Diferença entre estatística descritiva e inferencial

Estatísticas descritivas vs. inferenciais

A estatística é uma das partes mais importantes da pesquisa atualmente, considerando como ela organiza os dados em formas mensuráveis. No entanto, alguns alunos ficam confusos entre estatística descritiva e inferencial, dificultando a seleção da melhor opção a ser usada em suas pesquisas..

Se você olhar atentamente, a diferença entre estatística descritiva e inferencial já é bastante óbvia em seus nomes. “Descritivo” descreve os dados, enquanto “inferencial” infere ou permite que o pesquisador chegue a uma conclusão com base nas informações coletadas.

Por exemplo, você tem a tarefa de pesquisar sobre gravidez na adolescência em uma determinada escola. Usando estatísticas descritivas e inferenciais, você pesquisará o número de casos de gravidez na adolescência na escola por um número específico de anos. A diferença é que, com estatísticas descritivas, você está apenas resumindo os dados coletados e, se possível, detectando um padrão nas alterações. Por exemplo, pode-se dizer que nos últimos cinco anos, a maioria das gestações na adolescência na X High School ocorreu com as matriculadas no terceiro ano. Não é necessário prever que, no sexto ano, os alunos do terceiro ano ainda sejam os que apresentam maior número de gestações na adolescência. Conclusões e previsões são feitas apenas em estatísticas inferenciais.

O princípio de descrever ou concluir também se aplica aos dados ou às informações coletadas do pesquisador. Voltando ao nosso exemplo anterior sobre gravidez na adolescência, a estatística descritiva é restrita apenas à população descrita. Simplificando, os dados coletados no X High School sobre gravidez na adolescência são APENAS aplicáveis ​​a essa instituição específica.

Nas estatísticas inferenciais, o X High School poderia ser apenas uma amostra da população-alvo. Digamos que você tenha o objetivo de descobrir o status da gravidez na adolescência em Nova York. Como seria impossível coletar dados de cada escola secundária de Nova York, a X High School atuará como uma amostra que refletiria ou representaria todas as escolas secundárias da cidade de Nova York. Obviamente, isso geralmente significa que existe uma margem de erro, pois uma amostra não é suficiente para representar toda a população. Essa taxa de erro possível também é levada em consideração ao analisar os dados. Usando vários cálculos, como média, mediana e modo, os pesquisadores seriam capazes de descrever ou examinar dados e alcançar o que desejam através do processo.

As estatísticas, especialmente inferenciais, são amplamente importantes no setor atual, principalmente porque fornecem informações com potencial para ajudar as pessoas a tomar decisões no futuro. Por exemplo, o lançamento de estatísticas inferenciais sobre a taxa de crescimento populacional em uma cidade específica pode servir de base para uma empresa decidir se deve ou não criar uma loja nessa cidade. O fato de ele também utilizar números para chegar a conclusões aumenta a precisão da pesquisa, bem como a compreensibilidade dos dados.

Os resultados estatísticos são frequentemente mostrados através de vários modelos, de gráficos a gráficos. Para aumentar a precisão, os pesquisadores também levam em consideração vários fatores que podem afetar sua população e a traduzem em dados numéricos. Dessa forma, a probabilidade de erro é minimizada e é alcançada uma visão completamente resumida do caso..

Resumo:

1. As estatísticas descritivas meramente “descrevem” a pesquisa e não permitem conclusões ou previsões.

2.As estatísticas inferenciais possibilitam ao pesquisador chegar a uma conclusão e prever mudanças que possam ocorrer em relação à área de interesse.

3.As estatísticas descritivas geralmente operam dentro de uma área específica que contém toda a população-alvo.

4.As estatísticas inferenciais geralmente coletam uma amostra de uma população, especialmente se a população é muito grande para realizar pesquisas sobre.