Aprakstošā un secināmā statistika
Statistika ir datu vākšanas, analīzes un prezentācijas disciplīna. Statistikas teorija ir sadalīta divās nozarēs, pamatojoties uz informāciju, ko tā iegūst, analizējot datus.
Kas ir aprakstošā statistika?
Aprakstošā statistika ir statistikas nozare, kas kvantitatīvi apraksta datu kopas galvenās īpašības. Lai pēc iespējas precīzāk attēlotu datu kopas īpašības, dati tiek apkopoti, izmantojot grafiskos vai skaitliskos rīkus.
Grafiskais kopsavilkums tiek veikts, tabulējot, grupējot un grafiski attēlojot interesējošo mainīgo vērtības. Šādi attēlojumi ir frekvenču sadalījuma un relatīvā frekvenču sadalījuma histogrammas. Tie atspoguļo vērtību sadalījumu visā populācijā.
Ciparu kopsavilkums ietver aprakstošu mēru, piemēram, vidējo, režīmu un vidējo vērtību, aprēķināšanu. Aprakstošie pasākumi ir sīkāk iedalīti divās kategorijās; tie ir centrālās tendences un izkliedes/variācijas mēri. Centrālās tendences mēri ir vidējais/vidējais, mediāna un režīms. Katram ir savs pielietojamības un lietderības līmenis. Ja viens var neizdoties, otrs var labāk attēlot datu kopu.
Kā norāda nosaukums, izkliedes mēri ietver datu sadalījuma mērīšanu. Diapazons, standarta novirze, dispersija, procentiles un kvartiļu diapazoni un variācijas koeficients ir dispersijas mēri. Tie sniedz informāciju par datu izplatību.
Vienkāršs aprakstošās statistikas izmantošanas piemērs ir skolēna vidējā atzīmes punkta aprēķināšana. GPA būtībā ir studentu rezultātu svērtais vidējais rādītājs, un tas atspoguļo konkrētā studenta vispārējo akadēmisko sniegumu.
Kas ir secināmā statistika?
Secināmā statistika ir statistikas nozare, kas izdara secinājumus par attiecīgo populāciju no datu kopas, kas iegūta no izlases, kas pakļauta nejaušām, novērojumu un izlases izmaiņām. Parasti rezultātus iegūst no nejaušas kopas izlases, un pēc tam no izlases izrietošie secinājumi tiek vispārināti, lai atspoguļotu visu populāciju.
Izlase ir kopas apakškopa, un no izlases iegūto datu aprakstošās statistikas mērījumus sauc vienkārši par statistiku. Aprakstošās statistikas mēri, kas iegūti no izlases analīzes, ir zināmi kā parametri, ja tie tiek piemēroti kopai, un tie atspoguļo visu kopu.
Secināmā statistika koncentrējas uz to, kā pēc iespējas precīzāk vispārināt statistiku, kas iegūta no izlases, lai attēlotu populāciju. Viens no faktoriem, kas rada bažas, ir izlases veids. Ja izlase ir neobjektīva, tad arī rezultāti ir neobjektīvi, un uz tiem balstītie parametri neatspoguļo visu kopu pareizi. Tāpēc paraugu ņemšana ir viens no svarīgiem secinājumu statistikas pētījumiem. Statistikas pieņēmumi, statistisko lēmumu teorija un aplēšu teorija, hipotēžu pārbaude, eksperimentu plānošana, dispersijas analīze un regresijas analīze ir nozīmīgas secinājumu statistikas teorijas izpētes tēmas.
Labs secinājumu statistikas piemērs darbībā ir vēlēšanu rezultātu prognozēšana pirms balsošanas, izmantojot aptauju.
Kāda ir atšķirība starp aprakstošo un secinošo statistiku?
• Aprakstošā statistika ir vērsta uz paraugā savākto datu apkopošanu. Šis paņēmiens rada centrālās tendences un izkliedes mērījumus, kas atspoguļo to, kā mainīgo lielumu vērtības tiek koncentrētas un izkliedētas.
• Secinājumu statistika vispārina statistiku, kas iegūta no izlases, uz vispārējo populāciju, kurai izlase pieder. Populācijas mērus sauc par parametriem.
• Aprakstošā statistika sniedz tikai tās izlases īpašību kopsavilkumu, no kuras tika iegūti dati, bet secinošajā statistikā izlases mērījumu izmanto, lai secinātu kopas īpašības.
• Secinājumu statistikā parametri tika iegūti no izlases, bet ne no visas populācijas; tāpēc vienmēr pastāv zināma nenoteiktība salīdzinājumā ar reālajām vērtībām.
