Perbezaan Antara Perangkaan Deskriptif dan Kesimpulan

Deskriptif berbanding Statistik Kesimpulan

Statistik adalah salah satu bahagian penyelidikan yang paling penting hari ini mengingati bagaimana ia menganjurkan data ke dalam bentuk yang boleh diukur. Walau bagaimanapun, sesetengah pelajar menjadi keliru antara statistik deskriptif dan inferens, menjadikannya sukar untuk mereka memilih pilihan terbaik untuk digunakan dalam penyelidikan mereka.

Jika anda melihat dengan teliti, perbezaan antara statistik deskriptif dan inferens sudah cukup jelas dalam nama-nama mereka. "Deskriptif" menggambarkan data, manakala "menyimpulkan" menyimpulkan atau membolehkan penyelidik sampai pada kesimpulan berdasarkan maklumat yang dikumpulkan.

Sebagai contoh, anda ditugaskan untuk meneliti mengenai kehamilan remaja di sekolah menengah tertentu. Menggunakan kedua-dua statistik deskriptif dan inferensial, anda akan meneliti bilangan kes mengandung remaja di sekolah untuk beberapa tahun tertentu. Perbezaannya ialah dengan statistik deskriptif, anda hanya meringkaskan data yang dikumpulkan dan, jika boleh, mengesan corak perubahan. Sebagai contoh, boleh dikatakan bahawa selama lima tahun yang lalu, majoriti kehamilan remaja di Sekolah Tinggi X berlaku kepada mereka yang mendaftar pada tahun ketiga. Tidak perlu meramalkan bahawa pada tahun keenam, pelajar tahun ketiga masih menjadi orang yang mempunyai lebih banyak kehamilan remaja. Kesimpulan serta ramalan hanya dilakukan dalam statistik kesimpulan.

Prinsip menggambarkan atau menyimpulkan juga terpakai kepada data atau maklumat yang dikumpul oleh penyelidik. Merujuk kembali kepada contoh terdahulu kami tentang kehamilan remaja, statistik deskriptif hanya terhad kepada penduduk yang digambarkan. Untuk meletakkannya dengan mudah, data yang dikumpulkan di Sekolah Tinggi X mengenai kehamilan remaja adalah HANYA terpakai bagi institusi tertentu itu.

Dalam statistik kesimpulan, Sekolah Tinggi X hanya boleh menjadi contoh populasi sasaran. Katakan anda bertujuan mencari status kehamilan remaja di New York. Oleh kerana tidak mungkin untuk mengumpulkan data dari setiap sekolah menengah di New York, Sekolah Tinggi X akan bertindak sebagai sampel yang akan mencerminkan atau mewakili semua sekolah tinggi di New York City. Sudah tentu, ini biasanya bermakna bahawa terdapat margin kesalahan, kerana satu sampel tidak mencukupi untuk mewakili keseluruhan populasi. Kadar kesilapan ini juga diambilkira apabila menganalisis data. Menggunakan pelbagai pengiraan seperti min, median, dan mod, penyelidik dapat menerangkan atau memeriksa data dan mencapai apa yang mereka mahu melalui proses.

Statistik, terutamanya yang menyimpulkan, adalah penting dalam industri hari ini, terutamanya kerana ia memberikan maklumat yang berpotensi membantu individu membuat keputusan pada masa akan datang. Sebagai contoh, melancarkan statistik kesimpulan mengenai kadar pertumbuhan penduduk di bandar tertentu boleh menjadi asas bagi perniagaan untuk memutuskan sama ada atau tidak untuk mendirikan kedai di bandar itu. Hakikat bahawa ia juga menggunakan nombor-nombor untuk mencapai kesimpulan meningkatkan ketepatan penyelidikan serta pemahaman data.

Keputusan statistik sering ditunjukkan melalui pelbagai model, dari graf ke carta. Untuk meningkatkan ketepatan, penyelidik juga mengambil kira pelbagai faktor yang boleh menjejaskan populasi mereka dan menterjemahkannya ke dalam data berangka. Dengan cara ini, kebarangkalian kesilapan dapat dikurangkan, dan pandangan menyeluruh kes itu dicapai.

Ringkasan:

1. Statistik deskriptif hanya "menggambarkan" penyelidikan dan tidak membenarkan kesimpulan atau ramalan.

2. Statistik statistik memungkinkan peneliti untuk membuat kesimpulan dan meramalkan perubahan yang mungkin berlaku berkenaan dengan bidang keprihatinan.

3. Statistik deskriptif biasanya beroperasi di dalam kawasan tertentu yang mengandungi seluruh populasi sasaran.

4. Statistik persekolahan biasanya mengambil contoh populasi, terutama jika populasi terlalu besar untuk menjalankan penyelidikan.