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美國課程輔導：描述性統計與推斷性統計!關鍵區別

作者：海馬發布時間：2023-11-27 12:04:52

我們都很了解統計學作為一種收集數據的工具，它幫助我們了解數據的模式，管理數據并處理所有定量單位。它為我們提供了關于我們所掌握的數據的數量信息，并通過眾多統計方法幫助眾多數據分析師。

這些統計方法分為兩個主要分支：

1. 描述性統計學

描述性統計方法被定義為側重于數據集的可見特征。即數據集包含許多特征，但此方法只關注可見特征。例如，樣本或總體。這種方法也被廣泛稱為摘要統計。描述性分析被廣泛使用的原因是其具有描述已收集數據洞察力的特點，無論是來自樣本還是一組總體。它幫助數據分析師通過三個主要因素來測量描述性統計數據的外觀：

- 分布：表示總體或樣本中不同結果的頻率。它可以以數字表格形式或餅圖形式呈現。

- 中心趨勢：衡量中心測量值的測量，您可能記得從數據集中取出均值、中位數和眾數。這三者是中心趨勢的主要分支。

- 變異性：數值的散布，數值的分散以及測量值的分布方式都屬于變異性。與中心趨勢一樣，它只是用于描述從 'x' 到 'y' 的偏離的術語。

這些術語不應與推論統計技術混淆，因為描述性統計和推論統計之間存在明顯的差異。

2. 推論統計學

這種類型的統計數據收集被授權根據數據集上的代表性樣本對更大的總體進行概括。由于此方法主要用于對樣本與更大總體相關的某些預測進行概括，因此此方法主要用于對樣本進行某些預測。這就是推論數據不能準確的原因，因為它依賴于收集的總體樣本。通過從總體中選擇一組人隨機收集數據，該樣本總體或人群負責對整個總體進行預測。盡管這樣的做法有時會受到質疑，但仍然有人認為從人群中隨機選擇是選擇樣本人群并進一步對其進行預測的最佳方式。

HighMark的專業人員提供了這兩種統計方法之間的差異，解釋了兩者的技術以及數據分析師對其的核心結構和用法。

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