Statistik Deskriptif lwn Inferensi
Statistik ialah disiplin pengumpulan, analisis dan pembentangan data. Teori statistik dibahagikan kepada dua cabang berdasarkan maklumat yang mereka hasilkan dengan menganalisis data.
Apakah itu Statistik Deskriptif?
Statistik deskriptif ialah cabang statistik yang menerangkan sifat utama set data secara kuantitatif. Untuk mewakili sifat set data setepat mungkin, data diringkaskan menggunakan alat grafik atau berangka.
Ringkasan grafik dilakukan dengan menjadualkan, mengumpulkan dan membuat grafik nilai pembolehubah yang diminati. Taburan kekerapan dan histogram taburan kekerapan relatif adalah perwakilan sedemikian. Mereka menggambarkan taburan nilai di seluruh populasi.
Ringkasan berangka melibatkan pengiraan ukuran deskriptif seperti purata, mod dan min. Langkah-langkah deskriptif dikategorikan lagi kepada dua kelas; ia adalah ukuran kecenderungan memusat dan ukuran serakan/variasi. Ukuran kecenderungan memusat ialah min/purata, median, dan mod. Setiap satu mempunyai tahap kebolehgunaan dan kegunaannya sendiri. Jika satu mungkin gagal, satu lagi mungkin mewakili set data dengan lebih baik.
Seperti namanya, ukuran serakan melibatkan pengukuran taburan data. Julat, sisihan piawai, varians, julat persentil dan kuartil, dan pekali variasi ialah ukuran serakan. Mereka memberikan maklumat tentang penyebaran data.
Contoh mudah penggunaan statistik deskriptif ialah mengira Purata Nilai Gred pelajar. IPK pada dasarnya ialah min wajaran keputusan pelajar dan mencerminkan prestasi akademik keseluruhan pelajar tersebut.
Apakah itu Statistik Inferensi?
Statistik inferensi ialah cabang statistik, yang memperoleh kesimpulan tentang populasi berkenaan daripada set data yang diperoleh daripada sampel yang tertakluk kepada variasi rawak, pemerhatian dan pensampelan. Secara umumnya, keputusan diperoleh daripada sampel rawak populasi dan kesimpulan yang diperoleh daripada sampel kemudiannya digeneralisasikan untuk mewakili keseluruhan populasi.
Sampel ialah subset populasi, dan ukuran statistik deskriptif untuk data yang diperoleh daripada sampel dikenali secara ringkas sebagai statistik. Ukuran statistik deskriptif yang diperoleh daripada analisis sampel dikenali sebagai parameter apabila digunakan pada populasi, dan ia mewakili keseluruhan populasi.
Statistik inferensi menumpukan pada cara menyamaratakan statistik yang diperoleh daripada sampel setepat mungkin untuk mewakili populasi. Satu faktor yang membimbangkan ialah sifat sampel. Jika sampel adalah berat sebelah, maka keputusannya juga berat sebelah, dan parameter berdasarkan ini tidak mewakili keseluruhan populasi dengan betul. Oleh itu, persampelan adalah satu kajian penting statistik inferensi. Andaian statistik, Teori keputusan statistik dan teori anggaran, ujian hipotesis, reka bentuk eksperimen, analisis varians dan analisis regresi adalah topik kajian yang menonjol dalam teori statistik inferensi.
Contoh statistik inferensi yang baik dalam tindakan ialah ramalan keputusan pilihan raya sebelum pengundian melalui pengundian.
Apakah perbezaan antara Statistik Deskriptif dan Inferensi?
• Statistik deskriptif tertumpu pada meringkaskan data yang dikumpul daripada sampel. Teknik ini menghasilkan ukuran kecenderungan memusat dan serakan yang mewakili cara nilai pembolehubah tertumpu dan tersebar.
• Statistik inferensi menyamaratakan statistik yang diperoleh daripada sampel kepada populasi umum yang menjadi milik sampel. Ukuran populasi diistilahkan sebagai parameter.
• Statistik deskriptif hanya membuat ringkasan sifat sampel dari mana data diperoleh, tetapi dalam statistik inferensi, ukuran daripada sampel digunakan untuk membuat kesimpulan sifat populasi.
• Dalam statistik inferensi, parameter diperoleh daripada sampel, tetapi bukan keseluruhan populasi; oleh itu, sentiasa wujud ketidakpastian berbanding dengan nilai sebenar.
