Nagbibigay ng Descriptive and Inferential Statistics

Descriptive vs. Inferential Statistics

Ang mga istatistika ay isa sa mga pinakamahalagang bahagi ng pananaliksik ngayon kung isasaalang-alang kung paano ito nagsasagawa ng data sa mga masusukat na anyo. Gayunpaman, ang ilang mga mag-aaral ay nalilito sa pagitan ng mapaglarawang at inferential na mga istatistika, na ginagawang mahirap para sa kanila na piliin ang pinakamagandang opsyon na gagamitin sa kanilang pananaliksik.

Kung titingnan mo nang mabuti, ang pagkakaiba sa pagitan ng mga mapaglarawan at inferential na istatistika ay medyo halata sa kanilang ibinigay na mga pangalan. Inilalarawan ng "mapaglarawang" ang data, samantalang "inferential" infers o nagpapahintulot sa mananaliksik na dumating sa isang konklusyon batay sa nakolektang impormasyon.

Halimbawa, binigyan ka ng pananaliksik tungkol sa pagbubuntis ng kabataan sa isang mataas na paaralan. Gamit ang parehong mga mapaglarawang at inferential na istatistika, pananaliksik mo ang bilang ng mga kaso ng pagbubuntis ng mga tinedyer sa paaralan para sa isang tiyak na bilang ng mga taon. Ang kaibahan ay na may mga mapaglarawang mga istatistika, binabanggit mo lamang ang nakolektang data at, kung posible, nakakakita ng isang pattern sa mga pagbabago. Halimbawa, masasabi na sa nakalipas na limang taon, ang karamihan sa mga pagbubuntis ng kabataan sa X High School ay nangyari sa mga nakatala sa ikatlong taon. Hindi na kailangang hulaan na sa ikaanim na taon, ang mga estudyante sa ikatlong taon ay magiging mga may higit na bilang ng mga pagbubuntis ng mga tinedyer. Ang mga konklusyon pati na rin ang mga hula ay ginagawa lamang sa mga istatistika ng inferens.

Ang prinsipyo ng paglalarawang o pagtatapos ay nalalapat din sa data o sa nakolektang impormasyon ng mananaliksik. Ang pagtukoy sa aming naunang halimbawa tungkol sa pagbubuntis ng mga kabataan, ang mga istatistika ng paglalarawang ay hihigit lamang sa inilarawan sa populasyon. Upang mailagay ito nang simple, ang data na nakolekta sa X High School tungkol sa teenage pregnancy ay LAMANG naaangkop sa partikular na institusyong iyon.

Sa inferential statistics, ang X High School ay maaari lamang maging isang sample ng populasyong target. Sabihin nating ikaw ay naglalayong malaman ang kalagayan ng pagbubuntis ng mga tinedyer sa New York. Dahil imposible upang mangolekta ng data mula sa bawat mataas na paaralan sa New York, ang X High School ay magsisilbing isang sample na sumasalamin o kumakatawan sa lahat ng mga mataas na paaralan sa New York City. Siyempre, ito ay karaniwang nangangahulugan na ang isang margin ng error ay naroroon, dahil ang isang sample ay hindi sapat upang kumatawan sa buong populasyon. Ang rate ng posibleng error ay isinasaalang-alang din kapag sinusuri ang data. Ang paggamit ng iba't ibang mga kalkulasyon tulad ng ibig sabihin, panggitna, at mode, ang mga mananaliksik ay magagawang upang ilarawan o suriin ang data at makamit ang kanilang nais sa pamamagitan ng proseso.

Ang mga istatistika, lalo na ang kakulangan, ay higit na mahalaga sa industriya sa ngayon, pangunahin dahil nagbibigay ito ng impormasyon na may potensyal na pagtulong sa mga indibidwal na gumawa ng mga desisyon sa hinaharap. Halimbawa, ang paglulunsad ng mga istatistika ng inferens sa paglago ng populasyon sa isang partikular na lungsod ay maaaring magsilbing batayan para sa isang negosyo na magpasya kung o hindi na magtayo ng tindahan sa lunsod na iyon. Ang katotohanan na ginagamit din nito ang mga numero upang makarating sa mga konklusyon ay nagpapabuti sa kawastuhan ng pananaliksik gayundin ang pagkaunawa ng data.

Ang mga resulta ng istatistika ay madalas na ipinapakita sa pamamagitan ng iba't ibang mga modelo, mula sa mga graph hanggang sa mga tsart. Upang madagdagan ang katumpakan, isinasaalang-alang ng mga mananaliksik ang iba't ibang mga kadahilanan na maaaring makaapekto sa kanilang populasyon at isalin ito sa numerical na data. Sa ganitong paraan, ang posibilidad ng error ay nai-minimize, at isang masusing summarized view ng kaso ay nakakamit.

Buod:

1.Deskriptive statistics lamang "naglalarawan" pananaliksik at hindi pinapayagan para sa mga konklusyon o hula.

2. Ginagawang posible ng mga istatistika ng pagkakakilanlan ang mananaliksik upang makarating sa isang konklusyon at hulaan ang mga pagbabago na maaaring mangyari tungkol sa lugar ng pag-aalala.

3. Ang mga istatistika ng paglalarawan ay karaniwang nagpapatakbo sa loob ng isang partikular na lugar na naglalaman ng buong populasyon ng target.

4. Ang mga istatistika ng pag-aaral ay karaniwang tumatagal ng isang sample ng isang populasyon, lalo na kung ang populasyon ay masyadong malaki upang magsagawa ng pananaliksik.