Arten von statistiken

In diesem Artikel werden die verschiedenen Arten von Statistiken erläutert. Auf diese Weise erfahren Sie, welche Arten von Statistiken es gibt und welche Anwendungsbeispiele die einzelnen Statistiktypen enthalten.

Welche Arten von Statistiken gibt es?

Die Arten von Statistiken sind:

• Beschreibende Statistik : Wird zur Beschreibung der Merkmale eines Datensatzes verwendet.
• Inferenzstatistik – Wird verwendet, um Populationswerte aus Beispieldaten zu ermitteln. Es ist in zwei Typen unterteilt:
• Parametrische Statistik – Studiendaten können mithilfe einer Wahrscheinlichkeitsverteilung modelliert werden.
• Nichtparametrische Statistik – Analysiert Daten, die keiner Wahrscheinlichkeitsverteilung entsprechen.

Jeder Statistiktyp wird im Folgenden ausführlicher erläutert, damit Sie eine Beispielanwendung für jeden Statistiktyp sehen können.

Beschreibende Statistik

Deskriptive Statistik ist der Zweig der Statistik, der für die Beschreibung gesammelter Daten verantwortlich ist, um deren Analyse zu erleichtern. Vereinfacht ausgedrückt werden deskriptive Statistiken verwendet, um eine Reihe von Daten mithilfe statistischer Maße, Grafiken oder Tabellen zusammenzufassen.

Beispielsweise können wir deskriptive Statistiken verwenden, um die Häufigkeiten einer Datenstichprobe in einem Balkendiagramm darzustellen. Ebenso können wir das arithmetische Mittel, die Standardabweichung und andere beschreibende Maße berechnen, um zu bestimmen, wie die Datenstichprobe der statistischen Studie aussieht.

Kurz gesagt ist die deskriptive Statistik der Teil der Statistik, der dazu dient, eine Stichprobe zusammenzufassen, im Gegensatz zur inferenziellen Statistik, deren Ziel es ist, die Parameter der Grundgesamtheit zu bestimmen.

Inferenzstatistik

Inferenzstatistik ist der Zweig der Statistik, der für die Bestimmung von Bevölkerungswerten aus Stichprobendaten verantwortlich ist. Mit anderen Worten: Inferenzstatistiken werden verwendet, um Rückschlüsse auf die statistischen Parameter einer Population zu ziehen, indem nur ein Teil davon analysiert wird.

Normalerweise ist es bei der Durchführung einer statistischen Studie nicht möglich, alle Elemente der Bevölkerung zu analysieren, weshalb nur eine Stichprobe von Einzelpersonen analysiert wird und die Ergebnisse dann auf die gesamte Bevölkerung hochgerechnet werden. Somit ist die Inferenzstatistik der Teil der Statistik, der es ermöglicht, aus den mit der untersuchten Stichprobe durchgeführten Berechnungen die Ergebnisse der Grundgesamtheit abzuleiten.

Bedenken Sie, dass es nicht möglich sein wird, die genauen Populationsparameter zu kennen. Statistische Schlussfolgerungen tragen jedoch dazu bei, die Fehlerquote niedrig zu halten und erhöhen die Chancen, Populationswerte erfolgreich zu bestimmen.

Inferenzstatistiken sind daher wichtig, da sie es ermöglichen, eine Population zu analysieren, indem nur eine Stichprobe untersucht wird, was die Forschungskosten senkt.

parametrische Statistik

Die parametrische Statistik ist der Zweig der Inferenzstatistik, der davon ausgeht, dass Daten mithilfe einer Wahrscheinlichkeitsverteilung modelliert werden können. Daher verwendet die parametrische Statistik statistische Tests, die bekannten Wahrscheinlichkeitsverteilungen entsprechen.

Es ist zu beachten, dass die überwiegende Mehrheit der verwendeten statistischen Methoden parametrisch ist, das heißt, sie sind Teil der parametrischen Statistik.

In erster Linie werden parametrische Statistiken verwendet, um einen Parameter zu schätzen, entweder durch eine Punktschätzung oder durch Intervalle, und um Hypothesentests durchzuführen.

nichtparametrische Statistik

Die nichtparametrische Statistik ist der Zweig der Inferenzstatistik, der Variablen untersucht, die nicht zu einer Wahrscheinlichkeitsverteilung passen oder deren Parameter der Verteilung nicht definiert sind. Das heißt, nichtparametrische Statistiken werden für Variablen verwendet, die nicht mit theoretischen Modellen definiert werden können.

Daher können die in der nichtparametrischen Statistik verwendeten Verteilungen nicht a priori definiert werden, sondern werden durch die beobachteten Daten bestimmt.

Nichtparametrische statistische Methoden werden im Allgemeinen verwendet, wenn die vorherigen Annahmen bestimmter statistischer Tests nicht erfüllt sind, da parametrische Statistiken normalerweise bestimmte Annahmen erfordern und daher nicht immer angewendet werden können.