Diğer taraftan Çıkarımsal istatistikler, örneklemlere dayalı nüfus hakkında genelleme yapmak için kullanılır. Dolayısıyla, tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikler arasında büyük bir fark vardır, yani verilerinizle ne yaptığınız. İki konu hakkında daha ayrıntılı bilgi almak için bu makaleye bir göz atalım.
Karşılaştırma Tablosu
| Karşılaştırma için temel | Tanımlayıcı istatistikler | Çıkarımsal istatistik |
|---|---|---|
| anlam | Tanımlayıcı İstatistikler, incelenmekte olan nüfusu tanımlamakla ilgili istatistiklerin dalıdır. | Çıkarımsal İstatistikler, örnek analiz ve gözlem temelinde, nüfus hakkında sonuç çıkarmaya odaklanan bir istatistik türüdür. |
| Bu ne yapar? | Verileri anlamlı bir şekilde düzenleyin, analiz edin ve sunun. | Verileri karşılaştırır, test eder ve tahmin eder. |
| Kesin sonuç formu | Grafikler, Grafikler ve Tablolar | olasılık |
| kullanım | Bir durumu tarif etmek. | Bir olayın oluşma şansını açıklamak. |
| fonksiyon | Örneği özetlemek için zaten bilinen verileri açıklar. | Mevcut verilerin ötesine geçen, nüfus hakkında bilgi edinmek için sonuca ulaşmaya çalışır. |
Tanımlayıcı İstatistiğin Tanımı
Tanımlayıcı İstatistikler, veri setinin önemli özelliklerini nicel olarak tanımlayan bir disiplini ifade eder. Özellikleri tanımlamak amacıyla, merkezi eğilim ölçülerini, yani ortalama, medyan, modu ve dağılım, yani aralık, standart sapma, çeyreklik sapma ve varyans vb.
Veriler, verileri doğru bir şekilde göstermek için araştırmacı tarafından faydalı bir şekilde, çizelgeler, tablolar ve grafikler gibi sayısal ve grafiksel araçların yardımıyla özetlenir. Ayrıca, metin neyi temsil ettiğini açıklamak için diyagramları destekleyerek sunulmaktadır.
Çıkarımsal İstatistiğin Tanımı
Çıkarımsal İstatistikler, örneklemden topluma genelleme ile ilgilidir, yani örnek analizinin sonuçları, örneklemin alındığı daha büyük popülasyona düşülebilir. Evrenin her bir üyesini sorgulamanın mümkün olmadığı durumlarda nüfus hakkında sonuç çıkarmanın uygun bir yoludur. Seçilen örnek tüm popülasyonun bir temsilcisidir; bu nedenle, nüfusun önemli özelliklerini içermelidir.
Çıkarımsal İstatistikler, olasılık teorisi kullanılarak, popülasyon özelliklerinin numunenin özelliklerine dayanarak olasılığını belirlemek için kullanılır. Başlıca çıkarımsal istatistikler, Varyans Analizi, ki-kare testi, öğrencinin t dağılımı, regresyon analizi vb. Gibi istatistiksel modellere dayanmaktadır. Çıkarımsal istatistik yöntemleri:
- Parametrelerin tahmini
- Hipotez Testleri
Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistik Arasındaki Temel Farklılıklar
Tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistik arasındaki fark, aşağıdaki nedenlerle açıkça çizilebilir:
- Tanımlayıcı İstatistikler, çalışılan popülasyonu tanımlamakla ilgilenen bir disiplindir. Çıkarımsal İstatistik bir istatistik türüdür; Bu, örnek analiz ve gözlem esasına dayanarak nüfus hakkında sonuç çıkarmaya odaklanır.
- Tanımlayıcı İstatistikler, verileri anlamlı bir şekilde toplar, düzenler, analiz eder ve sunar. Aksine, Çıkarımsal İstatistikler verileri karşılaştırır, hipotezleri test eder ve gelecekteki sonuçların tahminlerini yapar.
- Tanımlayıcı istatistiklerde nihai sonucun şematik veya tablo halinde gösterimi bulunurken, nihai sonuç olasılık şeklinde gösterilir.
- Tanımlayıcı istatistikler bir durumu açıklarken, çıkarımsal istatistikler bir olayın gerçekleşme olasılığını açıklar.
- Tanımlayıcı istatistikler, halihazırda bilinen ve örneği özetleyen verileri açıklar. Tersine, çıkarımsal istatistik nüfus hakkında bilgi edinmek için sonuca ulaşmaya çalışır; Bu, mevcut verilerin ötesine geçer.
Sonuç
Bu yüzden, iki konu hakkında yeterince tartışmamız var; bilmeniz gereken tek şey, tanımlayıcı istatistiklerin mevcut veri kümenizi göstermekle ilgili olduğudur. Çıkarımlı istatistikler ise, incelenen veri kümesinin ötesinde olan ek popülasyon üzerinde varsayımlar yapmaya odaklanır. Tanımlayıcı istatistikler, araştırmacının çalışmış olduğu verilerin toplamını sağlarken, çıkarımsal istatistikler ise genelleme yapar; bu, size sağlanan verilerin aslında çalışılmadığı anlamına gelir.
