3 Ana İstatistik Dalları

İstatistik, verilerin toplanması, analizi, yorumlanması, sunumu ve düzenlenmesine karşılık gelen (kalitatif veya kantitatif değişkenlerin değerleri kümesi) bir matematik dalıdır. Bu disiplin, bir fenomenin (fiziksel veya doğal) ilişkilerini ve bağımlılıklarını açıklamaya çalışır.

İstatist ve İngiliz iktisatçı Arthur Lyon Bowley, istatistiklerini şu şekilde tanımlamaktadır: "Birbiriyle ilişkili olarak bulunan herhangi bir araştırma bölümünün gerçeklerinin sayısal ifadeleri". Bu anlamda, istatistikler belirli bir popülasyonu (istatistik olarak, bir dizi birey, nesne veya fenomen) ve / veya kitle veya kollektif fenomenleri incelemekten sorumludur.

Bu matematik dalı, fizikten sosyal bilimlere, sağlık bilimlerine veya kalite kontrolüne kadar çeşitli disiplinlere uygulanabilir, enine bir bilimdir.

Ek olarak, elde edilen verilerin incelenmesinin karar vermeyi veya genelleme yapmayı kolaylaştırdığı yerlerde, işletme veya devlet faaliyetlerinde büyük değeri vardır.

Bir soruna uygulanan istatistiksel bir çalışmayı gerçekleştirmek için yaygın bir uygulama, çeşitli konulardan olabilecek bir popülasyon belirleyerek başlamaktır.

Yaygın bir nüfus örneği, bir ülkenin toplam nüfusu olup, ulusal bir nüfus sayımı yapılırken istatistiksel bir çalışma yürütülmektedir.

Bazı uzmanlık istatistik disiplinleri şunlardır: aktüerya bilimleri, biyoistatistik, demografi, endüstriyel istatistikler, istatistik fiziği, anketler, sosyal bilimlerde istatistik, ekonometri vb.

Psikolojide, istatistiksel prosedürleri kullanarak, insan aklının psikolojik değişkenlerini uzmanlaşmış ve ölçen psikometri disiplinidir.

İstatistiğin ana dalları

İstatistikler iki ana bölüme ayrılmıştır: Tanımlayıcı İstatistikler ve Uygulamalı İstatistikleri içeren Çıkarımsal İstatistikler .

Bu iki alana ek olarak, istatistiklerin teorik temellerini oluşturan matematiksel istatistikler de vardır.

1- Tanımlayıcı İstatistikler

Tanımlayıcı istatistikler, bir bilgi toplama koleksiyonunun niceliksel (ölçülebilir) özelliklerini tanımlayan veya özetleyen istatistiklerin dalıdır.

Başka bir deyişle, tanımlayıcı istatistikler, örneği temsil eden nüfusu öğrenmek yerine istatistiksel bir örneği (bir popülasyondan elde edilen veri kümesi) özetlemekten sorumludur.

Tanımlayıcı istatistiklerde bir veri setini tanımlamak için yaygın olarak kullanılan önlemlerden bazıları merkezi eğilim ölçüleri ve değişkenlik veya dağılım ölçüleridir .

Merkezi eğilim ölçüleriyle ilgili olarak, ortalama, medyan ve moda gibi önlemler kullanılır . Değişkenlik ölçümlerinde varyans, kurtosis vb. Kullanılır.

Tanımlayıcı istatistikler genellikle istatistiksel bir analizde gerçekleştirilecek ilk kısımdır. Bu çalışmaların sonuçlarına genellikle grafikler eşlik eder ve neredeyse her türlü nicel (ölçülebilir) analizin temelini oluşturur.

Tanımlayıcı istatistiklerin bir örneği, bir beyzbol oyuncusu için ne kadar iyi performans gösterdiğini özetlemek için bir sayı düşünmek olabilir.

Böylece sayı, bir meyilliin vermiş olduğu vuruş sayısı ile yarasadaki sayısına bölünerek elde edilir. Ancak, bu çalışma, bu coplardan hangisinin Ev Koşusu olduğu gibi daha spesifik bilgi vermeyecektir .

Tanımlayıcı istatistik çalışmalarının diğer örnekleri şunlar olabilir: Belli bir coğrafi bölgede yaşayan vatandaşların ortalama yaşı, belirli bir konuya atıfta bulunan tüm kitapların ortalama uzunluğu, ziyaretçilerin gezinmek için harcadıkları zamana göre değişim İnternet sayfası

2- Çıkarımsal istatistikler

Çıkarımsal istatistik, betimleyici istatistiklerden esasen çıkarım ve endüksiyon kullanımı ile farklılık gösterir.

Yani, bu istatistik dalı, çalışılan bir popülasyonun özelliklerini tespit etmeye çalışır, yani yalnızca verileri toplar ve özetlemez, aynı zamanda elde edilen verilerden belirli özellikleri veya özellikleri açıklamaya çalışır.

Bu anlamda, çıkarımsal istatistikler, tanımlayıcı istatistikler tarafından yapılan istatistiksel analizin doğru sonuçlarının elde edilmesini gerektirir.

Bu nedenle, sosyal bilimlerdeki deneylerin çoğu küçük bir popülasyon grubunu içerir, dolayısıyla çıkarımlar ve genellemeler yoluyla genel olarak popülasyonun nasıl davrandığını belirleyebilir.

Çıkarımsal istatistiklerle elde edilen sonuçlar rastgeledir (kalıpların veya düzenlerin yokluğu). Ancak uygun yöntemlerin uygulanmasıyla ilgili sonuçların elde edilmesi sağlanır.

Böylece hem tanımlayıcı istatistikler hem de çıkarımsal istatistikler el ele gider.

Çıkarımsal istatistik ayrılmıştır:

Parametrik istatistikler

Sınırlı sayıda parametre (bir istatistiksel değişkenden türetilen veri miktarını özetleyen sayı) ile belirlenen gerçek verilerin dağılımına dayanan istatistiksel prosedürleri içerir.

Parametrik prosedürleri uygulamak için, çoğunlukla, çalışılan popülasyonun sonuç formları için dağıtım formunu önceden bilmek gerekir.

Bu nedenle, elde edilen veriler tarafından takip edilen dağılımın bütünlüğü bilinmiyorsa, parametrik olmayan bir prosedür kullanılmalıdır.

Parametrik olmayan istatistikler

Çıkarımsal istatistiklerin bu dalı, testlerde uygulanan ve prosedürlerin parametrik kriterlere uymadığı istatistiksel modellerde uygulanan prosedürleri içerir. Çalışılan veriler dağıtımını tanımlayan veriler olduğundan, daha önce tanımlanamamaktadır.

Parametrik olmayan istatistikler, verilerin bilinen bir dağılıma uygun olup olmadığını bilmediğinde seçilmesi gereken prosedürdür, böylece parametrik prosedürden önce bir adım olabilir.

Benzer şekilde, parametrik olmayan bir testte, yeterli numune boyutlarının kullanılmasıyla hata olasılığı azalır.

3- Matematiksel İstatistik

Matematiksel İstatistiklerin varlığı aynı şekilde bir istatistik disiplini olarak belirtilmiştir.

Bu, olasılık teorisini ( rastgele olayları inceleyen matematiğin dalı) ve diğer matematiğin dallarını kullandıkları istatistik çalışmalarında önceki bir ölçeğinden oluşur.

Matematiksel istatistikler verilerden bilgi edinmeyi ve matematiksel analiz, doğrusal cebir, stokastik analiz, diferansiyel denklemler, vb. Gibi matematiksel teknikleri kullanarak oluşur . Böylece matematiksel istatistikler uygulamalı istatistiklerden etkilenmiştir.