記述的および推論的な統計とは何ですか？ - 文化語彙

記述と推測統計は統計が分割される二つの主枝の一部であり、測定、いくつかの変数に関する情報を抽出するための責任があり、正確な科学、それらを、制御した場合に通信がある不確実性が。

このように、統計は、科学的および社会的行動とイベントの両方を定量化して制御することを目的としています。

記述統計は、母集団またはサンプルに関連するデータから派生した情報を要約する責任があります。その目的は、この情報を正確、単純、明確、かつ秩序だった方法で合成することです（Santillán、2016）。

これにより、記述統計は、統計データと呼ばれるデータのグループの最も代表的な要素を示すことができます。つまり、このタイプの統計は、上記のデータを説明する責任があります。

その一部として、推論統計は、収集されたデータについて推論を行う責任があります。データ自体によって示されるものとは異なる結論をスローします。

このタイプの統計は、情報の単純な編集を超えて、各情報をその動作を変更する可能性のある現象に関連付けます。

推論統計は、サンプルの分析から母集団に関する適切な結論に達します。したがって、結論内の誤差範囲を常に計算する必要があります。

記述統計

これは、最も人気があり、よく知られている統計の分野です。その主な目的は、変数を分析し、その後、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、データのグループを定義する特性を正確に特定するために、データのグループを記述することを目的としています（Fortun、2012）。

この統計のブランチは、グループから得られた情報の分析から得られたデータの順序付け、要約、および分類を担当すると言えます。

記述統計のいくつかの例には、特定の年における国の人口調査、または特定の期間内に病院に入院した人々の数が含まれる場合があります。

記述統計の分野にのみ含まれる特定の概念とカテゴリがあります。以下はその一部です。

- 分散：同じ変数に含まれる値の間に存在する違いです。分散には、これらの値の平均も含まれます。

- 平均：同じ変数に含まれるすべての値の合計から得られる値であり、合計に含まれるデータの数による結果の後続の除算。それは変数の中心傾向として定義されます。

- バイアスまたは尖度：曲線がどれほど急であるかを示す測定値です。これは、平均に最も近い要素の数を示す値です。バイアスには3つの異なるタイプ（Leptokurtic、Mesocurtic、Platicúrtic）があり、それぞれが平均値の周りのデータの集中度を示しています。

- グラフィック：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：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、正のいずれかになります（式、2017年）。

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、厳しい基準の下で選択する必要があります。

推論統計では、標本の観察から母集団に関するグローバルなステートメントを作成できる特別なツールを利用します。

このタイプの統計で実行される計算は算術であり、母集団全体の分析を担当する記述統計の場合とは異なり、常に誤差範囲を考慮に入れています。

このため、推論統計では、確率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、大部分の母集団について、その一部が何を伝えているかに基づいて結論を推測することができます（Vaivasuata、2015）。

記述統計によれば、無作為に選択された個人で構成されるサンプルの分析から一般集団からデータを取得することが可能です。

推論統計は、次の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、サンプルによって取得されたデータから母集団について結論付けられたものを検定することで構成されます。

- 信頼区間：これらは、関連する未知の特性を識別するために母集団のサンプル内で示される値の範囲です（Minitab Inc.、2017）。それらはランダムな性質を持っているため、推論的な統計分析でエラーのマージンを認識することができます。

記述統計と推論統計の主な違いは、前者は変数の分析から得られたデータの順序付け、要約、および分類を試みることです。

その一部として、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、推論を実行する記述統計の作業に依存しています。

このように、記述統計は、推論統計がその後にその作業を実行するための基礎を構成します。

記述統計は母集団（大規模グループ）とサンプル（母集団のサブセット）の両方を分析するために使用されることに注意することも重要です。

推論統計は、一般集団についての結論に到達しようとするサンプルを調査する責任があります。

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、関連するプロパティがあると仮定せずに、取得されたデータの説明にのみ焦点を当てていることです。

これは、取得したデータが示すことができる範囲を超えることはありません。一方で、推論統計は、統計分析から得られたすべてのデータは、その値を変更する可能性のある外部のランダムな現象に依存していると考えています。