Tipos de estadística, ramas, clases, categorías, clasificación

Tipos de estadística, ramas, clases, categorías, clasificación.Los métodos estadísticos pueden usarse para resumir o describir una recopilación de datos; Esto se llama estadística descriptiva. Esto es útil en la investigación, cuando se comunican los resultados de los experimentos.

Hay dos tipos de estadística: Estadística descriptiva y Estadística inferencial

1. Estadística descriptiva. Para muchas personas, las estadísticas significan números: hechos numéricos, cifras o información. Los informes de producción de la industria, promedios de bateo de béisbol, déficits gubernamentales, etc., a menudo se llaman estadísticas. Para ser precisos, estos números son estadísticas descriptivas porque son datos numéricos que describen fenómenos. Las estadísticas descriptivas son tan simples como el número de niños en cada familia a lo largo de una manzana o tan complejos como el informe anual publicado por el Departamento del Tesoro de los Estados Unidos. Considere dos formas de representar estadísticas descriptivas: numérica y pictórica.
•  Estadisticas numericas Las estadísticas numéricas son números, pero claramente, algunos números son más significativos que otros. Por ejemplo, si se le ofrece un precio de compra de $ 1 para un automóvil con la condición de que también compre un segundo automóvil, el precio del segundo automóvil sería una consideración importante (su precio podría ser de $ 1,000,000 o solo $ 1,000), y por lo tanto El promedio, o la media, de los dos precios sería la estadística importante.
• Estadísticas pictóricas Tomar datos numéricos y presentarlos en imágenes o gráficos es lo que se conoce como estadísticas pictóricas. Mostrar datos en forma de gráfico puede hacer que la información compleja y confusa parezca más simple y directa.
2. Estadística inferencial La estadística inferencial es una decisión, estimación, predicción o generalización sobre una población, basada en una muestra. Una población es una colección de todos los posibles individuos, objetos o medidas de interés. Una muestra es una porción, o parte, de la población de interés. Con las estadísticas inferenciales, estamos tratando de llegar a conclusiones que se extiendan más allá de los datos inmediatos solamente. Por ejemplo, utilizamos estadísticas inferenciales para tratar de inferir a partir de los datos de la muestra lo que la población podría pensar. O, usamos estadísticas inferenciales para hacer juicios de la probabilidad de que una diferencia observada entre grupos sea una confiable o una que podría haber ocurrido por casualidad en este estudio. Por lo tanto, utilizamos estadísticas inferenciales para hacer inferencias de nuestros datos a condiciones más generales; Utilizamos estadísticas descriptivas simplemente para describir lo que está pasando en nuestros datos.

Estadística descriptiva vs. inferencial

Aunque las estadísticas descriptivas son útiles para aprender cosas como la difusión y el centro de los datos, no se puede utilizar 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 la estadística inferencial utiliza algunos cálculos similares, como la media y la desviación estándar, el enfoque es diferente para la estadística inferencial. 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.