Thống kê mô tả và suy luận là gì?

các thống kê mô tả và suy luận chúng là một phần của hai nhánh cơ bản trong đó các số liệu thống kê được phân chia, khoa học chính xác chịu trách nhiệm trích xuất thông tin từ các biến khác nhau, đo lường chúng, kiểm soát chúng và truyền đạt chúng trong trường hợp không chắc chắn.

Theo cách này, số liệu thống kê nhằm định lượng và kiểm soát các hành vi và sự kiện xã hội và khoa học.

Các thống kê mô tả có trách nhiệm tóm tắt thông tin thu được từ dữ liệu liên quan đến dân số hoặc mẫu. Mục tiêu của nó là tổng hợp thông tin này một cách chính xác, đơn giản, rõ ràng và có trật tự (Santillán, 2016).

Đây là cách thống kê mô tả có thể chỉ ra các yếu tố đại diện nhất của một nhóm dữ liệu, được gọi là dữ liệu thống kê. Nói tóm lại, loại thống kê này chịu trách nhiệm mô tả dữ liệu đó.

Mặt khác, số liệu thống kê suy luận có nhiệm vụ đưa ra các suy luận về dữ liệu thu thập được. Nó đưa ra kết luận khác với những gì được hiển thị bởi chính dữ liệu.

Loại thống kê này vượt ra ngoài việc thu thập thông tin đơn giản, liên quan đến từng dữ liệu với các hiện tượng có thể thay đổi hành vi của họ.

Thống kê suy luận đạt được kết luận có liên quan về dân số dựa trên phân tích mẫu. Do đó, bạn phải luôn tính toán tỷ lệ lỗi trong kết luận của mình.

Thống kê mô tả

Đây là ngành thống kê phổ biến nhất và được biết đến. Mục tiêu chính của nó là phân tích các biến và sau đó mô tả các kết quả thu được từ phân tích nói trên.

Thống kê mô tả tìm cách mô tả một nhóm dữ liệu với mục tiêu chỉ ra chính xác các đặc điểm xác định nhóm đã nói (Fortun, 2012).

Có thể nói rằng nhánh thống kê này chịu trách nhiệm đặt hàng, tóm tắt và phân loại dữ liệu do phân tích thông tin có nguồn gốc từ một nhóm.

Một số ví dụ về thống kê mô tả có thể bao gồm các cuộc tổng điều tra dân số của một quốc gia trong một năm nhất định hoặc số người được nhận vào bệnh viện trong một khung thời gian nhất định.

Thể loại

Có một số khái niệm và danh mục nhất định là một phần của lĩnh vực thống kê mô tả. Một số được liệt kê dưới đây:

- Phân tán: là sự khác biệt giữa các giá trị được bao gồm trong cùng một biến. Sự phân tán cũng bao gồm trung bình của các giá trị đã nói.

- Trung bình: là giá trị kết quả từ tổng của tất cả các giá trị được bao gồm trong cùng một biến và phân chia kết quả tiếp theo theo số lượng dữ liệu được bao gồm trong tổng. Nó được định nghĩa là xu hướng trung tâm của một biến.

- Xu hướng hoặc kurtosis: là số đo chỉ ra độ dốc của đường cong. Đó là giá trị chỉ ra số lượng phần tử gần với mức trung bình. Có ba loại sai lệch khác nhau (leptokurtic, mesocurtic và platicuric), mỗi loại cho biết mức độ tập trung dữ liệu cao đến mức trung bình.

- Đồ họa: chúng là biểu diễn đồ họa của dữ liệu thu được từ phân tích. Thông thường, các loại biểu đồ thống kê khác nhau được sử dụng, bao gồm thanh, tròn, tuyến tính, đa giác, trong số các loại khác.,

- Không đối xứng: là giá trị cho thấy các giá trị của cùng một biến được phân phối liên quan đến mức trung bình. Nó có thể là âm, đối xứng hoặc dương (Công thức, 2017).

Thống kê suy luận

Đó là phương pháp phân tích được sử dụng để suy luận về dân số, có tính đến dữ liệu được đưa ra bởi các thống kê mô tả trên một phân đoạn của cùng một mẫu. Phân khúc này phải được lựa chọn theo tiêu chí nghiêm ngặt.

Thống kê suy luận sử dụng các công cụ đặc biệt cho phép bạn đưa ra tuyên bố toàn cầu về dân số, dựa trên quan sát mẫu.

Các tính toán được thực hiện bởi loại thống kê này là số học và luôn cho phép biên độ sai số, không xảy ra với thống kê mô tả, chịu trách nhiệm phân tích toàn bộ dân số.

Vì lý do này, số liệu thống kê suy diễn đòi hỏi sử dụng các mô hình xác suất cho phép bạn suy luận kết luận về một dân số rộng lớn chỉ dựa trên phần nào của nó (Vaivasuata, 2015).

Theo thống kê mô tả, có thể lấy dữ liệu từ dân số chung dựa trên phân tích mẫu được tạo thành từ các cá nhân được chọn ngẫu nhiên..

Thể loại

Thống kê suy luận có thể được phân loại thành hai loại lớn được mô tả dưới đây:

- Kiểm tra giả thuyết: như tên gọi của nó, nó bao gồm việc kiểm tra những gì đã được kết luận về dân số từ dữ liệu được ném bởi mẫu.

- Khoảng tin cậy: đây là các phạm vi giá trị được chỉ định trong mẫu của dân số để xác định một đặc điểm có liên quan và chưa biết (Minitab Inc., 2017). Do tính chất ngẫu nhiên của chúng, chúng cho phép chúng tôi nhận ra một lỗi sai trong bất kỳ phân tích thống kê suy luận nào.

Sự khác nhau giữa thống kê mô tả và suy luận

Sự khác biệt chính giữa thống kê mô tả và suy luận là việc đầu tiên tìm cách đặt hàng, tóm tắt và phân loại dữ liệu thu được từ phân tích các biến.

Mặt khác, các số liệu thống kê suy luận, thực hiện các khoản khấu trừ dựa trên dữ liệu thu được trước đó.

Mặt khác, thống kê suy luận phụ thuộc vào công việc của thống kê mô tả để thực hiện suy luận của họ.

Theo cách này, thống kê mô tả tạo thành cơ sở để thống kê suy diễn sau đó sẽ thực hiện công việc của nó.

Cũng cần lưu ý rằng số liệu thống kê mô tả được sử dụng để phân tích cả quần thể (nhóm lớn) và mẫu (tập hợp con của quần thể).

Trong khi số liệu thống kê suy luận có trách nhiệm nghiên cứu các mẫu từ đó tìm cách đưa ra kết luận về dân số nói chung.

Một điểm khác biệt giữa hai loại thống kê này là thống kê mô tả chỉ tập trung vào mô tả dữ liệu thu được, mà không cho rằng chúng có bất kỳ thuộc tính liên quan nào.

Điều này không vượt quá những gì cùng một dữ liệu thu được có thể chỉ ra. Mặt khác, thống kê suy luận tin rằng tất cả dữ liệu thu được từ bất kỳ phân tích thống kê nào phụ thuộc vào các hiện tượng bên ngoài và ngẫu nhiên có thể thay đổi giá trị của chúng.

Tài liệu tham khảo

1. Công thức, U. (2017). Công thức vũ trụ. Lấy từ ASIMETRY :iverseoform Formula.com
2. Fortun, M. (ngày 7 tháng 6 năm 2012). Thống kê. Lấy từ THỐNG KÊ MÔ TẢ VÀ THAM GIA: materestadistica.blogspot.com.co
3. Công ty Minitab. (2017). Lấy từ khoảng tin cậy là gì ?: Support.minitab.com
4. Santillán, A. (ngày 13 tháng 9 năm 2016). Bằng chứng. Thu được từ thống kê mô tả và suy luận: khái niệm chung: ebevidencia.com
5. (Ngày 6 tháng 12 năm 2015). Toán học. Sự khác biệt thu được giữa Thống kê mô tả và Thống kê suy luận: Diferenciaentre.info