Was sind Deskriptive und Inferenzstatistiken?

Die beschreibende und inferentielle Statistiken Sie gehören zu den zwei fundamentalen Zweigen, in die die Statistik unterteilt ist, die exakte Wissenschaft, die dafür verantwortlich ist, Informationen aus verschiedenen Variablen zu extrahieren, zu messen, zu kontrollieren und im Falle von Unsicherheit zu kommunizieren.

Auf diese Weise zielt die Statistik darauf ab, soziale und wissenschaftliche Verhaltensweisen und Ereignisse zu quantifizieren und zu kontrollieren.

Deskriptive Statistiken sind für die Zusammenfassung der Informationen verantwortlich, die aus Daten gewonnen werden, die sich auf eine Population oder Stichprobe beziehen. Ziel ist es, diese Informationen präzise, ​​einfach, klar und geordnet zu synthetisieren (Santillán, 2016).

Auf diese Weise können deskriptive Statistiken die repräsentativsten Elemente einer Gruppe von Daten angeben, die als statistische Daten bezeichnet werden. Kurz gesagt, diese Art von Statistiken ist verantwortlich für die Beschreibung solcher Daten.

Auf der anderen Seite ist die Inferenzstatistik dafür verantwortlich, Rückschlüsse auf die gesammelten Daten zu ziehen. Es wirft andere Schlussfolgerungen als die Daten selbst auf.

Diese Art von Statistiken geht über die einfache Sammlung von Informationen hinaus und verbindet jede Daten mit Phänomenen, die ihr Verhalten verändern können.

Inferenzstatistik erreicht relevante Schlussfolgerungen über eine Population basierend auf der Analyse einer Stichprobe. Daher sollten Sie in Ihren Schlussfolgerungen immer eine Fehlermarge berechnen.

Beschreibende Statistik

Es ist der beliebteste und bekannteste Zweig der Statistik. Ihr Hauptziel besteht darin, Variablen zu analysieren und anschließend die Ergebnisse dieser Analyse zu beschreiben.

Deskriptive Statistiken beschreiben eine Gruppe von Daten mit dem Ziel, genau die Merkmale anzugeben, die diese Gruppe definieren (Fortun, 2012).

Man kann sagen, dass dieser Zweig der Statistik für das Ordnen, Zusammenfassen und Klassifizieren der Daten verantwortlich ist, die sich aus der Analyse von Informationen ergeben, die von einer Gruppe abgeleitet sind.

Einige Beispiele für deskriptive Statistiken können die Volkszählungen eines Landes in einem bestimmten Jahr oder die Anzahl von Personen, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums in einem Krankenhaus empfangen wurden, umfassen.

Kategorien

Es gibt bestimmte Konzepte und Kategorien, die ausschließlich zum Bereich der deskriptiven Statistik gehören. Einige sind unten aufgeführt:

- Dispersion: ist der Unterschied zwischen den Werten, die in derselben Variablen enthalten sind. Die Dispersion enthält auch den Durchschnittswert dieser Werte.

- Durchschnittlich: ist der Wert, der sich aus der Summe aller Werte ergibt, die in der gleichen Variablen enthalten sind, und der nachfolgenden Division des Ergebnisses durch die Anzahl der in der Summierung enthaltenen Daten. Es ist definiert als die zentrale Tendenz einer Variablen.

- Bias oder Kurtosis: ist das Maß, das angibt, wie steil eine Kurve ist. Es ist der Wert, der die Anzahl der Elemente angibt, die dem Durchschnitt näher sind. Es gibt drei verschiedene Arten von Verzerrungen (leptokurtisch, mesokurtisch und platicurisch), von denen jeder angibt, wie hoch die Datenkonzentration im Durchschnitt ist.

- Grafiken: Sie sind die grafische Darstellung der aus der Analyse gewonnenen Daten. Normalerweise werden verschiedene Arten von statistischen Graphen verwendet, einschließlich Balken, Kreis, linear, polygonal, unter anderem,

- Asymmetrie: ist der Wert, der angibt, wie die Werte der gleichen Variablen im Verhältnis zum Durchschnitt verteilt sind. Es kann negativ, symmetrisch oder positiv sein (Formeln, 2017).

Inferenzstatistik

Dies ist die Analysemethode, die verwendet wird, um Rückschlüsse auf eine Population zu ziehen, wobei die Daten berücksichtigt werden, die durch die deskriptiven Statistiken in einem Segment derselben Stichprobe geworfen werden. Dieses Segment muss unter strengen Kriterien ausgewählt werden.

Inferenzstatistiken verwenden spezielle Tools, mit denen Sie globale Aussagen über die Population treffen können, basierend auf der Beobachtung einer Stichprobe.

Die Berechnungen, die mit dieser Art von Statistik durchgeführt werden, sind arithmetisch und erlauben immer eine Fehlermarge, was bei der deskriptiven Statistik, die für die Analyse der gesamten Bevölkerung zuständig ist, nicht der Fall ist.

Aus diesem Grund erfordert die Inferenzstatistik die Verwendung von Wahrscheinlichkeitsmodellen, die es erlauben, Rückschlüsse auf eine breite Population nur auf der Grundlage dessen zu treffen, welcher Teil davon anzeigt (Vaivasuata, 2015).

Gemäß der deskriptiven Statistik ist es möglich, Daten von einer allgemeinen Population basierend auf der Analyse einer Stichprobe aus zufällig ausgewählten Individuen zu erhalten.

Kategorien

Inferenzstatistiken können in zwei Hauptkategorien unterteilt werden, die im Folgenden beschrieben werden:

- HypothesentestsWie der Name schon sagt, besteht das Testen darin, was auf einer Population basierend auf den Daten der Stichprobe abgeschlossen wurde.

- Konfidenzintervalle: Dies sind die Wertebereiche, die in der Stichprobe einer Population angegeben sind, um ein relevantes und unbekanntes Merkmal zu identifizieren (Minitab Inc., 2017). Aufgrund ihrer zufälligen Natur erlauben sie uns, eine Fehlermarge innerhalb jeder statistischen Inferenzanalyse zu erkennen.

Unterschiede zwischen beschreibenden und inferenziellen Statistiken

Der Hauptunterschied zwischen deskriptiven und inferenziellen Statistiken besteht darin, dass der erste Versuch darin besteht, die aus der Analyse von Variablen abgeleiteten Daten zu ordnen, zusammenzufassen und zu klassifizieren.

Auf der anderen Seite führt die Inferenzstatistik Abzüge basierend auf zuvor erhaltenen Daten durch.

Auf der anderen Seite hängt die Inferenzstatistik von der Arbeit der deskriptiven Statistik ab, um ihre Schlussfolgerungen zu ziehen.

Auf diese Weise bilden deskriptive Statistiken die Grundlage, auf der die Inferenzstatistik anschließend ihre Arbeit ausführen wird.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass deskriptive Statistiken verwendet werden, um sowohl Populationen (große Gruppen) als auch Stichproben (Untergruppen von Populationen) zu analysieren.

Während die Inferenzstatistik für die Untersuchung von Stichproben verantwortlich ist, die Rückschlüsse auf die Allgemeinbevölkerung zu ziehen versuchen.

Ein weiterer Unterschied zwischen diesen beiden Arten von Statistiken besteht darin, dass die deskriptive Statistik nur auf die Beschreibung der erhaltenen Daten abzielt, ohne anzunehmen, dass sie über relevante Eigenschaften verfügen.

Dies geht nicht über das hinaus, was dieselben Daten anzeigen können. Die Inferenzstatistik glaubt ihrerseits, dass alle Daten, die aus einer statistischen Analyse abgeleitet werden, von externen und zufälligen Phänomenen abhängen, die ihren Wert verändern können.

Referenzen

1. Formeln, U. (2017). Universum-Formeln. Von ASIMETRY: universoformulas.com
2. Fortun, M. (7. Juni 2012). Statistiken. Von beschreibenden und infektiösen Statistiken: materiaestadistica.blogspot.com.co
3. Minitab Inc. (2017). Von Was ist ein Konfidenzintervall?: Support.minitab.com
4. Santillán, A. (13. September 2016). Beweise. Erhalten von beschreibenden und inferentiellen Statistiken: allgemeine Konzepte: ebevidencia.com
5. (6. Dezember 2015). Mathematik. Erhalten Unterschied zwischen deskriptiven Statistiken und inferentiellen Statistiken: diferenciaentre.info