Aprašomasis vs. Inferencinė statistika

Statistikos sritis yra padalinta į du pagrindinius skyrius: aprašomąją ir išvadinę. Kiekvienas iš šių segmentų yra svarbus, siūlant skirtingas metodikas, kuriomis siekiama skirtingų tikslų. Aprašomoji statistika apibūdina tai, kas vyksta a gyventojų arba duomenų rinkinys. Inferencinė statistika, atvirkščiai, leidžia mokslininkams paimti duomenis iš imčių grupės ir apibendrinti juos didesnei populiacijai. Dviejų tipų statistika turi keletą svarbių skirtumų.

Apibūdinanti statistika yra tokia statistikos rūšis, kuri tikriausiai kyla daugumai žmonių, išgirdus žodį „statistika“. Šioje statistikos šakoje siekiama apibūdinti. Duomenų rinkinio ypatybėms apibūdinti naudojami skaitiniai matai. Šiai statistikos daliai priklauso keletas elementų, tokių kaip:

• vidutinis, arba duomenų rinkinio centro matas, kurį sudaro vidurkis, mediana, režimas arba vidurio diapazonas
• Duomenų rinkinio, kurį galima išmatuoti naudojant diapazonas arba standartinis nuokrypis
• Bendri duomenų, tokių kaip penkių skaičių santrauka
instagram viewer
• Tokie matavimai kaip skeptiškumas ir kurtozė
• Santykių ir koreliacija tarp suporuotų duomenų
• Statistinių rezultatų pateikimas grafinis forma

Šios priemonės yra svarbios ir naudingos, nes jos leidžia mokslininkams įžvelgti duomenų modelius ir taip įprasminti tuos duomenis. Apibūdinanti statistika gali būti naudojama tik tiriamai populiacijai ar duomenų rinkiniui apibūdinti: Rezultatų negalima apibendrinti jokiai kitai grupei ar populiacijai.

Yra du aprašomosios statistikos tipai, kuriuos naudoja socialiniai mokslininkai:

Centrinio polinkio priemonės fiksuojamos bendros duomenų tendencijos ir apskaičiuojamos bei išreiškiamos kaip vidurkis, mediana ir būdas. Vidurkis nurodo mokslininkams visų duomenų rinkinio matematinį vidurkį, pavyzdžiui, vidutinį amžių pirmojoje santuokoje; mediana žymi duomenų pasiskirstymo vidurį, kaip ir amžius, kuris yra amžiaus tarpsnio, nuo kurio žmonės pirmą kartą tuokiasi, viduryje; ir režimas gali būti dažniausiai pasitaikantis amžius, kai žmonės pirmą kartą tuokiasi.

Sklaidos priemonės apibūdina, kaip duomenys paskirstomi ir yra susiję vienas su kitu, įskaitant:

• Diapazonas, visas duomenų rinkinyje esančių verčių diapazonas
• Dažnio pasiskirstymas, kuris nusako, kiek kartų konkreti vertė atsiranda duomenų rinkinyje
• Duomenų rinkinyje suformuoti keturkampiai, pogrupiai, kai visos vertės yra padalintos į keturias lygias dalis visame diapazone
• Vidutinis absoliutusis nuokrypis, vidurkis, kiek kiekviena vertė skiriasi nuo vidurkio
• Variacija, kuris parodo, koks yra duomenų paskirstymo dydis
• Standartinis nuokrypis, kuris parodo duomenų pasiskirstymą vidurkio atžvilgiu

Sklaidos matai dažnai vizualiai pateikiami lentelėse, lentelių lentelėse, juostų lentelėse ir histogramose, kad būtų lengviau suprasti duomenų tendencijas.

Inferencinė statistika rengiama atliekant sudėtingus matematinius skaičiavimus, leidžiančius mokslininkams daryti išvadą apie didesnės populiacijos tendencijas, remiantis iš jos paimto mėginio tyrimu. Mokslininkai naudoja įtikinamąją statistiką, kad ištirtų ryšius tarp imties kintamųjų tada pasidarykite apibendrinimus ar prognozes, kaip tie kintamieji bus susiję su didesniu gyventojų.

Paprastai neįmanoma išnagrinėti kiekvieno gyventojų nario atskirai. Taigi mokslininkai pasirenka reprezentatyvų populiacijos pogrupį, vadinamą statistine imtimi, ir iš šios analizės sugeba ką nors pasakyti apie populiaciją, iš kurios atėjo imtis. Yra du pagrindiniai įtaigos statistikos skirstymai:

• Pasitikėjimo intervalas pateikia nežinomo populiacijos parametro verčių diapazoną, išmatuojant statistinę imtį. Tai išreiškiama kaip intervalas ir pasitikėjimo laipsnis, kad parametras yra intervale.
• Testai, svarbūs arba Hipotezės bandymas kur mokslininkai pateikia teiginį apie populiaciją analizuodami statistinę imtį. Pagal projektą šiame procese yra tam tikro netikrumo. Tai galima išreikšti reikšmingumo lygiu.

Technikos, kurias socialiniai mokslininkai naudoja kintamųjų ryšiams tirti ir tokiu būdu kurti įtaigią statistiką, apima tiesinės regresijos analizė, logistinės regresijos analizė, ANOVA, koreliacijos analizės, struktūrinės lygties modeliavimasir išgyvenimo analizė. Atlikdami tyrimus, naudodami įtaigią statistiką, mokslininkai atlieka reikšmingumo testą, kad nustatytų, ar jie gali apibendrinti savo rezultatus didesnei populiacijai. Įprasti reikšmingumo testai apima: chi-kvadratas ir t-testas. Tai mokslininkams nurodo tikimybę, kad jų imties analizės rezultatai atspindi visą populiaciją.

Nors aprašomoji statistika yra naudinga mokantis tokių dalykų kaip duomenų pasiskirstymas ir centras, nieko iš aprašomosios statistikos negalima naudoti norint daryti apibendrinimus. Aprašomojoje statistikoje matavimai, tokie kaip vidurkis ir standartinis nuokrypis, nurodomi kaip tikslūs skaičiai.

Nors įgimtinėje statistikoje naudojami kai kurie panašūs skaičiavimai, tokie kaip vidurkis ir standartinis nuokrypis, įžvalginės statistikos tikslas yra skirtingas. Inferencinė statistika prasideda nuo imties, o tada apibendrinama visumai. Ši informacija apie gyventojus nenurodyta kaip skaičius. Vietoj to, mokslininkai išreiškia šiuos parametrus kaip galimų skaičių diapazoną kartu su pasitikėjimo laipsniu.