Betimsel ve Çıkarımsal İstatistikler Arasındaki Fark

Betimsel ve Çıkarımsal İstatistikler

İstatistik, verilerin toplanması, analizi ve sunumu disiplinidir. İstatistik teorisi, verileri analiz ederek ürettikleri bilgilere dayanarak iki dala ayrılmıştır..

Betimsel İstatistik Nedir?

Tanımlayıcı istatistikler, bir veri kümesinin ana özelliklerini nicel olarak tanımlayan istatistik dalıdır. Bir veri kümesinin özelliklerini olabildiğince doğru bir şekilde temsil etmek için veriler, grafik veya sayısal araçlar kullanılarak özetlenir.

Grafiksel özetleme, ilgili değişkenlerin değerlerini tablo haline getirerek, gruplandırarak ve grafiklendirerek yapılır. Frekans dağılımı ve bağıl frekans dağılımı histogramları bu tür temsillerdir. Değerlerin popülasyondaki dağılımını tasvir ediyorlar.

Sayısal özetleme ortalama, mod ve ortalama gibi tanımlayıcı önlemlerin hesaplanmasını içerir. Tanımlayıcı önlemler ayrıca iki sınıfa ayrılır; merkezi eğilim ölçüleri ve dağılım / değişim ölçütleridir. Merkezi eğilim ölçüleri ortalama / ortalama, medyan ve moddur. Her birinin kendi uygulanabilirlik ve kullanışlılığı vardır. Biri başarısız olduğunda, diğeri veri kümesini daha iyi temsil edebilir.

Adından da anlaşılacağı gibi, dağılım ölçümleri verilerin dağılımının ölçülmesini içerir. Aralık, standart sapma, varyans, persantiller ve çeyrek aralıkları ve varyasyon katsayısı dağılım ölçüleridir. Verilerin yayılması hakkında bilgi sağlarlar.   

Betimsel istatistiklerin kullanımına basit bir örnek, bir öğrencinin Not Ortalamasını hesaplamaktır. Genel not ortalaması, öğrencilerin sonuçlarının ağırlıklı ortalamasıdır ve söz konusu öğrencinin genel akademik performansının bir yansımasıdır..

Çıkarımsal İstatistik Nedir?

Çıkarımsal istatistikler, rastgele, gözlemsel ve örnekleme varyasyonlarına tabi tutulmuş bir örneklemden elde edilen veri kümesinden ilgili popülasyon hakkında sonuçlar elde eden istatistik dalıdır. Genel olarak, sonuçlar popülasyonun rastgele bir örneğinden elde edilir ve numuneden elde edilen sonuçlar daha sonra tüm popülasyonu temsil edecek şekilde genelleştirilir..

Örnek popülasyonun bir alt kümesidir ve örnekten elde edilen veriler için tanımlayıcı istatistiklerin ölçümleri basitçe şu şekilde bilinir: İstatistik. Numunenin analizinden elde edilen tanımlayıcı istatistiklerin ölçütleri, popülasyona uygulandığında parametreler olarak bilinir ve tüm popülasyonu temsil eder.

Çıkarımsal istatistikler, bir örnekten elde edilen istatistiklerin, popülasyonu temsil etmek için mümkün olduğunca doğru bir şekilde nasıl genelleştirileceğine odaklanır. Endişe yaratan bir faktör, örneğin doğasıdır. Örnek yanlıysa, sonuçlar da yanlıdır ve bunlara dayanan parametreler tüm popülasyonu doğru şekilde temsil etmez. Bu nedenle, örnekleme çıkarımsal istatistiklerin önemli bir çalışmasıdır. İstatistiksel varsayımlar, İstatistiksel karar teorisi ve tahmin teorisi, hipotez testi, deney tasarımı, varyans analizi ve regresyon analizi çıkarımsal istatistik teorisinde öne çıkan çalışma konularıdır..  

Eylemdeki çıkarımsal istatistiklerin iyi bir örneği, oylama öncesi seçim sonuçlarının anket yoluyla tahminidir..   

Betimsel ve Çıkarımsal İstatistikler arasındaki fark nedir?

• Tanımlayıcı istatistikler, bir örnekten toplanan verileri özetlemeye odaklanmıştır. Teknik, değişkenlerin değerlerinin nasıl konsantre ve dağıldığını gösteren merkezi eğilim ve dağılım ölçümleri üretir.

• Çıkarımsal istatistikler, bir örnekten elde edilen istatistikleri, örneğin ait olduğu genel nüfusa genelleştirir. Nüfus ölçüleri parametre olarak adlandırılır.

• Betimsel istatistikler, sadece verilerin elde edildiği örneğin özelliklerinin özetlenmesini sağlar, ancak çıkarımsal istatistiklerde, popülasyonun özelliklerini çıkarmak için örnekten alınan ölçüm kullanılır.

• Çıkarımsal istatistiklerde, parametreler tüm popülasyondan değil, bir örnekten elde edilmiştir; bu nedenle, gerçek değerlere kıyasla daima bir belirsizlik vardır.