统计类型

本文解释了不同类型的统计数据。因此，您将发现存在哪些类型的统计数据以及每种统计数据类型的应用示例。

统计数据有哪些类型？

统计数据的类型有：

• 描述性统计：用于描述数据集的特征。
• 推论统计——用于从样本数据确定总体值。它分为两种：
• 参数统计——研究数据可以使用概率分布进行建模。
• 非参数统计– 分析不符合概率分布的数据。

下面将更详细地解释每种类型的统计数据，您将能够看到更多每种类型统计数据的示例应用程序。

描述性统计

描述性统计是统计学的一个分支，负责描述收集的数据以方便其分析。简而言之，描述性统计用于使用统计措施、图表或表格来总结一组数据。

例如，我们可以使用描述性统计在条形图上呈现数据样本的频率。同样，我们可以计算算术平均值、标准差和其他描述性度量，以确定统计研究的数据样本是什么样的。

简而言之，描述性统计是统计中用于总结样本的一部分，这与旨在确定总体参数的推论统计不同。

推论统计

推论统计是统计学的一个分支，负责从样本数据中确定总体值。换句话说，推论统计用于通过仅分析总体的一部分来推断总体的统计参数。

通常，在进行统计研究时，不可能分析总体的所有元素，这就是为什么只分析个体样本，然后将结果外推到整个总体。因此，推论统计是统计学的一部分，它允许从对研究样本进行的计算中推断出总体结果。

请记住，不可能知道确切的总体参数。然而，统计推断有助于保持较低的误差幅度并增加成功确定总体值的机会。

因此，推论统计非常重要，因为它们可以通过仅研究样本来分析总体，从而降低研究成本。

参数统计

参数统计是推论统计的一个分支，它假设可以使用概率分布对数据进行建模。因此，参数统计使用与已知概率分布相对应的统计检验。

需要注意的是，所使用的绝大多数统计方法都是参数化的，即它们是参数统计的一部分。

参数统计主要用于通过点估计或间隔估计参数，并执行假设检验。

非参数统计

非参数统计是推论统计的一个分支，研究不符合概率分布或其分布参数未定义的变量。也就是说，非参数统计用于无法用理论模型定义的变量。

因此，非参数统计中使用的分布不能先验定义，而是由观察到的数据确定。

当某些统计检验的先前假设不满足时，通常使用非参数统计方法，因为参数统计通常需要做出某些假设，因此并不总是适用。