Statistiche descrittive vs inferenziali: differenza e confronto

Le statistiche descrittive riassumono e descrivono le caratteristiche principali di un set di dati, fornendo spunti semplici e significativi. Le statistiche inferenziali traggono conclusioni o fanno previsioni su una popolazione sulla base di un campione di dati, utilizzando la teoria della probabilità e il test di ipotesi. Insieme, aiutano gli analisti a comprendere e interpretare le caratteristiche dei dati.

Punti chiave

1. Le statistiche descrittive riassumono e descrivono le caratteristiche principali di un set di dati, mentre le statistiche inferenziali utilizzano dati campione per fare previsioni o trarre conclusioni su una popolazione.
2. Le statistiche descrittive includono misure di tendenza centrale e dispersione, mentre le statistiche inferenziali implicano test di ipotesi e tecniche di stima.
3. Le statistiche descrittive forniscono una base per l'analisi dei dati, mentre le statistiche inferenziali consentono ai ricercatori di prendere decisioni e previsioni basate sui dati.

Statistiche descrittive vs inferenziali

La statistica descrittiva riassume e descrive le caratteristiche principali di un set di dati, come la media, la mediana e la deviazione standard. Fornisce un modo per comprendere la distribuzione e il modello dei dati. La statistica inferenziale utilizza un campione di dati per fare inferenze sulla popolazione da cui sono stati estratti i dati.

---

 

Tavola di comparazione

caratteristica	Statistiche descrittive	Statistica inferenziale
Missione	Descrivere le caratteristiche di un set di dati	Trarre conclusioni su una popolazione sulla base di un campione
Focus	I dati stessi	Popolazione rappresentata dai dati
Informazioni fornite	Misure di tendenza centrale, dispersione e distribuzione	Intervalli di confidenza, valori p, test di ipotesi
Misura di prova	Applicabile a qualsiasi dimensione	Di solito si basa su campioni, ma può essere applicato a piccole popolazioni
Certezza	Riepiloga i dati noti	Effettua previsioni o generalizzazioni con un livello intrinseco di incertezza
Esempi	Media, mediana, moda, intervallo, deviazione standard, distribuzione di frequenza	Verifica di ipotesi, analisi di correlazione, analisi di regressione, ANOVA
Uscita	Grafici, tabelle, grafici	Affermazioni sulla popolazione con una probabilità di essere vere
Limiti	Impossibile generalizzare oltre il set di dati	Richiede un'attenta selezione del campione e test statistici validi

---

 

Cos'è la statistica descrittiva?

La statistica descrittiva implica metodi di organizzazione, riepilogo e presentazione dei dati in modo significativo. Queste tecniche statistiche mirano a fornire una panoramica chiara e concisa delle principali caratteristiche e caratteristiche di un set di dati. Le statistiche descrittive non implicano fare inferenze o generalizzazioni su una popolazione più ampia; invece, il loro scopo principale è offrire approfondimenti sul set di dati specifico da analizzare.

Provvedimenti di Tendenza Centrale

Le statistiche descrittive includono misure di tendenza centrale, come la media, la mediana e la moda. Queste misure forniscono un valore centrale o rappresentativo attorno al quale si raggruppano i punti dati, offrendo un'idea del valore tipico del set di dati.

Misure di dispersione

Un altro aspetto della statistica descrittiva riguarda le misure di dispersione, come l’intervallo, la varianza e la deviazione standard. Queste misure aiutano a valutare la diffusione o la variabilità dei punti dati, fornendo informazioni su quanto i valori dei singoli dati si discostano dalla tendenza centrale.

Visualizzazione dati

Le statistiche descrittive sono spesso integrate da rappresentazioni visive dei dati, inclusi istogrammi, box plot e grafici a dispersione. Queste visualizzazioni migliorano la comprensione della distribuzione, dei modelli e dei potenziali valori anomali dei dati.

 

Cos'è la statistica inferenziale?

La statistica inferenziale implica trarre conclusioni o fare inferenze su una popolazione sulla base di un campione di dati. Questo ramo della statistica utilizza la teoria della probabilità e la verifica delle ipotesi per estrapolare i risultati oltre il campione osservato.

Concetti chiave:

1. Popolazione e campione:
   • Popolazione: L'intero gruppo in studio.
   • Esempio: Un sottoinsieme della popolazione utilizzato per raccogliere dati.
2. Metodi di campionamento:
   • Campionamento Casuale: Ogni membro della popolazione ha la stessa probabilità di essere incluso nel campione.
   • Campionamento stratificato: La popolazione viene divisa in sottogruppi e da ciascun sottogruppo vengono prelevati campioni.
   • Campionamento di cluster: La popolazione è divisa in gruppi e interi gruppi vengono selezionati casualmente.
3. Controllo di un'ipotesi:
   • Ipotesi nulla (H0): Una dichiarazione di nessun effetto o nessuna differenza.
   • Ipotesi alternativa (H1): Una dichiarazione che indica un effetto o una differenza.
   • Livello di significatività (α): La probabilità di rifiutare l'ipotesi nulla quando è vera (fissata a 0.05).
   • Valore P: La probabilità di ottenere risultati osservati, o più estremi, assumendo che l'ipotesi nulla sia vera. Un valore p più basso suggerisce prove più forti contro l’ipotesi nulla.
4. Intervalli di confidenza:
   • Un intervallo di valori calcolato dai dati campione, all'interno del quale è probabile che il parametro della popolazione reale rientri con un certo livello di confidenza (ad esempio, 95%).
5. Analisi di regressione:
   • Esaminare la relazione tra le variabili per prevedere o spiegare i risultati.
6. Tecniche di inferenza statistica:
   • Test T: Utilizzato per confrontare le medie di due gruppi.
   • ANOVA (Analisi della Varianza): Confronta le medie di più di due gruppi.
   • Analisi di regressione: Prevede la relazione tra variabili dipendenti e indipendenti.
7. Errori nell'inferenza:
   • Errore di tipo I: Rifiutare erroneamente un'ipotesi nulla vera.
   • Errore di tipo II: Non riuscire a rifiutare un'ipotesi falsa nulla.

---

Principali differenze tra statistiche descrittive e inferenziali

• Scopo:
  • Statistiche descrittive: Riassume e descrive le caratteristiche principali di un set di dati.
  • Statistica inferenziale: Trae conclusioni o fa previsioni su una popolazione sulla base di un campione.
• Obbiettivo:
  • Statistiche descrittive: Fornisce approfondimenti sulle caratteristiche dei dati.
  • Statistica inferenziale: Estrapola i risultati da un campione per fare inferenze su una popolazione.
• Analisi dei dati:
  • Statistiche descrittive: Si concentra sull'organizzazione e sul riepilogo dei dati utilizzando misure come media, mediana e deviazione standard.
  • Statistica inferenziale: Implica test di ipotesi, intervalli di confidenza e analisi di regressione per fare previsioni o trarre conclusioni su una popolazione.
• Tecniche di esempio:
  • Statistiche descrittive: Media, mediana, moda, intervallo, deviazione standard.
  • Statistica inferenziale: Verifica di ipotesi, intervalli di confidenza, analisi di regressione, t-test, ANOVA.
• Scopo:
  • Statistiche descrittive: Fornisce un'istantanea e una panoramica del set di dati.
  • Statistica inferenziale: Mira a fare generalizzazioni o previsioni su una popolazione sulla base di dati campione.
• Popolazione vs campione:
  • Statistiche descrittive: Si concentra sulle caratteristiche del campione osservato.
  • Statistica inferenziale: Implica fare inferenze sulla popolazione più ampia da cui viene estratto il campione.
• Utilizzo:
  • Statistiche descrittive: Comunemente utilizzato per riassumere e presentare i dati in modo significativo.
  • Statistica inferenziale: Essenziale per fare previsioni, trarre conclusioni e prendere decisioni oltre i dati osservati.
• Scenario di esempio:
  • Statistiche descrittive: Calcolo del reddito medio di un campione.
  • Statistica inferenziale: Prevedere il reddito medio dell'intera popolazione sulla base dei dati campione.

Bibliografia

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