Contenu

• Différence principale
• Statistiques descriptives vs statistiques inférentielles
• Tableau de comparaison
• Qu'est-ce que la statistique descriptive?
• Les types
• Qu'est-ce que la statistique inférentielle?
• Domaines
• Différences Clés
• Conclusion

Différence principale

La principale différence entre les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles est que les statistiques descriptives utilisent les données pour fournir des représentations de la population, soit par des calculs numériques, soit par des graphiques ou des tableaux, et les statistiques inférentielles permettent de tirer des conclusions et de prédire une population population en question.

Statistiques descriptives vs statistiques inférentielles

La statistique descriptive est celle qui caractérise la population. De l’autre côté, les statistiques inférentielles sont utilisées pour généraliser la population à partir des échantillons. La statistique descriptive est le terme utilisé pour l'examen de données qui aide à résumer ou à montrer des données de manière significative. La statistique déductive appelée échantillonnage est utilisée pour s'assurer que l'échantillon choisi représente la population le plus fidèlement possible. Dans les statistiques descriptives, les données sont résumées et représentées de manière précise à l'aide de graphiques, de tableaux et de graphiques, tandis que les statistiques inférentielles déterminent la probabilité des caractéristiques de l'échantillon à l'aide de la théorie des probabilités. Dans la statistique descriptive, les outils sont utilisés pour mesurer la tendance centrale (moyenne / médiane / mode), la dispersion des données (plage, écart type, etc.), et dans la statistique inférentielle, les outils utilisés pour les tests d'hypothèse, l'analyse de variance, etc. .

Tableau de comparaison

Qu'est-ce que la statistique descriptive?

La statistique descriptive est le terme de statistique attribué à l’enquête sur les données qui permet de décrire, de montrer ou d’abstraire les données dans une mesure significative. Les statistiques descriptives sont très importantes car si nous présentions nos données brutes, il serait difficile d’imaginer ce que les données montraient, en particulier s’il y en avait beaucoup. Les statistiques descriptives nous permettent donc de présenter les données de manière plus significative, ce qui permet une interprétation plus simple des données. Les statistiques descriptives décrivent les données sous forme de statistiques et les graphiques sont un sujet important et sont discutés dans d'autres guides de statistiques agraires.

Les types

• Mesures de tendance centrale: ce sont des moyens de définir la position centrale d'une distribution de fréquence pour un groupe de données. Dans ce cas, la distribution de fréquence est simplement la distribution et le standard des notes attribuées par les 100 étudiants les plus bas aux plus hauts. Nous pouvons expliquer cette position centrale en utilisant des statistiques contenant le mode, la médiane et la moyenne. Vous pouvez lire sur les mesures d'une tendance centrale ici.
• Mesures de propagation: Ce sont des moyens de résumer un groupe de données en décrivant comment répartir les scores. Les mesures de propagation nous aident à réduire la dispersion de ces scores. Pour décrire cet écart, certaines statistiques nous sont disponibles, notamment la plage, les quadrilles, l'écart absolu, la variance et l'écart type.

Qu'est-ce que la statistique inférentielle?

La statistique inférentielle, contrairement aux statistiques descriptives, consiste à appliquer les conclusions d'une étude expérimentale à des populations plus générales. Les statistiques inférentielles tentent de répondre aux questions sur les populations et les échantillons non testés dans l'expérience donnée. Si vous menez une enquête, l’objectif est d’appliquer l’achèvement à une population plus générale, en supposant que l’étendue de l’échantillonnage soit suffisamment grande et que l’échantillon soit suffisamment représentatif du grand public. Les statistiques inférentielles sont importantes car les études et les expériences doivent déclarer et conclure quelque chose sur les populations globales et pas seulement sur l'échantillon étudié. Les statistiques inférentielles sont utiles lorsque l'examen de chaque membre d'une population entière n'est pas commode ou possible. Les statistiques inférentielles utilisent des modèles statistiques pour vous aider à comparer vos données d'échantillon à d'autres échantillons ou à des recherches antérieures.

Domaines

• Estimation des paramètres. Cela signifie obtenir une statistique de vos données d'échantillon (par exemple, la moyenne de l'échantillon) et l'utiliser pour dire quelque chose à propos d'une constante de population (c'est-à-dire, la valeur attendue).
• Tests d'hypothèses. C'est ici que vous pouvez utiliser des exemples de données pour répondre à des questions de recherche. Par exemple, vous pourriez être curieux de savoir si un nouveau médicament anticancéreux est efficace. Ou si le petit-déjeuner aide les enfants à avoir de meilleurs résultats dans les écoles.

Différences Clés

1. La statistique descriptive est un ordre impliqué dans la description de la population étudiée. La statistique inférentielle est un type de statistique; qui se concentre sur la conclusion de la population, par analyse et observation d'échantillons.
2. Il existe une représentation graphique ou sous forme de tableau du résultat final dans les statistiques descriptives alors que le résultat final est affiché sous forme de probabilité.
3. Des statistiques descriptives décrivent les données déjà connues pour résumer l’échantillon. Inversement, les statistiques inférentielles tentent de conclure pour en savoir plus sur la population; qui dépasse les données disponibles.
4. Descriptive Statistics collecte, organise, analyse et présente les données de manière significative. Au contraire, la statistique inférentielle contraste les données, teste l’hypothèse et permet de prédire les résultats futurs.
5. Les statistiques descriptives décrivent une condition tandis que les statistiques inférentielles expliquent la probabilité de survenue d'un événement.

Conclusion

Par conséquent, nous avons une discussion adéquate sur les deux termes. Tout ce que vous avez besoin de savoir, c'est que les statistiques descriptives consistent à représenter votre ensemble de données existant, tandis que les statistiques inférentielles se concentrent sur la spéculation sur la population supplémentaire, c'est-à-dire sur l'ensemble de données. en cours d'étude. Alors que les statistiques descriptives fournissent la totalité des données, le chercheur a étudié alors que les statistiques inférentielles effectuent l'induction, ce qui signifie que les données qui vous sont fournies ne sont pas étudiées.