Açıklayıcı ve Karşılaştırmalı Çıkarımsal istatistik

İstatistik alanı iki ana bölüme ayrılmıştır: tanımlayıcı ve çıkarımsal. Bu segmentlerin her biri, farklı hedeflere ulaşan farklı teknikler sunarak önemlidir. Açıklayıcı istatistikler, nüfus veya veri seti. Çıkarımsal istatistikler, aksine, bilim adamlarının örnek bir gruptan bulgu almasına ve bunları daha büyük bir popülasyonda genelleştirmesine izin verir. İki istatistik türünün bazı önemli farklılıkları vardır.

Açıklayıcı istatistikler, “istatistik” kelimesini duyduklarında büyük olasılıkla çoğu insanın zihnine yayılan istatistik türüdür. Bu istatistik dalında amaç tanımlamaktır. Sayısal önlemler, bir veri kümesinin özelliklerini anlatmak için kullanılır. İstatistiklerin bu bölümüne ait olan birkaç öğe vardır, örneğin:

• ortalamaveya ortalama, medyan, mod veya orta aralıktan oluşan bir veri kümesinin merkezinin ölçüsü
• İle ölçülebilen bir veri kümesinin yayılması Aralık veya standart sapma
• Gibi verilerin genel açıklamaları beş sayı özeti
• Gibi ölçümler çarpıklık ve Basıklık
instagram viewer
• İlişkilerin keşfi ve bağıntı eşleştirilmiş veriler arasında
• İstatistiksel sonuçların sunumu grafik form

Bu önlemler önemli ve kullanışlıdır, çünkü bilim insanlarının veriler arasındaki kalıpları görmelerine ve böylece bu verileri anlamasına izin verirler. Açıklayıcı istatistikler yalnızca popülasyonu veya araştırılan veri kümesini tanımlamak için kullanılabilir: Sonuçlar başka bir grup veya popülasyon için genelleştirilemez.

Sosyal bilimcilerin kullandığı iki tür tanımlayıcı istatistik vardır:

Merkezi Eğilim Ölçüleri verilerdeki genel eğilimleri yakalar ve ortalama, medyan ve mod olarak hesaplanır ve ifade edilir. Bir ortalama, bilim insanlarına, ilk evlilikteki ortalama yaş gibi tüm veri kümelerinin matematiksel ortalamasını söyler; medyan, insanların ilk evlendiği yaş aralığının ortasında oturan yaş gibi veri dağılımının ortasını temsil eder; ve bu mod insanların ilk evlendiği en yaygın yaş olabilir.

Yayılma önlemleri, verilerin nasıl dağıtıldığını ve birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu açıklar:

• Veri kümesinde bulunan aralık, tüm değer aralığı
• Bir veri kümesinde belirli bir değerin kaç kez meydana geldiğini tanımlayan frekans dağılımı
• Çeyrekler, tüm değerler aralık boyunca dört eşit parçaya bölündüğünde bir veri kümesinde oluşturulan alt gruplar
• Ortalama mutlak sapma, her bir değerin ortalamadan ne kadar saptığı
• Varyans, bu da verilerde ne kadar spread bulunduğunu gösterir
• Verilerin ortalamaya göre yayılmasını gösteren standart sapma

Yayılma ölçüleri genellikle verilerdeki eğilimlerin anlaşılmasına yardımcı olmak için tablolarda, pasta ve çubuk grafiklerde ve histogramlarda görsel olarak temsil edilir.

Çıkarımsal istatistikler, bilim adamlarının daha büyük bir popülasyon hakkında eğilimlerini, ondan alınan bir örneklemin çalışmasına dayanarak çıkarmasını sağlayan karmaşık matematiksel hesaplamalar yoluyla üretilir. Bilim adamları bir örnek içindeki değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek için çıkarımsal istatistikler kullanırlar ve daha sonra bu değişkenlerin daha büyük bir değerle nasıl ilişkili olacağına dair genellemeler veya tahminler yapın nüfus.

Nüfusun her bireyini ayrı ayrı incelemek genellikle imkansızdır. Böylece bilim adamları, nüfusun temsili bir alt kümesini (istatistiksel örnek olarak adlandırılır) seçerler ve bu analizden, örneğin geldiği popülasyon hakkında bir şeyler söyleyebilirler. Çıkarımsal istatistiklerin iki büyük bölümü vardır:

• Güven aralığı, istatistiksel bir örneği ölçerek popülasyonun bilinmeyen bir parametresi için bir dizi değer verir. Bu, bir aralık ve parametrenin aralık içinde olduğu güven derecesi cinsinden ifade edilir.
• Anlamlılık testleri veya hipotez testi burada bilim adamları istatistiksel bir örneği analiz ederek nüfus hakkında bir iddiada bulunurlar. Tasarım gereği, bu süreçte bazı belirsizlikler vardır. Bu bir önem seviyesi olarak ifade edilebilir.

Sosyal bilimcilerin değişkenler arasındaki ilişkileri incelemek ve böylece çıkarımsal istatistikler oluşturmak için kullandıkları teknikler şunlardır: doğrusal regresyon analizlerilojistik regresyon analizleri, ANOVA, korelasyon analizleri, yapısal eşitlik modellemesive hayatta kalma analizi. Çıkarımsal istatistikler kullanarak araştırma yaparken, bilim adamları sonuçlarını daha büyük bir popülasyonda genelleştirip genelleştiremeyeceklerini belirlemek için bir önem testi yaparlar. Ortak anlamlı testler şunları içerir: ki-kare ve t-testi. Bunlar, bilim insanlarına örnek analizlerinin sonuçlarının bir bütün olarak popülasyonu temsil etme olasılığını söyler.

Tanımlayıcı istatistikler, verilerin yayılması ve merkezi gibi şeyleri öğrenmede yardımcı olsa da, tanımlayıcı istatistiklerde hiçbir şey herhangi bir genelleme yapmak için kullanılamaz. Betimsel istatistiklerde, ortalama ve standart sapma gibi ölçümler kesin sayılar olarak ifade edilmiştir.

Çıkarımsal istatistikler, ortalama ve standart sapma gibi bazı benzer hesaplamaları kullansa da, çıkarımsal istatistikler için odak farklıdır. Çıkarımsal istatistikler bir örnekle başlar ve daha sonra bir popülasyona genelleme yapar. Bir popülasyonla ilgili bu bilgi sayı olarak belirtilmez. Bunun yerine, bilim adamları bu parametreleri bir dizi güvenilir sayı ile birlikte bir miktar güven olarak ifade eder.