Diferentes tipos de análisis estadísticos

Diferentes tipos de análisis estadísticos

Contar palabras:
662

Resumen:
Una breve descripción de los tipos más relevantes del análisis estadístico.


Palabras clave:
Estadísticas de ayuda, ayudar a las estadísticas de las tareas


Cuerpo del artículo:
El objetivo de este trabajo es poner algo de luz sobre la diferencia entre los tipos de análisis estadísticos. Las dos principales ramas básicas de la ciencia conocida como estadísticas estadística descriptiva e inferencial. Estas ramas son tighly asociados, pero sin embargo, claramente se puede establecer una diferenciación entre ellos.

Estadística descriptiva corresponde esencialmente a la acción de la definición de las características de la medición estadística. La estadística descriptiva se basa en mecanismos y métodos empleados para organizar y resumir los datos en bruto. Con el fin de clasificar los datos de una muestra al azar que se recoge, la mayoría de los estadísticos del uso de gráficos, cuadros, tablas y medidas estándar, tales como promedios, porcentajes, y las medidas de variación.

Las estadísticas descriptivas se emplean a menudo durante una temporada de béisbol. estadísticos del béisbol gastar una gran cantidad de tiempo y esfuerzo al estudio de los datos que obtienen de los juegos y resumir, clasificar para descubrir regularidades para iluminar a la audiencia. Hay muchos ejemplos que hacen de este aparente. Por ejemplo, en 1948 había más de 600 partidos jugados en la Liga Americana. Para determinar quién tenía el mejor promedio de bateo en la temporada, se necesitaría una gran cantidad de esfuerzo. Usted tendría que tener los resultados oficiales para cada juego, hacer una lista de cada bateador, calcular los resultados de cada turno al bate, agregue el número total de hits, y el número total de veces al bate con el fin de calcular con un promedio de bateo . En 1948 el jugador de la Liga Americana con promedio de bateo superior fue Ted Williams. Pero, si su objetivo es conocer quiénes son los 25 mejores jugadores del año fueron, los cálculos estadísticos se cada vez más complicado.

El uso de programas informáticos de estadística y la capacidad de incorporar una gran cantidad de funciones estadísticas sobre los programas de hoja de cálculo como Excel implica que la información cada vez más complicada y detallada se pueden recoger, con el formato y se presentó con la pareja aa sólo de las pulsaciones de teclado. Todo esto ha facultado a los estadísticos deporte a un grado más y que son capaces de manejar cantidades masivas de datos y explorar los datos de una manera mucho más sistemática.

Estadística inferencial se basa en la elección y la medición de la fiabilidad de las conclusiones de un parámetro de la población sobre la base de información de una porción reducida de esa población, que es una muestra aleatoria. Entre las muchas aplicaciones de la estadística inferencial, las predicciones políticas ar un buen ejemplo. Con el fin de poder tratar de predecir quién es el ganador de una elección presidencial es probable que sea, en la mayoría de los casos una muestra de unos pocos miles de cuidado de la muestra escogida de los estadounidenses se les pide qué manera va a votar. De las respuestas dadas a esta pregunta, los estadísticos son capaces de predecir o inferir que la población en general a votar por un nivel sorprendentemente alto de confianza. Es evidente que los elementos fundamentales de la estadística inferencial han escogido que los miembros de la población en general será encuestados y qué preguntas se le pedirá. Imagine una situación en la que hay una elección de dos candidatos, y la población encuestada, o muestra de la población se pregunta: ¿Está pensando en votar por X en las próximas elecciones? las únicas alternativas para la respuesta será un sí, no, o indecisos. Con base en los resultados que deben ser capaces de determinar que el 51% del grupo de la muestra dará su voto a candidatos X.

En cuanto a la estadística inferencial, puede {predecir con cierto grado de confianza que el Candidato X será el ganador en las elecciones. Sin embargo, en algunos casos, el procedimiento de muestreo puede haber dado lugar a inferencias incorrectas. Un ejemplo clásico son las elecciones presidenciales de 1948. Basado en una encuesta obtenida por la Organización Gallup, el presidente Harry Truman creía que sólo ganaría un 45% de los votos y perdería a su rival republicano Thomas Dewey. De hecho, como demuestra la historia, Truman ganó más del 49% de los votos y, por supuesto, ganó las elecciones. Este incidente cambió la forma en las muestras se recogieron, y mucho más rigurosos los procedimientos fueron creados para asegurar que las predicciones más precisas sean emitidos.