Statistici descriptive vs inferențiale
Statistica este disciplina colectării, analizei și prezentării datelor. Teoria statisticii este împărțită în două ramuri pe baza informațiilor pe care le produc prin analiza datelor.
Ce este Statistica descriptivă?
Statistica descriptivă este ramura statisticilor care descrie cantitativ principalele proprietăți ale unui set de date. Pentru a reprezenta proprietățile unui set de date cât mai exact posibil, datele sunt rezumate folosind instrumente grafice sau numerice.
Rezumarea grafică se face prin tabelarea, gruparea și graficul valorilor variabilelor de interes. Distribuția frecvenței și histogramele de distribuție a frecvenței relative sunt astfel de reprezentări. Ele descriu distribuția valorilor în întreaga populație.
Rezumarea numerică implică calculul măsurilor descriptive, cum ar fi media, modul și media. Măsurile descriptive sunt clasificate în continuare în două clase; sunt măsuri de tendință centrală și măsuri de dispersie / variație. Măsurile tendinței centrale sunt media / medie, mediana și modul. Fiecare are propriul nivel de aplicabilitate și utilitate. În cazul în care unul poate eșua, celălalt poate reprezenta mai bine setul de date.
După cum sugerează și numele, măsurile de dispersie implică măsurarea distribuției datelor. Intervalul, deviația standard, varianța, intervalele percentile și quartile și coeficientul de variație sunt măsuri de dispersie. Acestea oferă informații despre răspândirea datelor.
Un exemplu simplu de utilizare a statisticilor descriptive este calcularea punctajului mediu al unui elev. În esență, GPA este media ponderată a rezultatelor studenților și este o reflectare a performanței academice generale a acelui student.
Ce este statisticile inferențiale?
Statistica inferențială este ramura statisticilor, care derivă concluzii despre populația în cauză din setul de date obținut dintr-un eșantion supus variațiilor aleatorii, observaționale și de eșantionare. În general, rezultatele sunt obținute dintr-un eșantion aleatoriu al populației și concluziile derivate din eșantion sunt apoi generalizate pentru a reprezenta întreaga populație.
Eșantionul este un subset al populației, iar măsurătorile statisticilor descriptive pentru datele obținute din eșantion sunt pur și simplu cunoscute sub numele de statistici. Măsurile statisticilor descriptive obținute din analiza eșantionului sunt cunoscute ca parametri atunci când sunt aplicate populației și reprezintă întreaga populație.
Statisticile inferențiale se concentrează pe modul de generalizare a statisticilor obținute dintr-un eșantion cât mai exact posibil pentru a reprezenta populația. Un factor de îngrijorare este natura eșantionului. Dacă eșantionul este părtinitor, atunci rezultatele sunt și părtinitoare, iar parametrii pe baza acestora nu reprezintă corect întreaga populație. Prin urmare, eșantionarea este un studiu important al statisticilor inferențiale. Ipotezele statistice, teoria deciziilor statistice și teoria estimării, testarea ipotezelor, proiectarea experimentelor, analiza varianței și analiza regresiei sunt subiecte proeminente de studiu în teoria statisticii inferențiale.
Un bun exemplu de statistici inferențiale în acțiune este predicția rezultatelor alegerilor înainte de vot prin intermediul sondajului.
Care este diferența dintre statisticile descriptive și inferențiale?
• Statistica descriptivă se concentrează pe rezumarea datelor colectate dintr-un eșantion. Tehnica produce măsuri de tendință centrală și dispersie care reprezintă modul în care valorile variabilelor sunt concentrate și dispersate.
• Statisticile inferențiale generalizează statisticile obținute dintr-un eșantion către populația generală din care aparține eșantionul. Măsurile populației sunt denumite parametri.
• Statisticile descriptive fac doar rezumarea proprietăților eșantionului din care au fost achiziționate datele, dar în statisticile inferențiale, măsura din eșantion este utilizată pentru a deduce proprietățile populației.
• În statistici inferențiale, parametrii au fost obținuți dintr-un eșantion, dar nu din întreaga populație; prin urmare, există întotdeauna o anumită incertitudine în comparație cu valorile reale.
