몫:
기술 통계 및 추론 통계는 무엇입니까?
그 설명 및 추론 통계 그것들은 통계가 나뉘는 두 가지 기본 분파의 일부이며, 다양한 변수로부터 정보를 추출하고, 측정하고, 제어하고, 불확실한 경우 의사 소통을 담당하는 정확한 과학의 일부입니다.
이런 식으로 통계는 사회적, 과학적 행동과 사건을 계량하고 통제하는 것을 목표로합니다..
설명 통계는 모집단이나 표본과 관련된 데이터로부터 도출 된 정보를 요약하는 역할을합니다. 그 목적은이 정보를 정확하고 단순하며 명확하고 질서 정연하게 종합하는 것이다 (Santillán, 2016).
이것은 설명 적 통계가 통계 데이터라고하는 데이터 그룹의 가장 대표적인 요소를 가리킬 수있는 방법입니다. 즉, 이러한 유형의 통계는 이러한 데이터에 대한 설명을 작성하는 책임이 있습니다..
반면 추론 통계는 수집 된 데이터에 대한 추론을 담당합니다. 그것은 데이터 그 자체에 의해 보여지는 것과는 다른 결론을 던진다..
이러한 유형의 통계는 단순한 정보 수집을 넘어 각각의 데이터를 자신의 행동을 바꿀 수있는 현상과 관련시킵니다..
추론 통계는 표본 분석을 기반으로 인구에 대한 관련 결론에 도달합니다. 따라서 결론 내에서 항상 오차 범위를 계산해야합니다..
기술 통계
가장 널리 알려진 통계 분야입니다. 주요 목적은 변수를 분석 한 다음 상기 분석에서 얻은 결과를 설명하는 것입니다.
기술 통계는 해당 그룹을 정의하는 특성을 정확히 나타내는 목적으로 데이터 그룹을 기술하고자합니다 (Fortun, 2012).
이 통계 분야는 그룹에서 파생 된 정보의 분석 결과로 나온 데이터를 주문, 요약 및 분류하는 데 책임이 있다고 말할 수 있습니다.
서술 통계의 몇 가지 예로는 주어진 해의 인구 통계적 인구 조사 또는 특정 기간 내에 병원에 입원 한 사람들의 수를들 수 있습니다.
카테고리
기술 통계 분야의 일부인 독창적 인 개념과 범주가 있습니다. 일부는 다음과 같습니다.
- 분산: 동일한 변수에 포함 된 값의 차이입니다. 분산은 또한 상기 값들의 평균을 포함한다.
- 평균:는 동일한 변수에 포함 된 모든 값의 합계와 그 결과의 합계에 포함 된 데이터의 수로 나누어 진 결과입니다. 그것은 변수의 중심 경향으로 정의됩니다..
- 바이어스 또는 첨도: 곡선이 얼마나 가파른지를 나타내는 척도입니다. 평균에 더 가까운 요소의 수를 나타내는 값입니다. 편향 (leptokurtic, mesocurtic 및 platicuric)의 세 가지 유형이 있으며, 각각은 데이터 농도가 평균 주위에 얼마나 높은 지 나타내는 지표입니다.
- 그래픽: 분석에서 얻은 데이터의 그래픽 표현입니다. 일반적으로 막대 그래프, 원형 그래프, 선형 그래프, 다각형 그래프 등 다양한 유형의 통계 그래프가 사용됩니다.,
- 비대칭 성: 동일한 변수의 값이 평균과 관련하여 어떻게 분포되어 있는지를 나타내는 값입니다. 음수, 대칭 또는 양수일 수 있습니다 (수식, 2017).
추론 통계
그것은 동일한 표본의 한 부분에 대한 기술 통계에 의해 던진 데이터를 고려하여 인구에 관한 추론을하는 데 사용되는 분석 방법입니다. 이 세그먼트는 엄격한 기준에 따라 선택되어야합니다..
추론 통계는 표본의 관찰을 기반으로 모집단에 대한 글로벌 진술을 가능케하는 특수 도구를 사용합니다.
이 유형의 통계로 수행되는 계산은 산술이며 항상 전체 통계 분석을 담당하는 설명 통계에서는 발생하지 않는 오류 마진을 허용합니다.
따라서, 추론 통계는 당신이 그것의 어떤 부분 이야기만을 기준으로 많은 인구에 대한 결론을 도출 할 수 있도록 사용하는 확률 모델이 필요합니다 (Vaivasuata를 2015 년).
기술 통계에 따르면 무작위로 선택된 개체로 구성된 표본의 분석을 기반으로 일반 인구 집단으로부터 데이터를 얻을 수 있습니다..
카테고리
추론 통계는 아래에 설명 된 두 가지 범주로 분류 할 수 있습니다.
- 가설 테스트: 그 이름이 암시 하듯이, 그것은 표본에 의해 던져진 자료로부터 어떤 집단에 대해 결론 지어 졌는지를 시험에 맡기는 것으로 구성된다.
- 신뢰 간격: 관련성과 알려지지 않은 특성을 식별하기 위해 모집단 샘플 내에 표시된 값의 범위입니다 (Minitab Inc., 2017). 무작위적인 특성으로 인해, 우리는 추론적인 통계 분석에서 오차의 한계를 인식 할 수 있습니다.
설명 및 추론 통계의 차이점
서술 적 통계와 추론 적 통계 간의 주요 차이점은 변수 분석에서 파생 된 데이터를 순서화하고 요약하며 분류하는 것이다..
반면에 추론 통계는 이전에 획득 한 데이터를 기반으로 공제를 수행합니다.
다른 한편, 추론 통계는 추론을 수행하는 기술 통계의 작업에 달려있다..
이러한 방식으로 설명 통계는 추론 통계가 그 작업을 수행 할 기초를 구성합니다.
또한 설명적인 통계는 집단 (집단)과 표본 (집단의 하위 집합)을 분석하는 데 사용된다는 점도 중요합니다..
추론 통계는 일반 인구에 대한 결론에 도달하려는 표본을 연구하는 책임을지는 반면.
이 두 가지 통계 유형의 또 다른 차이점은 기술적 통계는 획득 한 데이터의 설명에만 초점을 맞추고 관련 속성이 없다고 가정합니다.
이것은 얻은 동일한 데이터가 나타낼 수있는 것을 넘어서지 않습니다. 다른 한편으로, 추론 통계는 통계 분석에서 파생 된 모든 데이터가 외부와 임의의 현상에 의존하여 그 가치를 바꿀 수 있다고 믿습니다.
참고 문헌
- 수식, U. (2017). 우주 공식. ASIMETRY에서 검색 : universoformulas.com
- Fortun, M. (2012 년 6 월 7 일). 통계. 서술적이고 근본적인 통계에서 검색 : materiaestadistica.blogspot.com.co
- Minitab Inc. (2017). 검색된 신뢰 구간이란? : support.minitab.com
- Santillán, A. (2016 년 9 월 13 일). 증거. 설명 및 추론 통계에서 얻음 : 일반 개념 : ebevidencia.com
- (2015 년 12 월 6 일). 수학. 서술 통계와 추론 통계의 차이점을 얻었습니다. : diferenciaentre.info