Beschrijvende versus inferentiële statistieken: verschil en vergelijking

Beschrijvende statistieken vatten en beschrijven de belangrijkste kenmerken van een dataset en bieden eenvoudige en betekenisvolle inzichten. Inferentiële statistieken trekken conclusies of doen voorspellingen over een populatie op basis van een steekproef van gegevens, met behulp van waarschijnlijkheidstheorie en het testen van hypothesen. Samen helpen ze analisten de kenmerken van gegevens te begrijpen en te interpreteren.

Key Takeaways

1. Beschrijvende statistiek vat de belangrijkste kenmerken van een dataset samen en beschrijft deze, terwijl verklarende statistiek steekproefgegevens gebruikt om voorspellingen te doen of conclusies te trekken over een populatie.
2. Beschrijvende statistiek omvat centrale tendens- en spreidingsmetingen, terwijl verklarende statistiek hypothesetesten en schattingstechnieken omvat.
3. Beschrijvende statistiek vormt een basis voor data-analyse, terwijl inferentiële statistiek onderzoekers in staat stelt datagestuurde beslissingen te nemen en voorspellingen te doen.

Beschrijvende versus inferentiële statistieken

Beschrijvende statistiek vat de belangrijkste kenmerken van een dataset samen en beschrijft ze, zoals het gemiddelde, de mediaan en de standaarddeviatie. Het biedt een manier om de distributie en het patroon van gegevens te begrijpen. Inferentiële statistiek gebruikt een steekproef van gegevens om conclusies te trekken over de populatie waaruit de gegevens zijn getrokken.

---

 

Vergelijkingstabel

Kenmerk	Beschrijvende statistieken	Inferentiële statistieken
Doel	Beschrijf de kenmerken van een dataset	Trek conclusies over een populatie op basis van een steekproef
Focus	Gegevens zelf	Bevolking wordt weergegeven door de gegevens
Informatie verstrekt	Maatregelen voor centrale tendens, spreiding en distributie	Betrouwbaarheidsintervallen, p-waarden, hypothesetests
Grootte van de steekproef	Toepasbaar op elke maat	Vertrouwt meestal op steekproeven, maar kan worden toegepast op kleine populaties
Zekerheid	Geeft een samenvatting van bekende gegevens	Maakt voorspellingen of generalisaties met een inherent niveau van onzekerheid
Voorbeelden	Gemiddelde, mediaan, modus, bereik, standaarddeviatie, frequentieverdeling	Hypothesetesten, correlatieanalyse, regressieanalyse, ANOVA
uitgang	Grafieken, tabellen, grafieken	Uitspraken over de populatie die waarschijnlijk waar zijn
Beperkingen	Kan niet generaliseren buiten de dataset	Vereist een zorgvuldige steekproefselectie en geldige statistische tests

---

 

Wat is beschrijvende statistiek?

Beschrijvende statistiek omvat methoden voor het organiseren, samenvatten en presenteren van gegevens op een betekenisvolle manier. Deze statistische technieken zijn bedoeld om een ​​duidelijk en beknopt overzicht te geven van de belangrijkste kenmerken en kenmerken van een dataset. Bij beschrijvende statistieken gaat het niet om het maken van gevolgtrekkingen of generalisaties over een grotere populatie; in plaats daarvan is hun primaire doel het bieden van inzicht in de specifieke dataset die wordt geanalyseerd.

Maatregelen van centrale tendens

Beschrijvende statistieken omvatten metingen van de centrale tendens, zoals het gemiddelde, de mediaan en de modus. Deze metingen bieden een centrale of representatieve waarde waarrond de datapunten zich clusteren, waardoor een idee wordt gegeven van de typische waarde van de dataset.

Maatregelen van dispersie

Een ander aspect van beschrijvende statistieken betreft spreidingsmaatstaven, zoals het bereik, de variantie en de standaarddeviatie. Deze metingen helpen bij het beoordelen van de spreiding of variabiliteit van de datapunten, en verschaffen informatie over de mate waarin individuele datawaarden afwijken van de centrale tendens.

Data visualisatie

Beschrijvende statistieken worden vaak aangevuld met visuele representaties van gegevens, waaronder histogrammen, boxplots en spreidingsdiagrammen. Deze visualisaties vergroten het inzicht in de distributie, patronen en potentiële uitschieters van de gegevens.

 

Wat is inferentiële statistiek?

Inferentiële statistiek omvat het trekken van conclusies of het maken van gevolgtrekkingen over een populatie op basis van een steekproef van gegevens. Deze tak van de statistiek maakt gebruik van de waarschijnlijkheidstheorie en het testen van hypothesen om bevindingen buiten de waargenomen steekproef te extrapoleren.

Sleutelbegrippen:

1. Bevolking en steekproef:
   • Bevolking: De hele groep die wordt bestudeerd.
   • Monster: Een subset van de populatie die wordt gebruikt om gegevens te verzamelen.
2. Bemonsteringsmethoden:
   • Willekeurige bemonstering: Elk lid van de populatie heeft een gelijke kans om in de steekproef te worden opgenomen.
   • Gestratificeerde steekproef: De populatie wordt verdeeld in subgroepen en uit elke subgroep worden monsters genomen.
   • Clusterbemonstering: De populatie is verdeeld in clusters en hele clusters worden willekeurig geselecteerd.
3. Hypothese testen:
   • Nulhypothese (H0): Een verklaring zonder effect of zonder verschil.
   • Alternatieve hypothese (H1): Een verklaring die een effect of verschil aangeeft.
   • Betekenisniveau (α): De waarschijnlijkheid dat de nulhypothese wordt verworpen als deze waar is (vastgesteld op 0.05).
   • P-waarde: De kans op het verkrijgen van waargenomen resultaten, of extremer, ervan uitgaande dat de nulhypothese waar is. Een lagere p-waarde suggereert sterker bewijs tegen de nulhypothese.
4. Betrouwbaarheidsintervallen:
   • Een bereik van waarden berekend op basis van de steekproefgegevens, waarbinnen de werkelijke populatieparameter waarschijnlijk zal vallen met een bepaald betrouwbaarheidsniveau (bijvoorbeeld 95%).
5. Regressie analyse:
   • Het onderzoeken van de relatie tussen variabelen om uitkomsten te voorspellen of te verklaren.
6. Statistische inferentietechnieken:
   • T-testen: Wordt gebruikt om gemiddelden van twee groepen te vergelijken.
   • ANOVA (variantieanalyse): Vergelijkt gemiddelden van meer dan twee groepen.
   • Regressie analyse: Voorspelt de relatie tussen afhankelijke en onafhankelijke variabelen.
7. Fouten in gevolgtrekking:
   • Type I-fout: Het ten onrechte verwerpen van een echte nulhypothese.
   • Type II-fout: Het niet kunnen verwerpen van een valse nulhypothese.

---

Belangrijkste verschillen tussen beschrijvende en verklarende statistieken

• Domein:
  • Beschrijvende statistieken: Samenvatting en beschrijving van de belangrijkste kenmerken van een dataset.
  • Inferentiële statistieken: Trekt conclusies of doet voorspellingen over een populatie op basis van een steekproef.
• Doelstelling:
  • Beschrijvende statistieken: Biedt inzicht in de kenmerken van de gegevens.
  • Inferentiële statistieken: Extrapoleert bevindingen uit een steekproef om conclusies te trekken over een populatie.
• Data analyse:
  • Beschrijvende statistieken: Richt zich op het organiseren en samenvatten van gegevens met behulp van metingen zoals gemiddelde, mediaan en standaarddeviatie.
  • Inferentiële statistieken: Omvat het testen van hypothesen, betrouwbaarheidsintervallen en regressieanalyse om voorspellingen te doen of conclusies te trekken over een populatie.
• Voorbeeldtechnieken:
  • Beschrijvende statistieken: Gemiddelde, mediaan, modus, bereik, standaarddeviatie.
  • Inferentiële statistieken: Hypothesetesten, betrouwbaarheidsintervallen, regressieanalyse, t-tests, ANOVA.
• Doel:
  • Beschrijvende statistieken: Biedt een momentopname en overzicht van de dataset.
  • Inferentiële statistieken: Heeft tot doel generalisaties of voorspellingen te doen over een populatie op basis van steekproefgegevens.
• Bevolking versus steekproef:
  • Beschrijvende statistieken: Richt zich op de kenmerken van het waargenomen monster.
  • Inferentiële statistieken: Betreft het maken van conclusies over de grotere populatie waaruit de steekproef is getrokken.
• Toepassing:
  • Beschrijvende statistieken: Vaak gebruikt voor het samenvatten en presenteren van gegevens op een betekenisvolle manier.
  • Inferentiële statistieken: Essentieel voor het maken van voorspellingen, het trekken van conclusies en het nemen van beslissingen die verder gaan dan de waargenomen gegevens.
• Voorbeeldscenario:
  • Beschrijvende statistieken: Berekening van het gemiddelde inkomen van een steekproef.
  • Inferentiële statistieken: Het voorspellen van het gemiddelde inkomen van de gehele bevolking op basis van de steekproefgegevens.

Referenties

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

Laatst bijgewerkt: 11 februari 2024