Khi dữ liệu đã được mã hóa và kiểm tra kỹ lưỡng, bước tiếp theo là tính toán Thống kê mô tả. Ba loại thống kê mô tả chính là tần số, thước đo xu hướng trung tâm [còn gọi là trung bình] và thước đo biến thiên. Thống kê tần suất chỉ đơn giản là đếm số lần mỗi biến xảy ra, chẳng hạn như số lượng nam và nữ trong mẫu. Các phép đo xu hướng trung tâm đưa ra một số đại diện cho toàn bộ tập hợp điểm số, chẳng hạn như giá trị trung bình. Các biện pháp thay đổi cho biết mức độ mà điểm số khác nhau xung quanh mức trung bình
Thiết kế nghiên cứu mô tả thường chỉ yêu cầu thống kê mô tả. Tuy nhiên, tất cả các loại thiết kế nghiên cứu khác sẽ yêu cầu cả thống kê mô tả và suy luận. Vì điều quan trọng là người đọc phải hiểu rõ về mẫu mà nghiên cứu được tiến hành, số liệu thống kê đầu tiên cho tất cả các thiết kế nghiên cứu phải bao gồm thống kê mô tả thông tin cá nhân cho mẫu. Các loại thông tin cá nhân được đưa vào sẽ khác nhau tùy thuộc vào loại nghiên cứu. Tất cả các nghiên cứu nên báo cáo số liệu thống kê mô tả về giới tính và độ tuổi. Các biến số khác có thể bao gồm cấp lớp, tình trạng hôn nhân, số năm kinh nghiệm làm việc, trình độ học vấn, tình trạng kinh tế xã hội, v.v. Nhà nghiên cứu phải xem xét cẩn thận những gì người đọc cần biết về mẫu để đưa ra quyết định sáng suốt về việc liệu mẫu có đại diện cho tổng thể hay không
Thống kê tần suất và tỷ lệ phần trăm nên được sử dụng để đại diện cho hầu hết các biến thông tin cá nhân. Tuy nhiên, nếu người tham gia báo cáo tuổi chính xác của họ, thì giá trị trung bình và độ lệch chuẩn sẽ được tính cho biến tuổi. Thống kê tần suất phải được báo cáo bất cứ khi nào dữ liệu rời rạc, nghĩa là có các danh mục riêng biệt mà người tham gia có thể đánh dấu. Ví dụ: tình trạng hôn nhân có thể có các loại độc thân, đã kết hôn, ly hôn, góa bụa và ly thân. Trình độ học vấn có thể có các loại trường trung học, bằng tốt nghiệp, bằng cấp, bằng tốt nghiệp sau đại học, thạc sĩ và tiến sĩ
Tuy nhiên, các thước đo về xu hướng trung tâm và độ biến thiên nên được báo cáo cho các biến có dữ liệu liên tục, nghĩa là điểm số có thể thay đổi theo một dãy số liên tục. Ví dụ: tuổi liên tục từ 0 đến 100 hoặc hơn, thành tích học tập thường thay đổi từ 0 đến 100 và số trang mà học sinh đọc trong một tuần có thể thay đổi từ 0 đến có thể là 300. Đây đều là các biến liên tục, vì vậy nên báo cáo thước đo về xu hướng trung tâm và độ biến thiên để đại diện cho các biến này
Hãy nhớ lại rằng tần suất chỉ đơn giản là số lượng người tham gia đã chỉ ra danh mục đó [còn gọi là "Nam"]. Tuy nhiên, đôi khi rất khó để diễn giải các phân bố tần suất vì bản thân tần số là vô nghĩa trừ khi có một điểm tham chiếu để diễn giải các con số. Tỷ lệ phần trăm dễ hiểu hơn tần suất vì tỷ lệ phần trăm có thể được hiểu như sau. Hãy tưởng tượng có chính xác 100 người tham gia trong mẫu. Có bao nhiêu người tham gia trong số 100 người đó sẽ thuộc loại đó? . Tỷ lệ phần trăm được tính bằng cách lấy tần suất trong danh mục chia cho tổng số người tham gia và nhân với 100%. Để tính tỷ lệ phần trăm nam giới trong Bảng 3, hãy lấy tần số của nam giới [80] chia cho tổng số trong mẫu [200]. Sau đó lấy số này nhân 100% được 40%. Tại thời điểm này, một bảng đơn giản với tần suất và Tỷ lệ phần trăm của các biến thông tin cá nhân là đủ. Trong trang Bảng và Hình, tôi sẽ mô tả cách chuyển đổi các bảng này sang định dạng APA hoặc biểu diễn bằng đồ họa dưới dạng hình
Giới tính Tần suất Tỷ lệ phần trăm Nam Nữ Thiếu TổngKhi số liệu thống kê mô tả cho thông tin cá nhân đã được tính toán, đã đến lúc chuyển sang các biến đang được nghiên cứu. Trong hầu hết các trường hợp, tổng điểm cho từng biến sẽ được tính ở bước trước, Mã hóa dữ liệu. Các tiêu chuẩn APA yêu cầu các nhà nghiên cứu báo cáo số liệu thống kê mô tả về các biến chính đang được nghiên cứu, ngay cả đối với các nghiên cứu sẽ sử dụng thống kê suy luận, vì vậy người đọc có thể hiểu được bản chất của bất kỳ tác động nào. Điều này có nghĩa là tất cả các nghiên cứu phải báo cáo giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho tất cả các biến được nghiên cứu. Giá trị trung bình là cần thiết để tóm tắt biến đó trên tất cả những người tham gia;
Hiện tại, chỉ cần tính giá trị trung bình và độ lệch chuẩn và kết hợp tất cả chúng trong một bảng là đủ. Nếu thiết kế so sánh nhân quả được sử dụng để so sánh hai hoặc nhiều nhóm trên các biến này [hay còn gọi là so sánh nam và nữ về thành tích học tập], thì cần tính riêng giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho từng nhóm. Nếu sử dụng thiết kế kiểm tra trước-sau-kiểm tra, thì giá trị trung bình và độ lệch chuẩn sẽ cần được tính riêng cho kiểm tra trước và kiểm tra sau. Bảng 4 đưa ra phương tiện và độ lệch chuẩn cho một nghiên cứu so sánh giáo viên ở trường tư thục và trường công lập trên ba biến số liên quan đến thực hành đọc viết sớm. Nhớ lại rằng giá trị trung bình được tính bằng tổng các điểm, sau đó chia tổng này cho số điểm. Tính độ lệch chuẩn phức tạp hơn một chút. Microsoft Excel sẽ nhanh chóng và tự động tính toán từng thống kê bằng cách sử dụng các hàm =average và =stdev. Để biết ví dụ về cách tính tần số, giá trị trung bình và biến thể bằng tay, hãy nhấp vào đây
Biến Ý nghĩa riêng tư SDP Công khai Ý nghĩa công khai Đọc sách toKể chuyệnTừ ngữGhi chú. SD = Độ lệch chuẩnKhi báo cáo tần suất, không thêm bất kỳ vị trí nào sau dấu thập phân; . Khi báo cáo tỷ lệ phần trăm, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn, thường bao gồm hai dấu thập phân
Tại thời điểm này, chúng tôi không thể nói rằng có sự khác biệt đáng kể giữa giáo viên trường Công và trường Tư về bất kỳ biến nào trong số này. Sẽ luôn có sự khác biệt giữa điểm số cho các nhóm người khác nhau. Thống kê suy luận là cần thiết để xác định xem những khác biệt này có đủ lớn để được coi là đáng kể hay không. Nói cách khác, để xác định xem sự khác biệt giữa các nhóm có đủ lớn để nói rằng có bất kỳ sự khác biệt có ý nghĩa nào giữa hai nhóm hay không, người ta phải tính toán một thống kê suy luận, được mô tả trong chương tiếp theo
Nếu một nghiên cứu có Câu hỏi nghiên cứu, thì tỷ lệ phần trăm hoặc giá trị trung bình sẽ có thể được tính toán để trả lời câu hỏi nghiên cứu. Khi thống kê mô tả cho thông tin cá nhân và các biến chính đã được tính toán, đã đến lúc trả lời bất kỳ câu hỏi nghiên cứu nào. Tham khảo các câu hỏi nghiên cứu đã được xây dựng. Tính toán thống kê thích hợp để trả lời từng câu hỏi nghiên cứu riêng biệt. Tham khảo Phương pháp phân tích dữ liệu để xác định số liệu thống kê nào sẽ được tính toán để trả lời từng câu hỏi nghiên cứu
Một lần nữa, điều rất quan trọng là nhà nghiên cứu phải hết sức cẩn thận khi tính toán số liệu thống kê để tránh những sai sót bất cẩn. Tính toán sai có thể khiến nhà nghiên cứu đưa ra kết luận sai, làm cho nghiên cứu không hợp lệ và sai sự thật. Do đó, hãy kiểm tra mọi phép tính nhiều lần để duy trì các tiêu chuẩn đạo đức cao nhất trong nghiên cứu
Để biết ví dụ từng bước về nghiên cứu mô tả và cách tính toán thống kê mô tả, hãy nhấp vào đây