Contenuto

• Differenza principale
• Statistiche descrittive vs. statistiche inferenziali
• Tabella di comparazione
• Che cos'è la statistica descrittiva?
• tipi
• Che cosa sono le statistiche inferenziali?
• domini
• Differenze chiave
• Conclusione

Differenza principale

La differenza principale tra Statistica descrittiva e Statistica inferenziale è che la Statistica descrittiva utilizza i dati per fornire rappresentazioni della popolazione, attraverso calcoli numerici o grafici o tabelle e Statistica inferenziale fa conclusioni e previsioni su una popolazione sulla base di un campione di dati presi dal popolazione in questione.

Statistiche descrittive vs. statistiche inferenziali

Le statistiche descrittive sono quelle che caratterizzano la popolazione. Dall'altro lato, le statistiche inferenziali vengono utilizzate per generalizzare la popolazione in base ai campioni. Statistiche descrittive è il termine fornito per l'esame dei dati che aiuta a sintetizzare o mostrare i dati in modo significativo. Le statistiche inferenziali chiamate campionamento vengono utilizzate per assicurarsi che il campione scelto rappresenti la popolazione il più vicino possibile. Nelle statistiche descrittive, i dati sono stati riassunti e rappresentati in modo accurato utilizzando grafici, tabelle e grafici, mentre le statistiche inferenziali determinano la probabilità delle caratteristiche del campione usando la teoria della probabilità. Nelle statistiche descrittive, gli strumenti vengono utilizzati per misurare la tendenza centrale (media / mediana / modalità), la diffusione dei dati (intervallo, deviazione standard, ecc.) E nelle statistiche inferenziali, gli strumenti utilizzati per i test di ipotesi, l'analisi della varianza, ecc. .

Tabella di comparazione

Che cos'è la statistica descrittiva?

Statistiche descrittive è il termine delle statistiche fornite al rilevamento dei dati che aiuta a descrivere, mostrare o astrarre i dati in misura significativa. Le statistiche descrittive sono molto significative perché se presentiamo i nostri dati grezzi, sarebbe difficile immaginare cosa mostrassero i dati, specialmente se ce ne fossero molti. Le statistiche descrittive, quindi, ci consentono di presentare i dati in modo più significativo, il che consente una più semplice interpretazione dei dati. Le statistiche descrittive descrivono i dati attraverso statistiche e grafici è un argomento importante e discusso in altre guide statistiche agrarie.

tipi

• Misure di tendenza centrale: questi sono mezzi per definire la posizione centrale di una distribuzione di frequenza per un gruppo di dati. In questo caso, la distribuzione della frequenza è semplicemente la distribuzione e lo standard dei voti rappresentati dai 100 studenti dal più basso al più alto. Possiamo spiegare questa posizione centrale usando alcune statistiche, contenenti la modalità, la mediana e la media. Puoi leggere le misure di una tendenza centrale qui.
• Misure di diffusione: questi sono mezzi per sintetizzare un gruppo di dati descrivendo come distribuire i punteggi. Le misure di diffusione ci aiutano ad abbreviare la diffusione di questi punteggi. Per descrivere questa diffusione, sono disponibili alcune statistiche, tra cui intervallo, quadriglie, deviazione assoluta, varianza e deviazione standard.

Che cosa sono le statistiche inferenziali?

Le statistiche inferenziali, a differenza delle statistiche descrittive, sono lo sforzo di applicare le conclusioni ottenute da uno studio sperimentale a popolazioni più generali. Le statistiche inferenziali tentano di rispondere a domande su popolazioni e campioni che non sono stati testati nell'esperimento dato. Se si esegue un sondaggio, l'obiettivo è applicare il completamento a una popolazione più generale, supponendo che l'estensione del campionamento sia sufficientemente ampia e che il campione sia sufficientemente rappresentativo del pubblico più ampio. Le statistiche inferenziali sono importanti perché studi ed esperimenti devono dichiarare e concludere qualcosa sulle popolazioni globali e non solo sul campione che è stato studiato. Le statistiche inferenziali sono preziose quando l'esame di ciascun membro di un'intera popolazione non è conveniente o possibile. Le statistiche inferenziali utilizzano modelli statistici per aiutarti a confrontare i dati dei tuoi campioni con altri campioni o ricerche precedenti.

domini

• Stima dei parametri. Ciò significa ottenere una statistica dai dati del campione (ad esempio la media del campione) e utilizzarla per dire qualcosa su una costante di popolazione (ovvero il valore atteso).
• Test di ipotesi. Qui è possibile utilizzare dati di esempio per rispondere a domande di ricerca. Ad esempio, potresti essere curioso di sapere se un nuovo farmaco antitumorale è efficace. O se la colazione aiuta i bambini a esibirsi meglio nelle scuole.

Differenze chiave

1. La statistica descrittiva è un ordine che è coinvolto nella descrizione della popolazione studiata. Inferential Statistics è un tipo di statistica; che si concentra sulla conclusione della popolazione, mediante analisi e osservazione del campione.
2. Esiste una rappresentazione grafica o tabellare del risultato finale in statistiche descrittive mentre il risultato finale viene visualizzato sotto forma di probabilità.
3. Le statistiche descrittive descrivono i dati, che sono già noti, per riassumere il campione. Al contrario, le statistiche inferenziali tentano di concludere per conoscere la popolazione; che si estende oltre i dati disponibili.
4. La statistica descrittiva raccoglie, organizza, analizza e presenta i dati in modo significativo. Al contrario, Inferential Statistics contrappone i dati, verifica le ipotesi e fa previsioni sui risultati futuri.
5. Le statistiche descrittive descrivono una condizione mentre le statistiche inferenziali spiegano la probabilità che si verifichi un evento.

Conclusione

Pertanto, abbiamo una discussione adeguata sui due termini, tutto ciò che devi sapere è che le statistiche descrittive riguardano la rappresentazione del tuo set di dati esistente mentre le statistiche inferenziali si concentrano sul fare una congettura sulla popolazione aggiuntiva, che è al di sopra del set di dati in fase di studio. Mentre le statistiche descrittive forniscono la totalità dei dati, il ricercatore ha studiato mentre le statistiche inferenziali fanno l'induzione, il che significa che i dati forniti non sono studiati.