Quali sono le statistiche descrittive e inferenziali?

il statistiche descrittive e inferenziali fanno parte dei due rami fondamentali in cui le statistiche sono divise, la scienza esatta che è responsabile dell'estrazione di informazioni da varie variabili, misurandole, controllandole e comunicandole in caso di incertezza.

In questo modo, le statistiche mirano a quantificare e controllare i comportamenti e gli eventi sociali e scientifici.

Le statistiche descrittive sono responsabili del riepilogo delle informazioni derivate da dati relativi a una popolazione o campione. Il suo obiettivo è sintetizzare queste informazioni in modo preciso, semplice, chiaro e ordinato (Santillán, 2016).

Questo è il modo in cui le statistiche descrittive possono indicare gli elementi più rappresentativi di un gruppo di dati, noti come dati statistici. In breve, questo tipo di statistiche è responsabile della descrizione di tali dati.

D'altra parte, le statistiche inferenziali sono incaricate di fare inferenze sui dati raccolti. Genera conclusioni diverse da ciò che viene mostrato dai dati stessi.

Questo tipo di statistiche va oltre la semplice raccolta di informazioni, collegando ogni dato con fenomeni che possono alterare il loro comportamento.

Le statistiche inferenziali raggiungono conclusioni rilevanti su una popolazione basata sull'analisi di un campione. Pertanto, dovresti sempre calcolare un margine di errore nelle conclusioni.

Statistiche descrittive

È il ramo più popolare e conosciuto delle statistiche. Il suo obiettivo principale è analizzare le variabili e quindi descrivere i risultati ottenuti da questa analisi.

Le statistiche descrittive cercano di descrivere un gruppo di dati con l'obiettivo di indicare con precisione le caratteristiche che definiscono detto gruppo (Fortun, 2012).

Si può affermare che questo ramo della statistica è responsabile dell'ordine, del riepilogo e della classificazione dei dati risultanti dall'analisi delle informazioni derivate da un gruppo.

Alcuni esempi di statistiche descrittive possono includere i censimenti della popolazione di un paese in un dato anno o il numero di persone che sono state ricevute in un ospedale entro un certo periodo di tempo.

categorie

Vi sono alcuni concetti e categorie che fanno esclusivamente parte del campo delle statistiche descrittive. Alcuni sono elencati di seguito:

- dispersione: è la differenza tra i valori inclusi nella stessa variabile. La dispersione include anche la media di detti valori.

- media: è il valore che risulta dalla somma di tutti i valori inclusi nella stessa variabile e dalla successiva divisione del risultato per il numero di dati inclusi nella somma. È definito come la tendenza centrale di una variabile.

- Bias o curtosi: è la misura che indica quanto è ripida una curva. È il valore che indica il numero di elementi più vicini alla media. Esistono tre diversi tipi di bias (leptocurtic, mesocurtic e platicuric), ognuno dei quali indica quanto è alta la concentrazione di dati attorno alla media.

- grafica: sono la rappresentazione grafica dei dati ottenuti dall'analisi. Di solito, vengono utilizzati diversi tipi di grafici statistici, tra cui la barra, circolare, lineare, poligonale, tra gli altri,

- asimmetria: è il valore che mostra come i valori della stessa variabile sono distribuiti in relazione alla media. Può essere negativo, simmetrico o positivo (Formule, 2017).

Statistiche inferenziali

È il metodo di analisi usato per fare inferenze su una popolazione, tenendo conto dei dati lanciati dalle statistiche descrittive su un segmento dello stesso campione. Questo segmento deve essere scelto in base a criteri rigorosi.

Le statistiche inferenziali utilizzano strumenti speciali che consentono di fare affermazioni globali sulla popolazione, basate sull'osservazione di un campione.

I calcoli effettuati da questo tipo di statistiche sono aritmetici e consentono sempre un margine di errore, che non avviene con le statistiche descrittive, che è responsabile dell'analisi dell'intera popolazione.

Per questo motivo, le statistiche inferenziali richiedono l'uso di modelli di probabilità che consentono di trarre conclusioni su un'ampia popolazione basata solo su quale parte di esso indica (Vaivasuata, 2015).

Secondo le statistiche descrittive, è possibile ottenere dati da una popolazione generale basata sull'analisi di un campione costituito da individui selezionati a caso.

categorie

Le statistiche inferenziali possono essere classificate in due categorie principali descritte di seguito:

- Test di ipotesiCome suggerisce il nome, consiste nel testare ciò che è stato concluso su una popolazione in base ai dati lanciati dal campione.

- Intervalli di confidenza: questi sono gli intervalli di valori indicati all'interno del campione di una popolazione per identificare una caratteristica rilevante e sconosciuta (Minitab Inc., 2017). A causa della loro natura casuale, ci permettono di riconoscere un margine di errore all'interno di qualsiasi analisi statistica inferenziale.

Differenze tra statistiche descrittive e inferenziali

La principale differenza tra le statistiche descrittive e inferenziali è che il primo cerca di ordinare, riassumere e classificare i dati derivati ​​dall'analisi delle variabili.

D'altra parte, le statistiche inferenziali, esegue deduzioni basate su dati ottenuti in precedenza.

D'altra parte, le statistiche inferenziali dipendono dal lavoro delle statistiche descrittive per realizzare le sue inferenze.

In questo modo, le statistiche descrittive costituiscono la base su cui le statistiche inferenziali svolgeranno successivamente il proprio lavoro.

È anche importante notare che le statistiche descrittive sono usate per analizzare sia le popolazioni (grandi gruppi) che i campioni (sottoinsiemi di popolazioni).

Mentre le statistiche inferenziali sono responsabili dello studio di campioni dai quali si cerca di trarre conclusioni sulla popolazione generale.

Un'altra differenza tra questi due tipi di statistiche è che le statistiche descrittive si concentrano solo sulla descrizione dei dati ottenuti, senza supporre che abbiano qualche proprietà rilevante.

Questo non va oltre ciò che gli stessi dati possono indicare. Da parte sua, le statistiche inferenziali ritengono che tutti i dati derivati ​​da qualsiasi analisi statistica dipendano da fenomeni esterni e casuali che possono alterarne il valore.

riferimenti

1. Formule, U. (2017). Formule dell'universo. Estratto da ASIMETRY: universoformulas.com
2. Fortun, M. (7 giugno 2012). statistica. Estratto da STATISTICHE DESCRITTIVE E INFERENZIALI: materiaestadistica.blogspot.com.co
3. Minitab Inc. (2017). Estratto da Che cos'è un intervallo di confidenza?: Support.minitab.com
4. Santillán, A. (13 settembre 2016). Ebevidencia. Ottenuto da statistiche descrittive e inferenziali: concetti generali: ebevidencia.com
5. (6 dicembre 2015). matematico. Ottenuto la differenza tra statistiche descrittive e statistiche inferenziali: diferenciaentre.info