Різниця між описовою та пільговою статистикою

Описова та порівняльна статистика

Статистика є однією з найважливіших частин дослідження сьогодні з урахуванням того, як вона організовує дані в вимірювані форми. Однак деякі студенти плутаються між описовою та інфекційною статистикою, що ускладнює їх вибір найкращого варіанту, який використовуватимуть у своїх дослідженнях.

Якщо уважно придивитися, то різниця між описовою та інфекційною статистикою вже досить очевидна в їх назвах. "Описовий" описує дані, тоді як "інфекційний" підводить або дозволяє досліднику дійти висновку на основі зібраної інформації.

Наприклад, вам доручено дослідити підліткову вагітність у певній середній школі. Використовуючи як описову, так і інфекційну статистику, ви будете досліджувати кількість випадків підліткової вагітності в школі за певну кількість років. Різниця полягає в тому, що за допомогою описової статистики ви просто узагальнюєте зібрані дані та, якщо можливо, виявляєте закономірність змін. Наприклад, можна сказати, що за останні п’ять років більшість підліткових вагітностей у X середній школі траплялося з тими, хто навчався на третьому курсі. Не потрібно прогнозувати, що на шостому курсі на третьому курсі все ще будуть студенти з більшою кількістю підліткових вагітностей. Висновки, а також прогнози робляться лише в статистиці інфекцій.

Принцип опису чи висновку стосується також даних або зібраної інформації дослідника. Посилаючись на наш попередній приклад щодо підліткової вагітності, описова статистика обмежується лише описуваною популяцією. Простіше кажучи, дані, зібрані в X High School щодо підліткової вагітності, застосовуються ТОЛЬКО для цього конкретного закладу.

У інфекційній статистиці X High School може бути просто вибіркою цільової сукупності. Скажімо, ви маєте на меті з'ясувати статус підліткової вагітності в Нью-Йорку. Оскільки неможливо зібрати дані з кожної середньої школи в Нью-Йорку, то X High School буде діяти як зразок, який відображав би або представляв усі середні школи Нью-Йорка. Звичайно, це зазвичай означає, що існує похибка, оскільки одного зразка недостатньо для представлення всієї сукупності. Ця швидкість можливої ​​помилки також враховується при аналізі даних. Використовуючи різні обчислення, такі як середня, медіана та режим, дослідники зможуть описати чи вивчити дані та досягти того, що вони хочуть за допомогою процесу.

Статистика, особливо інфекційна, має велике значення в сучасній галузі, головним чином тому, що вона надає інформацію, яка має потенціал, щоб допомогти людям приймати рішення в майбутньому. Наприклад, започаткування інфекційних статистичних даних щодо темпів приросту населення у конкретному місті може послужити основою для того, щоб бізнес вирішив, чи варто створювати магазин у цьому місті чи ні. Той факт, що він також використовує номери для прийняття висновків, підвищує точність дослідження, а також зрозумілість даних.

Результати статистики часто демонструються через різні моделі, від графіків до діаграм. Для підвищення точності дослідники також враховують різні фактори, які можуть вплинути на їх популяцію та перевести їх у числові дані. Таким чином, ймовірність помилки зводиться до мінімуму, і досягається ретельно узагальнений вигляд справи.

Підсумок:

1. Описова статистика просто "описує" дослідження і не дозволяє робити висновки чи прогнози.

2.Інференційна статистика дає змогу досліднику дійти висновку та спрогнозувати зміни, які можуть статися стосовно проблемної області.

3. Описова статистика зазвичай працює в межах певної області, яка містить всю цільову сукупність.

4.Інференційна статистика зазвичай бере вибірку населення, особливо якщо населення занадто велике для проведення досліджень.