統計の種類

この記事では、さまざまな種類の統計とは何かについて説明します。したがって、どのようなタイプの統計が存在するか、また各タイプの統計の応用例がわかります。

統計にはどのような種類がありますか?

統計の種類は次のとおりです。

• 記述統計: データセットの特性を説明するために使用されます。
• 推論統計– サンプルデータから母集団の値を決定するために使用されます。それは 2 つのタイプに分けられます。
• パラメトリック統計– 確率分布を使用して研究データをモデル化できます。
• ノンパラメトリック統計– 確率分布に適合しないデータを分析します。

各タイプの統計について以下でさらに詳しく説明します。各タイプの統計の適用例をより理解できるようになります。

記述統計

記述統計は、分析を容易にするために収集されたデータを説明する責任を負う統計の分野です。簡単に言えば、記述統計は、統計的尺度、グラフ、または表を使用して一連のデータを要約するために使用されます。

たとえば、記述統計を使用して、データのサンプルの頻度を棒グラフで表示できます。同様に、算術平均、標準偏差、その他の記述尺度を計算して、統計調査のデータ サンプルがどのようなものであるかを判断できます。

つまり、記述統計は、母集団のパラメーターを決定することを目的とする推論統計とは異なり、サンプルを要約するのに役立つ統計の一部です。

推論統計

推論統計は、サンプルデータから母集団の値を決定する責任を負う統計の分野です。言い換えれば、推論統計は、母集団の一部のみを分析することによって、母集団の統計パラメータについて推論するために使用されます。

通常、統計研究を実行する場合、母集団のすべての要素を分析することは不可能です。そのため、個人のサンプルのみが分析され、その結果が母集団全体に外挿されます。したがって、推論統計は、調査対象のサンプルを使用して実行された計算から母集団の結果を推定できるようにする統計の一部です。

正確な母集団パラメータを知ることは不可能であることに留意してください。ただし、統計的推論は誤差の範囲を低く維持するのに役立ち、母集団の値を正常に決定できる可能性が高くなります。

したがって、推論統計はサンプルのみを研究することで母集団の分析を可能にし、研究コストを削減できるため重要です。

パラメトリック統計

パラメトリック統計は、確率分布を使用してデータをモデル化できることを前提とした推論統計の分野です。したがって、パラメトリック統計では、既知の確率分布に対応する統計検定が使用されます。

使用される統計手法の大部分はパラメトリックである、つまりパラメトリック統計の一部であることに注意してください。

主に、パラメトリック統計は、点推定または間隔によってパラメータを推定し、仮説検定を実行するために使用されます。

ノンパラメトリック統計

ノンパラメトリック統計は、確率分布に適合しない変数、または分布のパラメーターが定義されていない変数を研究する推論統計の分野です。つまり、理論モデルでは定義できない変数にはノンパラメトリック統計が使用されます。

したがって、ノンパラメトリック統計で使用される分布は事前に定義することはできず、観察されたデータによって決定されます。

ノンパラメトリック統計手法は、通常、特定の統計検定の事前の仮定が満たされない場合に使用されます。これは、パラメトリック統計では通常、特定の仮定を行う必要があり、常に適用できるわけではないためです。