײַבן די ריכטיקע מאָס: דער דורכשניט איז פּאַסיק פֿאַר אינטערוואַל/פֿאַרהעלטעניש, בשעת דער מעדיאַן אָדער מאָד איז אָפֿט מער פּאַסיק פֿאַר אָרדאַנאַל, און אָפֿטקײַט איז דאָמינאַנט פֿאַר נאָמינאַל.
מעסטונגען פון צענטראַליזאַציע: דורכשניט, מעדיאַן, און מאָדוס
מעסטונגען פון צענטראלע טענדענץ ווערן גענוצט צו באשרייבן די "טיפּישע" ווערטן פון די דאַטן.
– דער דורכשניט ווערט זייער אָפט גענוצט פֿאַר אינטערוואַל און פּראָפּאָרציע דאַטן, ווי דורכשניטלעכע הויזגעזינד איינקונפט אָדער דורכשניטלעכע שעה געאַרבעט פּער וואָך. אָבער, דער דורכשניט איז סענסיטיוו צו עקסטרעמע ווערטן. אין סאציאלער פאָרשונג, קענען אויסנאַמען ווי זייער הויכע איינקונפטן פֿאַרדרייען דעם דורכשניט און שאַפֿן אַ ווייניקער רעפּרעזענטאַטיוו בילד.
– דער מעדיאַן איז דער מיטלסטער ווערט נאָכדעם וואָס די דאַטן זענען סאָרטירט געוואָרן. דער מעדיאַן איז מער קעגנשטעליק צו אויסנאַם-ווערטן, אַזוי ווערט עס אָפט געניצט פֿאַר וועריאַבאַלן ווי הכנסה אָדער הוצאות וואָס טענד צו האָבן פֿאַרשיידענע פֿאַרשפּרייטונגען.
– דער מאָדוס איז דער ווערט וואָס דערשיינט אָפטסטנס. עס איז ספּעציעל נוצלעך פֿאַר נאָמינאַלע דאַטן, ווי צום ביישפּיל די אַרבעט קאַטעגאָריע וואָס די רעספּאָנדענטן האַלטן אָפטסטנס.
דורך קאמבינירן די דריי, קענען פארשער אינטערפרעטירן דאטן אויף א מער באלאנסירטן וועג און נישט בלייבן שטעקן אויף נאר איין מאָס.
מעסטונגען פון פאַרשפּרייטונג: וואַריאַנס, סטאַנדאַרד דעוויאַציע, און קייט
סאציאלע פארשונג פארלאנגט אינפארמאציע נישט נאר וועגן דעם דורכשניט, נאר אויך וועגן ווי שטארק די ענטפערער זענען אנדערש. צוויי גרופעס קענען האבן די זעלבע דורכשניטליכע צופרידנהייט, אבער אנדערע לעוועלס פון וועריאציע - איינע האמאגען, די אנדערע זייער פארשידענארטיג.
– די קייט ווייזט דעם חילוק צווישן די גרעסטע און קלענסטע ווערטן. ס'איז א פשוטע מאס אבער ווערט לייכט באאיינפלוסט דורך אויסנאמען.
– וואַריאַנס און סטאַנדאַרט דעוויִאַציע מעסטן די פאַרשפּרייטונג פון דאַטן אַרום דעם דורכשניט. סטאַנדאַרט דעוויִאַציע ווערט מער אָפט געניצט ווייל עס האט די זעלבע איינהייטן ווי די אָריגינעלע דאַטן, מאַכנדיג עס גרינגער צו אינטערפּרעטירן.
– אינטערקווארטיל ראנגע (IQR), וואס איז די דיסטאַנץ צווישן דעם דריטן קווארטיל און דעם ערשטן קווארטיל, ווערט אָפט גענוצט ווען די דאַטן זענען נישט נאָרמאַל פאַרשפּרייט אָדער כּולל אַויסנאַם-ווערטער.
אין סאציאלע אנקעטעס, קען א גרויסע סטאנדארט-דעוויאציע אויף אן שטעלונג-וואג ווייזן אויף פאלאריזאציע פון מיינונגען אין דער געזעלשאפט, בשעת א קליינע סטאנדארט-דעוויאציע קען ווייזן אויף קאנסענסוס.
דאַטן פאַרשפּרייטונג און פאַרשפּרייטונג פאָרמען
דעסקריפּטיוו סטאַטיסטיק באַטראַכט אויך די פאַרשפּרייטונג פון דאַטן. צוויי קאָנצעפּטן וואָס ווערן אָפט דיסקוטירט זענען:
– שפּיקייט: אַ פֿאַרטיילונג איז שפּיציק צו רעכטס אָדער לינקס. למשל, איינקונפט איז געוויינטלעך שפּיציק צו רעכטס ווייל אַ קליין פּראָצענט מענטשן האָבן זייער הויכע איינקונפטן.
– קורטאָסיס: באַשרײַבט די "שאַרפֿקייט" פֿון די שפּיצן פֿון דער פֿאַרשפּרייטונג און די גרעב פֿון אירע עקן. אין אַ סאָציאַלן קאָנטעקסט קען קורטאָסיס העלפֿן פֿאַרשטיין צי דאַטן זענען קאָנצענטרירט אַרום געוויסע ווערטן אָדער פֿאַרשפּרייט צו עקסטרעמען.
פֿאַרשטיין דיסטריביושאַנז העלפֿט אויסקלײַבן פּאַסיקע אַנאַליז און וויזואַליזאַציע טעקניקס און פֿאַרהיט מיסאינטערפּרעטאַציע.
דאַטן פּרעזענטאַציע: טאַבעלעס און וויזשוואַליזאַציעס
די מאַכט פון דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק ליגט נישט נאָר אין די קאַלקולאַציעס, נאָר אויך אין דעם וועג ווי די דאַטן ווערן פּרעזענטירט. גוטע פּרעזענטאַציע מאַכט סאציאלע פאָרשונג רעזולטאַטן גרינג צו פֿאַרשטיין פֿאַר לייענער, פּאָליטיק-מאַכער, און די אַלגעמיינע עפֿנטלעכקייט.
1. אָפטקייט טאַבעלע: ווייזט די צאָל און פּראָצענט פון ענטפֿערער אין יעדער קאַטעגאָריע. למשל, די פֿאַרטיילונג פון בילדונג לעוועלס אָדער פּאָליטישע פּרעפֿערענצן.
2. באַר טשאַרט: פּאַסיק פֿאַר קאַטעגאָרישע דאַטן ווי טיפּ פון באַשעפטיקונג אָדער משפּחה סטאַטוס.
3. פּיראָג טשאַרט: אָפט געניצט, כאָטש מען דאַרף זיין אָפּגעהיט ווייל עס איז שווער צו פאַרגלייַכן ענלעכע טיילן.
4. היסטאָגראַם: אידעאַל פֿאַר נומערישע דאַטן, למשל עלטער פאַרשפּרייטונג אָדער געדויער פון אינטערנעט נוצן.
5. באקספּלאָט: זייער נוצלעך צו פֿאַרגלײַכן פֿאַרשפּרייטונגען צווישן גרופּעס, למשל אײַנקונפֿט צווישן שטאָטישע און דאָרפֿישע געביטן, ווי אויך צו דעטעקטירן אויסנאַם-ווערטער.
וויזואַליזאַציע איז נישט נאָר דעקאָראַציע; עס באַשנעלערט דאָס פֿאַרשטאַנד פֿון מוסטערן, טרענדס און אַנאַמאַליעס.
אַפּליקאַציע אין סאציאלע שטודיעס: פאַל ביישפילן
לאָמיר זאָגן אַז אַ פֿאָרשער באַטראַכט דעם "ניוואָ פֿון עפֿנטלעכן צוטרוי אין עפֿנטלעכע באַדינונגען" אין אַ שטאָט. דער פֿאָרשער זאַמלט דאַטן פֿון 400 ענטפֿערער ניצנדיק אַ סקאַלע פֿון 1–5 (זייער נישט־טרויענדיק ביז זייער טראַסטענדיק), ווי אויך דעמאָגראַפֿישע דאַטן ווי עלטער, בילדונג און באַשעפֿטיקונג.
באַשרײַבענדיקע טריט וואָס קענען גענומען ווערן:
– צונויפשטעלן פרעקווענץ טאבעלעס פאר בילדונג און באשעפטיקונג קאטעגאריעס.
– אויסרעכענען דעם דורכשניטלעכן אַלגעמיינעם צוטרוי־לעוועל.
– רעכן אויס דעם מעדיאַן צו זען דעם מיטלערן ווערט ווען די פאַרשפּרייטונג איז נישט סימעטריש.
– רעכן אויס די סטאַנדאַרט דעוויִאַציע צו געפֿינען אויס ווי פיל דער זיכערקייט־לעוועל ווערייִרט.
– שאַפֿן אַ קעסטל־פּלאָט פֿון זיכערהייט־לעוועלס באַזירט אויף בילדונג־גרופּע (הויכשול, דיפּלאָם, אונטערגראַדואַט) צו זען צי עס זענען פֿאַראַן עפּעס אונטערשיידן אין מוסטערן.
– שאַפֿן אַ היסטאָגראַם צו זען צי רובֿ רעספּאָנדענטן זענען ביי נידעריקע, מיטלערע אָדער הויכע סקאָרז.
פֿון דעסקריפּטיווע רעזולטאַטן, קענען פֿאָרשער געפֿינען אַז דער דורכשניטלעכער צוטרוי-סקאָר איז אין דער "גערעכטער" קאַטעגאָריע, אָבער די סטאַנדאַרט-דעוויִאַציע איז גרויס, וואָס ווײַזט אויף דער עקזיסטענץ פֿון גרופּעס מיט העכסטן צוטרוי און העכסט נישט-צוטרוי. די דערפֿינדונג קען פֿאָרמען די באַזע פֿאַר ווײַטערדיקער אַנאַליז: וועלכע פֿאַקטאָרן האָבן אַן השפּעה אויף די אונטערשיידן?
לימיטאַציעס און פאָרזיכטיגקייטן
כאָטש זייער נוצלעך, האָבן דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק לימיטאַציעס. זיי קענען נישט באַווייַזן קאַוזאַלע באַציִונגען, קענען נישט זיכער מאַכן אַז די אונטערשיידן צווישן גרופּעס זענען סטאַטיסטיש באַדייטנדיק, און זענען נישט דאַווקע רעפּרעזענטאַטיוו פון דער באַפעלקערונג אויב די מוסטער איז פאַרפירעריש. דערצו, קען דאָס פאָרשטעלן דורכשניטלעך אָן קאָנטעקסט זיין פאַרפירעריש, ספּעציעל אין דאַטן וואָס זענען אַסימעטריש אָדער כּולל אַויסנאַם-ווערטער. דעריבער, דאַרפן סאציאלע פאָרשער פאָרשטעלן קייפל מעסטונגען סיימאַלטייניאַסלי, דערקלערן דעם קאָנטעקסט, און זיין טראַנספּאַרענט וועגן דעם דאַטן זאַמלונג פּראָצעס.
קלאָוזינג
די אנווענדונג פון דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק אין סאציאלער פאָרשונג איז אַ קריטישער שריט אין העלפן פאָרשער פֿאַרשטיין די דאַטן קאָמפּרעהענסיוו. דורך ניצן מעסטונגען פון צענטראַלע טענדענץ, מעסטונגען פון דיספּערסיע, פאַרשפּרייטונג אַנאַליז, און דאַטן פּרעזענטאַציע אין טאַבעלעס און גראַפיקס, קענען פאָרשער באַשרײַבן סאציאלע באדינגונגען מער אָביעקטיוו און קאָמוניקאַטיוו. דעסקריפּטיווע סטאַטיסטיק ניט בלויז פאַסילאַטייץ לייענערס פֿאַרשטאַנד פון די אַלגעמיינע בילד, אָבער אויך העלפּס פאָרשער אַנטדעקן נייַע פּאַטערנז און פֿראַגן פֿאַר ווײַטערדיקע אויספֿאָרשונג. אין אַ פֿאַרשיידנאַרטיק סאציאלער וועלט, די פיייקייט צו אַקיעראַטלי סאַמערייז דאַטן איז שליסל צו פּראָדוצירן ראָבוסטע, באַטייַטיקע און באַדײַטנדיקע פאָרשונג.
