terminology – ¿Cuál es la diferencia entre estadística descriptiva e inferencial?

Pregunta:

Tenía entendido que la estadística descriptiva describía cuantitativamente las características de una muestra de datos, mientras que la estadística inferencial hacía inferencias sobre las poblaciones de las que se extraían las muestras.

Sin embargo, la página de wikipedia para los estados de inferencia estadística :

En su mayor parte, la inferencia estadística hace proposiciones sobre poblaciones, utilizando datos extraídos de la población de interés a través de alguna forma de muestreo aleatorio.

El "en su mayor parte" me ha hecho pensar que tal vez no entiendo correctamente estos conceptos. ¿Hay ejemplos de estadísticas inferenciales que no hagan proposiciones sobre poblaciones?

Respuesta:

Viniendo de una formación en ciencias del comportamiento, asocio esta terminología particularmente con los libros de texto de introducción a la estadística. En este contexto, la distinción es que:

  • Las estadísticas descriptivas son funciones de los datos de muestra que son intrínsecamente interesantes para describir alguna característica de los datos. Las estadísticas descriptivas clásicas incluyen media, mínima, máxima, desviación estándar, mediana, sesgo y curtosis.
  • Las estadísticas inferenciales son una función de los datos de la muestra que le ayudan a hacer una inferencia con respecto a una hipótesis sobre un parámetro de población. Las estadísticas inferenciales clásicas incluyen z, t, $ \ chi ^ 2 $, razón F, etc.

El punto importante es que cualquier estadística, inferencial o descriptiva, es una función de los datos de la muestra. Un parámetro es una función de la población, donde el término población es lo mismo que decir el proceso de generación de datos subyacente.

Desde esta perspectiva, el estado de una función determinada de los datos como estadística descriptiva o inferencial depende del propósito para el que los esté utilizando.

Dicho esto, algunas estadísticas son claramente más útiles para describir características relevantes de los datos, y algunas son más adecuadas para ayudar en la inferencia.

  • Estadística inferencial: Estadística de prueba estándar como tyz, para un proceso de generación de datos dado, donde la hipótesis nula es falsa, el valor esperado está fuertemente influenciado por el tamaño de la muestra. La mayoría de los investigadores no verían estas estadísticas como una estimación de un parámetro de población de interés intrínseco.
  • Estadísticas descriptivas : por el contrario, las estadísticas descriptivas estiman parámetros de población que suelen ser de interés intrínseco. Por ejemplo, la media de la muestra y la desviación estándar proporcionan estimaciones de los parámetros de población equivalentes. Incluso estadísticas descriptivas como el mínimo y el máximo brindan información sobre parámetros poblacionales equivalentes o similares, aunque por supuesto en este caso se requiere mucha más atención. Además, muchas estadísticas descriptivas pueden estar sesgadas o no ser estimadores ideales. Sin embargo, todavía tienen cierta utilidad para estimar un parámetro poblacional de interés.

Entonces, desde esta perspectiva, las cosas importantes a entender son:

  • estadística : función de los datos de la muestra
  • parámetro : función de la población (proceso de generación de datos)
  • estimador : función de los datos de muestra utilizados para proporcionar una estimación de un parámetro
  • inferencia : proceso de llegar a una conclusión sobre un parámetro

Por lo tanto, puede definir la distinción entre descriptivo e inferencial en función de la intención del investigador que utiliza la estadística, o puede definir una estadística según cómo se utiliza normalmente.

Leave a Comment

Your email address will not be published.

Scroll to Top

istanbul avukat

-

web tasarım