記述統計と推論統計とは何ですか？

の 記述統計および推論統計 それらは、統計が分割されている2つの基本的な分野の一部です。それは、さまざまな変数から情報を抽出し、それらを測定し、それらを制御し、不確実な場合にそれらを伝達する責任があります。.

このように、統計は社会的および科学的な行動や出来事を定量化し、管理することを目的としています.

記述統計量は、母集団またはサンプルに関連するデータから導き出された情報を要約することを担当します。その目的は、この情報を正確、単純、明瞭、秩序正しく合成することです（Santillán、2016）。.

これは、記述統計が、統計データと呼ばれるデータグループの最も代表的な要素を示すことができる方法です。要するに、この種の統計はそのようなデータの記述をする責任があります。.

一方、推論統計は収集されたデータについての推論を担当します。それはデータ自体によって示されているものとは異なる結論を投げます.

この種の統計は、単純な情報の収集を超えて、各データをその動作を変更する可能性がある現象と関連付けます。.

推論統計は、サンプルの分析に基づいて母集団に関する適切な結論に達します。したがって、結論の範囲内で常に誤差の範囲を計算する必要があります。.

記述統計

それは統計の中で最も人気があり、知られている分野です。その主な目的は、変数を分析し、その分析から得られた結果を説明することです。.

記述統計は、そのグループを定義する特性を正確に示すことを目的として、データのグループを記述しようとします（Fortun、2012）。.

この統計ブランチは、グループから派生した情報の分析から生じるデータの順序付け、要約、および分類を担当していると言えます。.

記述統計量の例としては、特定の年の国の人口センサスや、特定の期間内に病院に収容された人の数などがあります。.

記述統計学の分野の一部にすぎない特定の概念とカテゴリがあります。いくつかは以下のとおりです。

- 分散：は、同じ変数に含まれる値の違いです。分散はまた、前記値の平均を含む。.

- 平均：は、同じ変数に含まれるすべての値の合計と、それに続く合計に含まれるデータの数による結果の除算から得られる値です。それは変数の中心的傾向として定義されます.

- バイアスまたは尖度：曲線の傾きを表す尺度です。平均に近い要素の数を示す値です。偏りには3つの異なるタイプ（leptokurtic、mesocurtic、platicuric）があり、それぞれがデータの集中度が平均を中心にどの程度高いかを示します。.

- グラフィックス：それらは分析から得られたデータのグラフィック表現です。通常、棒グラフ、円形グラフ、線形グラフ、多角形グラフなど、さまざまな種類の統計グラフが使用されます。,

- 非対称性：は、同じ変数の値が平均に対してどのように分布しているかを示す値です。負、対称、正のいずれでもかまいません（Formulas、2017）.

これは、同じサンプルのセグメントに関する記述統計によってスローされたデータを考慮に入れて、母集団についての推論を行うために使用される分析方法です。このセグメントは厳格な基準の下で選ばれなければなりません.

推論統計では、標本の観測に基づいて、母集団についてのグローバルなステートメントを作成できるようにする特別なツールを使用します。.

このタイプの統計によって実行される計算は算術的であり、母集団全体の分析を担当する記述統計では発生しない誤差の範囲を常に考慮しています。.

このため、推論統計では、確率のモデルを使用する必要があります。確率モデルを使用すると、人口の一部が示す部分だけに基づいて幅広い人口に関する結論を推測できます（Vaivasuata、2015）。.

記述統計によれば、無作為に選択された個体からなるサンプルの分析に基づいて一般集団からデータを得ることが可能である。.

推論統計は、以下の2つの大きなカテゴリに分類できます。

- 仮説検定：その名前が示すように、サンプルによってスローされたデータから母集団について結論付けられたことをテストに入れることからなる.

- 信頼区間：これらは、適切で未知の特性を識別するために母集団のサンプル内に示されている値の範囲です（Minitab Inc.、2017）。それらはランダムな性質のため、それらは推論的な統計分析内で誤差の範囲を認識することを可能にします。.

記述統計と推論統計の主な違いは、最初は変数の分析から得られたデータを順序付けし、要約し、分類しようとしていることです。.

一方、推論統計は、以前に取得したデータに基づいて控除を実行します。.

一方、推論統計は推論を実行するための記述統計の働きに依存します。.

このように、記述統計学は推論統計学がその後その仕事を実行するであろう基礎を構成します.

記述統計量は、母集団（大集団）と標本（母集団のサブセット）の両方の分析に使用されることにも注意することが重要です。.

推論統計は、一般母集団についての結論に到達しようとしているサンプルを研究する責任がある.

これら2つのタイプの統計のもう1つの違いは、記述統計は関連する特性を持っているとは仮定せずに、得られたデータの記述にのみ焦点を当てていることです。.

これは、得られた同じデータが示すことができるものを超えていません。一方、推論統計では、統計分析から得られたすべてのデータは、それらの値を変える可能性がある外部およびランダム現象に依存していると考えられています。.