WAS SIND BESCHREIBENDE UND INFERENTIELLE STATISTIKEN? - KULTURVOKABULAR - 2025

Die deskriptiven und inferentiellen Statistiken sind Teil der beiden Hauptzweige, in denen die Statistik unterteilt ist, der genauen Wissenschaft, die dafür verantwortlich ist, Informationen zu mehreren Variablen zu extrahieren, zu messen, zu steuern und zu kommunizieren, falls Unsicherheit besteht.

Auf diese Weise zielt die Statistik darauf ab, sowohl wissenschaftliche als auch soziale Verhaltensweisen und Ereignisse zu quantifizieren und zu kontrollieren.

Die deskriptive Statistik ist für die Zusammenfassung der Informationen verantwortlich, die aus den Daten zu einer Population oder Stichprobe abgeleitet wurden. Ziel ist es, diese Informationen präzise, ​​einfach, klar und geordnet zu synthetisieren (Santillán, 2016).

Auf diese Weise können beschreibende Statistiken die repräsentativsten Elemente einer Datengruppe anzeigen, die als statistische Daten bezeichnet werden. Kurz gesagt, diese Art von Statistik ist für die Beschreibung dieser Daten verantwortlich.

Die Inferenzstatistik ist ihrerseits dafür verantwortlich, Rückschlüsse auf die gesammelten Daten zu ziehen. Es werden Schlussfolgerungen gezogen, die sich von den Daten selbst unterscheiden.

Diese Art von Statistik geht über die einfache Zusammenstellung von Informationen hinaus und verknüpft jede Information mit Phänomenen, die ihr Verhalten verändern können.

Inferenzstatistiken kommen aus der Analyse einer Stichprobe zu relevanten Schlussfolgerungen über eine Population. Daher sollten Sie innerhalb Ihrer Schlussfolgerungen immer eine Fehlerquote berechnen.

Beschreibende Statistik

Es ist der beliebteste und bekannteste Zweig der Statistik. Ihr Hauptziel besteht darin, Variablen zu analysieren und anschließend die aus dieser Analyse erhaltenen Ergebnisse zu beschreiben.

Deskriptive Statistiken versuchen, eine Gruppe von Daten zu beschreiben, um die Merkmale, die diese Gruppe definieren, genau zu bestimmen (Fortun, 2012).

Man kann sagen, dass dieser Zweig der Statistik für die Reihenfolge, Zusammenfassung und Klassifizierung der Daten verantwortlich ist, die sich aus der Analyse der aus einer Gruppe abgeleiteten Informationen ergeben.

Einige Beispiele für deskriptive Statistiken könnten die Volkszählungen eines Landes in einem bestimmten Jahr oder die Anzahl der Personen sein, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums in ein Krankenhaus eingeliefert wurden.

Kategorien

Es gibt bestimmte Konzepte und Kategorien, die ausschließlich Teil des Bereichs der deskriptiven Statistik sind. Einige sind unten aufgeführt:

- Dispersion : Dies ist der Unterschied zwischen den Werten, die in derselben Variablen enthalten sind. Die Dispersion enthält auch den Durchschnitt dieser Werte.

- Durchschnitt : ist der Wert, der sich aus der Summe aller in derselben Variablen enthaltenen Werte und der anschließenden Division des Ergebnisses durch die Anzahl der in der Summe enthaltenen Daten ergibt. Es ist definiert als die zentrale Tendenz einer Variablen.

- Bias oder Kurtosis : Dies ist die Messung, die angibt, wie steil eine Kurve ist. Dies ist der Wert, der die Anzahl der Elemente angibt, die dem Durchschnitt am nächsten kommen. Es gibt drei verschiedene Arten von Verzerrungen (Leptokurtic, Mesocurtic und Platicurtic), die jeweils angeben, wie hoch die Datenkonzentration um den Mittelwert liegt.

- Grafiken : sind die grafische Darstellung der aus der Analyse erhaltenen Daten. Normalerweise werden verschiedene Arten von statistischen Diagrammen verwendet, darunter Balken, Kreise, Lineare, Polygonale unter anderem

- Asymmetrie : Dies ist der Wert, der zeigt, wie die Werte derselben Variablen im Verhältnis zum Durchschnitt verteilt sind. Es kann negativ, symmetrisch oder positiv sein (Formeln, 2017).

Inferenzstatistik

Dies ist die Analysemethode, mit der Rückschlüsse auf eine Population gezogen werden, wobei die Daten berücksichtigt werden, die durch deskriptive Statistiken für ein Segment derselben Stichprobe ausgegeben werden. Dieses Segment muss nach strengen Kriterien ausgewählt werden.

Inferenzstatistiken verwenden spezielle Tools, mit denen Sie aus der Beobachtung einer Stichprobe globale Aussagen über die Grundgesamtheit treffen können.

Die von dieser Art von Statistik durchgeführten Berechnungen sind arithmetisch und berücksichtigen immer eine Fehlerquote, was bei deskriptiven Statistiken, die für die Analyse der gesamten Bevölkerung zuständig sind, nicht der Fall ist.

Aus diesem Grund erfordert die Inferenzstatistik die Verwendung von Wahrscheinlichkeitsmodellen, mit denen Sie Schlussfolgerungen über eine große Population nur anhand der Aussagen eines Teils davon ableiten können (Vaivasuata, 2015).

Laut deskriptiver Statistik ist es möglich, Daten aus einer Allgemeinbevölkerung aus der Analyse einer Stichprobe zufällig ausgewählter Personen zu erhalten.

Kategorien

Inferenzstatistiken können in zwei große Kategorien eingeteilt werden, die im Folgenden beschrieben werden:

- Hypothesentests : Wie der Name schon sagt, besteht er aus dem Testen der Schlussfolgerungen einer Population aus den von der Stichprobe erhaltenen Daten.

- Konfidenzintervalle : Dies sind die Wertebereiche, die in der Stichprobe einer Population angegeben sind, um ein relevantes und unbekanntes Merkmal zu identifizieren (Minitab Inc., 2017). Aufgrund ihrer Zufälligkeit ermöglichen sie es uns, eine Fehlerquote in jeder statistischen Inferenzanalyse zu erkennen.

Unterschiede zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik

Der Hauptunterschied zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik besteht darin, dass erstere versucht, die aus der Analyse von Variablen abgeleiteten Daten zu ordnen, zusammenzufassen und zu klassifizieren.

Inferenzstatistiken führen ihrerseits Abzüge auf der Grundlage zuvor erhaltener Daten durch.

Andererseits hängt die Inferenzstatistik von der Arbeit der deskriptiven Statistik ab, um ihre Schlussfolgerungen zu ziehen.

Auf diese Weise bildet die deskriptive Statistik die Grundlage, auf der die Inferenzstatistik anschließend ihre Arbeit ausführen wird.

Es ist auch wichtig zu beachten, dass deskriptive Statistiken verwendet werden, um sowohl Populationen (große Gruppen) als auch Stichproben (Teilmengen von Populationen) zu analysieren.

Während die Inferenzstatistik für die Untersuchung von Stichproben verantwortlich ist, aus denen Rückschlüsse auf die allgemeine Bevölkerung gezogen werden sollen.

Ein weiterer Unterschied zwischen diesen beiden Arten von Statistiken besteht darin, dass sich beschreibende Statistiken nur auf die Beschreibung der erhaltenen Daten konzentrieren, ohne davon auszugehen, dass sie relevante Eigenschaften haben.

Dies geht nicht über das hinaus, was die erhaltenen Daten anzeigen können. Die Inferenzstatistik ist der Ansicht, dass alle aus statistischen Analysen abgeleiteten Daten von externen und zufälligen Phänomenen abhängen, die ihren Wert verändern können.

Verweise

1. Formulas, U. (2017). Universumsformeln. Erhalten von ASYMMETRY: universoformulas.com
2. Fortun, M. (7. Juni 2012). Statistiken Erhalten von DESCRIPTIVE AND INFERENTIAL STATISTICS: materiaestadistica.blogspot.com.co
3. Minitab Inc. (2017). Abgerufen von Was ist ein Konfidenzintervall ?: Support.minitab.com
4. Santillán, A. (13. September 2016). Beweise. Erhalten aus der beschreibenden und inferentiellen Statistik: allgemeine Konzepte: ebevidencia.com
5. (6. Dezember 2015). Mathematik . Erhalten aus dem Unterschied zwischen beschreibender Statistik und Inferenzstatistik: differententre.info