Descritivo vs. Estatística inferencial

O campo da estatística é dividido em duas grandes divisões: descritiva e inferencial. Cada um desses segmentos é importante, oferecendo diferentes técnicas que atendem a diferentes objetivos. Estatísticas descritivas descrevem o que está acontecendo em um população ou conjunto de dados. As estatísticas inferenciais, por outro lado, permitem aos cientistas coletar descobertas de um grupo de amostras e generalizá-las para uma população maior. Os dois tipos de estatísticas têm algumas diferenças importantes.

Estatística descritiva é o tipo de estatística que provavelmente vem à mente da maioria das pessoas quando ouvem a palavra "estatística". Neste ramo da estatística, o objetivo é descrever. Medidas numéricas são usadas para informar sobre os recursos de um conjunto de dados. Há vários itens que pertencem a essa parte das estatísticas, como:

• o médiaou medida do centro de um conjunto de dados, consistindo na média, mediana, modo ou faixa média
• A propagação de um conjunto de dados, que pode ser medido com o alcance ou desvio padrão
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• Descrições gerais de dados, como o resumo de cinco números
• Medidas como assimetria e curtose
• A exploração de relacionamentos e correlação entre dados emparelhados
• A apresentação de resultados estatísticos em gráfico Formato

Essas medidas são importantes e úteis porque permitem que os cientistas vejam padrões entre os dados e, assim, compreendam esses dados. A estatística descritiva pode ser usada apenas para descrever a população ou o conjunto de dados em estudo: Os resultados não podem ser generalizados para nenhum outro grupo ou população.

Existem dois tipos de estatística descritiva que os cientistas sociais usam:

Medidas de tendência central capturar tendências gerais nos dados e são calculadas e expressas como média, mediana e modo. Uma média informa aos cientistas a média matemática de todo um conjunto de dados, como a idade média no primeiro casamento; a mediana representa o meio da distribuição dos dados, como a idade que fica no meio da faixa de idades com a qual as pessoas se casam pela primeira vez; e, o modo pode ser a idade mais comum com a qual as pessoas se casam pela primeira vez.

As medidas de propagação descrevem como os dados são distribuídos e se relacionam entre si, incluindo:

• O intervalo, todo o intervalo de valores presentes em um conjunto de dados
• A distribuição de frequência, que define quantas vezes um valor específico ocorre em um conjunto de dados
• Quartis, subgrupos formados em um conjunto de dados quando todos os valores são divididos em quatro partes iguais no intervalo
• Desvio médio absoluto, a média de quanto cada valor se desvia da média
• Variação, que ilustra a quantidade de propagação existente nos dados
• Desvio padrão, que ilustra a propagação de dados em relação à média

As medidas de dispersão geralmente são representadas visualmente em tabelas, gráficos de pizza e de barras e histogramas para ajudar no entendimento das tendências nos dados.

As estatísticas inferenciais são produzidas por meio de cálculos matemáticos complexos que permitem aos cientistas inferir tendências sobre uma população maior com base em um estudo de uma amostra retirada dela. Os cientistas usam estatísticas inferenciais para examinar as relações entre variáveis ​​dentro de uma amostra e, em seguida, faça generalizações ou previsões sobre como essas variáveis ​​se relacionarão com uma maior população.

Geralmente é impossível examinar cada membro da população individualmente. Assim, os cientistas escolhem um subconjunto representativo da população, chamado de amostra estatística, e a partir dessa análise, eles podem dizer algo sobre a população da qual a amostra veio. Existem duas divisões principais de estatística inferencial:

• Um intervalo de confiança fornece uma faixa de valores para um parâmetro desconhecido da população, medindo uma amostra estatística. Isso é expresso em termos de um intervalo e o grau de confiança de que o parâmetro está dentro do intervalo.
• Testes de significância ou testando hipóteses onde os cientistas afirmam sobre a população analisando uma amostra estatística. Por design, há alguma incerteza nesse processo. Isso pode ser expresso em termos de um nível de significância.

As técnicas que os cientistas sociais usam para examinar as relações entre variáveis ​​e, assim, criar estatísticas inferenciais, incluem análises de regressão linear, análises de regressão logística, ANOVA, análises de correlação, modelagem de equações estruturaise análise de sobrevivência. Ao conduzir pesquisas usando estatística inferencial, os cientistas realizam um teste de significância para determinar se eles podem generalizar seus resultados para uma população maior. Testes comuns de significância incluem a qui-quadrado e teste t. Isso diz aos cientistas a probabilidade de que os resultados de suas análises da amostra sejam representativos da população como um todo.

Embora a estatística descritiva seja útil para aprender coisas como a dispersão e o centro dos dados, nada na estatística descritiva pode ser usado para fazer generalizações. Na estatística descritiva, medidas como a média e o desvio padrão são indicadas como números exatos.

Embora a estatística inferencial use alguns cálculos semelhantes - como média e desvio padrão -, o foco é diferente para a estatística inferencial. As estatísticas inferenciais começam com uma amostra e depois generalizam para uma população. Esta informação sobre uma população não é declarada como um número. Em vez disso, os cientistas expressam esses parâmetros como uma variedade de números potenciais, juntamente com um grau de confiança.