Beskrivende statistikked
Last updated
Last updated
Beskrivende statistikk er når man gir en tallmessig beskrivelse av datamaterialet, for eksempel kjønnsfordelingen, hvor mange som oppgav et gitt svar på ett spørsmål eller hva gjennomsnittsscoren er på en holdningsskala. Beskrivende statistikk rapporteres stort sett som enkle tall i teksten, i tabeller eller i forskjellige typer grafer og visualiseringer. Det som er viktig i beskrivende statistikk er å balansere mellom å gi en nøytral fremstilling av tallene og markere det som er viktig å legge merke til. Beskrivende statistikk må også tolkes. Noen ganger finner man tydelige tendenser og forskjeller i datamaterialet, og noen ganger det mer subtilt.
Akkurat som med sitater, bør ikke grafer og tabeller stå ukommentert i rapporten. Dere er nødt til å beskrive hva de forteller oss, og hvilken betydning de har for forskningsspørsmålet.
Dere kan lage grafer og tabeller i Excel, Numbers og Google Docs. Nettsiden plot.ly (som jeg har brukt over) kan også være morsom å bruke. Der finner dere også mange eksempler på beskrivende statistikk og spennende måter og visualisere data på. I eksempelet over er et søylediagram over utdannelsesnivå i 2013 for menn og kvinner. Tallene har jeg hentet fra en tabell hos ssb.no, som jeg lastet opp på plot.ly. Legg merke til søylene for Universitets- og høgskole, hva ser vi der?
Beskrivende statistikk gir et bilde av datamaterialet hvor dere kan sammenligne proposjoner, antall, se om det er lite eller mye av noe. Det er lett å henge seg opp i noe det er mye av, men det om det kun er en av, kan være vel så interessant. Grafer og tabeller snakker sjelden for seg selv. Selv om dere gjør en kvantitativ analyse, er dere fremdeles nødt til å finne ut hva statistikken forteller oss om forskningspørsmålet. Bekrefter, nyanserer eller avkrefter det hypotesene og delspørsmålene? Beskrivende statistikk gir også grobunn for nye spørsmål dere kanskje er nødt til å følge opp.
Når dere jobber med statistikk er det viktig å skille mellom de tabellene og grafene dere jobber med i analyseprosessen, og de dere velger å legge inn i forskningsrapporten. Tabeller og grafer i analysen vil gjerne være mer omfattende, rotete og komplekse enn de dere legger inn i rapporten. I analysen skal dere komme frem til de tallene som beskriver og underbygger det dere har kommet frem til. Dere kan lese mer om hva dere bør tenke på i kapittelet som handler om ferdigstillingen av forskningsrapporten.