Tanımlayıcı İstatistiklere Karşı Çıkarımsal İstatistik
İstatistik, verilerin toplanması, analizi ve sunumu disiplinidir. İstatistik teorisi, verileri analiz ederek ürettikleri bilgilere göre ikiye ayrılır.
Tanımlayıcı İstatistik Nedir?
Tanımlayıcı istatistik, bir veri kümesinin temel özelliklerini nicel olarak tanımlayan istatistiklerin dalıdır. Bir veri kümesinin özelliklerini olabildiğince doğru bir şekilde temsil etmek için veriler, grafik veya sayısal araçlar kullanılarak özetlenir.
Grafik özetleme, ilgilenilen değişkenlerin değerlerinin tablolaştırılması, gruplandırılması ve grafiklendirilmesiyle yapılır. Frekans dağılımı ve bağıl frekans dağılımı histogramları bu tür temsillerdir. Değerlerin nüfus içindeki dağılımını gösterirler.
Sayısal özetleme, ortalama, mod ve ortalama gibi tanımlayıcı ölçülerin hesaplanmasını içerir. Tanımlayıcı önlemler ayrıca iki sınıfa ayrılır; bunlar merkezi eğilim ölçüleri ve dağılım/değişim ölçüleridir. Merkezi eğilim ölçüleri ortalama/ortalama, medyan ve moddur. Her birinin kendi uygulanabilirliği ve kullanışlılığı vardır. Birinin başarısız olduğu yerde diğeri veri setini daha iyi temsil edebilir.
Adından da anlaşılacağı gibi, dağılım ölçüleri verilerin dağılımını ölçmeyi içerir. Aralık, standart sapma, varyans, yüzdelikler ve çeyrek aralıklar ve varyasyon katsayısı, dağılım ölçüleridir. Verinin yayılması hakkında bilgi sağlarlar.
Tanımlayıcı istatistiklerin kullanımına basit bir örnek, bir öğrencinin Not Ortalamasını hesaplamaktır. Genel not ortalaması özünde öğrencilerin sonuçlarının ağırlıklı ortalamasıdır ve söz konusu öğrencinin genel akademik performansının bir yansımasıdır.
Çıkarımsal İstatistik Nedir?
Çıkarımsal istatistik, rastgele, gözlemsel ve örnekleme varyasyonlarına tabi tutulan bir örneklemden elde edilen veri setinden ilgili popülasyon hakkında sonuçlar çıkaran istatistik dalıdır. Genel olarak, popülasyonun rastgele bir örnekleminden sonuçlar elde edilir ve örnekten elde edilen sonuçlar daha sonra tüm popülasyonu temsil edecek şekilde genelleştirilir.
Örnek, popülasyonun bir alt kümesidir ve örnekten elde edilen veriler için tanımlayıcı istatistik ölçüleri basitçe istatistik olarak bilinir. Örneklemin analizinden elde edilen tanımlayıcı istatistik ölçüleri, popülasyona uygulandığında parametre olarak bilinir ve tüm popülasyonu temsil eder.
Çıkarımsal istatistikler, bir örneklemden elde edilen istatistiklerin popülasyonu temsil etmek için mümkün olduğunca doğru bir şekilde nasıl genelleştirileceğine odaklanır. Bir endişe faktörü, numunenin doğasıdır. Örnek taraflıysa, sonuçlar da taraflıdır ve bunlara dayalı parametreler tüm popülasyonu doğru şekilde temsil etmez. Bu nedenle örnekleme, çıkarımsal istatistiklerin önemli bir çalışmasıdır. İstatistiksel varsayımlar, İstatistiksel karar teorisi ve tahmin teorisi, hipotez testi, deney tasarımı, varyans analizi ve regresyon analizi, çıkarımsal istatistik teorisinde öne çıkan çalışma konularıdır.
Çıkarımsal istatistiklerin iyi bir örneği, oylamadan önce bir seçimin sonuçlarının yoklama yoluyla tahmin edilmesidir.
Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistik arasındaki fark nedir?
• Tanımlayıcı istatistikler, bir örneklemden toplanan verileri özetlemeye odaklanır. Teknik, değişkenlerin değerlerinin nasıl yoğunlaştığını ve dağıldığını gösteren merkezi eğilim ve dağılım ölçüleri üretir.
• Çıkarımsal istatistik, bir örnekten elde edilen istatistikleri, örneğin ait olduğu genel popülasyona genelleştirir. Popülasyonun ölçüleri parametre olarak adlandırılır.
• Tanımlayıcı istatistikler, yalnızca verilerin elde edildiği örneğin özelliklerinin özetlenmesini sağlar, ancak çıkarımsal istatistiklerde, popülasyonun özelliklerini çıkarmak için örnekten alınan ölçü kullanılır.
• Çıkarımsal istatistiklerde, parametreler bir örneklemden elde edildi, ancak popülasyonun tamamından değil; bu nedenle, gerçek değerlere kıyasla her zaman bir miktar belirsizlik vardır.
