Aprašomosios ir pradinės statistikos skirtumas

Aprašomoji ir įcentrinė statistika

Statistika yra viena iš svarbiausių šių dienų tyrimų dalių, atsižvelgiant į tai, kaip ji suskirsto duomenis į išmatuojamas formas. Tačiau kai kurie studentai susipainioja tarp aprašomosios ir išvadinės statistikos, todėl jiems sunku pasirinkti geriausią variantą, kurį naudoti tyrimuose..

Jei atidžiai pažvelgsite, skirtumas tarp aprašomosios ir išvadinės statistikos jų pavardėse jau yra akivaizdus. „Aprašomasis“ apibūdina duomenis, o „įtaigus“ daro išvadą arba leidžia tyrėjui padaryti išvadą remiantis surinkta informacija.

Pavyzdžiui, jums pavesta ištirti paauglių nėštumą tam tikroje vidurinėje mokykloje. Naudodami aprašomąją ir išvadinę statistiką, ištirsite paauglių nėštumo atvejų skaičių per tam tikrą metų skaičių. Skirtumas tas, kad turėdami aprašomąją statistiką, jūs tiesiog apibendrinate surinktus duomenis ir, jei įmanoma, aptinkate pokyčių modelį. Pavyzdžiui, galima sakyti, kad pastaruosius penkerius metus dauguma paauglių nėštumų X vidurinėje mokykloje nutiko trečiąjį kursą lankančių asmenų tarpe. Nereikia numatyti, kad šeštus metus trečiojo kurso studentai vis tiek bus tie, kurie nėštumo metu naudojasi daugiau paauglių. Išvados ir prognozės daromos tik remiantis įtrauktine statistika.

Aprašymo ar išvados principas taip pat taikomas tyrėjo duomenims ar surinktai informacijai. Grįžtant prie ankstesnio mūsų pavyzdžio apie paauglių nėštumus, aprašomoji statistika taikoma tik aprašytai populiacijai. Paprasčiau tariant, X vidurinėje mokykloje surinkti duomenys apie paauglių nėštumą galioja TIK tai konkrečiai įstaigai.

Pagal įtikinamąją statistiką X vidurinė mokykla galėtų būti tiesiog tikslinės populiacijos imtis. Tarkime, jūs siekiate išsiaiškinti paauglių nėštumo būklę Niujorke. Neįmanoma surinkti duomenų iš kiekvienos Niujorko vidurinės mokyklos, tada X vidurinė mokykla imsis pavyzdžių, atspindinčių ar reprezentuojančių visas Niujorko vidurines mokyklas. Žinoma, tai paprastai reiškia, kad yra tam tikra paklaida, nes vienos imties nepakanka, kad būtų galima apibūdinti visą populiaciją. Į šį galimą klaidų lygį taip pat atsižvelgiama analizuojant duomenis. Naudodami įvairius skaičiavimus, tokius kaip vidurkis, mediana ir režimas, tyrėjai sugebės aprašyti ar ištirti duomenis ir proceso metu pasiekti tai, ko jie nori..

Statistika, ypač įtaigi, yra labai svarbi šiuolaikinėje pramonėje, daugiausia todėl, kad joje pateikiama informacijos, kuri gali padėti asmenims ateityje priimti sprendimus. Pavyzdžiui, įvedus įtikinamąją statistiką apie gyventojų skaičiaus augimą konkrečiame mieste, galėtų būti pagrindas verslui nuspręsti, ar įkurti parduotuvę tame mieste, ar ne. Tai, kad išvadose daromi skaičiai, padidina tyrimų tikslumą ir duomenų suprantamumą..

Statistiniai rezultatai dažnai rodomi naudojant įvairius modelius, pradedant grafikais ir diagramomis. Siekdami tikslumo, tyrėjai taip pat atsižvelgia į įvairius veiksnius, galinčius turėti įtakos jų populiacijai, ir paverčia juos skaitmeniniais duomenimis. Tokiu būdu sumažinama klaidų tikimybė ir gaunamas išsamus ir apibendrintas atvejo vaizdas.

Santrauka:

1.Apibūdinanti statistika tik „apibūdina“ tyrimus ir neleidžia daryti išvadų ar prognozių.

2.Inferencinė statistika leidžia tyrėjui padaryti išvadą ir numatyti pokyčius, kurie gali atsirasti susirūpinimą keliančioje srityje..

3.Apibūdinanti statistika paprastai veikia tam tikroje srityje, kurioje yra visa tikslinė populiacija.

4.Inferencinė statistika paprastai paima populiacijos imtį, ypač jei populiacija yra per didelė tyrimams atlikti.