3 główne gałęzie statystyczne

Statystyka jest gałęzią matematyki, która odpowiada gromadzeniu, analizie, interpretacji, prezentacji i organizacji danych (zbiór wartości zmiennej jakościowej lub ilościowej). Ta dyscyplina stara się wyjaśnić związki i zależności zjawiska (fizycznego lub naturalnego).

Statystyczny i brytyjski ekonomista Arthur Lyon Bowley definiuje statystyki jako: „Numeryczne stwierdzenia faktów każdego działu badawczego, umiejscowione względem siebie”. W tym sensie statystyki są odpowiedzialne za badanie określonej populacji (w statystykach, zestawie jednostek, obiektów lub zjawisk) i / lub zjawisk masowych lub zbiorowych.

Ta gałąź matematyki jest nauką przekrojową, to znaczy ma zastosowanie do różnych dyscyplin, od fizyki po nauki społeczne, nauki o zdrowiu lub kontrolę jakości.

Ponadto ma dużą wartość w działalności biznesowej lub rządowej, gdzie badanie uzyskanych danych ułatwia podejmowanie decyzji lub dokonywanie uogólnień.

Częstą praktyką przeprowadzania badań statystycznych w odniesieniu do problemu jest rozpoczęcie od określenia populacji, która może mieć różne tematy.

Typowym przykładem populacji jest całkowita populacja kraju, dlatego przeprowadzając narodowy spis ludności, przeprowadzane jest badanie statystyczne.

Niektóre wyspecjalizowane dziedziny statystyki to: nauki aktuarialne, biostatystyka, demografia, statystyki przemysłowe, fizyka statystyczna, ankiety, statystyki w naukach społecznych, ekonometria itp.

W psychologii, dyscyplina psychometrii, która specjalizuje się i określa ilościowo zmienne psychologiczne ludzkiego umysłu, stosując procedury statystyczne.

Główne gałęzie statystyki

Statystyki są podzielone na dwa główne obszary: statystyki opisowe i statystyki inferencyjne, które obejmują statystyki stosowane .

Oprócz tych dwóch obszarów istnieją statystyki matematyczne, które obejmują teoretyczne podstawy statystyki.

1- Statystyki opisowe

Statystyka opisowa to gałąź statystyki opisująca lub podsumowująca ilościowo (mierzalne) cechy zbioru informacji.

Oznacza to, że statystyki opisowe są odpowiedzialne za podsumowanie statystycznej próby (zestawu danych uzyskanych z populacji ) zamiast poznawania populacji reprezentującej próbkę.

Niektóre z miar powszechnie stosowanych w statystyce opisowej do opisu zbioru danych to miary tendencji centralnej i miary zmienności lub rozproszenia .

W odniesieniu do środków tendencji centralnej stosuje się takie środki, jak średnia, mediana i moda . W miarach zmienności wykorzystywane są wariancja, kurtoza itp.

Statystyka opisowa jest zazwyczaj pierwszą częścią do wykonania w analizie statystycznej. Wyniki tych badań są zazwyczaj połączone z wykresami i stanowią podstawę niemal dowolnej ilościowej (mierzalnej) analizy danych.

Przykładem statystyki opisowej może być rozważenie liczby podsumowującej, jak dobrze radzi sobie baseballista.

Tak więc liczba jest uzyskiwana przez liczbę trafień, które dał pałkarz podzielony przez liczbę razy, gdy był w nietoperzu. Jednak niniejsze badanie nie dostarczy bardziej szczegółowych informacji, na przykład, które z tych pałek zostały uruchomione w domu.

Innymi przykładami badań statystyki opisowej mogą być: średni wiek obywateli mieszkających na określonym obszarze geograficznym, średnia długość wszystkich książek odnoszących się do konkretnego tematu, różnica w czasie, który użytkownicy spędzają na przeglądaniu Strona internetowa.

2- Statystyki wnioskowania

Statystyka wnioskowania różni się od statystyki opisowej głównie przez zastosowanie wnioskowania i indukcji.

Oznacza to, że ta gałąź statystyki stara się wydedukować właściwości z badanej populacji, to znaczy, że nie tylko zbiera i podsumowuje dane, ale także stara się wyjaśnić pewne właściwości lub cechy otrzymanych danych.

W tym sensie statystyki wnioskowania implikują uzyskanie poprawnych wniosków z analizy statystycznej dokonanej przez statystyki opisowe.

Z tego powodu wiele eksperymentów w naukach społecznych obejmuje małą grupę populacji, więc za pomocą wnioskowania i uogólnień można określić, jak ogólnie zachowuje się populacja .

Wnioski uzyskane dzięki statystykom wnioskowania podlegają przypadkowości (brak wzorców lub prawidłowości), ale dzięki zastosowaniu odpowiednich metod uzyskuje się odpowiednie wyniki.

Zatem zarówno statystyki opisowe, jak i statystyki wnioskowania idą w parze.

Statystyka wnioskowania jest podzielona na:

Statystyki parametryczne

Obejmuje procedury statystyczne oparte na rozkładzie rzeczywistych danych, które są określone przez skończoną liczbę parametrów (liczba podsumowująca ilość danych uzyskanych ze zmiennej statystycznej).

Aby zastosować procedury parametryczne, w większości przypadków konieczne jest wcześniejsze zapoznanie się z formą dystrybucji dla uzyskanych form badanej populacji.

Dlatego też, jeśli dystrybucja, po której następują uzyskane dane, nie jest znana w całości, należy zastosować procedurę nieparametryczną.

Statystyki nieparametryczne

Ta gałąź statystyk wnioskowania obejmuje procedury stosowane w testach i modelach statystycznych, w których ich rozkład nie jest zgodny z tak zwanymi kryteriami parametrycznymi. Ponieważ badane dane to te, które definiują jego dystrybucję, nie można go wcześniej zdefiniować.

Statystyki nieparametryczne to procedura, która musi zostać wybrana, gdy nie wiadomo, czy dane są zgodne ze znanym rozkładem, tak że może to być krok przed procedurą parametryczną.

Podobnie w teście nieparametrycznym możliwości błędu zmniejszają się dzięki zastosowaniu odpowiednich rozmiarów próbek.

3- Statystyki matematyczne

Istnienie statystyki matematycznej zostało wspomniane w ten sam sposób, jako dyscyplina statystyki.

Składa się na to poprzednia skala w badaniu statystyki, w której wykorzystują one teorię prawdopodobieństwa (gałąź matematyki badająca zjawiska losowe ) i inne gałęzie matematyki.

Statystyka matematyczna polega na uzyskiwaniu informacji z danych i przy użyciu technik matematycznych, takich jak: analiza matematyczna, algebra liniowa, analiza stochastyczna, równania różniczkowe itp. Tak więc na statystykę matematyczną wpływają stosowane statystyki.