Statistikk: Betydning, Funksjoner og Begrensninger

Etter å ha lest denne artikkelen vil du lære om: - 1. Betydning av statistikk 2. Statistikkens funksjoner 3. Statistikksted i samfunnsforskning 4. Begrensninger.

Betydning av statistikk:

Statistikk, en filial av anvendt matematikk, regnes som matematikk anvendt på observasjonsdata. Tenkelig er alt som handler om innsamling, behandling, analyse og tolkning av numeriske data tilhørende statistikkdomenet.

Begrepet 'statistikk' brukes imidlertid på flere måter. Den betegner en samling av data som de som er funnet i arbeidskraften Gazzette eller sier, Arbeidsstatistikk for Arbeiderbyrået, som utgis årlig av Indias regering.

Den andre betydningen av begrepet statistikk refererer til de statistiske prinsippene og metodene som brukes i innsamling, behandling, analyse og tolkning av enhver form for data. I denne forstand er det en gren av anvendt matematikk og hjelper oss å kjenne de komplekse sosiale fenomenene på en bedre måte og gir presisjon til våre ideer.

Statistikkfunksjoner :

Statistikken har åpenbart to brede funksjoner. Den første av disse funksjonene er beskrivelse og oppsummering av informasjon på en måte som gjør den mer brukbar. Den andre funksjonen til statistikk er induksjon, som innebærer enten å gjøre generaliseringer om noen "befolkning" på grunnlag av en prøve trukket fra denne befolkningen eller formulere generelle lover på grunnlag av gjentatte observasjoner.

De to funksjonene til statistiske metoder kan lett forstås ved følgende eksempel. Anta at det er ønskelig å studere problemet med arbeidsulykker i et bestemt område.

Det første som skal gjøres her, er å analysere de ulike årsakene til uro på arbeidskraft og å studere virkningen av hver enkelt av disse på de ulike arbeidsgruppene, dvs. mannlige arbeidere og kvinnelige arbeidere eller faglært arbeidskraft og ufaglært arbeidskraft.

Denne typen analyse vil gi oss et innblikk i problemet, og vi kan kanskje vite fra en slik analyse mange viktige ting, for eksempel at involveringen av mannlige arbeidere i streiker er mye høyere enn kvinnelige arbeiders arbeid, eller at arbeidskraften uro i store næringer er mye høyere enn i små næringer.

En slik analyse kan føre oss til konklusjonen om forekomsten av uro i landet og faktorer som er ansvarlige for det. Det tidligere eksemplet illustrerer prosessen med beskrivende statistikk, mens den sistnevnte, den av induktiv statistikk.

Statistikkstedet i samfunnsforskning:

Det er tydelig at kunnskap om grunnleggende statistiske konsepter og teknikker er nødvendig for en intelligent forståelse av livets allsidighet. Ut av velgeren av enkeltbegivenheter søker sosiale forskere generelle trender; ut av det store og forvirrende utvalg av individuelle tegn; de søker kontinuerlig etter de underliggende gruppens egenskaper.

Det er i hovedsak to grunner til at kompetansen i statistikk og behovet for å studere statistikk har vokst enormt innen samfunnsvitenskap. En grunn er at den enorme mengden data samlet av forskere trenger forenkling for å gjøre dem i stand til å bli forstått uten mye problemer.

Den andre og enda viktigere årsaken er at den økende kvantitative tilnærmingen for tiden er ansatt i samfunnsvitenskapelig forskning.

Tilsynelatende kommer statistiske hensyn bare inn i analysestadiet i undersøkelsesprosessen etter at dataene er samlet inn, og nær tidspunktet når de innledende planene for analyse er formulert og en prøve skal tegnes.

Men dette innebærer ikke at en sosialforsker kan planlegge og utføre hele sin forskning uten kjennskap til statistikk og deretter overlevere dataene til statistikeren for analyse. Hvis en forsker manglet samtaler i statistikken, vil resultatene av et kostbart forskningsprosjekt trolig være skuffende hvis det ikke er nytteløst.

Faktisk skal problemene som oppstår i analyse og tolkning forventes i alle stadier i forskningsprosessen, og i denne sammenheng er statistiske metoder involvert i hele. Dette innebærer at statistikk er et veldig nyttig verktøy for sosialforskeren.

Det er et mye mer nyttig verktøy for utforskende analyser enn muligens kan tenkes. De fleste sosiale undersøkelser er basert på svært foreløpige teoretiske ideer.

Variablene som må kontrolleres i analysen eller til og med prioriteringene og rekkefølgen av analysestrøk som skal følges, er hverken nøyaktige eller forhåndsbestemte. Forskere er generelt awed av kompleksiteten av dataanalyse, ikke før et sett med variabler innføres.

Under slike omstendigheter blir kunnskap om de statistiske metodene et uvurderlig verktøy for den sosiale forskeren når det gjelder å hindre svært komplekse sammenhenger.

Begrensninger av statistikk:

Noen av de store begrensningene i statistikkvitenskapen og dermed nærværet advarer om at vi må varsles om å bruke statistiske teknikker i løpet av en forskningsøvelse, er vel verdt å merke seg.

En av de åpenbare begrensningene i statistikken er at den er mer spesifikt anvendelig for problemer som er mottagelige for kvantitativ uttrykk og behandling. Selv om kvalitative attributter noen ganger kan bli utsatt for statistisk analyse, må disse av nødvendighet oversettes til kvantitative indekser ved bruk av operasjonelle definisjoner.

Men så vil mye avhenge av gyldigheten av de operative antagelsene. Dessverre er dette en grop som mange forskere faller inn i, det vil si at kvalitative data ofte opereres som numeriske verdier uten dypere bekymringer for deres gyldighet. I så fall er det heller de dårlige dataene som skyldes, og ikke statistikkvitenskapen.

I så mye som et problem som angår samfunnsvitenskapsmenn påvirkes sterkt av subjektive faktorer utenfor matematisk behandling, hjelper statistisk tilnærming ikke til å gi oss en avrundet forståelse av problemene.

Det er forståelig at de statistiske lovene gjelder for gjennomsnitt av aggregater. Disse patetisk ignorerer de individuelle vanskelighetene av ensomme enheter. En slik forsømmelse kan i visse undersøkelser føre til bare overfladiske funn. Sosialvitenskapelige fag krever vanligvis en stor bekymring for de unike og idiosynkratiske aspektene i samfunnet.

I tillegg er det en sannsynlighet for at statistikk kan misbrukes, så mye at forskeren kan bli fristet til å vri dem for å passe hans kjære konklusjoner eller hypoteser. Dette gjelder også de svært følsomme verktøyene som de statistiske metodene har råd til. De er tilbøyelige til å bli misbrukt enkelt. Derfor må stor forsiktighet utøves mens du bruker dem.

Gyldigheten av visse statistiske metoder avhenger av datatype, måle nivåer, kunnskap om de relevante aspektene av situasjonene og til slutt antagelsene som er gjort i forhold til prøven som dataene sikres fra.

Det som er viktigst for oss som potensielle brukere av statistiske metoder, er derfor å huske på at statistikk har kraftige muskler som bare kan tjene, men ikke direkte. Mye vil avhenge av bruken vi ønsker å sette på og om situasjonen rettferdiggjør det.

Det som er gitt ut av statistiske beregninger, er kanskje ikke den endelige "sannheten" siden det i utgangspunktet er en tilnærming til typisk og naturlig probabilistisk. Det er i stor grad igjen til våre tolkningsmessige ferdigheter for å få fram den virkelige meldingen som ligger til grund for de statistiske påstandene og proposisjonene.