- Aprakstošā statistika
- Kategorijas
- Inferenciālā statistika
- Kategorijas
- Aprakstošās un secinošās statistikas atšķirības
- Atsauces
Par aprakstošā un inferential statistika ir daļa no divām galvenajām nozarēm, kur statistika tiek dalīts, precīza zinātne, kas ir atbildīga par ieguves informāciju par vairākiem mainīgajiem, mērot tos , kontrolējot un sazināties gadījumā, ja ir neskaidrības.
Tādā veidā statistikas mērķis ir kvantitatīvi noteikt un kontrolēt gan zinātnisko, gan sociālo izturēšanos un notikumus.
Aprakstošā statistika ir atbildīga par informācijas apkopošanu, kas iegūta no datiem, kas attiecas uz kopu vai izlasi. Tās mērķis ir sintezēt šo informāciju precīzi, vienkārši, skaidri un sakārtoti (Santillán, 2016).
Tādējādi aprakstošā statistika var norādīt uz datu grupas, kas pazīstama kā statistikas dati, visreprezentatīvākos elementus. Īsāk sakot, šāda veida statistika ir atbildīga par minēto datu aprakstīšanu.
No secinājumiem izrietošā statistika ir atbildīga par secinājumu izdarīšanu par savāktajiem datiem. Tas izdara secinājumus, kas atšķiras no tā, ko parāda paši dati.
Šis statistikas veids pārsniedz vienkāršu informācijas apkopošanu, katru informācijas daļu saistot ar parādībām, kas var mainīt tās rīcību.
Inferenciālā statistika izdara atbilstošus secinājumus par populāciju, analizējot paraugu. Tāpēc secinājumos vienmēr jāaprēķina kļūdas robeža.
Aprakstošā statistika
Tā ir populārākā un pazīstamākā statistikas nozare. Tās galvenais mērķis ir analizēt mainīgos lielumus un pēc tam aprakstīt no šīs analīzes iegūtos rezultātus.
Aprakstošās statistikas mērķis ir aprakstīt datu grupu, lai precīzi noteiktu raksturlielumus, kas definē minēto grupu (Fortun, 2012).
Var teikt, ka šī statistikas nozare ir atbildīga par to datu pasūtīšanu, apkopošanu un klasificēšanu, kas iegūti, analizējot informāciju, kas iegūta no grupas.
Daži aprakstošās statistikas piemēri varētu ietvert valsts tautas skaitīšanu attiecīgajā gadā vai cilvēku skaitu, kuri noteiktā laika posmā tika ievietoti slimnīcā.
Kategorijas
Ir daži jēdzieni un kategorijas, kas ir tikai aprakstošās statistikas lauka daļa. Daži no tiem ir uzskaitīti zemāk:
- dispersija : tā ir atšķirība starp vērtībām, kas iekļautas tajā pašā mainīgajā. Izkliede ietver arī šo vērtību vidējo.
- Vidējā : ir vērtība, ko iegūst, summējot visas vērtības, kas iekļautas tajā pašā mainīgajā, un sekojošo rezultāta dalījumu ar summā iekļauto datu skaitu. To definē kā mainīgā centrālo tendenci.
- Neobjektivitāte vai kurtoze : tieši mērījums norāda, cik līkne ir stāva. Tā ir vērtība, kas norāda vidējo elementu skaitu. Pastāv trīs dažādi neobjektivitātes veidi (Leptokurtic, Mesocurtic un Platicúrtic), katrs no tiem norāda, cik liela ir datu koncentrācija ap vidējo.
- Grafika : ir analīzē iegūto datu grafiskais attēlojums. Parasti tiek izmantoti dažādi statistisko diagrammu veidi, ieskaitot joslu, apļveida, lineāru, daudzstūrainu,
- Asimetrija : tā ir vērtība, kas parāda, kā viena un tā paša mainīgā lieluma vērtības tiek sadalītas attiecībā pret vidējo. Tas var būt negatīvs, simetrisks vai pozitīvs (Formulas, 2017).
Inferenciālā statistika
Tā ir analīzes metode, ko izmanto, lai izdarītu secinājumus par populāciju, ņemot vērā datus, kas iegūti no aprakstošas statistikas par viena un tā paša parauga segmentu. Šis segments jāizvēlas pēc stingriem kritērijiem.
Inferenciālajā statistikā tiek izmantoti īpaši rīki, kas ļauj veikt globālus paziņojumus par iedzīvotājiem, sākot no izlases novērošanas.
Šāda veida statistikas veiktie aprēķini ir aritmētiski un vienmēr pieļauj kļūdas robežu, kas nav gadījumā ar aprakstošo statistiku, kuras pienākums ir analizēt visu kopumu.
Šī iemesla dēļ secinošā statistika prasa izmantot varbūtības modeļus, kas ļauj izdarīt secinājumus par lielu iedzīvotāju skaitu, balstoties tikai uz to, ko stāsta daļa no jums (Vaivasuata, 2015).
Saskaņā ar aprakstošo statistiku, analizējot izlasi, kas sastāv no nejauši izvēlētiem indivīdiem, ir iespējams iegūt datus no vispārējās populācijas.
Kategorijas
Inferenciālo statistiku var klasificēt divās lielās kategorijās, kas aprakstītas zemāk:
- Hipotēzes testi : kā norāda nosaukums, tas sastāv no tā, kas tiek pārbaudīts, ko secināja par populāciju no parauga iegūtiem datiem.
- Pārliecības intervāli : šie ir vērtību diapazoni, kas norādīti populācijas izlasē, lai identificētu būtisku un nezināmu raksturlielumu (Minitab Inc., 2017). Nejaušības dēļ tie ļauj mums atpazīt kļūdas robežu katrā secinošajā statistiskajā analīzē.
Aprakstošās un secinošās statistikas atšķirības
Galvenā atšķirība starp aprakstošo un secinošo statistiku ir tā, ka pirmā mēģina sakārtot, apkopot un klasificēt datus, kas iegūti no mainīgo analīzes.
No secinošās statistikas savukārt tiek veikti atskaitījumi, pamatojoties uz iepriekš iegūtiem datiem.
No otras puses, secinošā statistika ir atkarīga no aprakstošās statistikas darba, lai veiktu secinājumus.
Tādā veidā aprakstošā statistika ir pamats, uz kura pamata secinošā statistika veiks savu darbu.
Ir arī svarīgi atzīmēt, ka aprakstošo statistiku izmanto, lai analizētu gan populācijas (lielas grupas), gan paraugus (populāciju apakškopas).
Kaut arī secinošā statistika ir atbildīga par paraugu izpēti, no kuriem tā cenšas izdarīt secinājumus par vispārējo populāciju.
Vēl viena atšķirība starp šiem diviem statistikas veidiem ir tāda, ka aprakstošā statistika koncentrējas tikai uz iegūto datu aprakstu, nepieļaujot, ka tiem ir kāda būtiska īpašība.
Tas nepārsniedz to, ko var norādīt iegūtie dati. Secinošā statistika no savas puses uzskata, ka visi dati, kas iegūti no jebkuras statistiskās analīzes, ir atkarīgi no ārējām un nejaušām parādībām, kas var mainīt tās vērtību.
Atsauces
- Formulas, U. (2017). Visuma formulas. Iegūts no ASYMMETRY: universoformulas.com
- Fortūna, M. (2012. gada 7. jūnijs). Statistika Iegūts no APRAKSTĪGAS UN INFERENCIĀLAS STATISTIKAS: materiaestadistica.blogspot.com.co
- Minitab Inc. (2017). Izgūts no Kas ir ticamības intervāls?: Support.minitab.com
- Santillán, A. (2016. gada 13. septembris). Pierādījumi. Iegūts no aprakstošās un secinošās statistikas: vispārīgie jēdzieni: ebevidencia.com
- (2015. gada 6. decembris). Matemātika. Iegūti no atšķirības starp aprakstošo statistiku un sākotnējo statistiku: differententre.info