Perbezaan antara statistik deskriptif dan kesimpulan
Statistik deskriptif vs kesimpulan
Statistik adalah disiplin pengumpulan, analisis, dan pembentangan data. Teori statistik dibahagikan kepada dua cawangan berdasarkan maklumat yang mereka hasilkan dengan menganalisis data.
Apakah statistik deskriptif?
Statistik deskriptif adalah cabang statistik yang menggambarkan sifat utama set data secara kuantitatif. Untuk mewakili sifat set data yang tepat, data diringkaskan menggunakan alat grafik atau berangka sama ada.
Ringkasan grafik dilakukan dengan menabulasi, mengumpulkan, dan menggambarkan nilai -nilai pembolehubah yang menarik. Pengagihan kekerapan dan histogram pengedaran frekuensi relatif adalah representasi sedemikian. Mereka menggambarkan pengedaran nilai -nilai di seluruh penduduk.
Ringkasan berangka melibatkan pengkomputeran langkah deskriptif seperti purata, mod, dan min. Langkah -langkah deskriptif selanjutnya dikategorikan kepada dua kelas; Mereka adalah ukuran kecenderungan pusat dan ukuran penyebaran/variasi. Langkah kecenderungan pusat adalah min/purata, median, dan mod. Masing -masing mempunyai tahap kebolehgunaan dan kegunaannya sendiri. Di mana seseorang mungkin gagal, yang lain mungkin mewakili data yang lebih baik.
Seperti namanya, ukuran penyebaran melibatkan mengukur pengagihan data. Julat, sisihan piawai, varians, persentil dan julat kuartil, dan pekali variasi adalah ukuran penyebaran. Mereka memberikan maklumat mengenai penyebaran data.
Contoh ringkas penggunaan statistik deskriptif adalah mengira purata titik gred pelajar. IPK pada dasarnya adalah makna berwajaran hasil pelajar dan mencerminkan prestasi akademik keseluruhan pelajar itu.
Apakah statistik inferensial?
Statistik Inferential adalah cabang statistik, yang mendapat kesimpulan mengenai populasi yang bersangkutan dari set data yang diperoleh dari sampel yang tertakluk kepada variasi rawak, pemerhatian, dan pensampelan. Secara umum, keputusan diperoleh dari sampel rawak penduduk dan kesimpulan yang diperoleh dari sampel kemudiannya umum untuk mewakili seluruh penduduk.
Sampel adalah subset penduduk, dan ukuran statistik deskriptif untuk data yang diperoleh dari sampel hanya dikenali sebagai statistik. Langkah statistik deskriptif yang diperoleh dari analisis sampel dikenali sebagai parameter apabila digunakan untuk penduduk, dan mereka mewakili seluruh penduduk.
Statistik Inferential memberi tumpuan kepada bagaimana untuk merumuskan statistik yang diperoleh dari sampel dengan tepat mungkin untuk mewakili penduduk. Salah satu faktor yang membimbangkan adalah sifat sampel. Sekiranya sampel itu berat sebelah, maka hasilnya juga berat sebelah, dan parameter berdasarkan ini tidak mewakili seluruh penduduk dengan betul. Oleh itu, persampelan adalah satu kajian penting mengenai statistik inferensial. Andaian statistik, teori keputusan statistik, dan teori anggaran, ujian hipotesis, reka bentuk eksperimen, analisis varians, dan analisis regresi adalah topik -topik pengajian yang menonjol dalam teori statistik inferensial.
Contoh yang baik dari statistik inferensi dalam tindakan adalah ramalan hasil pilihan raya sebelum pengundian melalui pengundian.
Apakah perbezaan antara statistik deskriptif dan kesimpulan?
• Statistik deskriptif difokuskan untuk meringkaskan data yang dikumpulkan dari sampel. Teknik ini menghasilkan ukuran kecenderungan dan penyebaran pusat yang mewakili bagaimana nilai -nilai pembolehubah tertumpu dan tersebar.
• Statistik Inferensi Umum Statistik yang diperoleh dari sampel kepada populasi umum yang mana sampel itu dimiliki. Langkah -langkah penduduk disebut sebagai parameter.
• Statistik deskriptif hanya membuat ringkasan sifat -sifat sampel dari mana data diperoleh, tetapi dalam statistik inferensi, ukuran dari sampel digunakan untuk menyimpulkan sifat -sifat penduduk.
• Dalam statistik inferensi, parameter diperolehi daripada sampel, tetapi bukan seluruh penduduk; Oleh itu, selalu ada ketidakpastian yang ada berbanding dengan nilai sebenar.
