ما هي الإحصاءات الوصفية والاستنتاجية؟

تعد الإحصاءات الوصفية والاستنتاجية جزءًا من الفرعين الأساسيين اللذين تنقسم فيهما الإحصاءات ، وهو العلم الدقيق المسؤول عن استخراج المعلومات من مختلف المتغيرات وقياسها والتحكم فيها وإبلاغها في حالة عدم اليقين.

وبهذه الطريقة ، تهدف الإحصاءات إلى تحديد السلوكيات والأحداث الاجتماعية والعلمية والتحكم فيها.

الإحصائيات الوصفية مسؤولة عن تلخيص المعلومات المستمدة من البيانات المتعلقة بمجموعة أو عينة. الهدف منه هو تجميع هذه المعلومات بطريقة دقيقة وبسيطة وواضحة ومنظمة (Santillán، 2016).

هذه هي الطريقة التي يمكن أن تشير بها الإحصائيات الوصفية إلى العناصر الأكثر تمثيلا لمجموعة من البيانات ، والمعروفة باسم البيانات الإحصائية. باختصار ، هذا النوع من الإحصاءات مسؤول عن عمل أوصاف لهذه البيانات.

من ناحية أخرى ، فإن الإحصاءات الاستنتاجية مسؤولة عن صنع استنتاجات حول البيانات التي تم جمعها. وهو يلقي استنتاجات مختلفة عن ما تظهره البيانات نفسها.

يتجاوز هذا النوع من الإحصاءات مجموعة المعلومات البسيطة ، حيث يربط كل البيانات بظواهر يمكن أن تغير سلوكهم.

تصل الإحصاءات الاستنتاجية إلى الاستنتاجات ذات الصلة حول مجتمع استنادًا إلى تحليل عينة. لذلك ، يجب عليك دائمًا حساب هامش الخطأ في الاستنتاجات الخاصة بك.

إحصائيات وصفية

هذا هو فرع الإحصاءات الأكثر شعبية ومعروفة. الهدف الرئيسي منه هو تحليل المتغيرات ثم وصف النتائج التي تم الحصول عليها من هذا التحليل.

تسعى الإحصاءات الوصفية إلى وصف مجموعة من البيانات للإشارة بدقة إلى الخصائص التي تحدد المجموعة المذكورة (Fortun، 2012).

يمكن القول أن هذا الفرع من الإحصاءات مسؤول عن ترتيب البيانات وتلخيصها وتصنيفها الناتجة عن تحليل المعلومات المستمدة من المجموعة.

يمكن أن تشمل بعض الأمثلة على الإحصاءات الوصفية التعدادات السكانية لبلد ما في سنة معينة أو عدد الأشخاص الذين تم استقبالهم في المستشفى خلال فترة زمنية معينة.

الفئات

هناك بعض المفاهيم والفئات التي تعد جزءًا حصريًا من مجال الإحصاءات الوصفية. بعضها مدرج أدناه:

- التشتت : هو الفرق بين القيم المدرجة داخل المتغير نفسه. يشمل التشتت أيضًا متوسط ​​القيم المذكورة.

- Average : هي القيمة الناتجة عن جمع جميع القيم المضمنة في نفس المتغير والتقسيم اللاحق للنتيجة على عدد البيانات المضمنة في الجمع. يتم تعريفه على أنه الميل المركزي للمتغير.

- التحيز أو التقرن : هو التدبير الذي يشير إلى مدى انحدار المنحنى. إنها القيمة التي تشير إلى عدد العناصر الأقرب إلى المتوسط. هناك ثلاثة أنواع مختلفة من التحيز (leptokurtic ، mesocurtic و plicuric) ، كل منها يشير إلى مدى ارتفاع تركيز البيانات حول المتوسط.

- الرسومات : هي التمثيل البياني للبيانات التي تم الحصول عليها من التحليل. عادة ، يتم استخدام أنواع مختلفة من الرسوم البيانية الإحصائية ، بما في ذلك الشريط ، التعميم ، الخطي ، المضلع ، من بين أمور أخرى ،

- عدم التماثل : هي القيمة التي توضح كيفية توزيع قيم المتغير نفسه بالنسبة إلى المتوسط. يمكن أن يكون سالبًا أو متماثلًا أو إيجابيًا (الصيغ ، 2017).

إحصاءات استنتاجية

إنها طريقة التحليل المستخدمة في إجراء استنتاجات حول مجتمع ما ، مع مراعاة البيانات التي تم إلقاؤها بواسطة الإحصائيات الوصفية على جزء من نفس العينة. يجب اختيار المقطع المذكور وفقًا لمعايير صارمة.

تستخدم الإحصاءات الاستنتاجية أدوات خاصة تسمح لك بإصدار بيانات عالمية عن السكان ، بناءً على ملاحظة عينة.

العمليات الحسابية التي يتم إجراؤها بواسطة هذا النوع من الإحصائيات حسابية وتسمح دائمًا بهامش خطأ ، وهذا لا يحدث مع الإحصاءات الوصفية ، المسؤولة عن تحليل السكان بالكامل.

لهذا السبب ، تتطلب الإحصاءات الاستنتاجية استخدام نماذج الاحتمالات التي تسمح لك باستنتاج استنتاجات حول عدد كبير من السكان استنادًا إلى ما يشير إليه جزء منه (Vaivasuata ، 2015).

وفقًا للإحصاءات الوصفية ، من الممكن الحصول على بيانات من عامة السكان بناءً على تحليل عينة مكونة من أفراد تم اختيارهم عشوائيًا.

الفئات

يمكن تصنيف الإحصاءات الاستنتاجية إلى فئتين عريضتين موصوفتين أدناه:

- اختبارات الفرضية : كما يوحي الاسم ، فهي تتمثل في اختبار ما تم التوصل إليه على مجتمع بناءً على البيانات التي جمعتها العينة.

- فواصل الثقة : هذه هي نطاقات القيم الموضحة داخل عينة من السكان لتحديد خاصية ذات صلة وغير معروفة (Minitab Inc. ، 2017). نظرًا لطبيعتها العشوائية ، فهي تتيح لنا التعرف على هامش الخطأ في أي تحليل إحصائي استنتاجي.

الاختلافات بين الإحصاءات الوصفية والاستنتاجية

الفرق الرئيسي بين الإحصائيات الوصفية والاستنتاجية هو أن الأول يسعى إلى ترتيب وتلخيص وتصنيف البيانات المستمدة من تحليل المتغيرات.

من ناحية أخرى ، فإن الإحصاءات الاستنتاجية ، تنفذ الخصومات على أساس البيانات التي تم الحصول عليها سابقا.

من ناحية أخرى ، تعتمد الإحصائيات الاستنتاجية على عمل الإحصاءات الوصفية لتنفيذ استنتاجاتها.

وبهذه الطريقة ، تشكل الإحصاءات الوصفية الأساس الذي تقوم عليه الإحصاءات الاستنتاجية بعد ذلك أعمالها.

من المهم أيضًا ملاحظة أن الإحصائيات الوصفية تستخدم لتحليل كل من السكان (مجموعات كبيرة) وعينات (مجموعات فرعية من السكان).

في حين أن الإحصاءات الاستنتاجية هي المسؤولة عن دراسة العينات التي تسعى للوصول إلى استنتاجات حول عامة السكان.

الفرق الآخر بين هذين النوعين من الإحصاءات هو أن الإحصاءات الوصفية تركز فقط على وصف البيانات التي تم الحصول عليها ، دون افتراض أن لديهم أي خصائص ذات صلة.

هذا لا يتجاوز ما يمكن أن تشير إليه البيانات التي تم الحصول عليها. من جانبها ، تعتقد الإحصاءات الاستنتاجية أن جميع البيانات المستمدة من أي تحليل إحصائي تعتمد على ظواهر خارجية وعشوائية يمكن أن تغير قيمتها.