Deskriptive Statistik verwendet Daten, um eine Population entweder durch numerische Berechnungen oder Grafiken oder Tabellen zu beschreiben. Inferenzstatistiken auf der Hand machen Schlussfolgerungen und Vorhersagen über eine Population basierend auf einer Stichprobe von Daten, die aus der fraglichen Population entnommen wurden . Im Folgenden finden Sie weitere Einblicke in die Unterschiede zwischen deskriptiven Statistiken und inferentiellen Statistiken.
Contents
Der Unterschied
Definition
Deskriptive Statistik ist ein Zweig der Statistik, der sich auf die Zusammenfassung der aus einer Stichprobe gesammelten Daten konzentriert. Die Technik erzeugt Maße der zentralen Tendenz und Streuung, die darstellen, wie die Werte der Variablen konzentriert und verteilt sind. Im Gegensatz dazu verallgemeinert die Inferenzstatistik die aus einer Stichprobe erhaltenen Statistiken auf die allgemeine Bevölkerung, zu der die Stichprobe gehört. Die Maße der Bevölkerung werden als Parameter bezeichnet.
Anwendung
Deskriptive Statistiken sind begrenzt, da die Statistiken nur auf die Daten angewendet werden können, die Sie tatsächlich gemessen haben. Sie sind nicht auf andere Datengruppen übertragbar. Andererseits kann die Inferenzstatistik auf eine größere Datenpopulation angewendet werden, solange die Stichprobendaten als repräsentativ für die Population verwendet werden.
Genauigkeit
Deskriptive Statistiken sind wahrscheinlich zu 100 % genau, da keine Annahmen über die verwendeten Rohdaten gemacht werden. Im Gegensatz dazu ziehen Inferenzstatistiken immer Rückschlüsse auf eine große Grundgesamtheit basierend auf einer kleineren Stichprobe. Diese Methode darf nicht fehlerfrei sein. Dies gibt der deskriptiven Statistik den Vorteil gegenüber der inferenziellen Statistik.
Methoden
Die in der deskriptiven Statistik verwendeten Methoden sind das Maß der zentralen Tendenz (Verwendung eines einzelnen Wertes zur Beschreibung der Daten) und das Streuungsmaß (Verwendung von Durchschnittsdaten). Im Gegensatz dazu verwendet die Inferenzstatistik die folgenden Methoden, um Schlussfolgerungen zu ziehen: Konfidenzintervall und Hypothesentest. Das Konfidenzintervall misst eine Stichprobe und gibt einen Wertebereich für einen unbekannten Populationsparameter an. Hypothesentests sind eine angenommene Analyse einer Probe.
Verwendete grafische Methoden
In der deskriptiven Statistik werden als grafische Methoden Tortendiagramme, Balkendiagramme, Histogramme, Häufigkeitsverteilungsdiagramme und Mittelwertanalysediagramme verwendet. Auf der anderen Seite verwenden inferenzielle Statistiken grafische Methoden wie Korrelationsanalyse, Überlebensanalyse, lineare Regressionsgrafik, ANOVA, Strukturgleichungsmodellierung.
Verwendung der Wahrscheinlichkeit
Deskriptive Statistik erfordert keine Verwendung von Wahrscheinlichkeiten (Annahmen) seitens des Benutzers, da alle Rohdaten bereits vorhanden sind, wohingegen inferentielle Statistik vom Benutzer Annahmen oder Vermutungen erfordert, bevor der Test ausgeführt wird.
Eigenschaften der Probe
Die Eigenschaften der Grundgesamtheit in deskriptiven Statistiken wie Modus, Mittelwert usw. werden als Parameter bezeichnet. Im Gegensatz dazu werden Eigenschaften der Stichproben in der Inferenzstatistik nicht als Parameter bezeichnet; stattdessen werden sie nur als Statistik bezeichnet.
Beispiel im Alltag
Ein gutes Beispiel für die Verwendung deskriptiver Statistiken ist die Berechnung des Notendurchschnitts (GPA) eines Schülers. Der Notendurchschnitt ist im Wesentlichen der gewichtete Mittelwert der Ergebnisse der Schüler und spiegelt die akademische Gesamtleistung des jeweiligen Schülers wider. Andererseits ist ein gutes Beispiel für inferenzielle Statistik in Aktion die Vorhersage des Ergebnisses einer Wahl vor der Abstimmung mittels Umfragen.
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Was sind einige der Unterschiede zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik in einem Vergleichsdiagramm?
| Vergleichsbasis | Beschreibende Statistik | Inferenzstatistik |
| Definition | Deskriptive Statistik ist ein Zweig der Statistik, der sich auf die Zusammenfassung der aus einer Stichprobe gesammelten Daten konzentriert. | Inferenzstatistik verallgemeinert die aus einer Stichprobe gewonnenen Statistiken auf die allgemeine Bevölkerung, zu der die Stichprobe gehört. |
| Anwendung | Die Anwendung ist eingeschränkt, da die Statistik nur auf die von Ihnen tatsächlich gemessenen Daten angewendet werden kann. | Kann auf eine größere Datenpopulation angewendet werden, solange die Stichprobendaten als repräsentativ für die Population verwendet werden. |
| Genauigkeit | Statistiken sind wahrscheinlich zu 100 % genau, da keine Annahmen über die verwendeten Rohdaten gemacht werden. | Statistiken ziehen immer Rückschlüsse auf eine große Population basierend auf einer kleineren Stichprobe. Diese Methode darf nicht fehlerfrei sein. |
| Methoden | Die in der deskriptiven Statistik verwendeten Methoden sind das Maß der zentralen Tendenz (Verwendung eines einzelnen Wertes zur Beschreibung der Daten) und das Streuungsmaß (Verwendung von Durchschnittsdaten). | Die Inferenzstatistik verwendet die folgenden Methoden, um Schlussfolgerungen zu ziehen: Konfidenzintervall und Hypothesentests. |
| Verwendete grafische Methoden | Verwendete grafische Methoden sind Tortendiagramme, Balkendiagramme, Histogramme, Häufigkeitsverteilungsdiagramme und Mittelwertanalysediagramme. | Verwenden Sie grafische Methoden wie Korrelationsanalyse, Überlebensanalyse, lineare Regressionsgrafik, ANOVA, Strukturgleichungsmodellierung. |
| Verwendung der Wahrscheinlichkeit | Erfordert keine Verwendung von Wahrscheinlichkeiten (Annahmen) seitens des Benutzers, da alle Rohdaten bereits vorhanden sind | Erfordert vom Benutzer Annahmen oder Vermutungen, bevor der Test ausgeführt wird. |
| Eigenschaften der Probe | Die Eigenschaften der Grundgesamtheit in deskriptiven Statistiken wie Modus, Mittelwert usw. werden als Parameter bezeichnet. | Eigenschaften der Stichproben in der Inferenzstatistik werden nicht als Parameter bezeichnet; stattdessen werden sie nur als Statistik bezeichnet. |
| Beispiel im Alltag | 3 Ein gutes Beispiel für die Verwendung deskriptiver Statistiken ist die Berechnung des Notendurchschnitts (GPA) eines Schülers. Der Notendurchschnitt ist im Wesentlichen der gewichtete Mittelwert der Ergebnisse der Schüler und spiegelt die akademische Gesamtleistung des jeweiligen Schülers wider. | Ein gutes Beispiel für inferenzielle Statistik im Einsatz ist die Vorhersage des Ergebnisses einer Wahl vor der Abstimmung mittels Umfragen. |
Zusammenfassung
Was ist der Hauptunterschied zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik?
Deskriptive Statistik ist ein Zweig der Statistik, der sich auf die Zusammenfassung der aus einer Stichprobe gesammelten Daten konzentriert. Die Technik erzeugt Maße der zentralen Tendenz und Streuung, die darstellen, wie die Werte der Variablen konzentriert und verteilt sind. Im Gegensatz dazu verallgemeinert die Inferenzstatistik die aus einer Stichprobe erhaltenen Statistiken auf die allgemeine Bevölkerung, zu der die Stichprobe gehört. Die Maße der Bevölkerung werden als Parameter bezeichnet.
