Kuvaileva vs. Alkuperäiset tilastot

Tilastokenttä on jaettu kahteen pääjakoon: kuvaava ja päättely. Jokainen näistä segmenteistä on tärkeä, ja tarjoaa erilaisia ​​tekniikoita, joilla saavutetaan eri tavoitteet. Kuvailevat tilastot kuvaavat mitä tapahtuu väestö tai tietojoukko. Inferenssitilastot sitä vastoin sallivat tutkijoiden ottaa löydöksiä otosryhmästä ja yleistää ne suuremmalle populaatiolle. Kahdella tilastotyypillä on joitain tärkeitä eroja.

Kuvaileva tilastotyyppi on tilastotyyppi, joka todennäköisesti alkaa useimpien ihmisten mieliin, kun he kuulevat sanan “tilastot”. Tässä tilasto-osassa tavoitteena on kuvata. Numeerisia mittauksia käytetään kertomaan tietosarjan ominaisuuksista. Tähän tilasto-osaan kuuluu useita kohteita, kuten:

• keskivertotai tietojoukon keskipisteen mitta, joka koostuu keskiarvosta, mediaanista, moodista tai keskialueesta
• Tietojoukon leviäminen, joka voidaan mitata alue tai keskihajonta
• Tietojen, kuten viiden numeron yhteenveto
• Mittaukset, kuten skewness ja huipukkuus
• Suhteiden ja korrelaatio pariliitoksen välillä
• Tilastollisten tulosten esittely graafinen muoto

Nämä toimenpiteet ovat tärkeitä ja hyödyllisiä, koska niiden avulla tutkijat voivat nähdä kuvioita tiedoista ja siten ymmärtää nämä tiedot. Kuvailevia tilastoja voidaan käyttää vain tutkittavan populaation tai tietojoukon kuvaamiseen: Tuloksia ei voida yleistää mihinkään muuhun ryhmään tai populaatioon.

Yhteiskuntatieteilijöiden käyttämiä kahta tyyppiä kuvaavia tilastoja on:

Keskeisen taipumuksen mitat kaappaa tietojen yleiset suuntaukset ja lasketaan ja ilmaistaan ​​keskiarvona, mediaanina ja moodina. Keskiarvo kertoo tutkijoille kaikkien tietojoukkojen matemaattisen keskiarvon, kuten keski-ikä ensimmäisessä avioliitossa; mediaani edustaa tietojen jakautumisen keskustaa, kuten ikä, joka on sen ikäryhmän keskellä, jonka aikana ihmiset ensimmäisen kerran naimisiin; ja tila voi olla yleisin ikä, jolloin ihmiset ensimmäistä kertaa naimisiin.

Levitysmitat kuvaavat tietojen jakamista ja suhdetta toisiinsa, mukaan lukien:

• Alue, koko tietoalueen arvoalue
• Taajuuden jakauma, joka määrittelee kuinka monta kertaa tietty arvo esiintyy tietojoukossa
• Neliosat, alaryhmät, jotka muodostuvat tietojoukossa, kun kaikki arvot on jaettu neljään yhtä suureen osaan alueen sisällä
• Keskimääräinen absoluuttinen poikkeama, sen keskiarvo, kuinka paljon kukin arvo poikkeaa keskiarvosta
• vaihtelu, joka kuvaa, kuinka suuri osa datasta on levinnyt
• Vakiopoikkeama, joka kuvaa datan leviämistä suhteessa keskiarvoon

Levitysmitat esitetään usein visuaalisesti taulukoissa, ympyrä- ja pylväskaavioissa sekä histogrammeissa avuksi tiedon suuntausten ymmärtämisessä.

Inferenssitilastot tuotetaan monimutkaisilla matemaattisilla laskelmilla, joiden avulla tutkijat voivat päätellä suuremman populaation kehityssuuntia siitä otetun näytteen tutkimuksen perusteella. Tutkijat käyttävät päätelmätilastoja tutkiakseen näytteessä olevien muuttujien välisiä suhteita ja sitten tehdä yleistyksiä tai ennusteita siitä, kuinka nuo muuttujat liittyvät suurempiin väestö.

Kukin väestön jäsen on yleensä mahdotonta tutkia erikseen. Joten tutkijat valitsevat edustavan populaation alajoukon, jota kutsutaan tilastolliseksi näytteeksi, ja tästä analyysistä pystyvät sanomaan jotain väestöstä, josta otos tuli. Päätelmätilastoja on kaksi suurta jaottelua:

• Luotettavuusväli antaa joukon arvoja väestön tuntemattomalle parametrille mittaamalla tilastollisen näytteen. Tämä ilmaistaan ​​ajanjaksona ja luottamusasteena, että parametri on ajan sisällä.
• Testit, joilla on merkitystä tai hypoteesin testaus jossa tutkijat väittävät väestöstä analysoimalla tilastollisen näytteen. Suunnittelussa tässä prosessissa on jonkin verran epävarmuutta. Tämä voidaan ilmaista merkitsevyystasolla.

Menetelmiin, joita yhteiskuntatieteilijät käyttävät tutkiakseen muuttujien välisiä suhteita ja luodakseen siten päättelytilastoja, sisältyy lineaariset regressioanalyysit, logistiset regressioanalyysit, ANOVA, korrelaatioanalyysit, rakenneyhtälön mallintaminen, ja selviytymisanalyysi. Tutkiessaan johtavaan tilastoon perustuvia tutkimuksia tutkijat suorittavat merkittävän testin selvittääkseen, pystyvätkö he yleistämään tulokset suurelle väestölle. Yleisiin merkittävyystesteihin kuuluvat Khin neliö ja t-testi. Nämä kertovat tutkijoille todennäköisyydestä, että näytteen analyysitulokset edustavat koko väestöä.

Vaikka kuvailevista tilastoista on apua sellaisten asioiden oppimisessa kuin tietojen leviäminen ja keskitys, mitään kuvaavissa tilastoissa ei voida käyttää yleistämiseen. Kuvailevissa tilastoissa mittaukset, kuten keskiarvo ja keskihajonta, ilmoitetaan tarkkoina lukuina.

Vaikka päättelytilastoissa käytetään joitain samankaltaisia ​​laskelmia - kuten keskiarvo ja keskihajonta -, päättelytilastojen painopiste on erilainen. Inferenssitilastot alkavat otoksesta ja sitten yleistetaan väestölle. Tätä väestöä koskevia tietoja ei ilmoiteta lukumääränä. Sen sijaan tutkijat ilmaisevat nämä parametrit potentiaalilukujen joukona yhdessä luottamusasteen kanssa.