As estatísticas descritivas e inferenciais são duas áreas fundamentais da estatística que têm como objetivo analisar e interpretar dados. As estatísticas descritivas referem-se à organização, resumo e apresentação dos dados de forma a facilitar a compreensão e interpretação das informações contidas neles. Já as estatísticas inferenciais buscam fazer inferências e generalizações sobre uma população com base em amostras retiradas dela. Ambas as áreas são essenciais para a compreensão e tomada de decisões com base em dados estatísticos.
Entenda o conceito e a aplicação das análises estatísticas inferenciais na pesquisa científica.
O que são estatísticas descritivas e inferenciais? As estatísticas descritivas são métodos utilizados para resumir e descrever os dados de uma amostra, enquanto as estatísticas inferenciais são usadas para fazer previsões ou generalizações sobre uma população com base nos dados da amostra.
Na pesquisa científica, as análises estatísticas inferenciais desempenham um papel fundamental na interpretação dos resultados obtidos a partir dos dados coletados. Elas permitem aos pesquisadores tirar conclusões mais amplas e significativas a partir de uma amostra, extrapolando os resultados para a população em geral.
Um exemplo comum de aplicação das análises estatísticas inferenciais é o teste de hipóteses, que permite aos pesquisadores avaliar se existe uma diferença significativa entre dois grupos ou se uma determinada variável influencia outra. Outras técnicas incluem a análise de variância, regressão linear e análise de correlação.
É importante ressaltar que as análises estatísticas inferenciais requerem um cuidadoso planejamento experimental e uma correta interpretação dos resultados, a fim de garantir a validade e confiabilidade das conclusões obtidas. Portanto, é essencial que os pesquisadores tenham um bom entendimento dos princípios estatísticos e saibam aplicá-los adequadamente em seus estudos.
Entenda as principais medidas estatísticas para análise de dados de forma descritiva.
As estatísticas descritivas são utilizadas para resumir e descrever os dados de forma objetiva, apresentando informações importantes sobre as características de uma amostra. Já as estatísticas inferenciais têm como objetivo fazer previsões ou inferências sobre a população com base nos dados da amostra.
Para realizar uma análise descritiva, é fundamental conhecer as principais medidas estatísticas, como a média, a mediana, a moda, a variância e o desvio padrão. A média é a soma de todos os valores dividida pelo número de observações. A mediana é o valor que divide os dados em duas partes iguais, enquanto a moda representa o valor mais frequente na amostra.
A variância é uma medida de dispersão que indica o quão distantes os valores estão da média, enquanto o desvio padrão é a raiz quadrada da variância e fornece uma medida mais fácil de interpretação em relação à média.
Além dessas medidas, também é importante considerar a assimetria e a curtose dos dados, que indicam a forma da distribuição e a presença de valores extremos. A assimetria mede a falta de simetria da distribuição, enquanto a curtose indica o grau de concentração dos dados em torno da média.
Em resumo, as estatísticas descritivas são essenciais para resumir e interpretar os dados de forma clara e objetiva, enquanto as estatísticas inferenciais permitem fazer previsões e generalizações sobre a população com base na amostra disponível.
Exemplo de inferência estatística: como aplicar conceitos estatísticos na análise de dados.
O que são estatísticas descritivas e inferenciais? As estatísticas descritivas são utilizadas para resumir e descrever os dados de uma amostra, enquanto as estatísticas inferenciais são usadas para fazer previsões ou inferências sobre uma população com base nos dados da amostra.
Um exemplo de inferência estatística é quando queremos saber a média de altura dos alunos de uma escola. Podemos coletar dados de uma amostra de alunos e, com base nesses dados, fazer uma inferência sobre a altura média de todos os alunos da escola. Isso envolve a aplicação de conceitos estatísticos, como média, desvio padrão e intervalo de confiança.
Para realizar essa análise, é importante ter uma amostra representativa e utilizar técnicas estatísticas adequadas. Com a inferência estatística, podemos tirar conclusões sobre uma população com base em dados de amostra, o que é essencial em diversas áreas, como na pesquisa científica, na economia e na saúde.
Portanto, as estatísticas descritivas nos ajudam a entender e resumir os dados, enquanto as estatísticas inferenciais nos permitem fazer previsões e inferências sobre uma população com base em uma amostra. Ambas são fundamentais para a análise de dados e para a tomada de decisões informadas.
Conceito de medidas descritivas na estatística: entendendo a análise de dados de forma resumida.
No campo da estatística, existem dois tipos principais de análise de dados: as estatísticas descritivas e as estatísticas inferenciais. Enquanto as estatísticas descritivas se concentram em resumir e descrever os dados de forma objetiva, as estatísticas inferenciais buscam fazer inferências e previsões com base nos dados disponíveis.
As medidas descritivas na estatística são utilizadas para resumir e descrever as características de um conjunto de dados. Elas incluem medidas como a média, a mediana, a moda, o desvio padrão e a variância. Estas medidas fornecem uma visão geral dos dados, permitindo entender melhor a distribuição dos valores e identificar padrões ou tendências.
Por exemplo, ao analisar a altura de um grupo de pessoas, as medidas descritivas como a média e o desvio padrão podem fornecer informações sobre a altura média do grupo e o quanto os valores variam em relação a essa média. Isso ajuda a compreender a distribuição das alturas e a identificar possíveis outliers.
Em contraste, as estatísticas inferenciais vão além da descrição dos dados, buscando fazer inferências e previsões com base nos dados disponíveis. Elas permitem tirar conclusões sobre uma população com base em uma amostra representativa, utilizando técnicas como intervalos de confiança e testes de hipóteses.
Em resumo, as medidas descritivas na estatística são essenciais para entender e resumir os dados de forma objetiva, enquanto as estatísticas inferenciais permitem fazer inferências e previsões com base nos dados disponíveis. Ambas as abordagens são fundamentais para a análise de dados e a tomada de decisões informadas.
O que são estatísticas descritivas e inferenciais?
As estatísticas descritivas e inferencial fazem parte dos dois ramos principais em que as estatísticas, a ciência exata que é responsável por extrair informações de diversas variáveis, medindo -los , controle e comunicação no caso de haver é a incerteza é dividido.
Dessa maneira, a estatística visa quantificar e controlar comportamentos e eventos científicos e sociais.
As estatísticas descritivas são responsáveis por resumir as informações derivadas dos dados relacionados a uma população ou amostra. Seu objetivo é sintetizar as informações de maneira precisa, simples, clara e ordenada (Santillán, 2016).
É assim que a estatística descritiva pode indicar os elementos mais representativos de um grupo de dados, conhecidos como dados estatísticos. Simplificando, esse tipo de estatística é responsável por fazer descrições desses dados.
Por seu turno, as estatísticas inferenciais são responsáveis por fazer inferências sobre os dados coletados. Ele tira conclusões diferentes do que é mostrado pelos próprios dados.
Esse tipo de estatística vai além da simples coleta de informações, relacionando cada dado a fenômenos que podem alterar seu comportamento.
Estatísticas inferenciais chegam a conclusões relevantes sobre uma população a partir da análise de uma amostra. Portanto, você sempre deve calcular uma margem de erro dentro de suas conclusões.
Estatística descritiva
É o ramo mais popular e conhecido das estatísticas . Seu principal objetivo é analisar variáveis e, posteriormente, descrever os resultados obtidos com a referida análise.
A estatística descritiva procura descrever um grupo de dados com o objetivo de apontar com precisão as características que definem esse grupo (Fortun, 2012).
Pode-se dizer que esse ramo da estatística é responsável por ordenar, resumir e classificar os dados resultantes da análise das informações derivadas de um grupo.
Alguns exemplos de estatísticas descritivas podem incluir censos populacionais de um país em um determinado ano ou o número de pessoas que foram recebidas em um hospital dentro de um determinado período de tempo.
Categorias
Existem certos conceitos e categorias que fazem parte exclusivamente do campo da estatística descritiva. Alguns estão listados abaixo:
– Dispersão : é a diferença que existe entre os valores incluídos na mesma variável. A dispersão também inclui a média desses valores.
– Média : é o valor que resulta da soma de todos os valores incluídos na mesma variável e da divisão subsequente do resultado pelo número de dados incluídos na soma. É definida como a tendência central de uma variável.
– Viés ou curtose : é a medida que indica a inclinação da curva. É o valor que indica a quantidade de elementos que estão mais próximos da média. Existem três tipos diferentes de viés (leptocurtic, mesocortic e platicuric), cada um deles indicando quão alta é a concentração de dados em torno da média.
– Gráficos : são a representação gráfica dos dados obtidos a partir da análise. Geralmente, são utilizados diferentes tipos de gráficos estatísticos, incluindo os de barras, circulares, lineares, poligonais, entre outros,
– Assimetria : é o valor que mostra como os valores da mesma variável são distribuídos em relação à média. Pode ser negativo, simétrico ou positivo (Formulas, 2017).
Estatísticas inferenciais
É o método de análise utilizado para fazer inferências sobre uma população, levando em consideração os dados produzidos pela estatística descritiva em um segmento da mesma amostra. Este segmento deve ser escolhido sob critérios rigorosos.
As estatísticas inferenciais usam ferramentas especiais que permitem fazer declarações globais sobre a população, com base na observação de uma amostra.
Os cálculos realizados por esse tipo de estatística são aritméticos e sempre permitem uma margem de erro, algo que não ocorre com a estatística descritiva, responsável pela análise de toda a população.
Por esse motivo, as estatísticas inferenciais requerem o uso de modelos de probabilidade que permitem tirar conclusões sobre uma grande população com base apenas no que uma parte indica (Vaivasuata, 2015).
De acordo com a estatística descritiva, é possível obter dados de uma população em geral a partir da análise de uma amostra composta por indivíduos selecionados aleatoriamente.
Categorias
As estatísticas inferenciais podem ser classificadas em duas grandes categorias descritas abaixo:
– Testes de hipóteses : como o nome indica, é para testar o que foi concluído sobre uma população com base nos dados fornecidos pela amostra.
– Intervalos de confiança : esses são os intervalos de valores indicados na amostra de uma população para identificar uma característica relevante e desconhecida (Minitab Inc., 2017). Devido à sua natureza aleatória, eles permitem reconhecer uma margem de erro em qualquer análise estatística inferencial.
Diferenças entre estatística descritiva e inferencial
A principal diferença entre estatística descritiva e inferencial é que a primeira busca ordenar, resumir e classificar os dados derivados da análise de variáveis.
Por seu lado, a estatística inferencial, realiza deduções com base em dados obtidos anteriormente.
Por outro lado, a estatística inferencial depende do trabalho da estatística descritiva para realizar suas inferências.
Dessa maneira, a estatística descritiva é a base sobre a qual a estatística inferencial posterior realizará seu trabalho.
Também é importante observar que as estatísticas descritivas são usadas para analisar populações (grandes grupos) e amostras (subconjuntos de populações).
Embora a estatística inferencial seja responsável pelo estudo de amostras a partir das quais ela busca chegar a conclusões sobre a população em geral.
Outra diferença entre esses dois tipos de estatística é que a estatística descritiva se concentra apenas na descrição dos dados obtidos, sem assumir que eles tenham alguma propriedade relevante.
Isso não vai além do que os mesmos dados obtidos podem indicar. Por seu turno, a estatística inferencial acredita que todos os dados derivados de qualquer análise estatística dependem de fenômenos externos e aleatórios que podem alterar seu valor.
Referências
- Fórmulas, U. (2017). Fórmulas do Universo . Obtido da ASSIMETRIA: universoformulas.com
- Fortun, M. (7 de junho de 2012). Estatísticas . Obtido de ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS E INFERENCIAIS: materiaestadistica.blogspot.com.co
- Minitab Inc. (2017). Recuperado de O que é um intervalo de confiança?: Support.minitab.com
- Santillán, A. (13 de setembro de 2016). Ebevidencia . Obtido da estatística descritiva e inferencial: conceitos gerais: ebevidencia.com
- (6 de dezembro de 2015). Math . Obtido da diferença entre estatística descritiva e estatística inferencial: diferencialentre.info