Çıkarımsal istatistik

Bu makalede çıkarımsal istatistiklerin ne olduğu ve ne için kullanıldığı açıklanmaktadır. Benzer şekilde, çıkarımsal istatistiklerin uygulanmasına ilişkin çeşitli örnekleri görebileceksiniz ve ayrıca çıkarımsal istatistikler ile tanımlayıcı istatistikler arasındaki farkları görebileceksiniz.

Çıkarımsal istatistik nedir?

Çıkarımsal istatistikler, örnek verilerden popülasyon değerlerinin belirlenmesinden sorumlu olan istatistik dalıdır. Başka bir deyişle, çıkarımsal istatistikler, bir popülasyonun yalnızca bir kısmını analiz ederek istatistiksel parametreler hakkında çıkarımlar yapmak için kullanılır.

Normalde istatistiksel bir çalışma yürütürken popülasyonun tüm unsurlarını analiz etmek mümkün değildir, bu nedenle yalnızca bireylerden oluşan bir örnek analiz edilir ve sonuçlar daha sonra tüm Nüfusa yansıtılır. Dolayısıyla çıkarımsal istatistikler, çalışılan örneklemle yapılan hesaplamalardan popülasyon sonuçlarının çıkarılmasına olanak tanıyan istatistiğin bir parçasıdır.

Popülasyon parametrelerinin tam olarak bilinmesinin mümkün olmayacağını unutmayın. Ancak istatistiksel çıkarım, düşük bir hata payının korunmasına yardımcı olur ve popülasyon değerlerini başarılı bir şekilde belirleme şansını artırır.

Çıkarımsal istatistikler bu nedenle önemlidir çünkü yalnızca bir örneklemi inceleyerek bir popülasyonu analiz etmeyi mümkün kılar ve bu da araştırma maliyetlerini azaltır. Ek olarak çıkarımsal istatistikler, istatistiksel popülasyon hakkında değerli bilgiler sağladığından karar vermede yardımcı olur.

Çıkarımsal İstatistik Örnekleri

Çıkarımsal istatistiğin tanımını gördükten sonra, kavramı tam olarak özümsemek için uygulanmasına ilişkin birkaç örnek göreceğiz.

Çıkarımsal istatistiklerin uygulama örnekleri:

• Kamuoyu araştırmaları : Temsili bir örneklemin fikrini sorarak nüfusun bir ürün, politikacı, şirket vb. hakkında ne düşündüğünü öğrenebiliriz.
• Bir ilacın etkinliğinin araştırılması : Bir ilacın bir grup hasta üzerinde test edildiği ve sonuçlardan ilacın hastalığın tedavisinde etkili olup olmadığının çıkarıldığı bir deney gerçekleştirilir.
• Üretimde kalite kontrolü : Üretilen ürünlerin bir örneğini basitçe analiz ederek, çıkarımsal istatistikler yoluyla sürecin doğru işleyip işlemediğini ve kalite standartlarını karşılayıp karşılamadığını belirlemek mümkündür.
• Finansal Risk Analizi – Çıkarımsal istatistikler aynı zamanda belirli finansal yatırımlar yapma riskini hesaplamak için de kullanılır.
• Piyasa davranışının tahmin edilmesi : Geçmiş satış verilerinden, çıkarımsal istatistikler kullanılarak gelecekteki pazar davranışına ilişkin tahminler yapılabilir.

Çıkarımsal istatistik yöntemleri

Çıkarımsal istatistiklerde en yaygın kullanılan istatistiksel yöntemler şunlardır:

• Parametre tahmini
• Hipotez kontrastı
• Regresyon analizi
• Deneysel tasarım

Çıkarımsal İstatistik Türleri

Çıkarımsal istatistik türleri şunlardır:

• Parametrik çıkarımsal istatistikler : olasılık dağılımıyla tanımlanabilen değişkenleri inceler.
• Parametrik olmayan çıkarımsal istatistikler : olasılık dağılımına uymayan değişkenleri inceler.

Aşağıda her bir çıkarımsal istatistik türünün ne olduğu daha ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

Parametrik istatistikler

Parametrik istatistikler, verilerin bir olasılık dağılımı ile modellenebileceğini varsayan çıkarımsal istatistiklerin dalıdır. Bu nedenle parametrik istatistikler, bilinen olasılık dağılımlarına karşılık gelen istatistiksel testleri kullanır.

Kullanılan istatistiksel yöntemlerin büyük çoğunluğunun parametrik yani parametrik istatistiğin bir parçası olduğunu belirtmek gerekir.

Öncelikle parametrik istatistikler, bir parametreyi nokta tahmini veya aralığa göre tahmin etmek ve hipotez testini gerçekleştirmek için kullanılır.

Parametrik olmayan istatistikler

Parametrik olmayan istatistikler, bir olasılık dağılımına uymayan veya dağılımın parametreleri tanımlanmamış değişkenleri inceleyen çıkarımsal istatistiğin dalıdır. Yani teorik modellerle tanımlanamayan değişkenler için parametrik olmayan istatistikler kullanılır.

Dolayısıyla parametrik olmayan istatistiklerde kullanılan dağılımlar önceden tanımlanamaz, daha ziyade gözlemlenen veriler bunları belirler.

Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler genellikle belirli testlerin önceki varsayımlarının karşılanmadığı durumlarda kullanılır, çünkü parametrik istatistikler genellikle belirli varsayımların yapılmasını gerektirir. Aşağıda parametrik olmayan istatistikler ile parametrik istatistikler arasındaki farkların neler olduğunu göreceğiz.

Çıkarımsal istatistikler ve tanımlayıcı istatistikler

Son olarak, istatistiğin iki ana dalını oluşturdukları için çıkarımsal istatistiklerin tanımlayıcı istatistiklerden nasıl farklılaştığını görelim.

Tanımlayıcı istatistikler, analizlerini kolaylaştırmak için toplanan verileri tanımlamaktan sorumlu olan istatistik dalıdır. Basitçe ifade etmek gerekirse, tanımlayıcı istatistikler, istatistiksel ölçümler, grafikler veya tablolar kullanarak bir dizi veriyi özetlemek için kullanılır.

Çıkarımsal istatistikler ile tanımlayıcı istatistikler arasındaki fark amaçlarında yatmaktadır. Çıkarımsal istatistiklerin işlevi bir popülasyonun parametre değerlerini belirlemekken, tanımlayıcı istatistiklerin amacı bir numunenin özelliklerini tanımlamaktır.