Sự khác biệt giữa thống kê mô tả và suy luận

Thống kê mô tả so với suy luận

Thống kê là một trong những phần quan trọng nhất của nghiên cứu hiện nay xem xét cách thức tổ chức dữ liệu thành các dạng có thể đo lường được. Tuy nhiên, một số sinh viên bị nhầm lẫn giữa thống kê mô tả và suy luận, khiến họ khó chọn lựa chọn tốt nhất để sử dụng trong nghiên cứu của họ.

Nếu bạn nhìn kỹ, sự khác biệt giữa thống kê mô tả và suy luận đã khá rõ ràng trong tên được đặt của chúng. Miêu tả mô tả dữ liệu, mô tả dữ liệu, trong khi đó, người đó suy luận hoặc cho phép nhà nghiên cứu đưa ra kết luận dựa trên thông tin thu thập được.

Ví dụ, bạn được giao nhiệm vụ nghiên cứu về việc mang thai ở tuổi vị thành niên ở một trường trung học nào đó. Sử dụng cả số liệu thống kê mô tả và suy luận, bạn sẽ nghiên cứu số trường hợp mang thai ở tuổi vị thành niên trong trường trong một số năm cụ thể. Sự khác biệt là với các thống kê mô tả, bạn chỉ đơn thuần là tóm tắt dữ liệu được thu thập và, nếu có thể, phát hiện một mẫu trong các thay đổi. Ví dụ, có thể nói rằng trong năm năm qua, phần lớn các trường hợp mang thai ở tuổi vị thành niên ở trường trung học X đã xảy ra với những người đăng ký vào năm thứ ba. Không cần phải dự đoán rằng vào năm thứ sáu, sinh viên năm thứ ba vẫn sẽ là những người có số lần mang thai ở tuổi vị thành niên nhiều hơn. Kết luận cũng như dự đoán chỉ được thực hiện trong thống kê suy luận.

Nguyên tắc mô tả hoặc kết luận cũng áp dụng cho dữ liệu hoặc thông tin thu thập được của nhà nghiên cứu. Nhắc lại ví dụ trước đây của chúng tôi về việc mang thai ở tuổi vị thành niên, số liệu thống kê mô tả chỉ giới hạn trong dân số được mô tả. Nói một cách đơn giản, dữ liệu được thu thập trên X High School liên quan đến mang thai ở tuổi vị thành niên CHỈ áp dụng cho tổ chức cụ thể đó.

Trong các số liệu thống kê suy luận, X High School chỉ có thể là một mẫu của dân số mục tiêu. Giả sử bạn đang nhắm đến việc tìm hiểu tình trạng mang thai ở tuổi vị thành niên ở New York. Vì không thể thu thập dữ liệu từ mỗi trường trung học ở New York, nên Trường trung học X sau đó sẽ hoạt động như một mẫu phản ánh hoặc đại diện cho tất cả các trường trung học ở Thành phố New York. Tất nhiên, điều này thường có nghĩa là có một lỗi sai, vì một mẫu không đủ để đại diện cho toàn bộ dân số. Tỷ lệ lỗi có thể này cũng được tính đến khi phân tích dữ liệu. Sử dụng các tính toán khác nhau như trung bình, trung bình và chế độ, các nhà nghiên cứu sẽ có thể mô tả hoặc kiểm tra dữ liệu và đạt được những gì họ muốn trong suốt quá trình.

Thống kê, đặc biệt là suy luận, phần lớn rất quan trọng trong ngành công nghiệp ngày nay, chủ yếu là vì nó cung cấp thông tin có tiềm năng giúp các cá nhân đưa ra quyết định trong tương lai. Ví dụ, việc đưa ra số liệu thống kê suy luận về tốc độ gia tăng dân số ở một thành phố cụ thể có thể làm cơ sở cho một doanh nghiệp quyết định có thành lập cửa hàng tại thành phố đó hay không. Thực tế là nó cũng sử dụng các con số để đi đến kết luận giúp tăng cường tính chính xác của nghiên cứu cũng như tính dễ hiểu của dữ liệu.

Kết quả thống kê thường được thể hiện thông qua các mô hình khác nhau, từ biểu đồ đến biểu đồ. Để tăng độ chính xác, các nhà nghiên cứu cũng tính đến các yếu tố khác nhau có thể ảnh hưởng đến dân số của họ và chuyển nó thành dữ liệu số. Bằng cách này, xác suất lỗi được giảm thiểu và đạt được một cái nhìn tóm tắt kỹ lưỡng về trường hợp.

Tóm lược:

1. Thống kê mô tả chỉ đơn thuần là mô tả các nghiên cứu và không cho phép kết luận hoặc dự đoán.

2. Thống kê suy luận giúp nhà nghiên cứu có thể đi đến kết luận và dự đoán những thay đổi có thể xảy ra liên quan đến lĩnh vực quan tâm.

3. Thống kê mô tả thường hoạt động trong một khu vực cụ thể có chứa toàn bộ dân số mục tiêu.

4. Thống kê suy luận thường lấy một mẫu của dân số, đặc biệt là nếu dân số quá lớn để tiến hành nghiên cứu về.