Короткий зміст розділу 8.1: Що таке кількісні методи?
Кількісні методи - це використання математичного аналізу або комплексного математичного вимірювання для вирішення завдань або головоломок. Ці методи, як правило, передбачають використання статистичних методів, особливо при аналізі наборів даних, побудованих на основі опитувань. Набори даних складаються з точок даних, що генеруються з випадків. Випадки можуть включати людей, або рішення, прийняті людьми. Дані можуть вимірюватися по-різному, використовуючи чотири шкали - номінальні шкали, порядкові шкали, інтервальні шкали, шкали співвідношення.
Резюме розділу 8.2: Зосмислення даних
Початковим кроком є організація необроблених даних у більш керований формат. Після цього існують різні способи представлення даних: таблиця частот, гістограма, гістограма, розсіювач, графік часового ряду. Усі набори даних мають центральну тенденцію, яка знаходить центр даних, що потім дозволяє проводити аналіз. Режим, медіана та середнє значення можуть допомогти нам визначити центральну тенденцію. З цього ми можемо визначити діапазон і інтерквартильний діапазон, відхилення, дисперсію та стандартне відхилення.
Резюме розділу 8.3: Вступ до статистичного висновку
Після того, як ми встановили якусь елементарну статистику, ми можемо потім приступати до аналізу даних. Спочатку дивимося на нормальний розподіл даних. Він часто представлений через криву дзвоника. з балами іспиту, що досягають максимуму в середині. Якщо значення середнього, медіани та режиму однакові, а дані поблизу середнього частіше зустрічаються, ми можемо називати цю криву нормальним розподілом. Розуміння розподілу даних дозволяє нам почати порівняння. Використовуючи z-оцінку, ми можемо визначити, чи падає певна точка даних вище або нижче середнього, а також скільки стандартних відхилень. За допомогою цих прийомів ми можемо почати розробку статистичних гіпотез. Дві найпоширеніші - нульова гіпотеза та альтернативна гіпотеза. Щоб визначити, чи можемо ми прийняти або відхилити нульові та/або альтернативні гіпотези, ми повинні встановити рівень статистичної значущості, який нас цікавить, або альфа-рівень. Часом ми помилково відкидаємо нульову гіпотезу, яка була правдою. Цей тип помилки називається помилкою типу I. Однак, коли дослідник не може відхилити неправдиву нульову гіпотезу, дослідник вчинив помилку типу II.
Резюме розділу 8.4: Інтерпретація статистичних таблиць у статтях з політології
Політологи часто використовують регресійний аналіз, щоб зрозуміти зв'язки між змінними. Ці результати регресії часто представлені у форматі таблиці. У цих таблицях є три числових вирази, які повинен розуміти кожен студент, незалежно від рівня їх кваліфікації. Перший - коефіцієнт, який є числовим виразом зв'язку між результатом і пояснювальними змінними. Друга - стандартна похибка, що визначається як оцінка стандартного відхилення коефіцієнта. Третій - рівень довіри, який повідомляє статистичну значимість кореляції між змінними. Дослідники використовують зірочки (*), щоб повідомити про рівень значущості в таблиці.
