აღწერითი vs დასკვნის სტატისტიკა
სტატისტიკა არის მონაცემთა შეგროვების, ანალიზისა და პრეზენტაციის დისციპლინა. სტატისტიკის თეორია იყოფა ორ ტოტად იმ ინფორმაციის საფუძველზე, რომელსაც ისინი აწარმოებენ მონაცემების ანალიზით.
რა არის აღწერილობითი სტატისტიკა?
აღწერითი სტატისტიკა არის სტატისტიკის ფილიალი, რომელიც აღწერს მონაცემთა ნაკრების ძირითად თვისებებს რაოდენობრივად. მონაცემთა ნაკრების თვისებების რაც შეიძლება ზუსტად წარმოსადგენად, მონაცემები შეჯამებულია გრაფიკული ან რიცხვითი ხელსაწყოების გამოყენებით.
გრაფიკული შეჯამება ხდება ინტერესის ცვლადების მნიშვნელობების ცხრილების, დაჯგუფებისა და გრაფიკის მიხედვით.სიხშირის განაწილება და ფარდობითი სიხშირის განაწილების ჰისტოგრამები ასეთი წარმოდგენებია. ისინი ასახავს მნიშვნელობების განაწილებას მთელ პოპულაციაში.
რიცხობრივი შეჯამება მოიცავს აღწერითი ზომების გამოთვლას, როგორიცაა საშუალო, რეჟიმი და საშუალო. აღწერითი ზომები შემდგომში იყოფა ორ კლასად; ისინი ცენტრალური ტენდენციის და დისპერსიის/ვარიაციის საზომებია. ცენტრალური ტენდენციის საზომებია საშუალო/საშუალო, მედიანა და რეჟიმი. თითოეულ მათგანს აქვს გამოყენების და სარგებლობის საკუთარი დონე. სადაც ერთი შეიძლება წარუმატებელი იყოს, მეორე შეიძლება უკეთ წარმოადგინოს მონაცემთა ნაკრები.
როგორც სახელი გულისხმობს, დისპერსიის ზომები მოიცავს მონაცემთა განაწილების გაზომვას. დიაპაზონი, სტანდარტული გადახრა, ვარიაცია, პერცენტილი და მეოთხედი დიაპაზონი და ცვალებადობის კოეფიციენტი არის დისპერსიის საზომები. ისინი გვაწვდიან ინფორმაციას მონაცემთა გავრცელების შესახებ.
აღწერითი სტატისტიკის გამოყენების მარტივი მაგალითია მოსწავლის საშუალო ქულის გამოთვლა. GPA არსებითად არის სტუდენტების შედეგების შეწონილი საშუალო და არის ამ კონკრეტული სტუდენტის საერთო აკადემიური მოსწრების ასახვა.
რა არის დასკვნის სტატისტიკა?
ინფერენციალური სტატისტიკა არის სტატისტიკის ფილიალი, რომელიც გამოაქვს დასკვნები შესაბამისი პოპულაციის შესახებ შემთხვევითი, დაკვირვებითი და შერჩევის ვარიაციების ქვეშ მყოფი ნიმუშიდან მიღებული მონაცემთა ნაკრებიდან. ზოგადად, შედეგები მიიღება პოპულაციის შემთხვევითი შერჩევისგან და ნიმუშიდან მიღებული დასკვნები განზოგადებულია მთელი პოპულაციის წარმოსადგენად.
ნიმუში არის პოპულაციის ქვეჯგუფი და ნიმუშიდან მიღებული მონაცემების აღწერითი სტატისტიკის ზომები უბრალოდ ცნობილია როგორც სტატისტიკა. ნიმუშის ანალიზის შედეგად მიღებული აღწერილობითი სტატისტიკის ზომები ცნობილია როგორც პარამეტრები, როდესაც გამოიყენება პოპულაციაზე და ისინი წარმოადგენენ მთელ პოპულაციას.
ინფერენციალური სტატისტიკა ფოკუსირებულია იმაზე, თუ როგორ განზოგადდეს ნიმუშიდან მიღებული სტატისტიკა რაც შეიძლება ზუსტად პოპულაციის წარმოსაჩენად. შემაშფოთებელი ფაქტორი არის ნიმუშის ბუნება.თუ ნიმუში არის მიკერძოებული, მაშინ შედეგებიც არის მიკერძოებული და მათზე დაფუძნებული პარამეტრები სწორად არ წარმოადგენს მთელ პოპულაციას. მაშასადამე, შერჩევის აღება არის დასკვნის სტატისტიკის ერთ-ერთი მნიშვნელოვანი კვლევა. სტატისტიკური ვარაუდები, სტატისტიკური გადაწყვეტილების თეორია და შეფასების თეორია, ჰიპოთეზის ტესტირება, ექსპერიმენტების დიზაინი, დისპერსიის ანალიზი და რეგრესიის ანალიზი არის შესწავლის გამორჩეული თემები დასკვნის სტატისტიკის თეორიაში.
დასკვნის სტატისტიკის კარგი მაგალითია კენჭისყრამდე არჩევნების შედეგების პროგნოზირება გამოკითხვის საშუალებით.
რა განსხვავებაა აღწერით და დასკვნის სტატისტიკას შორის?
• აღწერითი სტატისტიკა ორიენტირებულია ნიმუშიდან შეგროვებული მონაცემების შეჯამებაზე. ტექნიკა აწარმოებს ცენტრალური ტენდენციისა და დისპერსიის ზომებს, რომლებიც ასახავს ცვლადების მნიშვნელობების კონცენტრირებას და დისპერსიას.
• დასკვნითი სტატისტიკა აზოგადებს ნიმუშიდან მიღებულ სტატისტიკას ზოგად პოპულაციაზე, რომელსაც ეკუთვნის ნიმუში. პოპულაციის ზომებს უწოდებენ პარამეტრებს.
• აღწერილობითი სტატისტიკა აჯამებს მხოლოდ იმ ნიმუშის თვისებებს, საიდანაც იქნა მიღებული მონაცემები, მაგრამ დასკვნის სტატისტიკაში, ნიმუშიდან მიღებული ზომა გამოიყენება პოპულაციის თვისებების დასადგენად.
• დასკვნის სტატისტიკაში, პარამეტრები მიღებული იყო ნიმუშიდან, მაგრამ არა მთელი პოპულაციისგან; ამიტომ, ყოველთვის არსებობს გარკვეული გაურკვევლობა რეალურ მნიშვნელობებთან შედარებით.
