De 3 viktigste statistiske grener

Statistikk er en gren av matematikk, som tilsvarer innsamling, analyse, tolkning, presentasjon og organisering av data (sett av verdier av kvalitativ eller kvantitativ variabel). Denne disiplinen søker å forklare forholdene og avhengighetene til et fenomen (fysisk eller naturlig).

Den statistiske og britiske økonomen Arthur Lyon Bowley definerer statistikk som: "Numeriske erklæringer om fakta i en forskningsavdeling som ligger i forhold til hverandre". I denne sammenheng er statistikk ansvarlig for å studere en bestemt befolkning (i statistikk, et sett av individer, objekter eller fenomener) og / eller masse eller kollektive fenomener.

Denne grenen av matematikk er en transversal vitenskap, det vil si gjeldende for en rekke fagområder, alt fra fysikk til samfunnsvitenskap, helsevitenskap eller kvalitetskontroll.

I tillegg har den stor verdi i forretnings- eller regjeringsaktiviteter, hvor studien av de innhentede dataene gjør det enklere å ta avgjørelser eller foreta generaliseringer.

En vanlig praksis for å utføre en statistisk studie anvendt på et problem, er å starte med å bestemme en befolkning, som kan være av forskjellige emner.

Et vanlig eksempel på befolkning er den totale befolkningen i et land, og når man utfører en folketelling, utføres en statistisk studie.

Noen spesialiserte disipliner med statistikk er: aktuarvitenskap, biostatistikk, demografi, industristatistikk, statistisk fysikk, undersøkelser, statistikk i samfunnsvitenskap, økonometri etc.

I psykologi, disiplinen av psykometri, som spesialiserer seg på og kvantifiserer psykologiske variabler i det menneskelige sinn, ved hjelp av statistiske prosedyrer.

Hovedgrener av statistikk

Statistikken er delt inn i to hovedområder: Beskrivende statistikk og inferensiell statistikk, som inkluderer anvendt statistikk .

I tillegg til disse to områdene er det matematisk statistikk, som omfatter de teoretiske grunnlagene for statistikk.

1- Beskrivende statistikk

Beskrivende statistikk er grenen av statistikk som beskriver eller oppsummerer kvantitativt (målbare) egenskaper ved en samling av en informasjonssamling.

Det vil si at beskrivende statistikk er ansvarlig for å oppsummere en statistisk prøve (sett av data hentet fra en befolkning ) i stedet for å lære om befolkningen som representerer prøven.

Noen av tiltakene som ofte brukes i beskrivende statistikk for å beskrive et sett med data, er tiltak av sentral tendens og tiltak av variabilitet eller spredning .

Når det gjelder tiltak av sentral tendens, brukes tiltak som middel, median og mote . Mens variasjonsmålinger, varians, kurtosis, etc. brukes.

Beskrivende statistikk er vanligvis den første delen som skal utføres i en statistisk analyse. Resultatene av disse studiene er vanligvis ledsaget av grafer, og representerer grunnlaget for nesten hvilken som helst kvantitativ (målbar) analyse av data.

Et eksempel på beskrivende statistikk kan være å vurdere et nummer for å oppsummere hvor godt en baseballhitter utfører.

Dermed blir nummeret oppnådd av antall treff som en batter har gitt delt på antall ganger han har vært på flaggermus. Denne studien vil imidlertid ikke gi mer spesifikk informasjon, for eksempel hvilken av disse batons har vært Home Runs.

Andre eksempler på beskrivende statistikkstudier kan være: Gjennomsnittlig alder for innbyggere som bor i et bestemt geografisk område, gjennomsnittlig lengde på alle bøker som refererer til et bestemt emne, variasjonen i forhold til den tiden besøkende bruker til å bla i en Internett-side.

2- Inferentiell statistikk

Inferensiell statistikk adskiller seg fra beskrivende statistikk, hovedsakelig ved bruk av inferanse og induksjon.

Det vil si at denne grenen av statistikk søker å utlede egenskaper fra en studert befolkning, det vil si at den ikke bare samler og oppsummerer dataene, men søker også å forklare visse egenskaper eller karakteristikker fra dataene som er innhentet.

I denne forstand innebærer inferensiell statistikk å oppnå de riktige konklusjonene av en statistisk analyse laget av beskrivende statistikk.

Av denne grunn involverer mange av forsøkene i samfunnsvitenskap en liten befolkningsgruppe, så ved hjelp av inferanser og generaliseringer kan man bestemme hvordan befolkningen generelt oppfører seg.

Konklusjonene oppnådd ved hjelp av inferensiell statistikk er gjenstand for tilfeldighet (fravær av mønstre eller regelmessigheter), men ved anvendelse av de riktige metodene oppnås relevante resultater.

Således går både beskrivende statistikk og inferensiell statistikk hånd i hånd.

Den inferensielle statistikken er delt inn i:

Parametrisk statistikk

Den inneholder statistiske prosedyrer basert på distribusjon av ekte data, som bestemmes av et begrenset antall parametere (tall som oppsummerer mengden data utledet fra en statistisk variabel).

For å anvende parametriske prosedyrer, er det for det meste nødvendig å vite distribusjonsskjemaet for de resulterende skjemaene for populasjonen som studeres.

Derfor, hvis fordelingen fulgt av dataene som er oppnådd, ikke er kjent i sin helhet, bør en ikke-parametrisk prosedyre benyttes.

Ikke-parametrisk statistikk

Denne grenen av inferensiell statistikk omfatter prosedyrene som brukes i tester og statistiske modeller der deres distribusjon ikke samsvarer med de såkalte parametriske kriteriene. Siden dataene som studeres er de som definerer distribusjonen, kan det ikke defineres tidligere.

Ikke-parametrisk statistikk er prosedyren som må velges når den ikke vet om dataene samsvarer med en kjent distribusjon, slik at det kan være et skritt før den parametriske prosedyren.

På samme måte, i en ikke-parametrisk test, reduseres mulighetene for feil ved bruk av tilstrekkelige utvalgsstørrelser.

3- matematisk statistikk

Eksistensen av matematisk statistikk er blitt nevnt på samme måte som en statistikkdisiplin.

Dette består av en tidligere skala i studiet av statistikk, hvor de bruker sannsynlighetsteori (matematikkgrenen som studerer tilfeldige fenomener ) og andre grener av matematikk.

Matematisk statistikk består av å skaffe informasjon fra dataene og bruke matematiske teknikker som: matematisk analyse, lineær algebra, stokastisk analyse, differensialligninger, etc. Matematisk statistikk har således blitt påvirket av anvendt statistikk.