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2013年11月12日

記述統計と推計統計 Descriptive stat and Inferential stat


マンガでわかる統計学



統計において、大きな2つの種類があります。


それは

記述統計(descriptive statistics)と

推計統計(inferential statistics) です。


これらを説明する前に基本となる

「母集団(population)」と「標本(sample)」を説明します。

母集団とは研究者が調べる

個人やグループ、出来事などの総合のことです。

もしある国の新卒大学生の就業パターンを調べるなら

母集団とはこの1年間に卒業した全ての大学生となります。

標本とは比較的小さなグループのことで

母集団から選ばれたグループのことを指します。

全ての新卒大学生を調査するのは手間と時間が非常にかかります。

その代わりに一部の新卒大学生を抽出して

そこから全ての新卒大学生を推測することができます。



記述統計とは、自分が研究したい対象の

全ての母集団について記述するために用いる統計方法です。

データは標本からでも、母集団からでも集めることができますが、

研究対象のグループについての理解にしか記述統計は使うことができません。

研究対象以上のものへと推測して考えることはできません。

ほとんどの心理学の実験が

一般人口について言えるかどうか、

という問いかけを答えるものなので、

その意味では記述統計はあまり使われないと言えます。

しかし、研究対象を拡大する必要がない時などは

記述統計のツールである

頻度分布.や中心的傾向、グラフ、パイなどを使って

その標本の傾向を出します。




推計統計とは標本を観察、分析して

母集団に対する推測や予測をする統計です。

標本からデータを抽出し、

そこから母集団のデータを推測するのです。

ここで前提として考えているのが

標本は母集団の傾向を表している、ということです。

標本が母集団の傾向を表しているかということは

重要性(significance)を出して、テストされます。

カイ二乗(chi-square)やt-testでは

あなたが行った標本に対する実験結果が

母集団を表すものであるかどうかを

蓋然性(probability)と言います。

つまり、標本を分析した結果、出てきた重要性が、

おそらく母集団でも起きるだろう、という確立のことです。

推計統計のツールとしては

回帰分析、分散分析、相関分析などがあります。


参照

http://sociology.about.com/od/Statistics/a/Descriptive-inferential-statistics.htm




統計学が最強の学問である





posted by ヤス at 02:08| Comment(0) | TrackBack(0) | 知識 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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