Verilerin toplanması, düzenlenmesi ve analizine İstatistik denir. Analiz edilen verilerin yorumlanması ve sunulması bilimi, istatistiğin temel amacıdır.
İstatistiksel analiz birçok endüstride ve birçok ülkede uygulanmaktadır. Bastırılabilecek devam eden veya yeni bir gelecekteki sorunun belirlenmesine yardımcı olur.
İstatistikler, bilgi toplamanın tüm yönlerini içerir. Anketler, nüfus sayımı ve birçok yolla olabilir.
Yaygın olarak kullanılan iki önemli istatistiksel yöntem türü vardır. Biri tanımlayıcı istatistikler, diğeri ise çıkarımsal istatistiklerdir.
Bu ikisi birlikte, gelecekteki ihtiyaçların belirlenmesinde birçok avantaj sunar. İstatistikler, bir hükümet veya kuruluş tarafından alınan birçok bilinçli kararın temelini oluşturur.
Tanımlayıcı İstatistikler ve Çıkarımsal İstatistikler, ele alınması gereken birçok konunun sonuçlandırılmasına yardımcı olur. İstatistiklerin en iyi yanı, gelecekteki ihtiyaçları karşılamasıdır.
Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistikler
Tanımlayıcı ve çıkarımsal istatistikler arasındaki fark, verilere bakma şeklidir. Tanımlayıcı istatistikler popülasyonu tanımlarken, çıkarımsal istatistikler belirli bir model için bir insan örneğini alır ve onu bütün parti ile genelleştirir.
Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistikler Arasındaki Karşılaştırma Tablosu (Tablo Halinde)
| Karşılaştırma Parametresi | Tanımlayıcı | çıkarımsal |
|---|---|---|
| Anlam/Tanım | Tanımlayıcı İstatistik, popülasyonu tanımlayan istatistiklerin dalıdır. | Çıkarımsal İstatistik, popülasyondaki insanların örnek bir yüzdesini inceleyerek tüm popülasyonu sonuçlandıran istatistik dalıdır. |
| Doğanın işi | Tanımlayıcı istatistikler, daha fazla araştırma için verileri mükemmel bir şekilde anlamlı bir şekilde düzenler, analiz eder ve sunar. | Çıkarımsal istatistikler, verilerin karşılaştırılması ve analiz edilen verilerden sonuca varmak için tahmin ile ilgilidir. |
| Son sonuç | Tanımlayıcı istatistikler grafikler, Çizelgeler ve ayrıca tablolar sunar. | Çıkarımsal İstatistikler, verilerden çıkarılan belirli bir olayın olasılığını verir. |
| Ana Kullanım | Tanımlayıcı istatistikler, altta yatan durumu açıklar | Çıkarımsal istatistikler, bir olayın gelecekteki oluşumunu şans eseri açık bir şekilde açıklar. |
| Ana İşlevsellik | Tanımlayıcı istatistikler normalde herkesin bildiği verileri verir. Sadece özetliyor. | Çıkarımsal istatistikler verilerin ötesine geçer. Çalışılan popülasyon hakkında sonuçlar verir ve popülasyon davranışını yüzde olarak öğrenmeye yardımcı olur. |
Tanımlayıcı İstatistik Nedir?
Tanımlayıcı istatistikler, incelenen popülasyonu tanımlamaya yardımcı olan istatistiklerin dalıdır. Veri setinin önemli özellikleri, tanımlayıcı istatistiklerle nicel olarak tanımlanır.
Açıklama, ortalama, medyan, mod ve ayrıca dağılım ölçüleri gibi belirli özellikler aracılığıyla gerçekleşir. Tanımlayıcı istatistikler, grafikleri, çizelgeleri ve tabloları kullanarak bilgileri anlamlı bir şekilde sağlar.
Veriler de doğru bir şekilde belirtilmiştir. Bilgiler aynı bağlamda açıklanacak birkaç diyagram da içerebilir.
Tanımlayıcı istatistikler, çalışmadaki örneklem hakkında basit bilgiler sunar. Bu, büyük bir istatistiksel analiz için veri analizinin ilk aşamasını oluşturur.
Tanımlayıcı istatistikler, bazı yararlı verileri elde etmek için iş dünyasında yaygın olarak kullanılmaktadır. İstatistiksel analizin gerçekleştirildiği veri seti, zaten herkes tarafından bilinen birçok bilgiyi getirir, ancak belirli bir duruma yarattığı anlamlı etkide sunulur.
Bazen, örnek veri kümesi iki ila üç değişkene sahip olabilir. Bu durumda, tanımlayıcı istatistikler, üç değişkenin tümü arasındaki ilişkiyi vermek zorundadır. Aslında üç tür analiz vardır; tek değişkenli, iki değişkenli ve çok değişkenli analiz.
Veri kümesi bir değişkene sahipse analize tek değişkenli, iki veya daha fazla değişkene sahipse iki değişkenli veya çok değişkenli analiz denir.
Çıkarımsal İstatistik nedir?
Çıkarımsal istatistik, belirli bir modelin tamamından bir numuneyi analiz ederek sonuca varan istatistik dalıdır. Çıkarımsal istatistik, belirli bir gerçeği, bir örneğini inceleyerek bütün partiye genelliyor.
Numuneden çıkan sonucun tüm grup için aynı olduğuna karar verilir. Belirli bir neden için çok sayıda sayının veya popülasyonun incelenemediği durumlarda gerçekten çok uygun bir yoldur.
Seçilen numune tam olarak partinin tamamından olmalıdır ve numunenin sonucu doğrudan tüm partiye uygulanacaktır. Çoğunlukla, çıkarımsal istatistikler olasılık teorisi ile çalışır.
Çıkarımsal istatistikte kullanılan yöntemler, parametrelerin tahmini ve hipotezin test edilmesidir. Örnek üzerinden yapılan önermeler model olur ve aynı model tüm topluluğa tabi tutulur.
Çıkarımsal istatistik modelleri çoktur, örnek verilerin yaklaşık dağılımını içerir. Ancak tüm modeller belirli bir sonuca varıyor ancak farklı senaryolarda kullanılıyor. Çıkarımsal analiz, tüm nüfusun yeni hükümet hakkında ne düşünebileceğini kontrol etmek için kullanılabilir. Bu sadece birkaç bin kişiyi kontrol ederek gerçekleşebilir.
Tanımlayıcı ve Çıkarımsal İstatistik Arasındaki Temel Farklılıklar
- Her iki istatistiğin dalı büyük ölçüde önemli olsa da, farklılıkları vardır. bu Tanımlayıcı İstatistikler ve Çıkarımsal İstatistikler arasındaki temel fark Tanımlayıcı istatistikler popülasyonu tanımlarken, çıkarımsal istatistikler popülasyonun bir örneğini inceleyerek popülasyonun öğrenilmesine yardımcı olur. Bir insan örneğinin verilerini analiz ederek sonuca varmaya yardımcı olur.
- Tanımlayıcı istatistikler, verileri grafik temsiller, çizelgeler ve tablolar aracılığıyla anlamlı bir şekilde sağlamada mükemmeldir; çıkarımsal istatistikler ise verilerden karşılaştırma ve tahminde bulunmaya yardımcı olur.
- Tanımlayıcı istatistiklerin nihai sonucu bir diyagram veya grafiksel bir temsil olabilir, ancak çıkarımsal istatistikler belirli bir olayın olasılığını sunar.
- Tanımlayıcı istatistikler bir durumu tanımlamaya yardımcı olurken, çıkarımsal istatistikler gelecekteki bir olayın meydana gelme şansını açıklar.
- Tanımlayıcı istatistikler, zaten bilinen verileri verir, ancak çıkarımsal istatistikler, popülasyon hakkında bilgi edinilmesini sağlar. Bu bazen öngörülen rakamların ötesindedir.
Çözüm
İstatistiksel analiz, devam eden ve gelecekteki birçok soruna çözüm bulmak için mükemmel bir yoldur. Tanımlayıcı istatistikler yalnızca önceden bilinen doğrudan veriler sunsa da. Nasıl sunulduğu, birçok bilgi keşfine yol açar.
Bu keşif, çıkarımsal istatistiklere yol açar. Çıkarımsal istatistikler, birçok gerçek hakkında harika sonuçlar verir. Bu, mevcut sayıların daha büyük olduğu bir sonuca varmanın daha kolay bir yoludur.
Çıkarımsal istatistikte varsayımlar yapmaya odaklanmak da mantıklıdır, bu nedenle hatalar bir olasılık meselesidir. Araştırmacılar çok iyi bildiğinde hangisini kullanmalı.
- https://repository.upenn.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1314&context=marketing_papers
- https://journals.library.ualberta.ca/eblip/index.php/EBLIP/article/view/168
- https://psycnet.apa.org/record/1994-98130-000
- https://arxiv.org/abs/1302.2525
