في الإحصاء الوصفي والاستدلالي هي جزء من الفرعين الرئيسيين حيث يتم تقسيم الإحصائية، علم بالضبط هي المسؤولة عن استخراج المعلومات على العديد من المتغيرات، وقياس لهم ، والسيطرة والاتصال في حالة وجود و عدم اليقين.
بهذه الطريقة ، تهدف الإحصاء إلى تحديد السلوكيات والأحداث العلمية والاجتماعية والتحكم فيها.
الإحصاء الوصفي مسؤول عن تلخيص المعلومات المستمدة من البيانات المتعلقة بالسكان أو العينة. هدفها هو تجميع هذه المعلومات بطريقة دقيقة وبسيطة وواضحة ومنظمة (Santillán ، 2016).
هذه هي الطريقة التي يمكن أن تشير بها الإحصائيات الوصفية إلى العناصر الأكثر تمثيلاً لمجموعة البيانات ، والمعروفة باسم البيانات الإحصائية. باختصار ، هذا النوع من الإحصاء مسؤول عن تقديم أوصاف للبيانات المذكورة.
من جانبها ، فإن الإحصاءات الاستنتاجية مسؤولة عن إجراء استنتاجات حول البيانات التي تم جمعها. إنه يلقي استنتاجات مختلفة عما تظهره البيانات نفسها.
يتجاوز هذا النوع من الإحصائيات التجميع البسيط للمعلومات ، ويربط كل معلومة بظواهر يمكن أن تغير سلوكها.
تصل الإحصائيات الاستنتاجية إلى استنتاجات ذات صلة حول مجموعة سكانية من تحليل عينة. لذلك ، يجب عليك دائمًا حساب هامش الخطأ في استنتاجاتك.
الإحصاء الوصفي
إنه فرع الإحصاء الأكثر شهرة وشهرة. هدفه الرئيسي هو تحليل المتغيرات ومن ثم وصف النتائج التي تم الحصول عليها من التحليل المذكور.
تسعى الإحصاء الوصفي إلى وصف مجموعة من البيانات من أجل التحديد الدقيق للخصائص التي تحدد المجموعة المذكورة (Fortun ، 2012).
يمكن القول أن هذا الفرع من الإحصاء مسؤول عن ترتيب وتلخيص وتصنيف البيانات الناتجة عن تحليل المعلومات المستمدة من مجموعة.
قد تتضمن بعض الأمثلة للإحصاءات الوصفية تعدادات السكان لبلد ما في سنة معينة أو عدد الأشخاص الذين تم إدخالهم إلى المستشفى خلال إطار زمني معين.
التصنيفات
هناك مفاهيم وفئات معينة تشكل حصريًا جزءًا من مجال الإحصاء الوصفي. بعضها مدرج أدناه:
- التشتت: هو الاختلاف الموجود بين القيم المتضمنة في نفس المتغير. يشمل التشتت أيضًا متوسط هذه القيم.
- المتوسط: القيمة التي تنتج من مجموع كل القيم المدرجة في نفس المتغير والتقسيم اللاحق للنتيجة على عدد البيانات المدرجة في المجموع. يتم تعريفه على أنه الاتجاه المركزي للمتغير.
- التحيز أو التفرطح: هو القياس الذي يشير إلى مدى انحدار المنحنى. إنها القيمة التي تشير إلى عدد العناصر الأقرب إلى المتوسط. هناك ثلاثة أنواع مختلفة من التحيز (Leptokurtic و Mesocurtic و Platicúrtic) ، كل منها يشير إلى مدى ارتفاع تركيز البيانات حول المتوسط.
- الرسوم البيانية: هي التمثيل البياني للبيانات المأخوذة من التحليل. عادة ، يتم استخدام أنواع مختلفة من الرسوم البيانية الإحصائية ، بما في ذلك الشريط ، الدائري ، الخطي ، المضلع ، من بين أمور أخرى ،
- عدم التناسق: هو القيمة التي توضح كيفية توزيع قيم نفس المتغير بالنسبة إلى المتوسط. يمكن أن تكون سلبية أو متماثلة أو موجبة (الصيغ ، 2017).
الإحصاء الاستدلالي
إنها طريقة التحليل المستخدمة لعمل استنتاجات حول السكان ، مع الأخذ في الاعتبار البيانات التي يتم طرحها بواسطة الإحصائيات الوصفية على جزء من نفس العينة. يجب اختيار هذا الجزء وفقًا لمعايير صارمة.
تستخدم الإحصائيات الاستدلالية أدوات خاصة تسمح لك بعمل بيانات عالمية حول السكان ، من خلال ملاحظة عينة.
الحسابات التي يقوم بها هذا النوع من الإحصاء هي حسابات حسابية وتسمح دائمًا بهامش خطأ ، وهذا ليس هو الحال مع الإحصاء الوصفي ، المسؤول عن تحليل السكان بالكامل.
لهذا السبب ، تتطلب الإحصائيات الاستنتاجية استخدام نماذج احتمالية تسمح لك باستنتاج استنتاجات حول عدد كبير من السكان بناءً فقط على ما يخبرك به جزء منه (Vaivasuata ، 2015).
وفقًا للإحصاءات الوصفية ، من الممكن الحصول على بيانات من عامة السكان من تحليل عينة مكونة من أفراد تم اختيارهم عشوائيًا.
التصنيفات
يمكن تصنيف الإحصائيات الاستدلالية إلى فئتين كبيرتين موصوفتين أدناه:
- اختبارات الفرضيات: كما يدل اسمها ، فهي تتكون من اختبار ما تم التوصل إليه حول مجتمع من البيانات التي حصلت عليها العينة.
- فترات الثقة: هذه هي نطاقات القيم المشار إليها داخل عينة من السكان لتحديد خاصية ذات صلة وغير معروفة (Minitab Inc. ، 2017). نظرًا لطبيعتها العشوائية ، فهي تسمح لنا بالتعرف على هامش الخطأ في أي تحليل إحصائي استنتاجي.
الاختلافات بين الإحصاء الوصفي والاستنتاجي
يتمثل الاختلاف الرئيسي بين الإحصاء الوصفي والاستنتاجي في أن الأول يسعى إلى ترتيب وتلخيص وتصنيف البيانات المستمدة من تحليل المتغيرات.
من جانبها ، تقوم الإحصاءات الاستدلالية ، بإجراء استقطاعات بناءً على البيانات التي تم الحصول عليها مسبقًا.
من ناحية أخرى ، تعتمد الإحصائيات الاستنتاجية على عمل الإحصاء الوصفي لتنفيذ استنتاجاتها.
وبهذه الطريقة ، تشكل الإحصائيات الوصفية الأساس الذي ستؤدي عليه الإحصاءات الاستنتاجية لاحقًا عملها.
من المهم أيضًا ملاحظة أن الإحصاء الوصفي يستخدم لتحليل كل من السكان (مجموعات كبيرة) والعينات (مجموعات فرعية من السكان).
بينما تكون الإحصائيات الاستنتاجية مسؤولة عن دراسة العينات التي تسعى منها للوصول إلى استنتاجات حول عامة السكان.
الفرق الآخر بين هذين النوعين من الإحصائيات هو أن الإحصاء الوصفي يركز فقط على وصف البيانات التي تم الحصول عليها ، دون افتراض أن لديهم أي خاصية ذات صلة.
هذا لا يتجاوز ما يمكن أن تشير إليه البيانات التي تم الحصول عليها. من جانبها ، تعتقد الإحصائيات الاستدلالية أن جميع البيانات المستمدة من أي تحليل إحصائي تعتمد على ظواهر خارجية وعشوائية يمكن أن تغير قيمتها.
المراجع
- الصيغ ، يو (2017). صيغ الكون. تم الاسترجاع من ASYMMETRY: universoformulas.com
- فورتون ، م. (7 يونيو 2012). الإحصاء تم الاسترجاع من الإحصائيات الوصفية والجزئية: materiaestadistica.blogspot.com.co
- شركة Minitab (2017). تم الاسترجاع من ما هو فاصل الثقة؟: support.minitab.com
- سانتيلان ، أ. (13 سبتمبر 2016). دليل. تم الاسترجاع من الإحصاء الوصفي والاستنتاجي: المفاهيم العامة: ebevidencia.com
- (6 ديسمبر 2015). رياضيات. تم الاسترجاع من الفرق بين الإحصاء الوصفي والإحصاء الاستنتاجي: differententre.info