Estatística Descritiva x Inferencial
Estatística é a disciplina de coleta, análise e apresentação de dados. A teoria da estatística é dividida em dois ramos com base nas informações que produzem ao analisar os dados.
O que é Estatística Descritiva?
Estatística descritiva é o ramo da estatística que descreve quantitativamente as principais propriedades de um conjunto de dados. Para representar as propriedades de um conjunto de dados com a maior precisão possível, os dados são resumidos usando ferramentas gráficas ou numéricas.
A sumarização gráfica é feita tabulando, agrupando e representando graficamente os valores das variáveis de interesse. Os histogramas de distribuição de frequência e distribuição de frequência relativa são tais representações. Eles retratam a distribuição dos valores pela população.
A sumarização numérica envolve o cálculo de medidas descritivas como média, moda e média. As medidas descritivas são ainda categorizadas em duas classes; são medidas de tendência central e medidas de dispersão/variação. As medidas de tendência central são a média/média, mediana e moda. Cada um tem seu próprio nível de aplicabilidade e utilidade. Onde um pode falhar, o outro pode representar melhor o conjunto de dados.
Como o nome indica, medidas de dispersão envolvem medir a distribuição dos dados. O intervalo, desvio padrão, variância, intervalos de percentis e quartis e coeficiente de variação são medidas de dispersão. Eles fornecem informações sobre a disseminação dos dados.
Um exemplo simples do uso da estatística descritiva é o cálculo da média de notas de um aluno. O GPA, em essência, é a média ponderada dos resultados dos alunos e é um reflexo do desempenho acadêmico geral desse aluno em particular.
O que é Estatística Inferencial?
Estatística inferencial é o ramo da estatística que tira conclusões sobre a população em questão a partir do conjunto de dados obtidos de uma amostra submetida a variações aleatórias, observacionais e amostrais. Em geral, os resultados são obtidos de uma amostra aleatória da população e as conclusões derivadas da amostra são então generalizadas para representar toda a população.
A amostra é um subconjunto da população, e as medidas de estatísticas descritivas para os dados adquiridos da amostra são simplesmente conhecidas como estatísticas. As medidas de estatística descritiva obtidas a partir da análise da amostra são conhecidas como parâmetros quando aplicadas à população e representam toda a população.
A estatística inferencial foca em como generalizar as estatísticas obtidas de uma amostra com a maior precisão possível para representar a população. Um fator de preocupação é a natureza da amostra. Se a amostra for tendenciosa, os resultados também serão tendenciosos e os parâmetros baseados neles não representam toda a população corretamente. Portanto, a amostragem é um importante estudo de estatística inferencial. Suposições estatísticas, teoria da decisão estatística e teoria da estimativa, teste de hipóteses, projeto de experimentos, análise de variância e análise de regressão são tópicos proeminentes de estudo na teoria da estatística inferencial.
Um bom exemplo de estatística inferencial em ação é a previsão dos resultados de uma eleição antes da votação por meio de enquetes.
Qual é a diferença entre Estatística Descritiva e Inferencial?
• A estatística descritiva é focada em resumir os dados coletados de uma amostra. A técnica produz medidas de tendência central e dispersão que representam como os valores das variáveis estão concentrados e dispersos.
• A estatística inferencial generaliza as estatísticas obtidas de uma amostra para a população geral à qual a amostra pertence. As medidas da população são denominadas parâmetros.
• A estatística descritiva faz apenas a sumarização das propriedades da amostra da qual os dados foram adquiridos, mas na estatística inferencial, a medida da amostra é utilizada para inferir propriedades da população.
• Na estatística inferencial, os parâmetros foram obtidos de uma amostra, mas não de toda a população; portanto, sempre existe alguma incerteza em relação aos valores reais.
