Estadística Inferencial y Descriptiva PDF: Guía Completa

La diferencia entre estadísticas descriptivas e inferenciales se puede dibujar claramente por los siguientes motivos:

  • Las estadísticas descriptivas es una disciplina que se refiere a describir a la población en estudio. Las estadísticas inferenciales son un tipo de estadísticas; Eso se centra en sacar conclusiones sobre la población, sobre la base del análisis y la observación de la muestra.
  • La estadística descriptiva recopila, organiza, analiza y presenta datos de manera significativa. Por el contrario, las estadísticas inferenciales, compara datos, prueban hipótesis y hacen predicciones de los resultados futuros.
  • Existe una representación diagramática o tabular del resultado final en estadísticas descriptivas, mientras que el resultado final se muestra en forma de probabilidad.
  • Las estadísticas descriptivas describen una situación, mientras que las estadísticas inferenciales explican la probabilidad de ocurrencia de un evento.
  • Las estadísticas descriptivas explican los datos, que ya se conocen, para resumir la muestra. Por el contrario, las estadísticas inferenciales intentan llegar a la conclusión para aprender sobre la población; Eso se extiende más allá de los datos disponibles.

Por lo tanto, tenemos suficiente discusión sobre los dos temas, todo lo que necesita saber es que las estadísticas descriptivas se trata de ilustrar su conjunto de datos actual, mientras que las estadísticas inferenciales se centran en hacer suposiciones sobre la población adicional, que está más allá del conjunto de datos en estudio. Si bien las estadísticas descriptivas proporcionan la suma de los datos que el investigador realmente ha estudiado, mientras que las estadísticas inferenciales hacen la generalización, lo que significa que los datos proporcionados a usted no se estudian realmente.

¿Qué es la estadística descriptiva e inferencial PDF?

La recopilación, organización y análisis de datos se denominan estadísticas. La ciencia de la interpretación y la presentación de los datos analizados es el objetivo principal de las estadísticas.

El análisis estadístico se aplica en muchas industrias y en muchos países. Ayuda a identificar un problema futuro continuo o nuevo que pueda ser sometido.

Las estadísticas incluyen todos los aspectos de la recopilación de información. Puede ser a través de encuestas, recuento de población y, en muchos sentidos.

Hay dos tipos importantes de métodos estadísticos se utilizan ampliamente. Una es la estadística descriptiva y la otra son las estadísticas inferenciales.

Estas dos combinaciones juntas ofrecen muchas ventajas para identificar las necesidades futuras. Las estadísticas se basan en muchas decisiones informadas tomadas por un gobierno o una organización.

Las estadísticas descriptivas y las estadísticas inferenciales ayudan a concluir una gran cantidad de problemas que deben abordarse. La mejor parte de las estadísticas es que aborda las necesidades futuras.

La principal diferencia entre las estadísticas descriptivas e inferenciales es la forma en que analiza los datos. Las estadísticas descriptivas describen a la población, mientras que las estadísticas inferenciales toman una muestra de personas para un patrón particular y lo generalizan con todo el lote.

Las estadísticas descriptivas es la rama de las estadísticas que ayuda a describir a la población en estudio. Las características importantes del conjunto de datos se describen cuantitativamente por estadísticas descriptivas.

La descripción ocurre a través de ciertas propiedades como media, mediana, modo y también medidas de dispersión. Las estadísticas descriptivas proporcionan la información de manera significativa que utiliza gráficos, gráficos y tablas.

¿Qué es la estadística descriptiva y la estadística inferencial?

Las metodologías más comunes en las estadísticas inferenciales son las pruebas de hipótesis, los intervalos de confianza y el análisis de regresión. Curiosamente, estos métodos inferenciales pueden producir valores resumidos similares a las estadísticas descriptivas, como la desviación promedio y estándar.

Las estadísticas inferenciales tienen dos usos principales: hacer estimaciones en las poblaciones (por ejemplo, el puntaje promedio de SAT de todas las alumnos del undécimo año en los Estados Unidos). Prueba de hipótesis para sacar conclusiones sobre las poblaciones (por ejemplo, la relación entre las puntuaciones SAT y el ingreso familiar).

Al hacer inferencias en datos cuantitativos de una muestra, es posible producir estimaciones o proyecciones para la población total. Los datos cuantitativos se pueden utilizar para informar una comprensión más amplia de una población o para considerar cómo esa población podría cambiar o progresar en el futuro.

  • Estadísticas descriptivas.
  • Estadística inferencial.

Las estadísticas inferenciales son una de las dos ramas principales de las estadísticas. Las estadísticas inferenciales usan una muestra aleatoria de datos tomados de una población para describir y hacer inferencias sobre la población…. Puede usar información de muestra para generalizar los diámetros de todas las uñas.

Con estadísticas inferenciales, está tratando de llegar a conclusiones que van más allá de los datos inmediatos…. O, utilizamos estadísticas inferenciales para expresar juicios sobre la probabilidad de que una diferencia observada entre los grupos sea confiable o que pueda haber ocurrido por casualidad en este estudio.

¿Qué relacion tiene la estadística descriptiva e inferencial?

Las estadísticas se ocupan de los fenómenos colectivos (preferencia por un deporte,
nacionalidad de los turistas que vinieron a Italia), se les llama así porque está compuesto por
Fenómenos individuales del mismo tipo, estos también toman el nombre de la unidad
Estadísticas, que es el elemento único (cada alumno de una escuela). El fenómeno
El colectivo se caracteriza por la variabilidad.

Por lo tanto, las estadísticas se ocupan de los principios científicos a seguir en el
recopilación, procesamiento y uso de información sobre fenómenos
El colectivo, con el objetivo de describirlos, explicarlos y predecir su tendencia futura.

El colectivo estadístico o de la población es el conjunto de todas las unidades estadísticas.
(Todos los estudiantes de una escuela representan a la población), esto se divide en
poblaciones terminadas, que son reales y pueden constituir una lista de unidades
(Escuelas de una región, etc.) y poblaciones infinitas.

El personaje (edad, componentes familiares, etc.) es un aspecto que puede
Analizar, observar, registrar y medir en las unidades estadísticas de un colectivo
o población, esto tiene varias formas de presentarse en las unidades de un colectivo
Estadística métodos que se dividen en agotamiento y singularidad.

– cualitativo: las modalidades son números que no tienen significado
numérico
Notas: Los modos no tienen un sistema natural
Straight: los personajes tienen formas con un sistema natural
(Título del estudio)
– Cantidades: las modalidades tienen valores numéricos en los que tiene sentido hacer
una operación algebraica
Discreto: determinado por números enteros
Continuo: determinado por números reales en un cierto rango de números
(Físico y orgánico)
– Caso particular: las características transferibles son una subespecie de
caracteres descriptivos, son transferibles de una unidad a otra, generalmente son de
Tipo económico.

¿Qué es la estadística inferencial PDF?

5 Markus Janczyk Roland Pfister Institute for Psychology Chair for Psychology III Julius-Maximilians-Universität Würzburg Würzburg, Germany ISBN DOI / ISBN (eBook) Mathematics Subject Classification (2010): 62-01, 62F03, 62J10, 62K15 , 62P10, 62P15, 62P25 Springer Spectrum Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013 Este trabajo, incluida todas sus piezas, está protegida por los derechos de autor. Cualquier utilización que no sea aprobada expresamente por la Ley de derechos de autor requiere el consentimiento previo del editor. Esto se aplica en particular a las reproducciones, procesamiento, traducciones, micro filmaciones y almacenamiento y procesamiento en sistemas electrónicos. La reproducción de nombres de uso, nombres comerciales, nombres comerciales, etc. En este trabajo, incluso sin etiquetado especial, no tiene derecho a la suposición de que dichos nombres deben considerarse libres en el sentido de la legislación comercial y de protección de marca y, por lo tanto, deben usarse por todos. Impreso en papel blanqueado sin ácido y sin cloro. Springer Spectrum es una marca de Springer de. Springer de es parte de Springer Science+Business Media

6 Datos empíricos de Prólogo es la piedra angular del progreso científico en muchas disciplinas de ciencias naturales y sociales. Por lo tanto, obtener, evaluar e interpretar los resultados es también una capacidad central para muchas áreas de psicología, sociología, ciencias educativas o las neurociencias y la adquisición de estas habilidades es, por lo tanto, una parte central y no insignificante de la capacitación universitaria en los sujetos mencionados. Este libro está dirigido principalmente a los estudiantes de estas materias, pero también a los empíricos avanzados que trabajan y enseñan en las materias mencionadas. El objetivo de este libro es ofrecer un acceso comprensible a las estadísticas de Inferenz que se usan con frecuencia y apoyar a los lectores para que los usen adecuadamente en su propio trabajo. Hemos prestado especial atención a la lógica básica del enfoque estadístico de inferencia, con la intención de permitir una comprensión más profunda y enfatizar las conexiones entre diferentes procedimientos. La aplicación práctica de los procedimientos con SPSS y R, así como ejemplos para presentar los resultados de la conclusión de capítulos individuales. Se requieren algunos conceptos básicos de estadísticas descriptivas, que se resumen brevemente en el primer capítulo. Los siguientes tres capítulos están dedicados a los conceptos básicos de las estadísticas de inferencia y proporcionan las herramientas necesarias para comprender cualquier tipo de prueba estadística de inferencia. Los procedimientos más importantes se describen en los capítulos restantes, desde las pruebas t hasta los análisis de varianza hasta la correlación y la regresión. Esto también incluye temas contemporáneos importantes, como intervalos de confianza, tamaños de efecto y el poder de las pruebas de significancia. En el texto del cuerpo del libro, tratamos de renunciar a la fórmula innecesaria y más detalles, y hemos aceptado un desenfoque matemático. Sin embargo, para lectores particularmente interesados, hemos insertado secciones grises en el texto en algunos lugares; En estos hay información y derivaciones formales, conocimiento previo y otra información que vale la pena conocer. Documentos de texto suplementarios, así como el ejemplo

Los registros de datos de Prólogo de 7 VI y los scripts de evaluación comentados también se pueden encontrar como material en línea bajo uso en cursos, y las ilustraciones de este libro también están disponibles. Aunque este libro está escrito en alemán, utilizamos la ortografía de un punto decimal que es común en las publicaciones y también utilizada por muchos programas de estadística (en lugar de la comunidad decimal alemana). Además, donde informamos los resultados, también nos orientamos a las pautas de la Asociación Americana de Psicología. Finalmente, nos gustaría agradecer a aquellas personas sin las cuales este libro habría parecido más rápido, pero ciertamente también mucho menos comprensible. Estos son principalmente Katharina Schwarz, Thomas Göb y Stefan Friedrich, quienes, con su cuidadosa revisión, han descubierto algunas inconsistencias y problemas y, por lo tanto, tienen una parte importante en la versión final de este libro, así como numerosos estudiantes que tienen capítulos individuales en Su inteligibilidad ha probado. Este libro probablemente no habría aparecido en absoluto sin la intervención mediadora de Alexander Heinemann, quien ha impedido las peleas de tumbas amargas de los dos autores en el curso de muchas discusiones; Mucho tiempo siempre tuvo que ser. Wilfried Kunde nos otorgó los recursos necesarios y las mejores condiciones de trabajo para realizar el proyecto en su silla. Nuestro agradecimiento especial también es para los empleados de Springer Verlag que han cuidado este proyecto: Alice Blanck, Agnes Herrmann, Clemens Heine y Niels Peter Thomas. Después de todo, nos gustaría agradecer a Dieter Heyer (Halle), Gisela Müller-Plath (Berlín) y Rainer Scheuchenpflug (Würzburg), que han estado entusiasmados con las estadísticas y los métodos de investigación. Würzburg, noviembre de 2012 Markus Janczyk Roland Pfister

9 VIII TABLA DE CONTENIDO 4 pruebas hipotesentes y contenido de significancia y hipótesis estadísticas Clasificación de hipótesis estadística y nula La idea de la prueba de significancia es una situación ficticia y la lógica de la diferencia de prueba de significación en un máximo de dos grupos: t Prueba la t la t -Test para muestras independientes Las decisiones de distribución T basadas en la base crítica de valores T basados ​​en valores de P en la prueba t para dos muestras prueban hipótesis no desarrolladas, un cálculo de muestra de la prueba t de muestra de punción para dos muestras dependientes Resumen de los ejemplos de procedimientos y ejerce pruebas t con pruebas R T con intervalos de confianza SPSS, la forma general de intervalos de confianza para valores medios para la implementación computacional promedio que influyen en los factores en el tamaño de los intervalos de confianza Interpretación de los intervalos de confianza intervalos de confianza y pruebas hipotesentes El caso de entrada confía Nzintervalle para las diferencias de valor medio de los intervalos de confianza en el caso de la comparación de muestras dependientes de los intervalos de confianza intervalos de confianza con tipos de fallas R y SPSS, fortalezas de efectos y decisiones incorrectas de potencia en las estadísticas de inferencia Fuerza de efecto 2. Tipo de muestreo óptimo.

10 Tabla de contenido IX 8 Análisis de varianza de un solo factor básico del análisis de varianza de factor único ¿Por qué análisis de varianza? Términos e hipótesis de la inflación α y el ajuste α -ajuste de la idea La idea del análisis de varianza calculando la implementación de tazas cuadradas tazas cuadradas promedio del interruptor y la distribución de la decisión. Abschließende Bemerkungen Ergebnisdarstellung Konfidenzintervalle Voraussetzungsverletzungen Eine andere Betrachtung der einfaktoriellen Varianzanalyse Beispiele und Übungen Einfaktorielle Varianzanalysen mit R Einfaktorielle Varianzanalysen mit SPSS Mehrfaktorielle Varianzanalyse Grundlagen der zweifaktoriellen Varianzanalyse Haupteffekte Interaktionseffekte Interpretation und grafische Darstellung Rechnerische Durchführung Quadratsummenzerlegung Mittlere Square sums the F breaks and the decision rules Los comentarios de cierre ventajan la varianza multi -factorial Análisis de la interpretación del efecto de la interpretación y los resultados de los análisis de varianza de resultados con más de dos factores ejemplos y ejercicios de análisis de varianza de dos factores con análisis de varianza de Twinidad con SPSS… 134

¿Qué es la estadística inferencial conclusion?

Las estadísticas inferenciales hacen inferencias sobre la población basadas en datos de muestra aleatorios tomados de una población.

Utilizamos un conjunto más pequeño de datos aleatorios compilados de una población para extender y hacer conclusiones o generalizar sobre la población.

Las estadísticas inferenciales son útiles cuando no podemos acceder a toda la población que queremos investigar y sacar conclusiones sobre toda la población, pero solo tenemos datos limitados de la población.

Como ejemplo, si queremos averiguar si Obama era un mejor presidente o si la gente piensa que Trump es mejor.

No podemos encuestar a todo el país, por lo que tomamos una encuesta aleatoria de diferentes partes de EE. UU. Y luego tratamos de generar inferencias para la población.

Ahora comprendamos la diferencia entre estadísticas descriptivas e inferenciales

La estadística descriptiva describe los datos, como cuál es el promedio de los datos, qué valor ocurre más, cuál es la propagación de los datos y cuál es la asimetría de los datos.

Utiliza el cálculo numérico y la representación gráfica para describir los datos.

Si queremos entender cuáles son las diferentes afiliaciones de la muestra que fue entrevistada para decidir si Obama o Trump hacen un mejor presidente y pueden usar el gráfico de barras para mostrar las estadísticas

Las estadísticas inferenciales toman datos de una muestra aleatoria y llegan a la conclusión sobre la población más grande.

A medida que generalizamos las conclusiones para una población más grande, podemos tener un error en nuestra predicción y, por lo tanto, también debemos tener cuidado de seleccionar una muestra verdaderamente aleatoria.

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