Podíl:
Jaké jsou deskriptivní a inferenční statistiky?
popisné a inferenční statistiky jsou součástí dvou základních oborů, ve kterých se statistika dělí, exaktní vědy, která je zodpovědná za získávání informací z různých proměnných, jejich měření, kontroly a komunikace v případě nejistoty.
Cílem statistik je kvantifikovat a kontrolovat sociální a vědecké chování a události.
Popisné statistiky odpovídají za shrnutí informací odvozených z údajů týkajících se populace nebo vzorku. Jejím cílem je tyto informace syntetizovat přesným, jednoduchým, jasným a uspořádaným způsobem (Santillán, 2016).
Takto mohou popisné statistiky ukazovat na nejreprezentativnější prvky skupiny dat, známé jako statistická data. Stručně řečeno, tento typ statistik odpovídá za popis těchto údajů.
Na druhé straně je inferenciální statistika pověřena vyvodit závěry o shromážděných datech. Vyvolává závěry odlišné od toho, co ukazují údaje samotné.
Tento typ statistik jde nad rámec jednoduchého sběru informací, vztahující se ke každému datu jevům, které mohou změnit jejich chování.
Inferenční statistiky dosahují relevantních závěrů o populaci na základě analýzy vzorku. Proto byste měli vždy ve svých závěrech spočítat odchylku chyby.
Popisné statistiky
Je to nejoblíbenější a nejznámější obor statistiky. Jeho hlavním cílem je analyzovat proměnné a následně popsat výsledky získané z této analýzy.
Popisná statistika se snaží popsat skupinu dat s cílem přesně určit charakteristiky, které definují uvedenou skupinu (Fortun, 2012).
Lze říci, že toto statistické odvětví je zodpovědné za objednávání, sumarizaci a klasifikaci údajů vyplývajících z analýzy informací odvozených od skupiny..
Některé příklady popisných statistik mohou zahrnovat sčítání obyvatelstva dané země v daném roce nebo počet osob, které byly v určitém časovém rámci přijaty v nemocnici..
Kategorie
Existují určité pojmy a kategorie, které jsou výhradně součástí oblasti popisných statistik. Některé z nich jsou uvedeny níže:
- Disperze: je rozdíl mezi hodnotami obsaženými ve stejné proměnné. Disperze také zahrnuje průměr uvedených hodnot.
- Průměr: je hodnota, která je výsledkem součtu všech hodnot zahrnutých ve stejné proměnné a následného rozdělení výsledku podle počtu údajů zahrnutých do součtu. Je definována jako centrální tendence proměnné.
- Bias nebo kurtosis: je míra, která udává, jak je strmá křivka. Je to hodnota, která udává počet prvků, které jsou blíže průměru. Existují tři různé typy zkreslení (leptokurtic, mesocurtic a platicuric), z nichž každá udává, jak vysoká je koncentrace dat kolem průměru..
- GrafikaJedná se o grafické znázornění údajů získaných analýzou. Obvykle se používají různé typy statistických grafů, včetně bar, kruhový, lineární, polygonální, mimo jiné.,
- Asymetrie: je hodnota, která ukazuje, jak jsou hodnoty stejné proměnné rozděleny ve vztahu k průměru. Může být negativní, symetrický nebo pozitivní (Formulas, 2017).
Inferenční statistiky
Jedná se o metodu analýzy, která se používá k vyvodzování závěrů o populaci, přičemž se berou v úvahu údaje, které vyvolávají popisné statistiky o segmentu stejného vzorku. Tento segment musí být vybrán podle přísných kritérií.
Inferenciální statistiky využívají speciální nástroje, které vám umožní provádět globální prohlášení o populaci na základě pozorování vzorku.
Výpočty provedené tímto typem statistik jsou aritmetické a vždy umožňují chybovou odchylku, ke které nedochází s popisnou statistikou, která je zodpovědná za analýzu celé populace..
Z tohoto důvodu vyžaduje inferenciální statistika použití pravděpodobnostních modelů, které umožňují odvodit závěry o široké populaci založené pouze na tom, která část z nich uvádí (Vaivasuata, 2015).
Podle deskriptivní statistiky je možné získat data z obecné populace na základě analýzy vzorku tvořeného náhodně vybranými jedinci..
Kategorie
Inferenční statistiky lze rozdělit do dvou širokých kategorií popsaných níže:
- Testy hypotézJak napovídá jeho název, spočívá v tom, že se do testu vloží to, co bylo uzavřeno na populaci z údajů hozených vzorkem.
- Intervaly spolehlivostiJedná se o rozmezí hodnot uvedených ve vzorku populace, aby se zjistila relevantní a neznámá charakteristika (Minitab Inc., 2017). Díky své náhodné povaze nám dovolují rozpoznat meze chyby v rámci jakékoli inferenciální statistické analýzy.
Rozdíly mezi deskriptivní a inferenciální statistikou
Hlavní rozdíl mezi deskriptivní a inferenciální statistikou je ten, že první se snaží uspořádat, shrnout a klasifikovat data odvozená z analýzy proměnných..
Na druhé straně inferenciální statistiky provádějí srážky na základě dříve získaných údajů.
Na druhé straně, inferenciální statistiky závisí na práci popisných statistik provádět jejich závěry.
Popisné statistiky tak tvoří základ, na kterém budou následně provádět iniciální statistiky.
Je také důležité poznamenat, že k analýze populací (velkých skupin) a vzorků (podskupin populací) se používají popisné statistiky..
Zatímco inferenciální statistiky jsou zodpovědné za studium vzorků, z nichž se snaží dosáhnout závěrů o obecné populaci.
Další rozdíl mezi těmito dvěma typy statistik spočívá v tom, že popisná statistika se zaměřuje pouze na popis získaných údajů, aniž by se předpokládalo, že mají relevantní vlastnosti..
To nejde nad rámec toho, co mohou stejná data ukázat. Inferenciální statistiky se naopak domnívají, že všechna data odvozená z jakékoli statistické analýzy závisí na vnějších a náhodných jevech, které mohou změnit jejich hodnotu..
Odkazy
- Vzorce, U. (2017). Vzorce vesmíru. Zdroj: ASIMETRY: universoformulas.com
- Fortun, M. (7. června 2012). Statistiky. Získáno z POPISOVÉ A NEPŘEHLEDNÉ STATISTIKY: materiaestadistica.blogspot.com.co
- Minitab Inc. (2017). Citováno z Co je interval spolehlivosti?: Support.minitab.com
- Santillán, A. (13. září 2016). Důkazy. Získané z popisné a inferenční statistiky: obecné pojmy: ebevidencia.com
- (6. prosince 2015). Matematika. Získané rozdíly mezi deskriptivní statistikou a inferenciální statistikou: diferenciaentre.info