記述統計と推論統計の違い

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（フィラデンドロン/ゲッティイメージズ

統計学の分野は、記述と推論の 2 つの主要部門に分けられます。これらの各セグメントは重要であり、さまざまな目的を達成するさまざまな手法を提供します。記述統計は、ある場所で何が起こっているかを説明します。人口またデータセット .対照的に、推論統計では、科学者はサンプルグループから調査結果を取得し、それらをより大きな母集団に一般化できます。 2 つのタイプの統計には、いくつかの重要な違いがあります。

記述統計

記述統計は、統計という言葉を聞いたときにおそらくほとんどの人が頭に浮かぶタイプの統計です。統計のこの分野では、目標は説明することです。数値測定は、一連のデータの特徴を伝えるために使用されます。統計のこの部分に属する項目は、次のように多数あります。

の平均、または平均、中央値、モード、またはミッドレンジで構成されるデータセットの中心の尺度
で測定できるデータセットの広がり。範囲また標準偏差
などのデータの全体的な説明 5つの数字のまとめ
などの測定歪度と尖度
関係の探求と相関ペアデータ間
統計結果の提示グラフィカル形

これらの測定値は、科学者がデータ間のパターンを確認し、そのデータを理解できるようにするため、重要かつ有用です。記述統計は、調査中の母集団またはデータセットを説明するためにのみ使用できます。結果を他のグループまたは母集団に一般化することはできません。

記述統計の種類

社会科学者が使用する記述統計には、次の 2 種類があります。

中心傾向の測定データ内の一般的な傾向を捉え、平均、中央値、最頻値として計算および表現されます。平均は、初婚の平均年齢など、すべてのデータセットの数学的平均を科学者に伝えます。中央値は、データ分布の中央を表します。たとえば、最初に結婚する年齢の範囲の中央に位置する年齢です。そして、モードは、人々が最初に結婚する最も一般的な年齢かもしれません.

拡散の尺度は、データがどのように分散され、相互に関連しているかを示します。

範囲、データセットに存在する値の範囲全体
データセット内で特定の値が何回出現するかを定義する度数分布
四分位数、すべての値が範囲全体で 4 つの等しい部分に分割されたときにデータセット内で形成されるサブグループ
平均絶対偏差、各値が平均からどれだけ逸脱しているかの平均
分散、データにどの程度の広がりが存在するかを示します
平均に対するデータの広がりを示す標準偏差

広がりの尺度は、多くの場合、データ内の傾向を理解するのに役立つように、表、円グラフ、棒グラフ、およびヒストグラムで視覚的に表されます。

推論統計

推論統計は、複雑な数学的計算によって生成されます。科学者は、その集団から採取されたサンプルの研究に基づいて、より大きな母集団に関する傾向を推測できます。科学者は推論統計を使用して、サンプル内の変数間の関係を調べ、それらの変数がより大きな母集団とどのように関連するかについて一般化または予測を行います。

通常、母集団の各メンバーを個別に調べることは不可能です。そのため、科学者は統計サンプルと呼ばれる母集団の代表的なサブセットを選択し、この分析から、サンプルの元となった母集団について何かを知ることができます。推論統計には、次の 2 つの主要な区分があります。

信頼区間は、統計サンプルを測定することにより、母集団の未知のパラメーターの値の範囲を示します。これは、区間と、パラメータが区間内にあるという信頼度で表されます。
有意性の検定または仮説検定科学者が統計サンプルを分析することで人口について主張する場所。設計上、このプロセスには不確実性があります。これは、有意水準で表すことができます。

社会科学者が変数間の関係を調べ、それによって推論統計を作成するために使用する手法には、次のものがあります。線形回帰分析、ロジスティック回帰分析、分散分析、相関分析、構造方程式モデリング、および生存分析。推論統計を使用して研究を行う場合、科学者は有意性の検定を実施して、結果をより大きな母集団に一般化できるかどうかを判断します。有意性の一般的なテストには、カイ二乗と t検定 .これらは、サンプルの分析結果が集団全体を代表している可能性を科学者に伝えます。