Kas yra aprašomoji ir neatitikimo statistika?

The aprašomoji ir išvadinė statistika jie yra dviejų pagrindinių šakų, kuriose statistiniai duomenys yra suskirstyti, dalis, tikslus mokslas, atsakingas už informacijos išgavimą iš įvairių kintamųjų, jų matavimas, jų kontroliavimas ir jų perdavimas netikrumo atveju.

Tokiu būdu statistikos tikslas - kiekybiškai įvertinti ir kontroliuoti socialinius ir mokslinius elgesį bei įvykius.

Aprašomoji statistika yra atsakinga už informacijos, gautos iš duomenų, susijusių su populiacija ar mėginiu, apibendrinimą. Jo tikslas - apibendrinti šią informaciją tiksliu, paprastu, aiškiu ir tvarkingu būdu (Santillán, 2016).

Tokiu būdu aprašomoji statistika gali rodyti tipiškiausius duomenų grupės elementus, vadinamus statistiniais duomenimis. Trumpai tariant, tokio tipo statistika yra atsakinga už tokių duomenų aprašymus.

Kita vertus, išvados apie surinktus duomenis yra neatskiriama statistika. Jis daro išvadas, kurios skiriasi nuo pačių duomenų.

Šis statistikos tipas viršija paprastą informacijos rinkimą, susiejant kiekvieną duomenų su reiškiniais, kurie gali pakeisti jų elgesį.

Neaiški statistika pasiekia atitinkamas išvadas dėl gyventojų, remdamasi mėginio analize. Todėl savo išvadose visada turėtumėte apskaičiuoti klaidų ribą.

Aprašomoji statistika

Tai populiariausia ir žinoma statistikos sritis. Jo pagrindinis tikslas yra analizuoti kintamuosius ir apibūdinti minėtos analizės rezultatus.

Aprašomoji statistika siekiama apibūdinti duomenų grupę, siekiant tiksliai nurodyti charakteristikas, apibrėžiančias minėtą grupę (Fortun, 2012).

Galima sakyti, kad ši statistikos sritis yra atsakinga už duomenų, gautų iš grupės gautos informacijos analizės, užsakymą, apibendrinimą ir klasifikavimą.

Kai kurie aprašomosios statistikos pavyzdžiai gali apimti šalies gyventojų surašymus tam tikrais metais arba žmonių, kurie buvo gauti ligoninėje per tam tikrą laikotarpį, skaičių.

Kategorijos

Yra tam tikrų sąvokų ir kategorijų, kurios yra tik aprašomosios statistikos srities dalis. Kai kurie iš jų išvardyti toliau:

- Dispersija: yra skirtumas tarp vertybių, įtrauktų į tą patį kintamąjį. Dispersija taip pat apima minėtų verčių vidurkį.

- Vidutinis: yra vertė, gaunama suvienodinus visas vertes, įtrauktas į tą patį kintamąjį, ir vėlesnį rezultato pasiskirstymą pagal suvestinėje įtrauktų duomenų skaičių. Tai apibrėžiama kaip pagrindinė kintamojo tendencija.

- Bias arba kurtosis: yra matas, rodantis, kaip yra kieta kreivė. Tai vertė, rodanti elementų, kurie yra arčiau vidurkio, skaičių. Yra trys skirtingi šališkumo tipai (leptokurtinis, mezocurtinis ir platicurinis), kurių kiekvienas nurodo, kiek didelė duomenų koncentracija yra apytiksliai.

- Grafika: jie yra analizės metu gautų duomenų grafinis pavaizdavimas. Paprastai naudojami įvairūs statistinių grafikų tipai, įskaitant barą, apskritą, linijinį, daugiakampį.,

- Asimetrija: yra reikšmė, parodanti, kaip to paties kintamojo vertės yra paskirstytos vidutiniam. Jis gali būti neigiamas, simetriškas arba teigiamas (Formulės, 2017).

Nenormali statistika

Analizės metodas naudojamas daryti išvadas apie populiaciją, atsižvelgiant į aprašomosios statistikos duomenis apie to paties mėginio segmentą. Šis segmentas turi būti pasirinktas pagal griežtus kriterijus.

Nenormali statistika naudoja specialius įrankius, leidžiančius atlikti visuotinius pareiškimus apie populiaciją, remiantis mėginio stebėjimu.

Šio tipo statistikos skaičiavimai yra aritmetiniai ir visada leidžia nustatyti klaidų ribą, kuri neįvyksta su aprašoma statistika, kuri yra atsakinga už visos gyventojų analizę..

Dėl šios priežasties nereikšminga statistika reikalauja naudoti tikimybės modelius, leidžiančius jums daryti išvadas apie plačią populiaciją, remiantis tik tuo, kokia jos dalis (Vaivasuata, 2015).

Pagal aprašomąją statistiką galima gauti duomenis iš bendrosios populiacijos, remiantis atrankos būdu, sudarytu iš atsitiktinai atrinktų asmenų..

Kategorijos

Nenormali statistika gali būti suskirstyta į dvi toliau išvardytas kategorijas:

- Hipotezės testai: kaip rodo jo pavadinimas, bandymas parodo, kas buvo padaryta dėl mėginio paimtų gyventojų.

- Pasitikėjimo intervalai: tai yra populiacijos mėginyje nurodyti reikšmių intervalai, siekiant nustatyti atitinkamą ir nežinomą charakteristiką (Minitab Inc., 2017). Dėl savo atsitiktinio pobūdžio jie leidžia atpažinti klaidų ribą bet kurioje netiesioginėje statistinėje analizėje.

Aprašomojo ir nenuoseklios statistikos skirtumai

Pagrindinis skirtumas tarp aprašomosios ir išvadinės statistikos yra tai, kad pirmasis siekia užsakyti, apibendrinti ir klasifikuoti duomenis, gautus analizuojant kintamuosius.

Kita vertus, nenuoseklioji statistika atlieka atskaitymus pagal anksčiau gautus duomenis.

Kita vertus, nekonfidenciali statistika priklauso nuo aprašomosios statistikos darbo, kad būtų galima daryti išvadas.

Tokiu būdu aprašomoji statistika sudaro pagrindą, kuriuo remiantis vėliau statistiniai duomenys bus atliekami.

Taip pat svarbu pažymėti, kad aprašomoji statistika naudojama analizuojant abi populiacijas (dideles grupes) ir mėginius (populiacijų pogrupius)..

Neišspręsta statistika yra atsakinga už mėginių tyrimą, iš kurio siekiama gauti išvadas apie bendrą gyventojų skaičių.

Kitas šių dviejų rūšių statistinių duomenų skirtumas yra tas, kad aprašomajame statistikoje daugiausia dėmesio skiriama tik gautų duomenų aprašymui, darant prielaidą, kad jie neturi atitinkamo turto..

Tai neviršija to, ką galima nurodyti tuos pačius duomenis. Kita vertus, nenuoseklios statistikos duomenimis, visi duomenys, gauti iš bet kurios statistinės analizės, priklauso nuo išorinių ir atsitiktinių reiškinių, kurie gali pakeisti jų vertę..

Nuorodos

1. Formulės, U. (2017). Visatos formulės. Gauta iš ASIMETRY: universoformulas.com
2. Fortun, M. (2012 m. Birželio 7 d.). Statistika. Gauta iš DESCRIPTIVE IR INFERENTIAL STATISTIKA: materiaestadistica.blogspot.com.co
3. Minitab Inc. (2017). Gauta iš kas yra pasitikėjimo intervalas?: Support.minitab.com
4. Santillán, A. (2016 m. Rugsėjo 13 d.). Įrodymai. Gauta iš aprašomosios ir išvadinės statistikos: bendrosios sąvokos: ebevidencia.com
5. (2015 m. Gruodžio 6 d.). Matematika. Gautas skirtumas tarp aprašomosios statistikos ir netiesioginės statistikos: diferenciaentre.info