- Statistiques descriptives
- Catégories
- Statistiques déductives
- Catégories
- Différences entre les statistiques descriptives et inférentielles
- Références
Les statistiques descriptives et inférentielles font partie des deux branches principales où la statistique est divisée, la science exacte qui est chargée d'extraire des informations sur plusieurs variables, de les mesurer, de les contrôler et de communiquer en cas d'incertitude.
De cette manière, les statistiques visent à quantifier et à contrôler les comportements et événements à la fois scientifiques et sociaux.
Les statistiques descriptives sont chargées de résumer les 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 statistique est chargé de faire des descriptions de ces données.
Pour sa part, les statistiques inférentielles sont chargées de faire des inférences 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 compilation d'informations, reliant chaque information à des phénomènes susceptibles d'altérer son comportement.
Les statistiques inférentielles aboutissent à des conclusions pertinentes sur une population à partir de 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 et ensuite de décrire les résultats obtenus à partir de cette analyse.
Les statistiques descriptives cherchent à décrire un groupe de données afin de cerner précisément les caractéristiques qui définissent ledit groupe (Fortun, 2012).
On peut dire que cette branche de la statistique est chargée d'ordonner, de synthétiser et de classer les données résultant de l'analyse des informations issues d'un groupe.
Quelques 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 admises dans un hôpital au cours d'une période donnée.
Catégories
Il existe certains concepts et catégories qui font exclusivement partie du domaine des statistiques descriptives. Certains sont énumérés ci-dessous:
- Dispersion: c'est la différence qui existe entre les valeurs incluses dans la même variable. La dispersion comprend également la moyenne de ces valeurs.
- Moyenne: 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. Elle est définie comme la tendance centrale d'une variable.
- Biais ou kurtosis: c'est la mesure qui indique la pente d'une courbe. C'est la valeur qui indique le nombre d'éléments les plus proches de la moyenne. Il existe trois types différents de biais (leptokurtique, mésocurtique et platicurtique), chacun indiquant à quel point la concentration des données se situe autour de la moyenne.
- Graphiques: sont la représentation graphique des données obtenues à partir de l'analyse. Habituellement, différents types de graphiques statistiques sont utilisés, notamment à barres, circulaires, linéaires, polygonaux, entre autres, - Asymétrie: c'est la valeur qui montre comment les valeurs d'une même variable sont réparties par rapport à la moyenne. Il peut être négatif, symétrique ou positif (Formulas, 2017).
Statistiques déductives
C'est la méthode d'analyse utilisée pour faire des inférences sur une population, en tenant compte des données générées 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 faire des déclarations globales sur la population, à partir de l'observation d'un échantillon.
Les calculs effectués par ce type de statistique sont arithmétiques et permettent toujours une marge d'erreur, ce qui n'est pas le cas des statistiques descriptives, qui se charge d'analyser l'ensemble de la population.
Pour cette raison, les statistiques inférentielles nécessitent l'utilisation de modèles de probabilité qui vous permettent de déduire des conclusions sur une grande population en se basant uniquement sur ce qu'une partie de celle-ci vous dit (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 composé d'individus sélectionnés au hasard.
Catégories
Les statistiques inférentielles peuvent être classées en deux grandes catégories décrites ci-dessous:
- Tests d'hypothèses: comme son nom l'indique, il consiste à tester ce qui a été conclu sur une population à partir des données obtenues par l'échantillon.
- Intervalles de confiance: il s'agit des plages de valeurs indiquées dans l'échantillon d'une population pour identifier une caractéristique pertinente et inconnue (Minitab Inc., 2017). En raison de leur caractère aléatoire, ce sont eux qui 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.
De son côté, les statistiques inférentielles, effectuent des déductions sur la base de données préalablement obtenues.
En revanche, la statistique inférentielle dépend du travail de la statistique descriptive pour effectuer ses inférences.
De cette manière, les statistiques descriptives constituent la base sur laquelle la statistique inférentielle mènera ultérieurement ses travaux.
Il est également important de noter que les statistiques descriptives sont utilisées pour analyser à la fois les populations (grands groupes) et les échantillons (sous-ensembles de populations).
Alors que les statistiques inférentielles sont chargées d'étudier les échantillons à partir desquels elle cherche à tirer des conclusions sur la population générale.
Une autre différence entre ces deux types de statistiques est que les statistiques descriptives se concentrent uniquement sur la description des données obtenues, sans supposer qu'elles ont une propriété pertinente.
Cela ne va pas au-delà de ce que les données obtenues peuvent indiquer. Pour sa part, la statistique inférentielle estime que toutes les données dérivées de toute analyse statistique dépendent de phénomènes externes et aléatoires qui peuvent altérer sa valeur.
Références
- Formulas, U. (2017). Formules d'univers. Obtenu auprès d'ASYMÉTRIE: universoformulas.com
- Fortun, M. (7 juin 2012). Statistiques Obtenu à partir de STATISTIQUES DESCRIPTIVES ET INFÉRENTIELLES: materiaestadistica.blogspot.com.co
- Minitab Inc. (2017). Récupéré de Qu'est-ce qu'un intervalle de confiance?: Support.minitab.com
- Santillán, A. (13 septembre 2016). Preuve. Obtenu à partir de statistiques descriptives et inférentielles: concepts généraux: ebevidencia.com
- (6 décembre 2015). Math. Obtenu à partir de la différence entre les statistiques descriptives et les statistiques inférentielles: differenceentre.info