Wanneer je begint met het leren over statistiek, kom je waarschijnlijk deze twee termen tegen: beschrijvende en inferentiële statistiek. Dit zijn de twee hoofdonderwerpen van de statistiek, maar wat betekenen ze eigenlijk?
In deze gids gaan we het verschil tussen beschrijvende en inferentiële statistiek verkennen, hun toepassingen bespreken en enkele voorbeelden geven.
Zoals je misschien al weet, is statistiek een tak van de wiskunde die zich bezighoudt met het verzamelen, analyseren en presenteren van gegevens. Het begrijpen van statistiek kan zeer nuttig zijn in diverse vakgebieden, van bedrijfskunde en economie tot gezondheidszorg en sociale wetenschappen. Statistiek speelt een cruciale rol in dagelijkse beslissingen, of het nu gaat om klinische proeven voor medicijnen of marketingstrategieën voor bedrijven.
De twee belangrijkste soorten statistiek zijn beschrijvende en inferentiële statistiek. In deze gids zullen we deze typen in detail verkennen, waarbij we hun verschillen, toepassingen en de inzichten die ze bieden belichten.
Wat is beschrijvende statistiek?
Om het verschil tussen beschrijvende en inferentiële statistiek uit te leggen, moeten we beide begrijpen.
Beschrijvende statistiek richt zich op het samenvatten en organiseren van gegevens, zodat ze gemakkelijk te begrijpen zijn. Dit type statistiek probeert geen voorspellingen te doen of trends af te leiden; in plaats daarvan geeft het gewoon een duidelijk beeld van de beschikbare gegevens.
Zoals je misschien uit de naam hebt afgeleid, worden beschrijvende statistieken zo genoemd omdat ze in staat zijn een bepaald scenario te beschrijven.
Belangrijke elementen van beschrijvende statistiek
Maatregelen van centrale tendens zijn enkele van de belangrijkste concepten die je moet begrijpen in beschrijvende statistiek. Deze maatregelen beschrijven meer over een dataset. De meest voorkomende maatregelen zijn:
- Gemiddelde: het gemiddelde van alle gegevenspunten.
- Mediaan: de middelste waarde in een dataset wanneer deze in oplopende of aflopende volgorde is gerangschikt.
- Modus: de meest voorkomende waarde in een dataset.
Maatregelen van variabiliteit zijn ook een belangrijk onderdeel van beschrijvende statistiek. Deze maatregelen beschrijven de spreiding van gegevenspunten.
- Bereik: het verschil tussen de hoogste en laagste waarden.
- Variantie: het gemiddelde van de kwadratische afwijkingen van het gemiddelde.
- Standaarddeviatie: de vierkantswortel van de variantie, die aangeeft hoeveel de gegevens afwijken van het gemiddelde.
Je kunt ook frequentieverdelingen tegenkomen in beschrijvende statistiek. Deze laten zien hoe vaak elke waarde voorkomt. Dit kan worden weergegeven door middel van tabellen, grafieken of diagrammen.
Visualisaties zijn ook absoluut cruciaal. Dit is de manier waarop we de statistieken gemakkelijker begrijpen. Grafische voorstellingen zoals histogrammen, staafdiagrammen, cirkeldiagrammen en boxplots helpen om de gegevensverdelingen en trends te visualiseren.
Toepassingen van beschrijvende statistiek
Beschrijvende statistieken worden gebruikt om de basisdetails van een dataset te beschrijven en eenvoudige samenvattingen te bieden die ook in grafieken kunnen worden weergegeven.
In het bedrijfsleven kan een bedrijf beschrijvende statistiek gebruiken om de verkoopprestaties over een kwartaal te begrijpen. In het onderwijs kunnen scholen beschrijvende statistiek gebruiken om de cijfers van studenten samen te vatten. Dit zijn slechts enkele voorbeelden. Beschrijvende statistiek probeert niet te voorspellen, maar alleen te verklaren. In het voorbeeld van de schoolcijfers is de prestatie van een jaargroep niet indicatief voor een andere, omdat dit een totaal nieuwe set leerlingen is. Beschrijvende gegevens laten gewoon de prestaties van de oorspronkelijke studenten zien.
Wat is inferentiële statistiek?
Wat is statistiek en hoe verschillen de verschillende typen? Voorbeelden van inferentiële statistiek gaan verder dan alleen het beschrijven van gegevens. Ze gebruiken gegevens van een steekproef om inferenties of voorspellingen te doen over een grotere populatie. Dit type statistiek stelt ons in staat om generalisaties te maken en conclusies te trekken die verder gaan dan de directe gegevens.
Belangrijke elementen van inferentiële statistiek
Steekproeven trekken is een cruciaal element van inferentiële statistiek. Dit betekent het selecteren van een representatieve subset van de populatie om conclusies te trekken over de hele populatie. Juiste steekproeftechnieken zijn essentieel om ervoor te zorgen dat de steekproef de populatie nauwkeurig weerspiegelt. Bijvoorbeeld, als je de cijfers van studenten in de VS wilt voorspellen, maar alleen gegevens uit Florida zou nemen, zouden veel factoren de resultaten vertekenen, zoals economische factoren en staatsbeleid.
Hypothesetoetsing is een ander belangrijk aspect van inferentiële statistiek. Dit houdt in dat je aannames doet over een populatieparameter en test of deze aannames kloppen.
Daarnaast zul je ook de term “betrouwbaarheidsintervallen” tegenkomen, die te maken hebben met nauwkeurigheid. Ze geven een reeks waarden aan waarbinnen de populatieparameter naar verwachting ligt, en bieden een schatting van de onzekerheid.
Toepassingen van inferentiële statistiek
Statistiek heeft veel toepassingen. Inferentiële statistieken worden gebruikt om voorspellingen te doen, hypotheses te testen en trends af te leiden uit steekproefgegevens. Het kunnen nemen van gegevens en voorspellingen doen is een zeer waardevolle vaardigheid.
In de gezondheidszorg kunnen onderzoekers inferentiële statistiek gebruiken om de effectiviteit van een nieuw medicijn te testen op basis van de resultaten van klinische proeven. In marketing kunnen bedrijven inferentiële statistiek gebruiken om consumentengedrag te voorspellen of zelfs hun strategieën te wijzigen op basis van enquêtegegevens of bestaande verkoopgegevens.
Belangrijkste verschillen tussen beschrijvende en inferentiële statistiek
Zowel beschrijvende als inferentiële statistieken omvatten gegevensanalyse, maar ze dienen verschillende doelen en gebruiken verschillende methoden.
Laten we eens kijken naar een eenvoudige definitie van inferentiële versus beschrijvende statistiek, die je kan helpen de termen te begrijpen:
- Beschrijvende statistiek richt zich op het samenvatten en beschrijven van de kenmerken van een dataset.
- Inferentiële statistiek richt zich op het doen van voorspellingen of het maken van inferenties over een populatie op basis van een steekproef.
De reikwijdte van de gegevens is verschillend, aangezien beschrijvende statistiek zich richt op de dataset zonder generalisaties te maken of te proberen toekomstinzichten te bieden. Inferentiële statistiek gebruikt steekproefgegevens om conclusies te trekken over een bredere populatie.
Een overzicht van beschrijvende versus inferentiële statistiek en hun toepassingen.
Wanneer welke soort statistiek te gebruiken
Begrijpen wanneer je beschrijvende en inferentiële statistiek moet gebruiken is cruciaal voor effectieve data-analyse.
Gebruik beschrijvende statistiek om een duidelijk overzicht van je gegevens te krijgen voordat je dieper in de analyse duikt, en wanneer je een samenvatting van gegevensbevindingen moet presenteren in rapporten, presentaties of dashboards. Dit zijn de belangrijkste toepassingen van beschrijvende statistiek, omdat mensen niet verder hoeven te zoeken.
Gebruik inferentiële statistiek wanneer je toekomstige trends of uitkomsten moet voorspellen op basis van steekproefgegevens, en om aannames of hypotheses over een populatie te testen. Het idee is dat de statistieken van het verleden en het heden je enig inzicht kunnen geven in de toekomst.
Wat je leert door elke soort statistiek te bestuderen
Elke soort statistiek biedt verschillende inzichten en kennis, essentieel voor verschillende stadia van data-analyse en besluitvorming.
Leren van beschrijvende statistiek:
- Gegevenssamenvatting: hoe je het gemiddelde, de mediaan, modus, bereik, variantie en standaarddeviatie berekent om gegevens samen te vatten.
- Gegevensvisualisatie: technieken voor het maken van grafieken, staafdiagrammen, cirkeldiagrammen en boxplots om gegevensverdelingen te visualiseren.
- Begrip van gegevensverdeling: hoe je patronen, trends en uitschieters in gegevens identificeert en beschrijft.
Leren van inferentiële statistiek:
- Steekproefmethoden: hoe je representatieve steekproeven selecteert en steekproeffouten begrijpt.
- Hypothesetoetsing: hoe je hypotheses formuleert en test met behulp van t-toetsen, chi-kwadraattoetsen en ANOVA.
- Betrouwbaarheidsintervallen: hoe je betrouwbaarheidsintervallen construeert en interpreteert om populatieparameters te schatten.
- Regressieanalyse: hoe je regressieanalyse uitvoert en interpreteert om relaties tussen variabelen te verkennen en voorspellingen te doen.
Voorbeelden van beschrijvende statistiek
Stel dat een school de prestaties van haar leerlingen wil begrijpen. Door beschrijvende statistiek te gebruiken, kan de school het gemiddelde cijfer van de leerlingen berekenen, de meest voorkomende score (modus) bepalen en de middelste score (mediaan) vinden.
Gemiddelde, mediaan, modus: dit zijn verschillende manieren om gemiddelden te berekenen, en alle drie worden gebruikt in statistiek om een ander overzicht van gegevens te geven en verschillende analyses te verkrijgen.
Daarnaast kan de school een aantal grafieken maken om de verdeling van de scores te visualiseren en eventuele uitschieters te identificeren. Je zult zien dat de school zich alleen richt op de huidige set gegevens. De gegevens kunnen worden gebruikt om de toekomst te voorspellen, maar dat is niet het doel van een beschrijvende analyse.
Voorbeelden van inferentiële statistiek
Een farmaceutisch bedrijf test een nieuw medicijn. Ze voeren een klinische proef uit met een steekproefgroep van patiënten. Met behulp van inferentiële statistiek kan het bedrijf testen of het nieuwe medicijn effectiever is dan de bestaande behandeling (hypothesetoetsing). Ze kunnen ook een betrouwbaarheidsinterval berekenen om de range te schatten waarin de werkelijke effectiviteit van het medicijn ligt voor de gehele populatie.
Een ander voorbeeld van inferentiële statistiek zou binnen het bedrijfsleven kunnen zijn. Stel dat een bedrijf wil weten of een klant waarschijnlijk een terugkerende klant zal worden. Ze kunnen gegevens verzamelen over herhaalaankopen van bestaande klanten en analysemethoden gebruiken om te bepalen of het waarschijnlijk is dat klanten bij hen blijven kopen.
Leer statistiek met Superprof
Beschrijvende en inferentiële statistiek zijn fundamentele componenten van data-analyse. Beschrijvende statistiek helpt ons om gegevens samen te vatten en te visualiseren, en biedt een duidelijk momentopname van wat er binnen een dataset gebeurt. Inferentiële statistiek daarentegen stelt ons in staat om voorspellingen te doen en conclusies te trekken over een grotere populatie.
Wat je focus ook is, er zijn veel docenten die je kunnen helpen meer over statistiek te leren. Of je nu je prestaties in je carrière wilt verbeteren of statistiek studeert en hulp nodig hebt om de belangrijkste concepten te begrijpen, er zijn professionals die je hier op Superprof kunnen helpen. Begin vandaag met je zoektocht om een beter begrip van statistiek te krijgen.
Vond je dit artikel leuk? Laat een beoordeling achter!
Laden...
