Интерпретация данных

Общая логика интерпретации состоит в превращении статистических данных в показатели, которые выступают уже не в качестве цифровых величин (процент, среднее арифметическое и т.д.), а как социологические данные. В повседневной жизни, например, мы легко используем понятия «всегда», «никогда» или «очень часто», но такого рода оценки остаются субъективными и относительными пока они полностью зависят от того, кто оценивает и какие события подвергаются оценке. (Например, частота «один случай из 20» будет оцениваться как «очень часто», если речь идет о неудачных исходах хирургических операций и «очень мало», если речь идет о шансах поступления абитуриентов в вуз при конкурсе 20 человек на одно место.)

Чтобы сделать такого рода оценки более сравнимыми и объективными в науке используются статистические критерии, позволяющие судить о вероятности реализации определенного события, о случайном или, наоборот, закономерном характере полученного результата и насколько этот результат соответствует теоретической гипотезе.

Если целью является описание одной характеристики выборки в определенный момент времени применяют одномерный анализ. Многомерный анализ позволяет одновременно исследовать взаимоотношения двух и более переменных и проверять гипотезы о причинных связях между ними.

Существует два класса задач, решаемых с помощью статистических методов анализа. Задачей описательной статистики является описание распределения признака в конкретной выборке. Другой класс задач,связанный с необходимостью вывести свойства большой совокупности, основываясь на имеющейся информации о свойствах выборки из этой совокупности решается с помощью методов теории статистического вывода, основанной на вероятностном подходе к принятию решений.