- Statistiche descrittive
- categorie
- Statistica inferenziale
- categorie
- Differenze tra statistica descrittiva e inferenziale
- Riferimenti
La statistica descrittiva e inferenziale fanno parte dei due rami principali in cui si divide la statistica, la scienza esatta che si occupa di estrarre informazioni su più variabili, misurarle, controllarle e comunicarle in caso di incertezza.
In questo modo, la statistica mira a quantificare e controllare i comportamenti e gli eventi sia scientifici che sociali.
La statistica descrittiva è responsabile della sintesi delle informazioni derivate dai dati relativi a una popolazione o un campione. Il suo obiettivo è sintetizzare queste informazioni in modo preciso, semplice, chiaro e ordinato (Santillán, 2016).
In questo modo le statistiche descrittive possono indicare gli elementi più rappresentativi di un gruppo di dati, noti come dati statistici. In breve, questo tipo di statistica è responsabile della descrizione di tali dati.
Da parte sua, la statistica inferenziale è responsabile di fare inferenze sui dati raccolti. Genera conclusioni diverse da quanto mostrato dai dati stessi.
Questo tipo di statistica va oltre la semplice compilazione di informazioni, mettendo in relazione ogni singola informazione con fenomeni che possono alterarne il comportamento.
Le statistiche inferenziali raggiungono conclusioni rilevanti su una popolazione dall'analisi di un campione. Pertanto, dovresti sempre calcolare un margine di errore all'interno delle tue conclusioni.
Statistiche descrittive
È il ramo della statistica più popolare e conosciuto. Il suo obiettivo principale è analizzare le variabili e successivamente descrivere i risultati ottenuti da tale analisi.
La statistica descrittiva cerca di descrivere un gruppo di dati al fine di individuare con precisione le caratteristiche che definiscono detto gruppo (Fortun, 2012).
Si può affermare che questo ramo della statistica è responsabile dell'ordinamento, della sintesi e della classificazione dei dati risultanti dall'analisi delle informazioni derivate da un gruppo.
Alcuni esempi di statistiche descrittive potrebbero includere i censimenti della popolazione di un paese in un dato anno o il numero di persone che sono state ricoverate in un ospedale entro un dato periodo di tempo.
categorie
Ci sono alcuni concetti e categorie che fanno parte esclusivamente del campo della statistica descrittiva. Alcuni sono elencati di seguito:
- Dispersione : è la differenza che esiste tra i valori inclusi nella stessa variabile. La dispersione include anche la media di questi valori.
- Media : è il valore che risulta dalla somma di tutti i valori compresi nella stessa variabile e dalla successiva divisione del risultato per il numero di dati inclusi nella somma. È definita come la tendenza centrale di una variabile.
- Bias o curtosi : è la misura che indica quanto è ripida una curva. È il valore che indica il numero di elementi più vicini alla media. Esistono tre diversi tipi di bias (Leptokurtic, Mesocurtic e Platicurtic), ciascuno dei quali indica quanto è alta la concentrazione dei dati intorno alla media.
- Grafica : sono la rappresentazione grafica dei dati ottenuti dall'analisi. Di solito, vengono utilizzati diversi tipi di grafici statistici, tra cui bar, circolare, lineare, poligonale, tra gli altri,
- Asimmetria : è il valore che mostra come sono distribuiti i valori della stessa variabile rispetto alla media. Può essere negativo, simmetrico o positivo (Formulas, 2017).
Statistica inferenziale
È il metodo di analisi utilizzato per fare inferenze su una popolazione, tenendo conto dei dati generati dalle statistiche descrittive su un segmento dello stesso campione. Questo segmento deve essere scelto in base a criteri rigorosi.
La statistica inferenziale si avvale di strumenti speciali che consentono di fare affermazioni globali sulla popolazione, dall'osservazione di un campione.
I calcoli effettuati da questo tipo di statistica sono aritmetici e consentono sempre un margine di errore, cosa che non è il caso della statistica descrittiva, che ha il compito di analizzare l'intera popolazione.
Per questo motivo, le statistiche inferenziali richiedono l'uso di modelli di probabilità che consentono di inferire conclusioni su una vasta popolazione basandosi esclusivamente su ciò che una parte di essa dice (Vaivasuata, 2015).
Secondo le statistiche descrittive, è possibile ottenere dati da una popolazione generale dall'analisi di un campione composto da individui selezionati casualmente.
categorie
Le statistiche inferenziali possono essere classificate in due grandi categorie descritte di seguito:
- Test di ipotesi : come indica il nome, consiste nel testare quanto concluso su una popolazione dai dati ottenuti dal campione.
- Intervalli di confidenza : sono gli intervalli di valori indicati all'interno del campione di una popolazione per identificare una caratteristica rilevante e sconosciuta (Minitab Inc., 2017). Per la loro natura casuale, sono ciò che ci consente di riconoscere un margine di errore all'interno di qualsiasi analisi statistica inferenziale.
Differenze tra statistica descrittiva e inferenziale
La principale differenza tra la statistica descrittiva e quella inferenziale è che la prima cerca di ordinare, riassumere e classificare i dati derivati dall'analisi delle variabili.
Da parte sua, le statistiche inferenziali, effettuano detrazioni sulla base dei dati ottenuti in precedenza.
D'altra parte, la statistica inferenziale dipende dal lavoro della statistica descrittiva per effettuare le sue inferenze.
In questo modo la statistica descrittiva costituisce la base sulla quale la statistica inferenziale svolgerà successivamente il proprio lavoro.
È anche importante notare che le statistiche descrittive vengono utilizzate per analizzare sia le popolazioni (grandi gruppi) che i campioni (sottoinsiemi di popolazioni).
Mentre la statistica inferenziale è responsabile dello studio dei campioni da cui cerca di trarre conclusioni sulla popolazione generale.
Un'altra differenza tra questi due tipi di statistiche è che le statistiche descrittive si concentrano solo sulla descrizione dei dati ottenuti, senza presumere che abbiano proprietà rilevanti.
Ciò non va al di là di quanto i dati ottenuti possono indicare. Da parte sua, la statistica inferenziale ritiene che tutti i dati derivati da qualsiasi analisi statistica dipendano da fenomeni esterni e casuali che possono alterarne il valore.
Riferimenti
- Formulas, U. (2017). Formule dell'universo. Estratto da ASYMMETRY: universoformulas.com
- Fortun, M. (7 giugno 2012). statistica Estratto da STATISTICHE DESCRITTIVE E INFERENZIALI: materiaestadistica.blogspot.com.co
- Minitab Inc. (2017). Estratto da Che cos'è un intervallo di confidenza?: Support.minitab.com
- Santillán, A. (13 settembre 2016). Prova. Estratto da Statistica descrittiva e inferenziale: concetti generali: ebevidencia.com
- (6 dicembre 2015). Matematica . Ottenuto dalla differenza tra statistiche descrittive e statistiche inferenziali: differenceentre.info