Sisältö

• Tärkein ero
• Kuvailevat tilastot vs. aloitustilastot
• Vertailutaulukko
• Mikä on kuvaava tilasto?
• Tyypit
• Mikä on aloitustilastot?
• verkkotunnukset
• Keskeiset erot
• johtopäätös

Tärkein ero

Tärkein ero kuvaavien tilastojen ja päätelmätilastojen välillä on, että kuvaavat tilastot käyttävät tietoja väestön kuvaamiseen joko numeeristen laskelmien tai kaavioiden tai taulukoiden avulla ja Inferenssitilastot tekevät johtopäätöksiä ja ennusteita väestöstä, joka perustuu kyseinen väestö.

Kuvailevat tilastot vs. aloitustilastot

Kuvailevat tilastot ovat karakterisoivia väestöä. Toisaalta aloitustilastoja käytetään yleistämään populaatiota otosten perusteella. Kuvaileva tilastointi on termi, joka tarjotaan tietojen tutkimiseen ja joka auttaa tiivistämään tai esittämään tietoja tarkoituksenmukaisella tavalla. Lähtötilastoja, nimeltään otanta, käytetään varmistamaan, että valittu otos edustaa populaatiota mahdollisimman tarkasti. Kuvailevissa tilastoissa tiedot on tiivistetty ja esitetty oikealla tavalla kaavioita, taulukoita ja kuvaajia käyttäen, kun taas päättelytilastot määrittävät näytteen ominaisuuksien todennäköisyyden todennäköisyys teorian avulla. Kuvailevissa tilastoissa työkaluja käytetään mittaamaan keskimääräistä taipumusta (keskiarvo / mediaani / tila), datan leviämistä (alue, keskihajonta jne.), Ja päättelytilastoissa välineitä, joita käytetään hypoteesitesteissä, varianssianalyysissä jne. .

Vertailutaulukko

Mikä on kuvaava tilasto?

Kuvaileva tilastointi on tilastotiede, joka annetaan tietojen keruulle, joka auttaa kuvaamaan, näyttämään tai abstrakteja tietoja merkittävässä määrin. Kuvailevat tilastot ovat erittäin merkittäviä, koska jos esitämme raakatiedot, olisi vaikea kuvitella, mitä tiedot näyttivät, varsinkin jos niitä olisi paljon. Siksi kuvaavien tilastojen avulla voimme esittää tiedot merkityksellisemmällä tavalla, mikä mahdollistaa datan yksinkertaisemman tulkinnan. Kuvailevat tilastot kuvaavat tietoja tilastojen ja kaavioiden kautta, ja se on tärkeä aihe, ja siitä keskustellaan muissa maatalouden tilasto-oppaissa.

Tyypit

• Keskeisen taipumuksen mitat: nämä ovat keinoja määritellä taajuusjakauman keskeinen sijainti tietoryhmälle. Tässä tapauksessa taajuuden jakauma on yksinkertaisesti pisteiden jakauma ja taso, jotka 100 opiskelijaa laskee alimmasta korkeimpaan. Voimme selittää tämän keskeisen aseman käyttämällä joitain tilastoja, jotka sisältävät tilan, mediaanin ja keskiarvon. Voit lukea keskeisen taipumuksen mittauksista täältä.
• Leviämiskeinot: nämä ovat keinoja tehdä tietoryhmän yhteenveto kuvaamalla kuinka pisteet jakautuvat. Levitysmitat auttavat meitä lyhentämään näiden pistemäärien jakautumista. Tämän leviämisen kuvaamiseksi meillä on käytettävissä joitain tilastoja, mukaan lukien alue, nelinrillat, absoluuttinen poikkeama, varianssi ja keskihajonta.

Mikä on aloitustilastot?

Inferenssitilastot, toisin kuin kuvaavat tilastot, ovat pyrkimyksiä soveltaa yhden kokeellisen tutkimuksen päätelmiä yleisempiin populaatioihin. Alkuperäisillä tilastoilla pyritään vastaamaan kysymyksiin populaatioista ja näytteistä, joita ei testattu annetussa kokeessa. Jos suoritat kyselyn, tavoitteena on soveltaa suoritusta yleisemmässä väestössä, olettaen, että otanta on riittävän suuri ja otos edustaa riittävän laajaa yleisöä. Alkuperäistilastot ovat tärkeitä, koska tutkimuksissa ja kokeissa on ilmoitettava ja päätettävä jotakin kokonaispopulaatioista eikä vain tutkitun näytteen yli. Alkuperäistilastot ovat arvokkaita, kun koko populaation kunkin jäsenen tutkiminen ei ole kätevää tai mahdollista. Lähtötilastot käyttävät tilastollisia malleja auttamaan sinua vertaamaan otantatietojasi muihin näytteisiin tai aiempaan tutkimukseen.

verkkotunnukset

• Parametrien arviointi. Tämä tarkoittaa, että saadaan tilastotietoja otantatiedoista (esimerkiksi otoksen keskiarvo) ja käytetään sitä sanomaan jotain populaatiovakiosta (ts. Odotettu arvo).
• Hypoteesitestit. Täällä voit hyödyntää näytetietoja vastaamaan tutkimuskysymyksiin. Saatat esimerkiksi olla utelias tietämään, onko uusi syöpälääke tehokas. Tai jos aamiainen auttaa lapsia suoriutumaan paremmin kouluissa.

Keskeiset erot

1. Kuvaileva tilasto on tilaus, joka liittyy tutkittavan väestön kuvaamiseen. Inferenssitilastot ovat eräänlainen tilasto; joka keskittyy populaation päättämiseen näytteen analysoinnilla ja havainnoinnilla.
2. Lopputuloksesta on graafinen tai taulukoitu kuvaus kuvaavissa tilastoissa, kun taas lopullinen tulos esitetään todennäköisyyden muodossa.
3. Kuvailevat tilastot kuvaavat tietoja, jotka ovat jo tunnettuja, jotta voidaan koota otos. Sitä vastoin päättelytilastot yrittävät päätellä oppiakseen väestöstä; joka ylittää käytettävissä olevat tiedot.
4. Descriptive Statistics kerää, järjestää, analysoi ja esittää tietoja tarkoituksenmukaisella tavalla. Inferenssitilastot päinvastoin, vertailevat tietoja, testaavat hypoteesia ja tekevät ennusteita tulevaisuuden tuloksista.
5. Kuvailevat tilastot kuvaavat tilaa, kun taas päättelytilastot selittävät tapahtuman todennäköisyyden.

johtopäätös

Siksi meillä on riittävä keskustelu kahdesta termistä, jotka sinun tarvitsee vain tietää, että kuvailevien tilastojen tarkoituksena on edustaa olemassa olevaa tietojoukkoasi, kun taas päästötilastot keskittyvät olettamaan lisäpopulaatiosta, joka on tietoryhmän yläpuolella. tutkittavana. Vaikka kuvaavat tilastot tarjoavat kaiken datan, tutkija on tutkinut taas johdettavia tilastoja, mikä tekee induktion, mikä tarkoittaa, että sinulle toimitettuja tietoja ei tutkita.