- A statisztika fő ágai
- 1- Leíró statisztikák
- 2- Inferenciális statisztikák
- Paraméter statisztika
- Nem paraméteres statisztikák
- 3- Matematikai statisztikák
- Irodalom
A statisztika a matematika egyik ága, amely megfelel az adatok gyűjtésének, elemzésének, értelmezésének, bemutatásának és megszervezésének (az értékkészlet minőségi vagy kvantitatív változója). Ez a tudományág meg kívánja magyarázni egy jelenség (fizikai vagy természetes) kapcsolatát és függőségét.
Az angol statisztikus és Arthur Lyon Bowley közgazdász úgy határozza meg a statisztikát, hogy: "Bármely, egymással kapcsolatban álló kutatási részleg numerikus tényállása". Ebben az értelemben a statisztika felelős egy bizonyos populáció (statisztikában egyének, tárgyak vagy jelenségek halmaza) és / vagy tömeges vagy kollektív jelenségek vizsgálatáért.
A matematika ezen ága egy transzverzális tudomány, azaz különféle tudományágakban alkalmazható, a fizikától a társadalomtudományig, az egészségtudományig vagy a minőség-ellenőrzésig.
Ezenkívül nagy jelentőséggel bír az üzleti vagy kormányzati tevékenységekben, ahol a megszerzett adatok vizsgálata lehetővé teszi a döntéshozatal megkönnyítését vagy általánosításokat.
A problémára alkalmazott statisztikai vizsgálat elvégzésének általános gyakorlata a populáció meghatározása, amely különféle alanyok lehet.
A népesség általános példája az ország teljes népessége, tehát egy nemzeti népszámláláskor statisztikai tanulmány készül.
A statisztikák néhány speciális tudományága: Aktuáriusi tudományok, Biostatisztika, Demográfia, Ipari statisztikák, Statisztikai fizika, Felmérések, Társadalomtudományi statisztikák, Ökonometria stb.
A pszichológiában a pszichometria tudományága, amely statisztikai eljárásokkal foglalkozik és az emberi elmére jellemző pszichológiai változók számszerűsítésével rendelkezik.
A statisztika fő ágai
A statisztikákat két nagy területre osztják: leíró statisztikák és következtetési statisztikák, amelyek az alkalmazott statisztikákat tartalmazzák.
E két területen kívül létezik matematikai statisztika, amely magában foglalja a statisztika elméleti alapjait.
1- Leíró statisztikák
A leíró statisztika az a statisztikai ág, amely mennyiségileg vagy (mérhető) jelleggel leírja az információgyűjteményt.
Vagyis a leíró statisztika feladata egy statisztikai minta (a populációból nyert adatok halmaza) összegzése, ahelyett, hogy megismernék a mintát képviselő populációt.
Az adatkészlet leírására szolgáló leíró statisztikákban általánosan használt intézkedések egyike a központi tendencia mérése, valamint a változékonyság vagy a szóródás mérése.
A központi tendencia mértékét illetően olyan méréseket használunk, mint az átlag, a medián és az üzemmód. Míg a variancia, a kurtosis stb. Használják a variabilitási mutatókat.
A leíró statisztika általában a statisztikai elemzés első része. E tanulmányok eredményeit általában grafikonok kísérik, és szinte bármilyen mennyiségi (mérhető) elemzés alapjául szolgálnak.
Egy leíró statisztika példája lehet egy szám figyelembevétele, amely összefoglalja a baseball-tésztát.
Így a számot a tészta által megadott találatok számával osztják el, elosztva azzal, hogy hányszor ütött. Ez a tanulmány azonban nem ad pontosabb információkat, például az, hogy mely találatok voltak otthoni futások.
A leíró statisztikai tanulmányok további példái a következők lehetnek: Egy adott földrajzi területen élő polgárok átlagos életkora, egy adott témára hivatkozó összes könyv átlagos hossza, a látogatók számára az időbeli eltérés, ha egy adott országban böngésznek. Internetes oldal.
2- Inferenciális statisztikák
A következtetési statisztika a leíró statisztikától különbözik, főleg következtetések és indukciók felhasználásával.
Vagyis a statisztika ezen ágának célja egy vizsgált populáció tulajdonságainak levezetése, vagyis nemcsak az adatok összegyűjtése és összefoglalása, hanem bizonyos tulajdonságok vagy jellemzők magyarázata is a megszerzett adatokból.
Ebben az értelemben a következtetési statisztika azt jelenti, hogy a leíró statisztika felhasználásával végzett statisztikai elemzésből helyes következtetéseket kell szerezni.
Ezért a társadalomtudományi kísérletek sok kis csoportját érintik, így következtetések és általánosítások útján meghatározható, hogy az általános népesség hogyan viselkedik.
A következtetési statisztikákkal kapott következtetések véletlenszerűségektől függnek (minták vagy szabályszerűségek hiánya), de a megfelelő módszerek alkalmazásával releváns eredményeket kapunk.
Így mind a leíró statisztikák, mind a következtetési statisztikák kéz a kézben járnak.
Az inferenciális statisztikák fel vannak osztva:
Paraméter statisztika
Ez magában foglalja a valós adatok eloszlásán alapuló statisztikai eljárásokat, amelyeket egy véges számú paraméter határoz meg (egy olyan szám, amely összefoglalja a statisztikai változóból nyert adatok mennyiségét).
A parametrikus eljárások alkalmazásához nagyrészt előzetesen ismernie kell a megoszlás formáját a vizsgált populáció eredményformáival.
Ezért, ha az eloszlás, amelyet a kapott adatok követnek, teljesen ismeretlen, nem parametrikus eljárást kell alkalmazni.
Nem paraméteres statisztikák
A következtetési statisztikák ezen ága az olyan statisztikai tesztekben alkalmazott modellek és modellek, amelyekben az eloszlás nem felel meg az úgynevezett parametrikus kritériumoknak. Mivel a vizsgált adatok meghatározzák eloszlását, azt korábban nem lehet meghatározni.
A nem parametrikus statisztika az az eljárás, amelyet akkor kell választani, ha nem ismert, hogy az adatok megfelelnek-e egy ismert eloszlásnak, hogy ez a lépés a parametrikus eljárás előtt legyen.
Hasonlóképpen, egy nem paraméteres teszt esetén a hiba esélyét megfelelő mintaméret alkalmazásával csökkentik.
3- Matematikai statisztikák
A matematikai statisztikák meglétét a statisztikai tudományágnak is megemlítették.
Ez egy statisztikai elemzés korábbi skálájából áll, amelyben a valószínűség elméletét (a véletlenszerű jelenségeket tanulmányozó matematika ága) és a matematika más ágait használják.
A matematikai statisztika az adatokból történő adatgyűjtésből áll, és matematikai technikákat alkalmaz, mint például: matematikai elemzés, lineáris algebra, sztochasztikus elemzés, differenciálegyenletek stb. Így a matematikai statisztikákat az alkalmazott statisztikák befolyásolták.
Irodalom
- Statisztika. (2017, július 3.). A Wikipediaban, a Ingyenes enciklopédia. Visszakeresve: 2017. július 4, 08:30, az en.wikipedia.org webhelyről
- Adat. (2017, július 1.). A Wikipediaban, a Ingyenes enciklopédia. Visszakeresve: 2017. július 4, 08:30, az en.wikipedia.org webhelyről
- Statisztika. (2017, június 25). Wikipédia, a szabad enciklopédia. A konzultáció dátuma: 2017. július 4, 08:30, az es.wikipedia.org webhelyről
- Paraméter statisztika. (2017, február 10.). Wikipédia, a szabad enciklopédia. A konzultáció dátuma: 2017. július 4, 08:30, az es.wikipedia.org webhelyről
- Nem paraméteres statisztikák. (2015, augusztus 14). Wikipédia, a szabad enciklopédia. A konzultáció dátuma: 2017. július 4, 08:30, az es.wikipedia.org webhelyről
- Leíró statisztika. (2017, június 29.). Wikipédia, a szabad enciklopédia. A konzultáció dátuma: 2017. július 4, 08:30, az es.wikipedia.org webhelyről
- Inferenciális statisztikák. (2017, május 24.). Wikipédia, a szabad enciklopédia. A konzultáció dátuma: 2017. július 4, 08:30, az es.wikipedia.org webhelyről
- Statisztikai következtetés. (2017, július 1.). A Wikipediaban, a Ingyenes enciklopédia. Visszakeresve: 2017. július 4, 08:30, az en.wikipedia.org webhelyről
- Inferenciális statisztikák (2006, október 20.). A kutatási módszerek tudásbázisában. Visszakeresve: 2017. július 4, 08:31, a socialresearchmethods.net webhelyről
- Leíró statisztikák (2006, október 20.). A kutatási módszerek tudásbázisában. Visszakeresve: 2017. július 4, 08:31, a socialresearchmethods.net webhelyről.