Beschreibende vs. inferenzielle Statistik: Unterschied und Vergleich

Deskriptive Statistiken fassen die Hauptmerkmale eines Datensatzes zusammen und beschreiben sie und liefern so einfache und aussagekräftige Erkenntnisse. Inferenzstatistiken ziehen Schlussfolgerungen oder machen Vorhersagen über eine Population auf der Grundlage einer Datenstichprobe, wobei Wahrscheinlichkeitstheorie und Hypothesentests zum Einsatz kommen. Zusammen helfen sie Analysten, die Eigenschaften von Daten zu verstehen und zu interpretieren.

Key Take Away

  1. Deskriptive Statistiken fassen die Hauptmerkmale eines Datensatzes zusammen und beschreiben sie, während Inferenzstatistiken Stichprobendaten verwenden, um Vorhersagen zu treffen oder Schlussfolgerungen über eine Population zu ziehen.
  2. Die deskriptive Statistik umfasst zentrale Tendenz- und Streuungsmaße, während die Inferenzstatistik Hypothesentests und Schätztechniken umfasst.
  3. Deskriptive Statistiken bilden eine Grundlage für die Datenanalyse, während Inferenzstatistiken es Forschern ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen und Vorhersagen zu treffen.

Deskriptive vs. Inferenzstatistik

Die deskriptive Statistik fasst die Hauptmerkmale eines Datensatzes zusammen und beschreibt sie, z. B. Mittelwert, Median und Standardabweichung. Es bietet eine Möglichkeit, die Verteilung und das Muster von Daten zu verstehen. Inferenzstatistik verwendet eine Stichprobe von Daten, um Rückschlüsse auf die Population zu ziehen, aus der die Daten stammen.

Deskriptive vs. Inferenzstatistik

 

Vergleichstabelle

MerkmalBeschreibende StatistikInferenzstatistik
ZweckBeschreiben Sie die Eigenschaften eines DatensatzesZiehen Sie anhand einer Stichprobe Rückschlüsse auf eine Population
Setzen Sie mit Achtsamkeit Daten selbstBevölkerung, die durch die Daten repräsentiert wird
Informationen bereitgestelltMaße der zentralen Tendenz, Streuung und VerteilungKonfidenzintervalle, p-Werte, Hypothesentests
StichprobenumfangAnwendbar auf jede GrößeBasiert normalerweise auf Stichproben, kann aber auch auf kleine Populationen angewendet werden
SicherheitFasst bekannte Daten zusammenTrifft Vorhersagen oder Verallgemeinerungen mit einem inhärenten Maß an Unsicherheit
BeispieleMittelwert, Median, Modus, Bereich, Standardabweichung, HäufigkeitsverteilungHypothesentests, Korrelationsanalyse, Regressionsanalyse, ANOVA
OutputDiagramme, Tabellen, GrafikenAussagen über die Bevölkerung, die mit Wahrscheinlichkeit wahr sind
EinschränkungenKann nicht über den Datensatz hinaus verallgemeinert werdenErfordert eine sorgfältige Probenauswahl und gültige statistische Tests

 

Was ist deskriptive Statistik?

Deskriptive Statistiken umfassen Methoden zum sinnvollen Organisieren, Zusammenfassen und Präsentieren von Daten. Ziel dieser statistischen Techniken ist es, einen klaren und prägnanten Überblick über die Hauptmerkmale und Merkmale eines Datensatzes zu geben. Bei der deskriptiven Statistik geht es nicht darum, Schlussfolgerungen oder Verallgemeinerungen über eine größere Bevölkerung zu ziehen; Stattdessen besteht ihr Hauptzweck darin, Einblicke in den spezifischen zu analysierenden Datensatz zu bieten.

Maße der zentralen Tendenz

Deskriptive Statistiken umfassen Maße der zentralen Tendenz, wie etwa den Mittelwert, mittlere, und Modus. Diese Kennzahlen liefern einen zentralen oder repräsentativen Wert, um den sich die Datenpunkte gruppieren, und vermitteln einen Eindruck vom typischen Wert des Datensatzes.

Dispersionsmaße

Ein weiterer Aspekt der deskriptiven Statistik sind Streuungsmaße wie Bereich, Varianz und Standardabweichung. Diese Maßnahmen helfen bei der Beurteilung der Streuung oder Variabilität der Datenpunkte und liefern Informationen darüber, wie stark einzelne Datenwerte von der zentralen Tendenz abweichen.

Datenvisualisierung

Deskriptive Statistiken werden häufig durch visuelle Darstellungen von Daten ergänzt, darunter Histogramme, Boxplots und Streudiagramme. Diese Visualisierungen verbessern das Verständnis der Verteilung, Muster und potenziellen Ausreißer der Daten.

beschreibende Statistik
 

Was ist Inferenzstatistik?

Bei der Inferenzstatistik geht es darum, auf der Grundlage einer Datenstichprobe Schlussfolgerungen oder Schlussfolgerungen über eine Population zu ziehen. Dieser Zweig der Statistik nutzt Wahrscheinlichkeitstheorie und Hypothesentests, um Ergebnisse über die beobachtete Stichprobe hinaus zu extrapolieren.

Schlüssel Konzepte:

  1. Bevölkerung und Stichprobe:
    • Einwohner Die gesamte untersuchte Gruppe.
    • Beispiel: Eine Teilmenge der Bevölkerung, die zum Sammeln von Daten verwendet wird.
  2. Probenahmemethoden:
    • Stichproben: Jedes Mitglied der Bevölkerung hat die gleiche Chance, in die Stichprobe aufgenommen zu werden.
    • Geschichtete Stichprobe: Die Bevölkerung wird in Untergruppen aufgeteilt und aus jeder Untergruppe werden Proben entnommen.
    • Cluster-Sampling: Die Bevölkerung wird in Cluster unterteilt und ganze Cluster werden zufällig ausgewählt.
  3. Hypothesentest:
    • Nullhypothese (H0): Eine Aussage ohne Wirkung oder ohne Unterschied.
    • Alternativhypothese (H1): Eine Aussage, die einen Effekt oder Unterschied angibt.
    • Signifikanzniveau (α): Die Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese abzulehnen, wenn sie wahr ist (auf 0.05 eingestellt).
    • P-Wert: Die Wahrscheinlichkeit, beobachtete Ergebnisse zu erhalten, oder, noch extremer, unter der Annahme, dass die Nullhypothese wahr ist. Ein niedrigerer p-Wert deutet auf stärkere Beweise gegen die Nullhypothese hin.
  4. Vertrauensintervalle:
    • Ein aus den Stichprobendaten berechneter Wertebereich, innerhalb dessen der wahre Bevölkerungsparameter mit einem bestimmten Konfidenzniveau (z. B. 95 %) wahrscheinlich liegt.
  5. Regressionsanalyse:
    • Untersuchung der Beziehung zwischen Variablen, um Ergebnisse vorherzusagen oder zu erklären.
  6. Statistische Inferenztechniken:
    • T-Tests: Wird verwendet, um die Mittelwerte zweier Gruppen zu vergleichen.
    • ANOVA (Varianzanalyse): Vergleicht Mittelwerte von mehr als zwei Gruppen.
    • Regressionsanalyse: Prognostiziert die Beziehung zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen.
  7. Fehler in der Schlussfolgerung:
    • Fehler vom Typ I: Eine wahre Nullhypothese wird fälschlicherweise abgelehnt.
    • Fehler vom Typ II: Eine falsche Nullhypothese kann nicht abgelehnt werden.
Inferenzstatistik

Hauptunterschiede zwischen deskriptiver und inferenzieller Statistik

  • Umfang:
    • Beschreibende Statistik: Fasst die Hauptmerkmale eines Datensatzes zusammen und beschreibt sie.
    • Inferenzstatistik: Zieht auf der Grundlage einer Stichprobe Schlussfolgerungen oder trifft Vorhersagen über eine Population.
  • Ziel:
    • Beschreibende Statistik: Bietet Einblicke in die Eigenschaften der Daten.
    • Inferenzstatistik: Extrapoliert Ergebnisse aus einer Stichprobe, um Rückschlüsse auf eine Population zu ziehen.
  • Datenanalyse:
    • Beschreibende Statistik: Der Schwerpunkt liegt auf der Organisation und Zusammenfassung von Daten anhand von Maßen wie Mittelwert, Median und Standardabweichung.
    • Inferenzstatistik: Umfasst Hypothesentests, Konfidenzintervalle und Regressionsanalysen, um Vorhersagen zu treffen oder Schlussfolgerungen über eine Population zu ziehen.
  • Beispieltechniken:
    • Beschreibende Statistik: Mittelwert, Median, Modus, Bereich, Standardabweichung.
    • Inferenzstatistik: Hypothesentests, Konfidenzintervalle, Regressionsanalyse, T-Tests, ANOVA.
  • Zweck:
    • Beschreibende Statistik: Bietet eine Momentaufnahme und einen Überblick über den Datensatz.
    • Inferenzstatistik: Ziel ist es, auf der Grundlage von Stichprobendaten Verallgemeinerungen oder Vorhersagen über eine Bevölkerung zu treffen.
  • Bevölkerung vs. Stichprobe:
    • Beschreibende Statistik: Konzentriert sich auf die Eigenschaften der beobachteten Probe.
    • Inferenzstatistik: Dabei werden Rückschlüsse auf die größere Population gezogen, aus der die Stichprobe gezogen wird.
  • Anwendung:
    • Beschreibende Statistik: Wird häufig zum Zusammenfassen und Präsentieren von Daten auf sinnvolle Weise verwendet.
    • Inferenzstatistik: Unverzichtbar, um Vorhersagen zu treffen, Schlussfolgerungen zu ziehen und Entscheidungen zu treffen, die über die beobachteten Daten hinausgehen.
  • Beispielszenario:
    • Beschreibende Statistik: Berechnung des durchschnittlichen Einkommens einer Stichprobe.
    • Inferenzstatistik: Vorhersage des durchschnittlichen Einkommens der gesamten Bevölkerung basierend auf den Stichprobendaten.
Unterschied zwischen deskriptiver und inferenzieller Statistik
Bibliographie
  1. https://repository.upenn.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1314&context=marketing_papers
  2. https://journals.library.ualberta.ca/eblip/index.php/EBLIP/article/view/168
  3. https://psycnet.apa.org/record/1994-98130-000
  4. https://arxiv.org/abs/1302.2525

Letzte Aktualisierung: 11. Februar 2024

Punkt 1
Eine Bitte?

Ich habe mir so viel Mühe gegeben, diesen Blogbeitrag zu schreiben, um Ihnen einen Mehrwert zu bieten. Es wird sehr hilfreich für mich sein, wenn Sie es in den sozialen Medien oder mit Ihren Freunden / Ihrer Familie teilen möchten. TEILEN IST ♥️

21 Gedanken zu „Deskriptive vs. Inferenzstatistik: Unterschied und Vergleich“

  1. Deskriptive und inferenzielle Statistiken sind für das Verständnis und die Interpretation von Daten unerlässlich. Deskriptive Statistiken fassen die Hauptmerkmale der Daten zusammen, während inferenzielle Statistiken es uns ermöglichen, Vorhersagen über eine größere Population zu treffen.

    antworten
  2. Deskriptive Statistik und Inferenzstatistik dienen unterschiedlichen, sich jedoch ergänzenden Zwecken bei der Datenanalyse. Das Verständnis ihrer Unterschiede verbessert die Klarheit der Dateninterpretation.

    antworten
  3. Der Artikel bietet einen umfassenden Überblick über deskriptive und inferenzielle Statistiken und hebt ihre wichtigsten Unterschiede und Zwecke hervor. Diese Klarheit ist für Analysten und Forscher von unschätzbarem Wert.

    antworten
    • Auf jeden Fall, Devans. Ein solides Verständnis dieser statistischen Methoden ist in verschiedenen Bereichen von grundlegender Bedeutung, von der Forschung bis zur Geschäftsanalyse.

      antworten
  4. Die Unterscheidung zwischen deskriptiver und inferenzieller Statistik ist klar. Während deskriptive Statistiken die Merkmale eines Datensatzes zusammenfassen, ermöglichen uns inferenzielle Statistiken, Verallgemeinerungen vorzunehmen und Vorhersagen über eine größere Population zu treffen.

    antworten
  5. Der Artikel bietet eine klare und prägnante Erklärung der deskriptiven und inferenziellen Statistik und beleuchtet ihre unterschiedlichen, aber komplementären Rollen in der Datenanalyse.

    antworten
  6. Deskriptive und inferenzielle Statistiken sind wie das Yin und Yang der Datenanalyse, jedes auf seine eigene Weise entscheidend für aussagekräftige Interpretationen und Vorhersagen.

    antworten
  7. Deskriptive Statistiken bieten einen umfassenden Überblick über den Datensatz, während inferenzielle Statistiken uns über die beobachtete Stichprobe hinausführen, um umfassendere Rückschlüsse auf die gesamte Bevölkerung zu ziehen.

    antworten
  8. Um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und genaue Schlussfolgerungen aus Daten zu ziehen, ist es von entscheidender Bedeutung, über ein umfassendes Verständnis der deskriptiven und inferenziellen Statistik zu verfügen.

    antworten
  9. Der Vergleich zwischen deskriptiver und inferentieller Statistik ist aufschlussreich. Es ist wichtig, den Zweck und Umfang jedes einzelnen zu verstehen, um sie effektiv nutzen zu können.

    antworten
  10. Die Unterscheidung zwischen deskriptiver und inferenzieller Statistik ist von entscheidender Bedeutung. Deskriptive Statistiken bieten eine solide Grundlage für die Datenanalyse, während inferenzielle Statistiken umfassendere Verallgemeinerungen und Vorhersagen ermöglichen.

    antworten
    • Tatsächlich ist die Fähigkeit, auf der Grundlage einer Stichprobe Rückschlüsse auf eine Bevölkerung zu ziehen, für Forschungs- und Entscheidungsprozesse von unschätzbarem Wert.

      antworten

Hinterlasse einen Kommentar

Möchten Sie diesen Artikel für später speichern? Klicken Sie auf das Herz in der unteren rechten Ecke, um in Ihrer eigenen Artikelbox zu speichern!