Perbedaan antara statistik deskriptif dan inferensial
Statistik deskriptif vs inferensial
Statistik adalah disiplin pengumpulan, analisis, dan presentasi data. Teori statistik dibagi menjadi dua cabang berdasarkan informasi yang mereka hasilkan dengan menganalisis data.
Apa itu statistik deskriptif?
Statistik deskriptif adalah cabang statistik yang menggambarkan sifat utama set data secara kuantitatif. Untuk mewakili sifat -sifat set data seakurat mungkin, data dirangkum menggunakan alat grafis atau numerik.
Ringkasan grafis dilakukan dengan tabulasi, pengelompokan, dan grafik nilai -nilai variabel yang menarik. Distribusi frekuensi dan histogram distribusi frekuensi relatif adalah representasi tersebut. Mereka menggambarkan distribusi nilai -nilai di seluruh populasi.
Ringkasan numerik melibatkan langkah -langkah deskriptif komputasi seperti rata -rata, mode, dan rata -rata. Langkah -langkah deskriptif selanjutnya dikategorikan ke dalam dua kelas; Mereka adalah ukuran kecenderungan pusat dan ukuran dispersi/variasi. Ukuran kecenderungan sentral adalah rata -rata/rata -rata, median, dan mode. Masing -masing memiliki tingkat penerapan dan kegunaannya sendiri. Di mana satu mungkin gagal, yang lain mungkin mewakili kumpulan data dengan lebih baik.
Seperti namanya, ukuran dispersi melibatkan pengukuran distribusi data. Kisaran, standar deviasi, varians, persentil dan rentang kuartil, dan koefisien variasi adalah ukuran dispersi. Mereka memberikan informasi tentang penyebaran data.
Contoh sederhana dari penggunaan statistik deskriptif adalah menghitung rata -rata poin nilai siswa. IPK pada dasarnya adalah rata -rata tertimbang dari hasil siswa dan merupakan cerminan dari kinerja akademik keseluruhan dari siswa tersebut.
Apa itu statistik inferensial?
Statistik inferensial adalah cabang statistik, yang memperoleh kesimpulan tentang populasi yang bersangkutan dari set data yang diperoleh dari sampel yang mengalami variasi acak, pengamatan, dan pengambilan sampel. Secara umum, hasilnya diperoleh dari sampel acak populasi dan kesimpulan yang diperoleh dari sampel kemudian digeneralisasi untuk mewakili seluruh populasi.
Sampel adalah subset dari populasi, dan ukuran statistik deskriptif untuk data yang diperoleh dari sampel hanya dikenal sebagai statistik. Ukuran statistik deskriptif yang diperoleh dari analisis sampel dikenal sebagai parameter bila diterapkan pada populasi, dan mereka mewakili seluruh populasi.
Statistik inferensial fokus pada bagaimana menggeneralisasi statistik yang diperoleh dari sampel seakurat mungkin untuk mewakili populasi. Salah satu faktor yang menjadi perhatian adalah sifat sampel. Jika sampel bias, maka hasilnya juga bias, dan parameter berdasarkan ini tidak mewakili seluruh populasi dengan benar. Oleh karena itu, pengambilan sampel adalah salah satu studi penting dari statistik inferensial. Asumsi Statistik, Teori Keputusan Statistik, dan Teori Estimasi, Pengujian Hipotesis, Desain Eksperimen, Analisis Varians, dan Analisis Regresi Adalah Topik Studi yang Menonjol Dalam Teori Statistik Inferensial.
Contoh yang baik dari statistik inferensial yang sedang beraksi adalah prediksi hasil pemilihan sebelum pemungutan suara melalui pemungutan suara.
Apa perbedaan antara statistik deskriptif dan inferensial?
• Statistik deskriptif difokuskan pada merangkum data yang dikumpulkan dari sampel. Teknik ini menghasilkan ukuran kecenderungan dan dispersi sentral yang mewakili bagaimana nilai -nilai variabel terkonsentrasi dan tersebar.
• Statistik inferensial menggeneralisasi statistik yang diperoleh dari sampel ke populasi umum tempat sampel berada. Ukuran populasi disebut sebagai parameter.
• Statistik deskriptif hanya membuat ringkasan sifat sampel dari mana data diperoleh, tetapi dalam statistik inferensial, ukuran dari sampel digunakan untuk menyimpulkan sifat populasi.
• Dalam statistik inferensial, parameter diperoleh dari sampel, tetapi bukan seluruh populasi; Oleh karena itu, selalu ada ketidakpastian dibandingkan dengan nilai -nilai nyata.
