다른 한편으로, 추론 통계 는 표본을 기반으로 인구에 대한 일반화를하기 위해 사용됩니다. 따라서 설명 적 통계와 추론 통계 사이에는 큰 차이가 있습니다. 즉, 데이터로 수행하는 작업입니다. 두 가지 주제에 대해 더 자세히 알아 보려면이 기사를 한눈에 살펴 보겠습니다.
비교 차트
| 비교의 근거 | 기술 통계 | 추론 통계 |
|---|---|---|
| 의미 | 기술 통계 (Descriptive statistics)는 연구중인 인구를 기술하는 통계와 관련이있다. | 추론 통계 (Inferential Statistics)는 표본 분석과 관찰을 기반으로 인구에 대한 결론을 내리는 데 중점을 둔 일종의 통계입니다. |
| 그것은 무엇입니까? | 의미있는 방식으로 데이터를 구성, 분석 및 제시하십시오. | 데이터를 비교, 테스트 및 예측합니다. |
| 최종 결과 형식 | 도표, 도표 및 테이블 | 개연성 |
| 용법 | 상황을 설명하기. | 이벤트의 발생 가능성을 설명합니다. |
| 기능 | 샘플을 요약하기 위해 이미 알려진 데이터를 설명합니다. | 그것은 가능한 데이터를 넘어선 인구에 대해 배우기 위해 결론에 도달하려고 시도합니다. |
기술 통계의 정의
기술 통계는 데이터 집합의 중요한 특성을 정량적으로 설명하는 분야를 나타냅니다. 특성을 기술 할 목적으로 평균, 중앙값, 모드 및 분산 측정 (범위, 표준 편차, 사 분위 편차 및 분산 등)과 같은 중심 경향의 측정을 사용합니다.
데이터는 연구원이 차트, 표 및 그래프와 같은 수치 및 그래픽 도구를 사용하여 정확한 방식으로 데이터를 표시하는 유용한 방법으로 요약됩니다. 또한, 텍스트는 다이어그램을 지원하기 위해 제시되어 설명하는 내용을 설명합니다.
추론 통계의 정의
추론 통계는 모두 표본에서 모집단까지 일반화하는 것입니다. 즉, 표본의 분석 결과는 표본을 취하는 더 큰 모집단으로 추론 할 수 있습니다. 그것은 우주의 모든 구성원에게 질문하는 것이 불가능할 때 인구에 대한 결론을 이끌어내는 편리한 방법입니다. 선택한 표본은 전체 인구를 대표합니다. 그러므로 그것은 인구의 중요한 특징들을 포함해야한다.
추론 통계는 확률 이론을 사용하여 표본의 속성을 기반으로 모집단의 성질 확률을 결정하는 데 사용됩니다. 주요 추론 통계는 분산 분석, 카이 제곱 검정, 학생 분포, 회귀 분석 등과 같은 통계 모델을 기반으로합니다. 추론 통계 방법 :
- 매개 변수 추정
- 가설 테스트
기술 통계와 추론 통계의 주요 차이점
설명 및 추론 통계의 차이점은 다음과 같은 이유로 명확하게 나타낼 수 있습니다.
- 기술 통계 (Descriptive Statistics)는 연구 대상 인구를 설명하는 분야입니다. 추론 통계는 통계 유형입니다. 그것은 표본 분석과 관찰을 바탕으로 인구에 대한 결론을 도출하는데 초점을 맞추고있다.
- 기술 통계 (Descriptive Statistics)는 의미있는 방식으로 데이터를 수집, 정리, 분석 및 제시합니다. 반대로 추론 통계는 데이터를 비교하고 가설을 검증하며 미래 결과에 대한 예측을합니다.
- 설명적인 통계에는 최종 결과가 도식적으로 또는 표 형식으로 표시되지만 최종 결과는 확률 형태로 표시됩니다.
- 설명 통계는 상황을 설명하고 추론 통계는 이벤트의 발생 가능성을 설명합니다.
- 설명 통계는 샘플을 요약하기 위해 이미 알려진 데이터를 설명합니다. 반대로, 추론 통계는 인구에 대해 배우기 위해 결론에 도달하려고 시도한다. 사용할 수있는 데이터 이상으로 확장됩니다.
결론
따라서 우리는 두 가지 주제에 대해 충분한 토론을 가졌습니다. 설명 통계는 현재 데이터 집합을 보여주는 것에 관한 것이고 추리 통계는 추가 인구에 대한 가정을 연구하는데 초점을 맞추고 있습니다. 즉, 연구중인 데이터 집합을 넘어서는 것입니다. 설명 통계는 연구자가 실제로 연구 한 데이터의 합계를 제공하는 반면 추리 통계는 일반화합니다. 즉, 제공되는 데이터는 실제로 연구되지 않습니다.
