Kirjeldav vs järelduslik statistika
Statistika on andmete kogumise, analüüsimise ja esitamise distsipliin. Statistikateooria jaguneb andmete analüüsimisel saadud teabe põhjal kaheks haruks.
Mis on kirjeldav statistika?
Kirjeldav statistika on statistika haru, mis kirjeldab kvantitatiivselt andmekogumi peamisi omadusi. Andmekogumi omaduste võimalikult täpseks esitamiseks võetakse andmed kokku kas graafiliste või numbriliste tööriistade abil.
Graafiline kokkuvõte tehakse huvipakkuvate muutujate väärtuste tabelite, rühmitamise ja graafikute abil. Sellised esitused on sagedusjaotuse ja suhtelise sagedusjaotuse histogrammid. Need kujutavad väärtuste jaotust kogu populatsioonis.
Arvuline kokkuvõte hõlmab kirjeldavate mõõtude, nagu keskmine, režiim ja keskmine, arvutamist. Kirjeldavad meetmed jagunevad täiendav alt kahte klassi; need on keskse tendentsi ja hajumise/muutuse mõõdikud. Keskse tendentsi mõõdikud on keskmine/keskmine, mediaan ja moodus. Igal neist on oma kohaldatavus ja kasulikkus. Kui üks võib ebaõnnestuda, võib teine andmekogumit paremini esindada.
Nagu nimigi viitab, hõlmavad hajumise mõõdikud andmete jaotuse mõõtmist. Vahemik, standardhälve, dispersioon, protsentiilid ja kvartiilivahemikud ning variatsioonikoefitsient on dispersiooni mõõdud. Need annavad teavet andmete leviku kohta.
Lihtne näide kirjeldava statistika kasutamisest on õpilase hindepunktide keskmise arvutamine. GPA on sisuliselt õpilaste tulemuste kaalutud keskmine ja peegeldab selle konkreetse õpilase üldist õppeedukust.
Mis on järeldatav statistika?
Järeldusstatistika on statistika haru, mis teeb järeldusi asjaomase üldkogumi kohta andmekogumi põhjal, mis on saadud juhuslike, vaatluste ja valimiga seotud variatsioonidega. Üldjuhul saadakse tulemused üldkogumi juhuslikust valimist ja seejärel valimi põhjal tehtud järeldused üldistatakse, et esindada kogu populatsiooni.
Valim on üldkogumi alamhulk ja valimi põhjal kogutud andmete kirjeldava statistika mõõtmeid nimetatakse lihts alt statistikaks. Valimi analüüsist saadud kirjeldava statistika mõõdikuid nimetatakse üldkogumile rakendades parameetriteks ja need esindavad kogu populatsiooni.
Järeldusstatistika keskendub sellele, kuidas valimi põhjal saadud statistikat võimalikult täpselt üldistada, et esindada üldkogumit. Üks muret tekitav tegur on valimi iseloom. Kui valim on kallutatud, siis on ka tulemused kallutatud ja nendel põhinevad parameetrid ei esinda kogu populatsiooni õigesti. Seetõttu on valimi moodustamine üks oluline järeldusliku statistika uuring. Statistilised eeldused, statistiliste otsuste teooria ja hinnanguteooria, hüpoteeside testimine, katsete kavandamine, dispersioonanalüüs ja regressioonianalüüs on järeldusstatistika teoorias olulised uurimisteemad.
Hea näide järelduslikust statistikast tegevuses on valimistulemuste ennustamine enne hääletamist küsitluse abil.
Mis vahe on kirjeldaval ja järeldaval statistikal?
• Kirjeldav statistika on keskendunud valimi põhjal kogutud andmete kokkuvõtte tegemisele. See meetod loob keskse tendentsi ja hajuvuse mõõdud, mis näitavad, kuidas muutujate väärtused on kontsentreeritud ja hajutatud.
• Järeldusstatistika üldistab valimist saadud statistika üldkogumile, kuhu valim kuulub. Populatsiooni mõõdikuid nimetatakse parameetriteks.
• Kirjeldav statistika teeb ainult kokkuvõtte selle valimi omadustest, millest andmed saadi, kuid järeldusstatistikas kasutatakse valimi mõõdet üldkogumi omaduste järeldamiseks.
• Järeldusstatistikas saadi parameetrid valimi põhjal, kuid mitte kogu populatsioonist; seetõttu on tegelike väärtustega võrreldes alati teatav ebakindlus.
