Razlika med opisno in referenčno statistiko

Deskriptivna in referenčna statistika

Statistika je eden najpomembnejših delov raziskav danes glede na to, kako organizira podatke v merljive oblike. Vendar se nekateri študenti zmedejo med opisno in inferencijsko statistiko, zato težko izberejo najboljšo možnost, ki jo bodo uporabili pri svojih raziskavah.

Če natančno pogledate, je razlika med opisno in inferencialno statistiko v njihovih imenih že precej očitna. "Opisno" opisuje podatke, medtem ko "inferential" sklepa ali dovoljuje raziskovalcu, da na podlagi zbranih informacij pride do zaključka.

Na primer, nalogo ste raziskati o najstniški nosečnosti v določeni srednji šoli. Z opisno in infekcijsko statistiko boste raziskovali število primerov najstniške nosečnosti v šoli za določeno število let. Razlika je v tem, da z opisno statistiko zgolj povzamete zbrane podatke in, če je mogoče, zaznate vzorec sprememb. Na primer, lahko rečemo, da se je v zadnjih petih letih večina najstniških nosečnosti v X srednji šoli zgodila tistim, ki so se vpisali v tretji letnik. Ni treba napovedovati, da bodo šesti letniki še vedno študenti tretjega letnika z večjim številom najstniških nosečnosti. Sklepi in napovedi se izvajajo samo v statističnih podatkih.

Načelo opisovanja ali sklepanja velja tudi za podatke ali zbrane podatke raziskovalca. Na podlagi prejšnjega primera o najstniških nosečnostih je opisna statistika omejena le na opisano populacijo. Preprosto povedano, podatki, zbrani na X srednji šoli v zvezi z najstniško nosečnostjo, se SAMO uporabljajo za to institucijo.

V inferencialni statistiki bi lahko bila X High School samo vzorec ciljne populacije. Recimo, da nameravate ugotoviti stanje najstniške nosečnosti v New Yorku. Ker ni mogoče zbrati podatkov z vsake srednje šole v New Yorku, bo X High School delovala kot vzorec, ki bi odražal ali predstavljal vse srednje šole v New Yorku. Seveda to običajno pomeni, da je prisotna meja napake, saj en vzorec ni dovolj za predstavitev celotne populacije. Ta stopnja možne napake se upošteva tudi pri analizi podatkov. Z uporabo različnih izračunov, kot so povprečje, mediana in način, bi raziskovalci lahko opisali ali preučili podatke in v procesu dosegli, kar želijo.

Statistika, zlasti nalezljiva, je v današnji industriji v veliki meri pomembna predvsem zato, ker zagotavlja informacije, ki lahko pomagajo posameznikom pri sprejemanju odločitev v prihodnosti. Na primer, uvedba naključnih statističnih podatkov o stopnji rasti prebivalstva v določenem mestu lahko služi kot osnova, da se podjetje odloči, ali bo v tem mestu ustanovil trgovino ali ne. Dejstvo, da uporablja tudi številke za sklepanje, povečuje natančnost raziskave in razumljivost podatkov.

Rezultati statistike so pogosto prikazani v različnih modelih, od grafov do grafikonov. Za večjo natančnost raziskovalci upoštevajo tudi različne dejavnike, ki bi lahko vplivali na njihovo populacijo, in jih prevedli v številčne podatke. Tako je verjetnost napake čim manjša in dosežen je temeljit povzetek primera.

Povzetek:

1. Opisna statistika zgolj "opisuje" raziskave in ne omogoča sklepov ali napovedi.

2.Inferenčna statistika omogoča raziskovalcu, da doseže sklep in napove spremembe, ki se lahko pojavijo na zadevnem področju.

3. Opisna statistika običajno deluje na določenem območju, ki vsebuje celotno ciljno populacijo.

4.Inferenčna statistika običajno vzame vzorec prebivalstva, zlasti če je populacija prevelika, da bi lahko izvajali raziskave.