Betimsel ve Çıkarımsal İstatistikler Arasındaki Fark

Bugünün hızlı tempolu dünyasında, istatistik araştırma alanında önemli bir rol oynamaktadır; verilerin ölçülebilir bir biçimde toplanmasına, analiz edilmesine ve sunulmasına yardımcı olur. Araştırmanın tanımlayıcı istatistiklere mi yoksa çıkarımsal istatistiklere mi dayanacağını belirlemek oldukça zordur, çünkü insanlar genellikle bu iki istatistik dalı hakkında bilgi sahibi değildir. Adından da anlaşılacağı gibi, tanımlayıcı istatistikler popülasyonu tanımlayan.

Diğer tarafta, Çıkarımsal istatistik örneklere dayalı olarak popülasyon hakkında genelleme yapmak için kullanılır. Dolayısıyla, açıklayıcı ve çıkarımsal istatistikler arasında, yani verilerinizle ne yaptığınız arasında büyük bir fark vardır. İki konu hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu makaleye bir göz atalım.

İçerik: Açıklayıcı İstatistikler ve Çıkarımsal İstatistikler

1. Karşılaştırma Tablosu
2. Tanım
3. Temel Farklılıklar
4. Video
5. Sonuç

Karşılaştırma Tablosu

Karşılaştırma Esası	Tanımlayıcı istatistikler	Çıkarımsal istatistik
anlam	Betimsel İstatistikler, incelenen nüfusu tanımlamakla ilgilenen istatistik dalıdır..	Çıkarımsal İstatistikler, örnek analiz ve gözlem temelinde, nüfus hakkında sonuç çıkarmaya odaklanan bir istatistik türüdür..
Bu ne yapar?	Verileri anlamlı bir şekilde organize edin, analiz edin ve sunun.	Verileri karşılaştırır, test eder ve tahmin eder.
Sonuç Sonucu	Grafikler, Grafikler ve Tablolar	olasılık
kullanım	Bir durumu tanımlamak.	Bir olayın meydana gelme şansını açıklamak.
fonksiyon	Örneği özetlemek için zaten bilinen verileri açıklar..	Nüfus hakkında bilgi edinmek ve mevcut verilerin ötesine uzanan bir sonuca varmaya çalışır..

Betimsel İstatistiklerin Tanımı

Betimsel İstatistikler, veri kümesinin önemli özelliklerini nicel olarak tanımlayan bir disiplini ifade eder. Özelliklerin tanımlanması amacıyla, merkezi eğilim ölçülerini, yani ortalama, medyan, mod ve dağılım ölçülerini, yani aralık, standart sapma, çeyrek sapma ve varyans vb..

Veriler, verileri doğru bir şekilde temsil etmek için grafikler, tablolar ve grafikler gibi sayısal ve grafik araçlar yardımıyla araştırmacı tarafından yararlı bir şekilde özetlenir. Dahası, metin, neyi temsil ettiklerini açıklamak için diyagramları destekleyerek sunulmaktadır..

Çıkarımsal İstatistiklerin Tanımı

Çıkarımsal İstatistikler tamamen numuneden popülasyona genelleme ile ilgilidir, yani numunenin analizinin sonuçları numunenin alındığı daha büyük popülasyona çıkarılabilir. Evrenin her bir üyesini sorgulamak mümkün olmadığında nüfus hakkında sonuç çıkarmak için uygun bir yoldur. Seçilen örnek tüm popülasyonun bir temsilcisidir; bu nedenle nüfusun önemli özelliklerini içermelidir.

Çıkarımsal İstatistikler, olasılık teorisini kullanarak, popülasyonun özelliklerinin numunenin özelliklerine dayanarak belirlenmesinde kullanılır. Başlıca çıkarımsal istatistikler, Varyans Analizi, ki-kare testi, öğrencinin t dağılımı, regresyon analizi gibi istatistiksel modellere dayanmaktadır. Çıkarımsal istatistik yöntemleri:

• Parametrelerin tahmini
• Hipotez testi

Betimsel ve Çıkarımsal İstatistikler Arasındaki Temel Farklılıklar

Açıklayıcı ve çıkarımsal istatistikler arasındaki fark, aşağıdaki gerekçelerle açıkça çizilebilir:

1. Betimsel İstatistikler, incelenmekte olan nüfusu tanımlamakla ilgilenen bir disiplindir. Çıkarımsal İstatistik bir tür istatistiktir; örnek analiz ve gözlem temelinde, nüfus hakkında sonuç çıkarmaya odaklanan.
2. Betimsel İstatistikler verileri anlamlı bir şekilde toplar, organize eder, analiz eder ve sunar. Aksine, Çıkarımsal İstatistikler, verileri karşılaştırır, hipotezi test eder ve gelecekteki sonuçları tahmin eder.
3. Nihai sonucun tanımlayıcı istatistiklerde diyagramatik veya tablo halinde gösterimi yapılırken, nihai sonuç olasılık şeklinde görüntülenir.
4. Açıklayıcı istatistikler bir durumu açıklarken çıkarımsal istatistikler bir olayın gerçekleşme olasılığını açıklar.
5. Tanımlayıcı istatistikler, örneği özetlediği bilinen verileri açıklar. Tersine, çıkarımsal istatistikler nüfus hakkında bilgi edinmek için sonuca ulaşmaya çalışır; mevcut verilerin ötesine uzanan.

Video: Açıklayıcı ve Çıkarımsal İstatistikler

Sonuç

Bu nedenle, iki konuda yeterince tartışmamız var, bilmeniz gereken tek şey, açıklayıcı istatistiklerin tamamen mevcut veri kümenizi göstermekle ilgili olduğunu, çıkarımsal istatistiklerin ise ek popülasyon üzerinde, yani incelenmekte olan veri kümesinin ötesinde varsayımlar yapmaya odaklandığıdır. Tanımlayıcı istatistikler araştırmacının gerçekte incelediği verilerin toplamını sağlarken, çıkarımsal istatistikler genelleştirmeyi yapar, bu da size sağlanan verilerin gerçekten incelenmediği anlamına gelir..