वर्णनात्मक और अनुमानित सांख्यिकी दो मुख्य शाखाओं जहां आंकड़ा विभाजित किया गया है का हिस्सा हैं, सटीक विज्ञान है कि कई चर पर जानकारी निकालने को मापने, के लिए जिम्मेदार है उन्हें, को नियंत्रित करने और मामले में संवाद स्थापित करने वहाँ है अनिश्चितता।
इस तरह, आँकड़े वैज्ञानिक और सामाजिक व्यवहार और घटनाओं दोनों को निर्धारित और नियंत्रित करना है।
वर्णनात्मक आँकड़े किसी जनसंख्या या नमूने से संबंधित डेटा से प्राप्त जानकारी को सारांशित करने के लिए जिम्मेदार हैं। इसका उद्देश्य एक सटीक, सरल, स्पष्ट और व्यवस्थित तरीके से इस जानकारी को संश्लेषित करना है (शांतिलन, 2016)।
यह है कि वर्णनात्मक आंकड़े आंकड़ों के समूह के सबसे प्रतिनिधि तत्वों को इंगित कर सकते हैं, जिन्हें सांख्यिकीय डेटा के रूप में जाना जाता है। संक्षेप में, इस प्रकार का आँकड़ा उक्त डेटा का विवरण बनाने के लिए जिम्मेदार है।
इसके भाग के लिए, अनुमानित आंकड़े एकत्रित आंकड़ों के बारे में अनुमान लगाने के लिए जिम्मेदार हैं। यह डेटा द्वारा दिखाए गए से अलग निष्कर्ष निकालता है।
इस प्रकार के आँकड़े सूचना के सरल संकलन से परे जाते हैं, प्रत्येक जानकारी को घटना से संबंधित करते हैं जो उसके व्यवहार को बदल सकते हैं।
एक नमूने के विश्लेषण से जनसंख्या के बारे में प्रासंगिक आंकड़े प्रासंगिक निष्कर्षों तक पहुंचते हैं। इसलिए, आपको हमेशा अपने निष्कर्ष के भीतर त्रुटि के एक मार्जिन की गणना करनी चाहिए।
वर्णनात्मक आँकड़े
यह आँकड़ों की सबसे लोकप्रिय और प्रसिद्ध शाखा है। इसका मुख्य उद्देश्य चर का विश्लेषण करना है और बाद में उक्त विश्लेषण से प्राप्त परिणामों का वर्णन करना है।
वर्णनात्मक आँकड़े डेटा के एक समूह का वर्णन करने का प्रयास करते हैं ताकि यह कहा जा सके कि समूह (Fortun, 2012) को परिभाषित करने वाली विशेषताओं को सटीक रूप से इंगित करता है।
यह कहा जा सकता है कि आंकड़ों की यह शाखा एक समूह से प्राप्त जानकारी के विश्लेषण के परिणामस्वरूप डेटा के आदेश, सारांश और वर्गीकरण के लिए जिम्मेदार है।
वर्णनात्मक आंकड़ों के कुछ उदाहरणों में किसी वर्ष में किसी देश के जनसंख्या सेंसर या एक निश्चित समय सीमा के भीतर अस्पताल में भर्ती होने वाले लोगों की संख्या शामिल हो सकती है।
श्रेणियाँ
कुछ अवधारणाएं और श्रेणियां हैं जो विशेष रूप से वर्णनात्मक आंकड़ों के क्षेत्र का हिस्सा हैं। कुछ नीचे सूचीबद्ध हैं:
- फैलाव: यह वह अंतर है जो एक ही चर के भीतर शामिल मूल्यों के बीच मौजूद है। फैलाव में इन मूल्यों का औसत भी शामिल है।
- औसत वह मान है जो योग में शामिल डेटा की संख्या से एक ही चर और परिणाम के बाद के विभाजन में शामिल सभी मूल्यों के योग से उत्पन्न होता है। इसे एक चर की केंद्रीय प्रवृत्ति के रूप में परिभाषित किया गया है।
- पूर्वाग्रह या कुर्तोसिस: यह माप है जो दर्शाता है कि वक्र कितना कठोर है। यह मूल्य है जो औसत से निकटतम तत्वों की संख्या को इंगित करता है। तीन अलग-अलग प्रकार के पूर्वाग्रह हैं (लेप्टोकर्टिक, मेसोकोर्टिक, और प्लाटिकुआर्टिक), उनमें से प्रत्येक यह इंगित करता है कि माध्य के आसपास डेटा एकाग्रता कितनी अधिक है।
- ग्राफिक्स: विश्लेषण से प्राप्त आंकड़ों के ग्राफिक प्रतिनिधित्व हैं। आमतौर पर, विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय रेखांकन का उपयोग किया जाता है, जिसमें बार, परिपत्र, रैखिक, बहुभुज, सहित अन्य शामिल हैं, - विषमता: यह मान है जो दिखाता है कि औसत के संबंध में समान चर के मान कैसे वितरित किए जाते हैं। यह नकारात्मक, सममित या सकारात्मक हो सकता है (सूत्र, 2017)।
आनुमानिक आंकड़े
यह विश्लेषण पद्धति है जिसका उपयोग जनसंख्या के बारे में अनुमान लगाने के लिए किया जाता है, उसी नमूने के एक खंड पर वर्णनात्मक आंकड़ों द्वारा फेंके गए आंकड़ों को ध्यान में रखते हुए। इस खंड को कठोर मानदंडों के तहत चुना जाना चाहिए।
अव्यवहारिक आँकड़े एक विशेष उपकरण का उपयोग करते हैं जो आपको नमूने के अवलोकन से, जनसंख्या के बारे में वैश्विक कथन बनाने की अनुमति देता है।
इस प्रकार के आंकड़ों द्वारा की गई गणना अंकगणित होती है और हमेशा त्रुटि के एक मार्जिन की अनुमति देती है, जो कि वर्णनात्मक आंकड़ों के साथ नहीं है, जो पूरी आबादी का विश्लेषण करने के प्रभारी है।
इस कारण से, अनुमानित आंकड़ों के लिए संभाव्यता मॉडल के उपयोग की आवश्यकता होती है, जो आपको पूरी तरह से एक बड़ी आबादी के बारे में निष्कर्ष निकालने की अनुमति देता है जो कि इसका एक हिस्सा आपको बताता है (वैवसुता, 2015)।
वर्णनात्मक आंकड़ों के अनुसार, यादृच्छिक रूप से चयनित व्यक्तियों से बने नमूने के विश्लेषण से सामान्य आबादी से डेटा प्राप्त करना संभव है।
श्रेणियाँ
नीचे दिए गए दो बड़ी श्रेणियों में बांटा जा सकता है:
- परिकल्पना परीक्षण: जैसा कि इसके नाम से संकेत मिलता है, इसमें परीक्षण होता है कि नमूना द्वारा प्राप्त आंकड़ों से आबादी के बारे में क्या निष्कर्ष निकाला गया था।
- आत्मविश्वास अंतराल: ये एक प्रासंगिक और अज्ञात विशेषता (मिनिटैब इंक, 2017) की पहचान करने के लिए आबादी के नमूने के भीतर संकेतित मूल्यों की सीमाएं हैं। उनके यादृच्छिक स्वभाव के कारण, वे वे हैं जो हमें किसी भी सांख्यिकीय विश्लेषण के भीतर त्रुटि के एक मार्जिन को पहचानने की अनुमति देते हैं।
वर्णनात्मक और विभेदक आँकड़ों के बीच अंतर
वर्णनात्मक और ह्रासमान आँकड़ों के बीच मुख्य अंतर यह है कि पूर्व चर के विश्लेषण से प्राप्त आंकड़ों का आदेश, संक्षेप और वर्गीकरण करना चाहता है।
इसके भाग के लिए, अनुमानित आंकड़े, पहले प्राप्त आंकड़ों के आधार पर कटौती करते हैं।
दूसरी ओर, हीनतापूर्ण आँकड़े इसके अनुमानों को पूरा करने के लिए वर्णनात्मक आंकड़ों के काम पर निर्भर करते हैं।
इस तरह, वर्णनात्मक आँकड़े उस आधार का गठन करते हैं जिसके आधार पर बाद के आंकड़े अपने काम को अंजाम देंगे।
यह नोट करना भी महत्वपूर्ण है कि वर्णनात्मक आंकड़ों का उपयोग आबादी (बड़े समूह) और नमूने (आबादी के सबसेट) दोनों का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
जबकि नमूनों का अध्ययन करने के लिए हीनतापूर्ण आँकड़े जिम्मेदार हैं, जहां से यह सामान्य आबादी के बारे में निष्कर्ष तक पहुंचने का प्रयास करता है।
इन दो प्रकार के आँकड़ों के बीच एक और अंतर यह है कि वर्णनात्मक आँकड़े केवल प्राप्त आंकड़ों के विवरण पर ध्यान केंद्रित करते हैं, यह मानते हुए कि उनके पास कोई प्रासंगिक संपत्ति नहीं है।
यह उस से आगे नहीं जाता है जो प्राप्त डेटा इंगित कर सकता है। इसके भाग के लिए, हीनतापूर्ण आंकड़े मानते हैं कि किसी भी सांख्यिकीय विश्लेषण से प्राप्त सभी डेटा बाहरी और यादृच्छिक घटनाओं पर निर्भर करते हैं जो इसके मूल्य को बदल सकते हैं।
संदर्भ
- सूत्र, यू। (2017)। ब्रह्मांड सूत्र। ASMMMETRY से प्राप्त: Universaloformulas.com
- फ़ॉर्चुन, एम। (7 जून, 2012)। आंकड़े DESCRIPTIVE और सांस्कृतिक सांख्यिकी से प्राप्त: materiaestadistica.blogspot.com.com
- मिनिटैब इंक। (2017)। एक विश्वास अंतराल क्या है?: Support.minitab.com से लिया गया
- सेंटिलिन, ए। (13 सितंबर 2016)। साक्ष्य। वर्णनात्मक और अनुमान संबंधी आँकड़ों से प्राप्त: सामान्य अवधारणाएँ: ebevidencia.com
- (6 दिसंबर, 2015)। मठ। वर्णनात्मक सांख्यिकी और अवर सांख्यिकी के बीच अंतर से प्राप्त: difentre.info