Que sont les statistiques descriptives et inférentielles?

Le statistiques descriptives et inférentielles ils font partie des deux branches fondamentales dans lesquelles les statistiques sont divisées, la science exacte qui est chargée d'extraire des informations de diverses variables, de les mesurer, de les contrôler et de les communiquer en cas d'incertitude.

Ainsi, la statistique vise à quantifier et à contrôler les comportements et les événements sociaux et scientifiques.

Les statistiques descriptives sont responsables de la synthèse des informations dérivées des données relatives à une population ou à un échantillon. Son objectif est de synthétiser ces informations de manière précise, simple, claire et ordonnée (Santillán, 2016).

C'est ainsi que les statistiques descriptives peuvent indiquer les éléments les plus représentatifs d'un groupe de données, appelées données statistiques. En bref, ce type de statistiques est responsable de la description de ces données.

En revanche, les statistiques déductives sont chargées de tirer des conclusions sur les données collectées. Il jette des conclusions différentes de ce que montrent les données elles-mêmes.

Ce type de statistiques va au-delà de la simple collecte d'informations, reliant chaque donnée à des phénomènes susceptibles de modifier leur comportement.

Les statistiques inférentielles aboutissent à des conclusions pertinentes sur une population basée sur l’analyse d’un échantillon. Par conséquent, vous devez toujours calculer une marge d'erreur dans vos conclusions.

Statistiques descriptives

C'est la branche la plus populaire et la plus connue des statistiques. Son objectif principal est d'analyser les variables puis de décrire les résultats obtenus à partir de cette analyse.

La statistique descriptive cherche à décrire un groupe de données dans le but d'indiquer précisément les caractéristiques qui définissent ledit groupe (Fortun, 2012).

On peut dire que cette branche des statistiques est chargée de commander, de résumer et de classer les données résultant de l’analyse des informations provenant d’un groupe.

Certains exemples de statistiques descriptives peuvent inclure les recensements de la population d'un pays au cours d'une année donnée ou le nombre de personnes qui ont été reçues dans un hôpital dans un certain délai.

Catégories

Il existe certains concepts et catégories qui font exclusivement partie du domaine des statistiques descriptives. Certains sont énumérés ci-dessous:

- Dispersion: est la différence entre les valeurs incluses dans la même variable. La dispersion comprend également la moyenne desdites valeurs.

- Moyen: est la valeur qui résulte de la somme de toutes les valeurs incluses dans la même variable et de la division ultérieure du résultat par le nombre de données incluses dans la somme. Il est défini comme la tendance centrale d'une variable.

- Biais ou kurtosis: est la mesure qui indique la raideur de la courbe. C'est la valeur qui indique le nombre d'éléments plus proches de la moyenne. Il existe trois types différents de biais (leptocurtic, mésocurtic et platicuric), chacun indiquant à quel point la concentration des données se situe autour de la moyenne.

- Graphiques: ils sont la représentation graphique des données obtenues à partir de l'analyse. Habituellement, différents types de graphiques statistiques sont utilisés, y compris des barres, circulaires, linéaires, polygonales, entre autres.

- Asymétrie: est la valeur qui montre comment les valeurs de la même variable sont distribuées par rapport à la moyenne. Il peut être négatif, symétrique ou positif (Formules, 2017).

Statistiques inférentielles

C'est la méthode d'analyse utilisée pour faire des inférences sur une population, en tenant compte des données fournies par les statistiques descriptives sur un segment du même échantillon. Ce segment doit être choisi selon des critères rigoureux.

Les statistiques inférentielles utilisent des outils spéciaux qui vous permettent de générer des déclarations globales sur la population, basées sur l'observation d'un échantillon.

Les calculs effectués par ce type de statistiques sont arithmétiques et permettent toujours une marge d'erreur, ce qui ne se produit pas avec les statistiques descriptives, qui sont responsables de l'analyse de la population entière.

Pour cette raison, les statistiques inférentielles requièrent l'utilisation de modèles de probabilité qui vous permettent d'inférer des conclusions sur une population large basée uniquement sur la partie de celle-ci (Vaivasuata, 2015).

Selon les statistiques descriptives, il est possible d’obtenir des données d’une population générale à partir de l’analyse d’un échantillon constitué d’individus choisis au hasard.

Catégories

Les statistiques inférentielles peuvent être classées en deux grandes catégories décrites ci-dessous:

- Tests d'hypothèsesComme son nom l'indique, il consiste à tester ce qui a été conclu sur une population à partir des données fournies par l'échantillon.

- Intervalles de confiance: ce sont les plages de valeurs indiquées dans l'échantillon d'une population pour identifier une caractéristique pertinente et inconnue (Minitab Inc., 2017). En raison de leur nature aléatoire, ils nous permettent de reconnaître une marge d’erreur dans toute analyse statistique inférentielle.

Différences entre les statistiques descriptives et inférentielles

La principale différence entre les statistiques descriptives et inférentielles est que la première cherche à ordonner, résumer et classer les données dérivées de l'analyse des variables.

D'autre part, les statistiques déductives effectuent des déductions basées sur des données précédemment obtenues.

En revanche, les statistiques inférentielles dépendent du travail des statistiques descriptives pour effectuer ses inférences.

De cette manière, les statistiques descriptives constituent la base sur laquelle les statistiques inférentielles vont ensuite s’acquitter de leurs tâches.

Il est également important de noter que les statistiques descriptives sont utilisées pour analyser les deux populations (grands groupes) et les échantillons (sous-groupes de populations).

Alors que les statistiques inférentielles sont responsables de l’étude des échantillons à partir desquels on cherche à tirer des conclusions sur la population générale.

Une autre différence entre ces deux types de statistiques est que les statistiques descriptives ne se concentrent que sur la description des données obtenues, sans supposer qu'elles possèdent des propriétés pertinentes.

Cela ne va pas au-delà de ce que les mêmes données peuvent indiquer. Pour sa part, les statistiques inférentielles estiment que toutes les données issues d’une analyse statistique dépendent de phénomènes externes et aléatoires susceptibles d’en modifier la valeur.

Références

1. Formules, U. (2017). Formules Univers. Récupéré de ASIMETRY: universoformulas.com
2. Fortun, M. (7 juin 2012). Statistiques. Extrait de STATISTIQUES DESCRIPTIVES ET INFERENTIELLES: materiaestadistica.blogspot.com.co
3. Minitab Inc. (2017). Récupéré de Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance?: Support.minitab.com
4. Santillán, A. (13 septembre 2016). Des preuves. Obtenu à partir de statistiques descriptives et inférentielles: concepts généraux: ebevidencia.com
5. (6 décembre 2015). Mathématiques. Obtenu Différence entre statistiques descriptives et statistiques inférentielles: diferenciaentre.info