Kirjeldav vs järeldav statistika
Statistika on andmete kogumise, analüüsi ja esitamise distsipliin. Statistika teooria on jagatud kaheks haruks teabe põhjal, mida nad andmete analüüsimisel toodavad.
Mis on kirjeldav statistika?
Kirjeldav statistika on statistika haru, mis kirjeldab kvantitatiivselt andmekogumi peamisi omadusi. Andmekogumi omaduste võimalikult täpseks esitamiseks võetakse andmed kokku graafiliste või numbriliste tööriistade abil.
Graafiline kokkuvõte tehakse huvipakkuvate muutujate väärtuste tabeldamise, rühmitamise ja graafiku koostamise kaudu. Sellised kujutised on sageduse jaotuse ja suhtelise sageduse jaotuse histogrammid. Need kujutavad väärtuste jaotust kogu elanikkonnas.
Numbriline kokkuvõte hõlmab selliste kirjeldavate mõõtmete arvutamist nagu keskmine, režiim ja keskmine. Kirjeldavad mõõdud liigitatakse veel kahte klassi; need on keskse suundumuse ja hajumise / varieerimise mõõdud. Keskse kalduvuse mõõdud on keskmine / keskmine, mediaan ja režiim. Igal neist on oma rakendatavuse ja kasulikkuse tase. Kui üks võib ebaõnnestuda, võib teine esindada andmekogumit paremini.
Nagu nimigi ütleb, hõlmavad hajutamismeetmed andmete leviku mõõtmist. Dispersioonimõõt on vahemik, standardhälve, dispersioon, protsentiilid ja kvartiilivahemikud ning variatsioonikordaja. Need annavad teavet andmete leviku kohta.
Kirjeldava statistika kasutamise lihtsaks näiteks on õpilase hindepunkti keskmise arvutamine. Sisuliselt on GPA õpilaste tulemuste kaalutud keskmine ja peegeldab konkreetse õpilase üldist akadeemilist sooritust.
Mis on järeldav statistika?
Järeldatav statistika on statistika haru, mis teeb juhusliku, vaatlusliku ja valimi variatsiooniga valimist saadud valimist saadud andmestiku põhjal järeldused asjaomase populatsiooni kohta. Üldiselt saadakse tulemused populatsiooni juhuslikust valimist ja valimist saadud järeldused üldistatakse kogu populatsiooni esindamiseks.
Valim on populatsiooni alamhulk ja valimist saadud andmete kirjeldava statistika mõõtmeid nimetatakse lihtsalt statistikaks. Valimi analüüsil saadud kirjeldava statistika mõõdud on populatsioonile rakendatuna tuntud parameetritena ja need esindavad kogu populatsiooni.
Järeldatav statistika keskendub sellele, kuidas üldistada valimist saadud statistikat võimalikult täpselt populatsiooni esindamiseks. Üks murettekitav tegur on valimi olemus. Kui valim on kallutatud, siis on ka tulemused kallutatud ning nendel põhinevad parameetrid ei esinda kogu populatsiooni õigesti. Seetõttu on valimi moodustamine üks oluline järeldusstatistika uuring. Statistilised eeldused, statistiliste otsuste teooria ja hinnanguteooria, hüpoteeside testimine, eksperimentide kavandamine, dispersioonanalüüs ja regressiooni analüüs on tuletatud statistika teoorias silmapaistvad uurimisteemad.
Hea näide järeldava statistika tegudest on valimistulemuste ennustamine enne hääletamist hääletamise teel.
Mis vahe on kirjeldaval ja järeldaval statistikal?
• Kirjeldav statistika keskendub valimist kogutud andmete kokkuvõtmisele. Tehnika abil saadakse tsentraalse kalduvuse ja hajuvuse mõõtmised, mis näitavad, kuidas muutujate väärtused on kontsentreeritud ja hajutatud.
• Järeldatav statistika üldistab valimist saadud statistika üldise populatsiooni hulka, kuhu valim kuulub. Populatsiooni näitajaid nimetatakse parameetriteks.
• Kirjeldav statistika teeb ainult kokkuvõtte selle valimi omadustest, millest andmed on saadud, kuid järelduslikus statistikas kasutatakse valimi mõõdikut populatsiooni omaduste järeldamiseks.
• järeldusstatistikas saadi parameetrid valimist, kuid mitte kogu populatsioonist; seetõttu on tegelike väärtustega võrreldes alati teatud ebakindlus olemas.
