콘텐츠

• 주요 차이점
• 기술 통계 vs. 추론 통계
• 비교 차트
• 기술 통계 란 무엇입니까?
• 종류
• 추론 통계 란 무엇입니까?
• 도메인
• 주요 차이점
• 결론

주요 차이점

기술 통계와 추론 통계의 주요 차이점은 기술 통계는 수치 계산이나 그래프 또는 표를 통해 모집단을 묘사하기 위해 데이터를 사용한다는 것입니다. 추론 통계는 문제의 인구.

기술 통계 vs. 추론 통계

기술 통계량은 인구를 특징 짓는 통계입니다. 다른 한편으로, 추론 통계는 표본을 기반으로 모집단을 일반화하는 데 사용됩니다. 기술 통계량 (descriptive statistics)은 의미있는 방식으로 데이터를 요약하거나 표시하는 데 도움이되는 데이터 검사에 제공되는 용어입니다. 표본 추출이라고하는 추론 통계는 선택한 표본이 가능한 한 모집단을 나타내는 지 확인하는 데 사용됩니다. 설명 통계에서 데이터는 차트, 표 및 그래프를 사용하여 요약되고 정확한 방식으로 표시되는 반면, 추론 통계는 확률 이론을 사용하여 표본의 특성 확률을 결정합니다. 기술 통계에서 도구는 중심 경향 (평균 / 중앙 / 모드), 데이터의 확산 (범위, 표준 편차 등)을 측정하는 데 사용되며 추론 통계에서 가설 검정, 분산 분석 등에 사용되는 도구 .

비교 차트

기술 통계	추론 통계
기술 통계량 (Descriptive Statistics)은 연구 대상 인구를 설명하는 데 관련된 통계 섹션입니다.	추론 통계는 표본 분석 및 관찰에 의한 모집단 결론에 중점을 둔 일종의 통계입니다.
조작
상황을 정의합니다.	이벤트 발생 가능성을 설명합니다.
무엇을합니까?
의미있는 방식으로 데이터를 설정, 분석 및 제시합니다.	데이터를 등식, 테스트 및 예측합니다.
서비스
샘플을 요약하기 위해 이미 알려진 데이터를 설명합니다.	이용 가능한 데이터를 넘어서서 인구에 대해 배우려는 결론에 도달하려고 시도합니다.
최종 결과의 형태
차트, 그래프 및 테이블	개연성

기술 통계 란 무엇입니까?

기술 통계량 (descriptive statistics)은 데이터를 설명, 표시 또는 추상화하는 데 도움이되는 데이터 조사에 제공되는 통계 용어입니다. 설명 통계는 매우 중요합니다. 원시 데이터를 제공 할 경우 특히 데이터가 많은 경우 데이터가 무엇을 표시했는지 상상하기 어렵 기 때문입니다. 따라서 기술 통계량을 통해보다 의미있는 방식으로 데이터를 제시 할 수 있으므로 데이터를보다 간단하게 해석 할 수 있습니다. 기술 통계는 통계를 통해 데이터를 설명하고 그래프는 중요한 주제이며 다른 농업 통계 안내서에서 논의됩니다.

종류

• 중심 경향의 척도 : 이는 데이터 그룹에 대한 주파수 분포의 중심 위치를 정의하는 수단입니다. 이 경우, 빈도 분포는 단순히 100 명의 학생들이 가장 낮은 것에서 가장 높은 것으로 표시 한 분포 및 표준입니다. 모드, 중앙값 및 평균을 포함하는 일부 통계를 사용하여이 중심 위치를 설명 할 수 있습니다. 여기에서 중심 경향의 측정 값에 대해 읽을 수 있습니다.
• 스프레드 측정 : 이는 점수를 분산시키는 방법을 설명하여 데이터 그룹을 요약하는 수단입니다. 스프레드 측정은 이러한 점수가 얼마나 퍼져 나가는지를 단축시키는 데 도움이됩니다. 이 스프레드를 설명하기 위해 범위, 쿼드 릴, 절대 편차, 분산 및 표준 편차를 포함한 일부 통계를 사용할 수 있습니다.

추론 통계 란 무엇입니까?

추론 통계는 기술 통계와 달리 한 실험 연구에서 얻은 결론을 더 일반적인 인구에 적용하려는 노력입니다. 추론 통계는 주어진 실험에서 테스트되지 않은 모집단 및 표본에 대한 질문에 답변하려고 시도합니다. 설문 조사를 수행하는 경우 표본 추출 범위가 충분히 크고 표본 대표가 더 많은 일반 대중에게 충분히 적합하다고 가정하면 완료를보다 일반적인 모집단에 적용하는 것이 목표입니다. 연구와 실험은 연구 된 표본이 아니라 포괄적 인 집단에 대해 무언가를 선언하고 결론을 내릴 필요가 있기 때문에 추론 통계가 중요합니다. 추론 통계는 전체 모집단의 각 구성원을 검사하는 것이 편리하지 않거나 불가능할 때 유용합니다. 추론 통계는 통계 패턴을 사용하여 표본 데이터를 다른 표본 또는 이전 연구와 비교할 수 있습니다.

도메인

• 추정 파라미터. 즉, 표본 데이터 (예 : 표본 평균)에서 통계를 가져와 모집단 상수 (예상 값)에 대해 이야기하는 데 활용합니다.
• 가설 검정. 여기에서 샘플 데이터를 활용하여 연구 질문에 응답 할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 암 치료제가 효과적인지 궁금 할 수 있습니다. 또는 아침 식사가 아이들이 학교에서 더 잘 수행하도록 돕는 경우

주요 차이점

1. 기술 통계량 (Descriptive Statistics)은 연구 대상 인구를 기술하는 것과 관련된 명령입니다. 추론 통계는 통계 유형입니다. 샘플 분석 및 관찰을 통해 모집단을 마무리하는 데 중점을 둡니다.
2. 설명 통계에는 최종 결과가 그래픽 또는 표 형식으로 표시되지만 최종 결과는 확률 형식으로 표시됩니다.
3. 기술 통계량은 샘플을 요약하기 위해 이미 알려진 데이터를 설명합니다. 반대로, 추론 통계는 인구에 대해 배우기 위해 결론을 내린다. 사용 가능한 데이터 이상으로 확장됩니다.
4. 기술 통계량 (Descriptive Statistics)은 의미있는 방식으로 데이터를 수집, 구성, 분석 및 제시합니다. 반대로, 추론 통계는 데이터를 대조하고, 가설을 테스트하고, 미래 결과를 예측합니다.
5. 설명 통계는 조건을 설명하는 반면 추론 통계는 이벤트가 발생할 가능성을 설명합니다.

결론

따라서 두 용어에 대한 적절한 논의가 있습니다. 설명 통계는 기존 데이터 세트를 나타내는 것에 관한 것입니다. 반면 추론 통계는 추가 인구, 즉 데이터 세트 위에있는 추측에 집중하는 데 집중합니다. 연구 중. 설명 통계는 데이터의 전체를 제공하지만 연구원은 추론 통계를 통해 유도를 수행합니다. 즉, 제공된 데이터는 연구되지 않습니다.