Estatísticas descritivas vs inferenciais
Estatística é a disciplina de coleta, análise e apresentação de dados. A teoria da estatística é dividida em dois ramos com base nas informações que produzem ao analisar os dados.
O que é estatística descritiva?
A estatística descritiva é o ramo da estatística que descreve as principais propriedades de um conjunto de dados quantitativamente. Para representar as propriedades de um conjunto de dados com a maior precisão possível, os dados são resumidos usando ferramentas gráficas ou numéricas.
O resumo gráfico é feito pela tabulação, agrupamento e representação gráfica dos valores das variáveis de interesse. A distribuição de frequência e os histogramas de distribuição de frequência relativa são essas representações. Eles retratam a distribuição dos valores pela população.
O resumo numérico envolve o cálculo de medidas descritivas, como média, modo e média. As medidas descritivas são posteriormente categorizadas em duas classes; são medidas de tendência central e medidas de dispersão / variação. As medidas de tendência central são a média / média, mediana e moda. Cada um tem seu próprio nível de aplicabilidade e utilidade. Onde um pode falhar, o outro pode representar melhor o conjunto de dados.
Como o nome indica, as medidas de dispersão envolvem medir a distribuição dos dados. O intervalo, desvio padrão, variância, intervalos de percentis e quartil e coeficiente de variação são medidas de dispersão. Eles fornecem informações sobre a disseminação dos dados.
Um exemplo simples do uso de estatísticas descritivas é o cálculo da média de notas de um aluno. O GPA em essência é a média ponderada dos resultados dos alunos e é um reflexo do desempenho acadêmico geral desse aluno em particular.
O que é estatística inferencial?
A estatística inferencial é o ramo da estatística, que obtém conclusões sobre a população em questão a partir do conjunto de dados obtido de uma amostra sujeita a variações aleatórias, observacionais e de amostragem. Em geral, os resultados são obtidos de uma amostra aleatória da população e as conclusões derivadas da amostra são generalizadas para representar toda a população.
A amostra é um subconjunto da população, e as medidas de estatísticas descritivas para os dados adquiridos da amostra são simplesmente conhecidas como estatísticas. As medidas de estatística descritiva obtidas na análise da amostra são conhecidas como parâmetros quando aplicadas à população e representam toda a população.
A estatística inferencial se concentra em como generalizar as estatísticas obtidas a partir de uma amostra com a maior precisão possível para representar a população. Um fator preocupante é a natureza da amostra. Se a amostra for tendenciosa, os resultados também serão tendenciosos, e os parâmetros baseados neles não representam toda a população corretamente. Portanto, a amostragem é um estudo importante da estatística inferencial. Suposições estatísticas, teoria de decisão estatística e teoria de estimativa, teste de hipótese, projeto de experimentos, análise de variância e análise de regressão são tópicos proeminentes de estudo na teoria de estatística inferencial.
Um bom exemplo de estatística inferencial em ação é a previsão dos resultados de uma eleição antes da votação por meio de votação.
Qual é a diferença entre estatísticas descritivas e inferenciais?
• A estatística descritiva concentra-se em resumir os dados coletados de uma amostra. A técnica produz medidas de tendência central e dispersão que representam como os valores das variáveis estão concentrados e dispersos.
• A estatística inferencial generaliza as estatísticas obtidas de uma amostra para a população geral à qual a amostra pertence. As medidas da população são denominadas parâmetros.
• A estatística descritiva faz apenas um resumo das propriedades da amostra da qual os dados foram adquiridos, mas na estatística inferencial, a medida da amostra é usada para inferir propriedades da população.
• Na estatística inferencial, os parâmetros foram obtidos de uma amostra, mas não de toda a população; portanto, sempre existe alguma incerteza em relação aos valores reais.
