Toiselta päältä käytetään poikkeavaa tilastoa, jotta yleistys populaatiosta perustuu näytteisiin. Niinpä kuvailevien ja epäedullisten tilastojen välillä on suuri ero, eli mitä teet tietojesi kanssa. Tarkastellaan tätä artikkelia ja saat lisätietoja kahdesta aiheesta.
Vertailukaavio
| Vertailun perusteet | Kuvailevia tilastoja | Epäsuoria tilastoja |
|---|---|---|
| merkitys | Kuvaileva tilasto on se tilasto, joka koskee tutkittavan väestön kuvaamista. | Epätasainen tilasto on eräänlainen tilasto, jossa keskitytään tekemään päätelmiä väestöstä näytteen analyysin ja havaintojen perusteella. |
| Mitä se tekee? | Järjestä, analysoi ja esittele tietoja mielekkäästi. | Vertaa, testaa ja ennustaa tietoja. |
| Lopputuloksen muoto | Kaaviot, kaaviot ja taulukot | Todennäköisyys |
| Käyttö | Tilanteen kuvaaminen. | Selittää tapahtuman esiintymisen mahdollisuudet. |
| Toimia | Siinä selitetään tiedot, jotka ovat jo tiedossa, yhteenvetona näytteestä. | Se pyrkii saamaan päätelmän oppia väestöstä, joka ulottuu käytettävissä olevien tietojen ulkopuolelle. |
Kuvailevan tilaston määritelmä
Kuvaileva tilasto viittaa tieteenalaan, joka kuvaa määrällisesti aineiston tärkeitä ominaisuuksia. Ominaisuuksien kuvaamiseksi se käyttää keskeistä suuntausta, eli keskiarvoa, mediaania, tilaa ja dispersiotoimenpiteitä eli vaihteluväliä, standardipoikkeamaa, kvartiilipoikkeamaa ja varianssia jne.
Tutkija tiivistää tiedot hyödyllisellä tavalla numeeristen ja graafisten työkalujen, kuten kaavioiden, taulukoiden ja kaavioiden avulla, edustamaan tietoja tarkasti. Lisäksi teksti esitetään kaavioiden tueksi, jotta voidaan selittää, mitä ne edustavat.
Määritelmä epäsuoria tilastoja
Aineettomat tilastot ovat yleistäviä näytteestä väestölle, eli näytteen analyysitulokset voidaan päätellä suuremmalle väestölle, josta näyte otetaan. Se on kätevä tapa tehdä johtopäätöksiä väestöstä, kun ei ole mahdollista kysyä jokaisesta maailmankaikkeuden jäsenestä. Valittu näyte on edustava koko väestöstä; siksi sen pitäisi sisältää väestön tärkeitä piirteitä.
Epäsuoria tilastoja käytetään määrittämään populaation ominaisuuksien todennäköisyys näytteen ominaisuuksien perusteella käyttämällä todennäköisyysteoriaa. Tärkeimmät johdonmukaiset tilastot perustuvat tilastollisiin malleihin, kuten varianssianalyysiin, chi-neliökoeeseen, opiskelijan t-jakautumiseen, regressioanalyysiin jne.
- Parametrien arviointi
- Hypoteesin testaus
Tärkeimmät erot kuvailevassa ja epäsuorassa tilastossa
Kuvailevien ja johdonmukaisten tilastojen välinen ero voidaan tehdä selkeästi seuraavista syistä:
- Kuvaileva tilasto on tieteenala, joka koskee tutkittavan väestön kuvaamista. Epäsuora tilasto on eräänlainen tilasto; Siinä keskitytään tekemään päätelmiä väestöstä otoksen analyysin ja havaintojen perusteella.
- Kuvaileva tilasto kerää, järjestää, analysoi ja esittää tietoja mielekkäästi. Päinvastoin, Inferential Statistics, vertaa tietoja, testaa hypoteesia ja ennustaa tulevia tuloksia.
- Kuvailevassa tilastossa on lopullinen tulos kaavamaisesti tai taulukkona, kun taas lopputulos näytetään todennäköisyyden muodossa.
- Kuvaileva tilasto kuvaa tilannetta, kun taas epätarkkailutilasto selittää tapahtuman esiintymisen todennäköisyyden.
- Kuvailevassa tilastossa selitetään jo tiedossa olevat tiedot otoksen yhteenvetoon. Päinvastoin, pätevät tilastot yrittävät päästä päätelmään oppiakseen väestöstä; joka ulottuu käytettävissä olevien tietojen ulkopuolelle.
johtopäätös
Niinpä meillä on riittävästi keskustelua näistä kahdesta aiheesta, sinun tarvitsee vain tietää, että kuvaileva tilastotieto on kyse nykyisen aineiston havainnollistamisesta. Vaikka kuvailevassa tilastossa on yhteenveto tiedoista, joita tutkija on tosiasiallisesti tutkinut, kun taas pätevä tilasto tekee yleistämisen, mikä tarkoittaa, että sinulle toimitettuja tietoja ei todellisuudessa tutkita.
