หุ้น:
สาขาสถิติหลัก 3 สาขา
สถิติ มันเป็นสาขาของคณิตศาสตร์ซึ่งสอดคล้องกับการเก็บรวบรวมการวิเคราะห์การตีความการนำเสนอและการจัดระเบียบของข้อมูล (ชุดของค่าของตัวแปรเชิงคุณภาพหรือเชิงปริมาณ) วินัยนี้พยายามที่จะอธิบายความสัมพันธ์และการพึ่งพาของปรากฏการณ์ (ทางกายภาพหรือธรรมชาติ).
นักสถิติและนักเศรษฐศาสตร์ชาวอังกฤษอาร์เธอร์ลียงโบว์ลีย์กำหนดสถิติดังนี้: "คำแถลงตัวเลขข้อเท็จจริงของแผนกวิจัยใด ๆ ซึ่งตั้งอยู่ในความสัมพันธ์ซึ่งกันและกัน" ในแง่นี้สถิติมีหน้าที่ในการศึกษาบางอย่าง ประชากร (ในสถิติชุดบุคคลวัตถุหรือปรากฏการณ์) และ / หรือมวลหรือปรากฏการณ์ส่วนรวม.
สาขาวิชาคณิตศาสตร์นี้เป็นวิทยาศาสตร์แนวขวางที่ใช้กับความหลากหลายของสาขาวิชาตั้งแต่ฟิสิกส์ไปจนถึงสังคมศาสตร์วิทยาศาสตร์สุขภาพหรือการควบคุมคุณภาพ.
นอกจากนี้ยังมีคุณค่าอย่างมากในธุรกิจหรือกิจกรรมของรัฐบาลที่การศึกษาข้อมูลที่ได้รับทำให้ง่ายต่อการตัดสินใจหรือทำภาพรวม.
การปฏิบัติทั่วไปเพื่อดำเนินการศึกษาเชิงสถิติที่ใช้กับปัญหาคือเริ่มจากการพิจารณา ประชากร, ซึ่งสามารถของชุดรูปแบบต่าง ๆ.
ตัวอย่างทั่วไปของประชากรคือประชากรทั้งหมดของประเทศดังนั้นเมื่อดำเนินการสำรวจสำมะโนประชากรของประชากรแห่งชาติจะมีการดำเนินการศึกษาเชิงสถิติ.
บางสาขาวิชาสถิติเฉพาะ: วิทยาศาสตร์คณิตศาสตร์ประกันภัยชีวสถิติประชากรศาสตร์สถิติอุตสาหกรรมฟิสิกส์สถิติการสำรวจสถิติในสังคมศาสตร์เศรษฐศาสตร์ ฯลฯ.
ในด้านจิตวิทยามีวินัยของ psychometry, ซึ่งมีความเชี่ยวชาญในและปริมาณตัวแปรทางจิตวิทยาของจิตใจมนุษย์โดยใช้วิธีการทางสถิติ.
สาขาหลักของสถิติ
สถิติแบ่งออกเป็นสองพื้นที่ขนาดใหญ่: สถิติเชิงพรรณนา และอีสถิติเชิงอนุมาน, ซึ่งประกอบด้วย Eสถิติประยุกต์.
นอกจากสองพื้นที่นี้แล้วยังมี สถิติทางคณิตศาสตร์, ซึ่งประกอบด้วยพื้นฐานทางทฤษฎีของสถิติ.
1- สถิติเชิงพรรณนา
สถิติเชิงพรรณนา เป็นสาขาของสถิติที่อธิบายหรือสรุปลักษณะเชิงปริมาณ (วัดได้) ของการรวบรวมการรวบรวมข้อมูล.
นั่นคือสถิติเชิงพรรณนามีความรับผิดชอบในการสรุปตัวอย่างสถิติ (ชุดข้อมูลที่ได้จาก ประชากร) แทนที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับ ประชากร ซึ่งแสดงถึงตัวอย่าง.
มาตรการบางอย่างที่ใช้กันทั่วไปในสถิติเชิงพรรณนาเพื่ออธิบายชุดข้อมูลคือ การวัดแนวโน้มกลาง และ มาตรการความแปรปรวน หรือ การกระจายตัว.
เกี่ยวกับมาตรการของแนวโน้มกลางมาตรการต่าง ๆ เช่น เฉลี่ย, มัธยฐาน และ แฟชั่น. ในขณะที่มาตรการความแปรปรวนใช้ ความแปรปรวน, โด่ง, ฯลฯ.
สถิติเชิงพรรณนามักจะเป็นส่วนแรกที่จะดำเนินการในการวิเคราะห์ทางสถิติ ผลการศึกษาเหล่านี้มักจะมาพร้อมกับกราฟและเป็นตัวแทนของการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ (วัดได้) เกือบทุกชนิด.
ตัวอย่างของสถิติเชิงพรรณนาอาจพิจารณาตัวเลขเพื่อสรุปว่าผู้ตีเบสบอลทำงานได้ดีเพียงใด.
ดังนั้นจำนวนที่ได้รับจากจำนวน เพลงฮิต ที่ได้รับแป้งหารด้วยจำนวนครั้งที่เขาได้รับค้างคาว อย่างไรก็ตามการศึกษาครั้งนี้จะไม่ให้ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นเช่นที่ได้รับกระบวนการเหล่านั้น วิ่งกลับบ้าน.
ตัวอย่างอื่น ๆ ของการศึกษาสถิติเชิงพรรณนาสามารถ: อายุเฉลี่ยของประชาชนที่อาศัยอยู่ในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่แน่นอนความยาวเฉลี่ยของหนังสือทุกเล่มที่อ้างถึงหัวข้อที่เฉพาะเจาะจงการเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวกับเวลาที่ผู้เข้าชมใช้ในการเรียกดู หน้าอินเทอร์เน็ต.
2- สถิติอนุมาน
สถิติเชิงอนุมาน แตกต่างจากสถิติเชิงพรรณนาส่วนใหญ่โดยใช้การอนุมานและการชักนำ.
นั่นคือสาขาของสถิตินี้พยายามที่จะอนุมานคุณสมบัติจาก ประชากร ศึกษาว่ามันไม่เพียง แต่รวบรวมและสรุปข้อมูล แต่ยังพยายามที่จะอธิบายคุณสมบัติหรือคุณสมบัติบางอย่างจากข้อมูลที่ได้รับ.
ในแง่นี้สถิติเชิงอนุมานหมายถึงการได้ข้อสรุปที่ถูกต้องของการวิเคราะห์ทางสถิติที่ทำโดยสถิติเชิงพรรณนา.
ด้วยเหตุนี้การทดลองทางสังคมศาสตร์หลายครั้งจึงเกี่ยวข้องกับกลุ่มของ ประชากร ลดลงดังนั้นโดยการอนุมานและการวางนัยทั่วไปสามารถพิจารณาได้ว่า ประชากร โดยทั่วไปจะทำงาน.
บทสรุปที่ได้จากสถิติเชิงอนุมานอาจมีการสุ่ม (ไม่มีรูปแบบหรือรูปแบบปกติ) แต่ผ่านการประยุกต์ใช้วิธีการที่เหมาะสมการบรรลุผลที่เกี่ยวข้อง.
ดังนั้นทั้ง สถิติเชิงพรรณนา เช่นเดียวกับ สถิติเชิงอนุมาน พวกเขาไปจับมือกัน.
สถิติเชิงอนุมานแบ่งออกเป็น:
สถิติเชิงพารามิเตอร์
รวมถึงวิธีการทางสถิติตามการกระจายตัวของข้อมูลจริงซึ่งถูกกำหนดโดยจำนวนพารามิเตอร์ที่ จำกัด (จำนวนที่สรุปจำนวนข้อมูลที่ได้จากตัวแปรทางสถิติ).
ในการใช้ขั้นตอนพารามิเตอร์โดยส่วนใหญ่จำเป็นต้องทราบรูปแบบการกระจายก่อนหน้านี้สำหรับรูปแบบผลลัพธ์ของประชากรที่ศึกษา.
ดังนั้นหากการกระจายของข้อมูลที่ได้ไม่เป็นที่รู้จักอย่างครบถ้วนควรใช้ขั้นตอนที่ไม่ใช่พารามิเตอร์.
สถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์
สาขาสถิติเชิงอนุมานนี้รวมถึงขั้นตอนที่ใช้ในการทดสอบและแบบจำลองทางสถิติที่การแจกแจงไม่สอดคล้องกับเกณฑ์ที่เรียกว่าพารามิเตอร์ เนื่องจากข้อมูลที่ศึกษาเป็นข้อมูลที่กำหนดการแจกแจงมันจึงไม่สามารถกำหนดไว้ก่อนหน้านี้ได้.
สถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์เป็นขั้นตอนที่ต้องเลือกเมื่อไม่ทราบว่าข้อมูลสอดคล้องกับการแจกแจงที่รู้จักหรือไม่เพื่อที่จะสามารถเป็นขั้นตอนก่อนขั้นตอนของพารามิเตอร์.
ในการทดสอบแบบไม่มีพารามิเตอร์ความเป็นไปได้ของข้อผิดพลาดจะลดลงเนื่องจากการใช้ขนาดตัวอย่างที่เพียงพอ.
3- สถิติคณิตศาสตร์
มันได้รับการกล่าวถึงในลักษณะเดียวกับการดำรงอยู่ของ สถิติทางคณิตศาสตร์, เป็นวินัยของสถิติ.
นี้ประกอบด้วยระดับก่อนหน้านี้ในการศึกษาสถิติซึ่งพวกเขาใช้ทฤษฎีความน่าจะเป็น (สาขาคณิตศาสตร์ที่ศึกษา ปรากฏการณ์สุ่ม) และสาขาคณิตศาสตร์อื่น ๆ.
สถิติทางคณิตศาสตร์ประกอบด้วยการรับข้อมูลจากข้อมูลและการใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์เช่น: การวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์, พีชคณิตเชิงเส้น, การวิเคราะห์สุ่ม, สมการเชิงอนุพันธ์ ฯลฯ. ดังนั้นสถิติทางคณิตศาสตร์จึงได้รับอิทธิพลจากสถิติประยุกต์.
การอ้างอิง
- สถิติ (2017, 3 กรกฎาคม) ใน Wikipedia, สารานุกรมเสรี. สืบค้น 08:30, 4 กรกฎาคม 2017, จาก en.wikipedia.org
- ข้อมูล (2017, 1 กรกฎาคม) ใน Wikipedia, สารานุกรมเสรี. สืบค้น 08:30, 4 กรกฎาคม 2017, จาก en.wikipedia.org
- สถิติ (2017, 25 มิถุนายน). Wikipedia, สารานุกรมฟรี. วันที่ให้คำปรึกษา: 08:30, 4 กรกฎาคม 2017 จาก en.wikipedia.org
- สถิติเชิงพารามิเตอร์ (2017, 10 กุมภาพันธ์). Wikipedia, สารานุกรมฟรี. วันที่ให้คำปรึกษา: 08:30, 4 กรกฎาคม 2017 จาก en.wikipedia.org
- สถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ (2015, 14 สิงหาคม). Wikipedia, สารานุกรมฟรี. วันที่ให้คำปรึกษา: 08:30, 4 กรกฎาคม 2017 จาก en.wikipedia.org
- สถิติเชิงพรรณนา (2017, 29 มิถุนายน). Wikipedia, สารานุกรมฟรี. วันที่ให้คำปรึกษา: 08:30, 4 กรกฎาคม 2017 จาก en.wikipedia.org
- สถิติเชิงอนุมาน (2017, 24 พฤษภาคม). Wikipedia, สารานุกรมฟรี. วันที่ให้คำปรึกษา: 08:30, 4 กรกฎาคม 2017 จาก en.wikipedia.org
- การอนุมานเชิงสถิติ (2017, 1 กรกฎาคม) ใน Wikipedia, สารานุกรมเสรี. สืบค้น 08:30, 4 กรกฎาคม 2017, จาก en.wikipedia.org
- สถิติเชิงอนุมาน (2549, 20 ตุลาคม) ในฐานความรู้วิธีการวิจัย สืบค้น 08:31, 4 กรกฎาคม 2017, จาก socialresearchmethods.net
- สถิติเชิงพรรณนา (2549, 20 ตุลาคม) ในฐานความรู้วิธีการวิจัย สืบค้น 08:31, 4 กรกฎาคม 2017, จาก socialresearchmethods.net.