İstatistik türleri

Bu makalede farklı istatistik türlerinin ne olduğu açıklanmaktadır. Böylece, ne tür istatistiklerin mevcut olduğunu ve her istatistik türünün uygulama örneklerini keşfedeceksiniz.

İstatistik türleri nelerdir?

İstatistik türleri şunlardır:

• Tanımlayıcı istatistikler : Bir veri kümesinin özelliklerini tanımlamak için kullanılır.
• Çıkarımsal İstatistikler – Örnek verilerden popülasyon değerlerini belirlemek için kullanılır. İki türe ayrılır:
• Parametrik istatistikler – çalışma verileri bir olasılık dağılımı kullanılarak modellenebilir.
• Parametrik Olmayan İstatistikler – Olasılık dağılımına uymayan verileri analiz eder.

Her istatistik türü aşağıda daha ayrıntılı olarak açıklandığı için her istatistik türünün örnek uygulamasını daha fazla görebileceksiniz.

Tanımlayıcı istatistikler

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.

Örneğin, bir veri örneğinin frekanslarını bir çubuk grafik üzerinde sunmak için tanımlayıcı istatistikleri kullanabiliriz. Benzer şekilde, istatistiksel çalışmanın veri örneğinin neye benzediğini belirlemek için aritmetik ortalamayı, standart sapmayı ve diğer tanımlayıcı önlemleri hesaplayabiliriz.

Kısaca tanımlayıcı istatistikler, amacı popülasyonun parametrelerini belirlemek olan çıkarımsal istatistiklerden farklı olarak, bir örneği özetlemeye yarayan istatistiğin bir parçasıdır.

çıkarımsal istatistik

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.

parametrik istatistikler

Parametrik istatistikler, verilerin bir olasılık dağılımı kullanılarak 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 aralıklarla tahmin etmek ve hipotez testi yapmak 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, ancak gözlemlenen verilerle belirlenir.

Parametrik olmayan istatistiksel yöntemler genellikle belirli istatistiksel testlerin önceki varsayımları karşılanmadığında kullanılır, çünkü parametrik istatistikler genellikle belirli varsayımların yapılmasını gerektirir ve bu nedenle her zaman uygulanamaz.