İstatistikler: Anlam, İşlevler ve Sınırlamalar

Bu makaleyi okuduktan sonra öğreneceksiniz: - 1. İstatistiğin Anlamı 2. İstatistiğin İşlevleri 3. İstatistiğin Sosyal Araştırmalardaki Yeri 4. Sınırlamalar.

İstatistiğin Anlamı:

Uygulamalı Matematiğin bir dalı olan istatistik, gözlemsel verilere uygulanan matematik olarak kabul edilir. Muhtemelen, sayısal verilerin toplanması, işlenmesi, analizi ve yorumlanması ile ilgili her şey istatistik alanına aittir.

Bununla birlikte, 'istatistik' terimi birkaç şekilde kullanılır. İşgücü Gazete'sinde bulunanlar ya da Hindistan Hükümeti tarafından yıllık olarak yayınlanan Çalışma Bürosu Çalışma İstatistikleri gibi verilerin derlenmesini belirtir.

İstatistik teriminin ikinci anlamı, her türlü verinin toplanmasında, işlenmesinde, analizinde ve yorumlanmasında kullanılan istatistiksel ilke ve yöntemleri ifade eder. Bu anlamda, uygulamalı matematiğin bir dalıdır ve karmaşık sosyal olayları daha iyi tanımamıza yardımcı olur ve fikirlerimize hassasiyet kazandırır.

İstatistiğin İşlevleri :

İstatistiklerin açık bir şekilde iki geniş işlevi vardır. Bu işlevlerden ilki, bilgiyi daha kullanışlı hale getirecek şekilde tanımlanması ve özetlenmesidir. İstatistiğin ikinci işlevi, bu popülasyondan alınan bir örneklem bazında bazı 'popülasyonlar' hakkında genellemeler yapmayı veya tekrarlanan gözlemler temelinde genel yasaları formüle etmeyi içeren indüksiyondur.

İstatistiksel yöntemlerin iki işlevi, aşağıdaki örnekle kolayca anlaşılabilir. Belirli bir alanda huzursuzluk sorununu araştırmanın istendiğini varsayalım.

Burada yapılacak ilk şey, emeğin huzursuzluğunun çeşitli nedenlerini analiz etmek ve bunların her birinin çeşitli emek kategorileri, yani erkek işçiler ve kadın işçiler veya vasıflı emek ve vasıfsız emek üzerindeki etkisini incelemek olacaktır.

Bu tür bir analiz bize sorunla ilgili bir fikir verecektir ve böyle bir analizden çok önemli şeyleri bilmemiz mümkün olabilir, örneğin, erkek işçilerin grevlere katılımının kadın işçilerinkinden çok daha fazla olduğu ya da emeğin Büyük endüstrilerdeki huzursuzluk, küçük endüstrilerden çok daha fazladır.

Bu tür bir analiz, ülkedeki emek huzursuzluğu insidansı ve bundan sorumlu faktörler konusunda sonuca varabilir. İlk örnek, tanımlayıcı istatistik sürecini gösterirken ikincisi endüktif istatistiklerin sürecini göstermektedir.

Sosyal Araştırmalarda İstatistiğin Yeri:

Yaşamın genelliğini akıllıca anlamak için, temel istatistiksel kavram ve tekniklerin bilgisinin gerekli olduğu açıktır. Tekil olayların kaynağından sosyal araştırmacılar genel eğilimleri aramaktadır; geniş ve kafa karıştırıcı bireysel karakterlerin çeşitliliği dışında; sürekli altta yatan grup özelliklerini ararlar.

Sosyal bilimler alanında, istatistik uzmanlığının ve istatistik çalışması ihtiyacının büyük ölçüde artmasının iki nedeni vardır. Bunun bir nedeni, araştırmacılar tarafından toplanan büyük miktardaki verilerin, çok fazla zorlanmadan sıkça anlaşılmalarını sağlamak için basitleştirilmeye ihtiyaç duymalarıdır.

İkinci ve daha da önemli sebep, şu anda sosyal bilimlerde araştırmada kullanılan artan nicel yaklaşımdır.

Görünüşte istatistiksel düşünceler, veriler toplandıktan sonra araştırma sürecinin yalnızca analiz aşamasında ve analiz için başlangıç ​​planlarının formüle edildiği ve örnek alınacakları zamanın yakınına girmektedir.

Ancak bu, bir sosyal araştırmacının tüm araştırmasını herhangi bir istatistik bilgisi olmadan planlayıp yürütebileceği ve daha sonra verileri analiz için istatistikçiye teslim edebileceği anlamına gelmez. Bir araştırmacı istatistikte konuşma eksikliği varsa, maliyetli bir araştırma projesinin sonuçları işe yaramazsa muhtemelen hayal kırıklığı yaratacaktır.

Nitekim, analiz ve yorumlamada karşılaşılacak olan problemlerin araştırma sürecinde her aşamada öngörülmesi gerekmektedir ve bu anlamda, istatistiksel yöntemler baştan sona dahil edilmiştir. Bu, istatistiklerin sosyal bilimci için çok faydalı bir araç olduğu anlamına gelir.

Keşif analizleri için tahmin edilebileceğinden çok daha kullanışlı bir araçtır. Çoğu sosyal araştırma, son derece geçici teorik fikirlere dayanmaktadır.

Analizde kontrol edilmesi gereken değişkenler ve hatta takip edilmesi gereken analiz adımlarının öncelikleri ve sırası, ne kesin ne de önceden belirlenmiş değildir, araştırmacılar, genellikle, bir dizi değişken ortaya koyulmadan, veri analizinin karmaşıklığından korkarlar.

Özellikle bu durumlarda, istatistiksel yöntemlerin bilgisi, sosyal araştırmacı için oldukça karmaşık ilişkilerin çözülmesinde çok değerli bir araç haline gelir.

İstatistiklerin Sınırlamaları:

İstatistik biliminin bazı önemli kısıtlamaları ve dolayısıyla bir araştırma çalışması sırasında istatistiksel teknikleri kullanırken dikkat edilmesi gereken uyarıcıların bazıları dikkat çekicidir.

İstatistiğin açık sınırlamalarından biri, nicel ifade ve tedaviye uygun problemlere daha spesifik olarak uygulanabilir olmasıdır. Niteliksel nitelikler bazen istatistiksel analize tabi tutulabilse de, gerekliliklerin operasyonel tanımlara başvurularak nicel endekslere çevrilmesi gerekir.

Ancak o zaman, çoğu operasyonel varsayımların geçerliliğine bağlı olacaktır. Ne yazık ki, bu pek çok araştırmacının içine düştüğü bir çukurdur, yani nitel veriler genellikle geçerlilikleri için daha derin bir endişe duymadan sayısal değerler olarak operasyoneldir; bu durumda, istatistiksel bilimi değil suçlu olan zayıf verilerdir.

Sosyal bilimciler için endişe konusu olduğu kadar, matematiksel muamele dışındaki öznel faktörlerden de etkilendiği sürece, istatistiksel yaklaşım bize problemlerin yuvarlak bir şekilde anlaşılmasını sağlamada pek yardımcı olmaz.

İstatistiksel yasaların toplam ortalamalarına uygulanabilir olduğu anlaşılabilir. Bunlar, tek başına ünitelerin bireysel inceliklerini göz ardı etmektedir. Bu tür bir ihmal bazı araştırmalarda yalnızca yüzeysel bulgulara yol açabilir. Sosyal-insan bilimleri, tipik olarak toplumdaki kendine özgü ve kendine has özellikler için keskin bir kaygı talep eder.

Ek olarak, istatistiklerin kötüye kullanılması ihtimali de vardır, öyle ki araştırmacı, düşkün sonuçlarına veya hipotezlerine uyacak şekilde onları bükmeye teşvik edebilir. Bu aynı zamanda istatistiksel yöntemlerin sağladığı çok hassas araçlara da eşit olarak uygulanır. Kolayca kötüye kullanılmaya eğilimlidirler. Bu nedenle, onları kullanırken çok dikkatli olunmalıdır.

Bazı istatistiksel yöntemlerin geçerliliği verilerin niteliğine, ölçüm seviyelerine, durumların ilgili yönlerinin bilgisine ve son olarak verinin güvence altına alındığı örnek ile ilgili varsayımlara bağlıdır.

Bu nedenle, istatistiksel yöntemlerin potansiyel kullanıcıları olarak bizim için en önemli olan, istatistiklerin yalnızca hizmet edebilen ancak doğrudan hizmet vermeyen güçlü kaslara sahip olduğunu akılda tutmaktır. Çoğu, onu koymak istediğimiz kullanıma ve durumun haklı olup olmadığına bağlı olacaktır.

İstatistiksel hesaplamalar ile verilenler, nihai olarak “gerçek” olmayabilir, çünkü temelde tipikliğin ve doğanın olasılıksal bir yaklaşımıdır. İstatistiksel çıkarımların ve önermelerin altında yatan gerçek mesajı ortaya çıkarmak, yorumlama becerilerimize büyük ölçüde bırakılmıştır.