Perbezaan Antara Perangkaan Deskriptif dan Kesimpulan

Statistik Deskriptif vs Kesimpulan

Statistik adalah disiplin pengumpulan, analisis, dan pembentangan data. Teori statistik dibahagikan kepada dua cawangan berdasarkan maklumat yang mereka hasilkan dengan menganalisis data.

Apakah Statistik Deskriptif??

Statistik deskriptif ialah cawangan statistik yang menerangkan sifat-sifat utama suatu data yang ditetapkan secara kuantitatif. Untuk mewakili sifat set data setepat mungkin, data diringkaskan menggunakan alat grafik atau berangka.

Penjelasan grafis dilakukan dengan tabulasi, pengelompokan, dan graf nilai-nilai pembolehubah yang menarik. Pengagihan frekuensi dan histogram pengedaran frekuensi relatif adalah perwakilan sedemikian. Mereka menggambarkan pembahagian nilai-nilai di seluruh penduduk.

Penjumlahan berangka ini melibatkan pengiraan ukuran deskriptif seperti purata, mod, dan min. Langkah-langkah deskriptif selanjutnya dikategorikan kepada dua kelas; mereka adalah ukuran kecenderungan pusat dan ukuran penyebaran / variasi. Ukuran kecenderungan pusat adalah min / purata, median, dan mod. Setiap mempunyai tahap kebolehgunaan dan kegunaannya sendiri. Jika seseorang gagal, yang lain mungkin mewakili data yang ditetapkan dengan lebih baik.

Seperti namanya, ukuran penyebaran melibatkan pengukuran pembahagian data. Julat, sisihan piawai, varians, persentil dan julat kuartil, dan koefisien variasi ialah ukuran penyebaran. Mereka memberi maklumat mengenai penyebaran data.   

Satu contoh mudah penggunaan statistik deskriptif ialah mengira Purata Nilai Gred seorang pelajar. IPK pada dasarnya adalah min yang berlegar dari keputusan pelajar dan merupakan gambaran keseluruhan prestasi akademik pelajar tersebut.

Apa itu Statistik Kesimpulan?

Statistik inferensi adalah cawangan statistik, yang menghasilkan kesimpulan tentang populasi yang bersangkutan dari set data yang diperoleh daripada sampel yang tertakluk kepada variasi rawak, pemerhatian, dan pensampelan. Secara umum, keputusan diperoleh daripada sampel rawak populasi dan kesimpulan yang diperoleh daripada sampel kemudiannya diperkatakan untuk mewakili seluruh penduduk.

Sampel adalah subset populasi, dan ukuran statistik deskriptif untuk data yang diambil dari sampel hanya dikenali sebagai statistik. Langkah-langkah statistik deskriptif yang diperoleh daripada analisis sampel dikenali sebagai parameter apabila digunakan untuk penduduk, dan mereka mewakili seluruh penduduk.

Statistik inferens memberi tumpuan kepada cara umumkan statistik yang diperolehi dari sampel seberapa tepat yang mungkin untuk mewakili populasi. Satu faktor yang menjadi perhatian ialah sifat sampel. Sekiranya sampel itu berat sebelah, maka keputusannya juga berat sebelah, dan parameter yang didasarkan pada ini tidak mewakili keseluruhan populasi dengan betul. Oleh itu, persampelan adalah satu kajian penting mengenai statistik inferens. Andaian statistik, teori keputusan statistik, dan teori anggaran, ujian hipotesis, reka bentuk eksperimen, analisis varians, dan analisis regresi adalah tajuk utama kajian dalam teori statistik inferens.  

Satu contoh yang baik dalam statistik inferens dalam tindakan adalah ramalan keputusan pilihan raya sebelum pengundian melalui pengundian.   

Apakah perbezaan antara Statistik Deskriptif dan Kesimpulan?

• Statistik deskriptif difokuskan pada meringkaskan data yang dikumpulkan dari sampel. Teknik ini menghasilkan langkah-langkah kecenderungan pusat dan penyebaran yang mewakili bagaimana nilai-nilai pembolehubah ditumpukan dan tersebar.

• Statistik inferens merangkumi statistik yang diperoleh daripada sampel kepada populasi umum yang mana sampel tersebut dimiliki. Ukuran populasi dipanggil sebagai parameter.

• Statistik deskriptif hanya membuat ringkasan sifat-sifat sampel dari mana data diperoleh, tetapi dalam statistik kesimpulan, ukuran dari sampel digunakan untuk menyimpulkan sifat populasi.

• Dalam statistik kesimpulan, parameter diperolehi daripada sampel, tetapi bukan keseluruhan populasi; Oleh itu, selalu terdapat ketidakpastian berbanding dengan nilai sebenar.