El campo de las estadísticas se divide en dos divisiones principales: descriptivas e inferenciales. Cada uno de estos segmentos es importante, ofreciendo diferentes técnicas que logran diferentes objetivos. Las estadísticas descriptivas describen lo que está sucediendo en una población o conjunto de datos. Las estadísticas inferenciales, por el contrario, permiten a los científicos tomar los hallazgos de un grupo de muestra y generalizarlos a una población más grande. Los dos tipos de estadísticas tienen algunas diferencias importantes.
Estadísticas descriptivas
Las estadísticas descriptivas son el tipo de estadísticas que probablemente surgen para la mayoría de las personas y las mentes de # x2019 cuando escuchan la palabra & amp; # x201C; estadísticas.& amp; # x201D; En esta rama de estadísticas, el objetivo es describir. Se utilizan medidas numéricas para informar sobre las características de un conjunto de datos. Hay una serie de elementos que pertenecen a esta parte de las estadísticas, como:
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- El promedio, o medida del centro de un conjunto de datos, que consiste en la media, mediana, modo o rango medio
- La difusión de un conjunto de datos, que se puede medir con el rango o la desviación estándar
- Descripciones generales de datos como el resumen de cinco números
- Mediciones como asimetría y curtosis
- La exploración de las relaciones y la correlación entre los datos emparejados
- La presentación de resultados estadísticos en forma gráfica
Estas medidas son importantes y útiles porque permiten a los científicos ver patrones entre los datos y, por lo tanto, dar sentido a esos datos. Las estadísticas descriptivas solo se pueden usar para describir la población o el conjunto de datos en estudio: los resultados no se pueden generalizar a ningún otro grupo o población.
Tipos de estadísticas descriptivas
Hay dos tipos de estadísticas descriptivas que usan los científicos sociales:
Las medidas de tendencia central & amp; amp; nbsp; capturan las tendencias generales dentro de los datos y se calculan y expresan como la media, & amp; amp; nbsp; median, y & amp; amp; nbsp; mode. Una media le dice a los científicos el promedio matemático de todo un conjunto de datos, como la edad promedio en el primer matrimonio; la mediana representa el medio de la distribución de datos, como la edad que se encuentra en el medio del rango de edades con la que las personas se casan por primera vez; y, El modo podría ser la edad más común a la que las personas se casan por primera vez.
Medidas de spread & amp; amp; nbsp; describa cómo se distribuyen y se relacionan los datos entre sí, incluyendo:
- El rango, el rango completo de valores presentes en un conjunto de datos
- La distribución de frecuencia & amp; amp; nbsp; que define cuántas veces ocurre un valor particular dentro de un conjunto de datos
- Cuartiles, subgrupos formados dentro de un conjunto de datos cuando todos los valores se dividen en cuatro partes iguales en todo el rango
- Desviación absoluta media, el promedio de cuánto se desvía cada valor de la media
- Variación, que ilustra cuánto de un diferencial existe en los datos
- Desviación estándar, que ilustra la difusión de datos en relación con la media
Las medidas de propagación a menudo se representan visualmente en tablas, gráficos circulares y de barras, e histogramas para ayudar a comprender las tendencias dentro de los datos.
Estadísticas inferenciales
Las estadísticas inferenciales se producen a través de cálculos matemáticos complejos que permiten a los científicos inferir tendencias sobre una población más grande en función del estudio de una muestra tomada de ella. Los científicos usan estadísticas inferenciales para examinar las relaciones entre las variables dentro de una muestra y luego hacer generalizaciones o predicciones sobre cómo se relacionarán esas variables & amp; amp; nbsp; to & amp; amp; nbsp; una población más grande.
Por lo general, es imposible examinar a cada miembro de la población individualmente. Entonces, los científicos eligen un subconjunto representativo de la población, llamado a & amp; amp; nbsp; muestra estadística, y de este análisis, pueden decir algo sobre la población de la que proviene la muestra. Hay dos divisiones principales de estadísticas inferenciales:
- Un intervalo de confianza proporciona un rango de valores para un parámetro desconocido de la población al medir una muestra estadística. Esto se expresa en términos de un intervalo y el grado de confianza de que el parámetro está dentro del intervalo.
- Pruebas de importancia o pruebas de hipótesis & amp; amp; nbsp; donde los científicos hacen un reclamo sobre la población mediante el análisis de una muestra estadística. Por diseño, hay cierta incertidumbre en este proceso. Esto se puede expresar en términos de un nivel de importancia.
Las técnicas que utilizan los científicos sociales para examinar las relaciones entre variables y, por lo tanto, para crear estadísticas inferenciales, incluyen análisis de regresión lineal, & amp; amp; nbsp; análisis de regresión logística, & amp; amp; nbsp; ANOVA, & amp; amp; nbsp; análisis de correlación, & amp; nbsp; modelado de ecuaciones estructurales y análisis de supervivencia. Al realizar investigaciones utilizando estadísticas inferenciales, los científicos realizan una prueba de importancia para determinar si pueden & amp; amp; nbsp; generalizar sus resultados a una población más grande. Las pruebas comunes de importancia incluyen & amp; amp; nbsp; the & amp; amp; nbsp; chi-cuadrado & amp; amp; nbsp; y & amp; amp; nbsp; t-test. Estos le dicen a los científicos la probabilidad de que los resultados de su análisis de & amp; amp; nbsp; de la muestra sean representativos de la población en su conjunto.
Descriptivo vs. Estadísticas inferenciales
Aunque las estadísticas descriptivas son útiles para aprender cosas como la difusión y el centro de los datos, no se puede usar nada en las estadísticas descriptivas para hacer generalizaciones. En las estadísticas descriptivas, las mediciones como la media y la desviación estándar se expresan como números exactos.
Aunque las estadísticas inferenciales usan algunos cálculos similares & amp; # x2014; como la desviación media y estándar & amp; # x2014; El enfoque es diferente para las estadísticas inferenciales. Las estadísticas inferenciales comienzan con una muestra y luego se generalizan a una población. Esta información sobre una población no se indica como un número. En cambio, los científicos expresan estos parámetros como un rango de números potenciales, junto con un grado de confianza.
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