विषय

• मुख्य अंतर
• वर्णनात्मक सांख्यिकी बनाम अधिमान्य सांख्यिकी
• तुलना चार्ट
• वर्णनात्मक सांख्यिकी क्या है?
• प्रकार
• Inferential सांख्यिकी क्या है?
• डोमेन
• मुख्य अंतर
• निष्कर्ष

मुख्य अंतर

वर्णनात्मक सांख्यिकी और ह्रासमान सांख्यिकी के बीच मुख्य अंतर यह है कि वर्णनात्मक सांख्यिकी जनसंख्या के चित्रण प्रदान करने के लिए डेटा का उपयोग करती है, या तो संख्यात्मक गणना या ग्राफ़ या तालिकाओं के माध्यम से और Inferential सांख्यिकी से लिए गए डेटा के नमूने के आधार पर जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष और पूर्वानुमान बनाता है। प्रश्न में जनसंख्या।

वर्णनात्मक सांख्यिकी बनाम अधिमान्य सांख्यिकी

वर्णनात्मक आँकड़े वह है जो जनसंख्या को चिह्नित करता है। दूसरे छोर पर, नमूनों के आधार पर जनसंख्या को सामान्य बनाने के लिए इनफ़रेंशियल आँकड़ों का उपयोग किया जाता है। वर्णनात्मक आँकड़े डेटा की परीक्षा को प्रदान किया गया शब्द है जो सार्थक तरीके से डेटा को सारांशित या दिखाने में मदद करता है। नमूना कहे जाने वाले इंफ़रेंशियल स्टेटिस्टिक्स का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है कि चुना गया नमूना आबादी को यथासंभव बारीकी से दर्शाता है। वर्णनात्मक आंकड़ों में, चार्ट, तालिकाओं और ग्राफ़ का उपयोग करके डेटा को संक्षेप में प्रस्तुत किया गया है और दिखाया गया है जबकि हीनता सांख्यिकी सांख्यिकी की संभावना का उपयोग करके नमूने की विशेषताओं की संभावना निर्धारित करता है। वर्णनात्मक आंकड़ों में, उपकरणों का उपयोग केंद्रीय प्रवृत्ति (माध्य / माध्य / मोड), डेटा के प्रसार (रेंज, मानक विचलन, आदि), और हीन सांख्यिकी में, परिकल्पना परीक्षणों के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण, विचरण के विश्लेषण आदि के लिए किया जाता है। ।

तुलना चार्ट

वर्णनात्मक सांख्यिकी क्या है?

वर्णनात्मक आँकड़े आँकड़ों के सर्वेक्षण को दिए गए आँकड़ों की अवधि है जो एक महत्वपूर्ण सीमा में डेटा का वर्णन, दिखाने या सार करने में मदद करता है। वर्णनात्मक आँकड़े बहुत महत्वपूर्ण हैं क्योंकि यदि हम अपना कच्चा डेटा प्रस्तुत करते हैं, तो यह कल्पना करना कठिन होगा कि डेटा क्या दिखा रहा था, खासकर अगर इसमें बहुत कुछ था। इसलिए, वर्णनात्मक आँकड़े हमें डेटा को अधिक सार्थक तरीके से प्रस्तुत करने की अनुमति देते हैं, जो डेटा की सरल व्याख्या की अनुमति देता है। वर्णनात्मक आंकड़े सांख्यिकी के माध्यम से डेटा का वर्णन करते हैं और ग्राफ एक महत्वपूर्ण विषय है और अन्य कृषि सांख्यिकी गाइडों में चर्चा की जाती है।

प्रकार

• केंद्रीय प्रवृत्ति के उपाय: ये डेटा के एक समूह के लिए एक आवृत्ति वितरण की केंद्रीय स्थिति को परिभाषित करने के साधन हैं। इस उदाहरण में, आवृत्ति वितरण केवल सबसे कम से कम 100 छात्रों द्वारा हिसाब किए गए अंकों का वितरण और मानक है। हम कुछ आंकड़ों का उपयोग करके इस केंद्रीय स्थिति की व्याख्या कर सकते हैं, जिसमें मोड, माध्यिका और माध्य शामिल हैं। आप यहां एक केंद्रीय प्रवृत्ति के उपायों के बारे में पढ़ सकते हैं।
• प्रसार के उपाय: ये आंकड़ों के एक समूह को सारांशित करने के माध्यम हैं, जिसमें बताया गया है कि स्कोर कैसे फैलाया जाए। प्रसार के उपाय हमें ये स्कोर छोटा करने में मदद करते हैं। इस प्रसार का वर्णन करने के लिए, कुछ आंकड़े हमारे पास उपलब्ध हैं, जिसमें रेंज, क्वाड्रिल्स, पूर्ण विचलन, विचलन और मानक विचलन शामिल हैं।

Inferential सांख्यिकी क्या है?

वर्णनात्मक आँकड़े, वर्णनात्मक आंकड़ों के विपरीत, एक प्रयोगात्मक अध्ययन से प्राप्त निष्कर्षों को अधिक सामान्य आबादी पर लागू करने का प्रयास है। अवर आंकड़ें आबादी और नमूनों के बारे में सवालों के जवाब देने का प्रयास करते हैं जो दिए गए प्रयोग में परीक्षण नहीं किए गए हैं। यदि आप एक सर्वेक्षण करते हैं, तो लक्ष्य अधिक सामान्य आबादी को पूरा करने के लिए लागू होता है, यह मानते हुए कि नमूना सीमा काफी बड़ी है और व्यापक जनता के लिए नमूना प्रतिनिधि पर्याप्त है। अधिशेष आँकड़े महत्वपूर्ण हैं क्योंकि अध्ययन और प्रयोगों को व्यापक आबादी के बारे में कुछ घोषित करने और निष्कर्ष निकालने की आवश्यकता है न कि अध्ययन किए गए नमूने पर। जब पूरी आबादी के प्रत्येक सदस्य की परीक्षा सुविधाजनक या संभव नहीं होती है, तो अव्यावहारिक आँकड़े मूल्यवान होते हैं। अन्य नमूनों या पिछले अनुसंधान के लिए अपने नमूना डेटा की तुलना करने में आपकी मदद करने के लिए अव्यावहारिक आँकड़े सांख्यिकीय पैटर्न का उपयोग करते हैं।

डोमेन

• मापदंडों का अनुमान लगाना। इसका अर्थ है कि आपके नमूना डेटा (उदाहरण के लिए नमूना माध्य) से एक आँकड़ा प्राप्त करना और इसका उपयोग जनसंख्या स्थिरांक (यानी अपेक्षित मूल्य) के बारे में कुछ कहना।
• परिकल्पना परीक्षण। यह वह जगह है जहां आप अनुसंधान प्रश्नों का जवाब देने के लिए नमूना डेटा का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप यह जानने में उत्सुक हो सकते हैं कि क्या कैंसर की नई दवा प्रभावी है। या अगर नाश्ता बच्चों को स्कूलों में बेहतर प्रदर्शन करने में मदद करता है।

मुख्य अंतर

1. वर्णनात्मक सांख्यिकी एक आदेश है जो अध्ययन के तहत आबादी का वर्णन करने के साथ शामिल है। इंफ़रेंशियल स्टेटिस्टिक्स एक प्रकार के आँकड़े हैं; नमूना विश्लेषण और अवलोकन द्वारा जनसंख्या के समापन पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
2. वर्णनात्मक आंकड़ों में अंतिम परिणाम का एक ग्राफिक या सारणीबद्ध प्रतिनिधित्व होता है जबकि अंतिम परिणाम संभावना के रूप में प्रदर्शित होता है।
3. वर्णनात्मक आँकड़े डेटा का वर्णन करते हैं, जो पहले से ही ज्ञात है, नमूना को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए। इसके विपरीत, हीनतापूर्ण आंकड़े आबादी के बारे में जानने के लिए निष्कर्ष निकालने का प्रयास करते हैं; जो उपलब्ध आंकड़ों से परे है।
4. वर्णनात्मक सांख्यिकी डेटा को एक सार्थक तरीके से एकत्र, व्यवस्थित, विश्लेषण और प्रस्तुत करती है। इसके विपरीत, Inferential सांख्यिकी डेटा विरोध, परीक्षण परिकल्पना और भविष्य के परिणामों की भविष्यवाणियां करते हैं।
5. वर्णनात्मक आँकड़े एक स्थिति का वर्णन करते हैं जबकि हीनतापूर्ण आँकड़े किसी घटना के घटित होने की संभावना की व्याख्या करते हैं।

निष्कर्ष

इसलिए, हमारे पास दो शर्तों पर पर्याप्त चर्चा है, आप सभी को यह जानना आवश्यक है कि वर्णनात्मक आँकड़े आपके मौजूदा डेटा के सेट का प्रतिनिधित्व करने के बारे में हैं, जबकि हीनता के आँकड़े अतिरिक्त आबादी पर अनुमान लगाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जो डेटा के सेट के ऊपर है। अध्ययन के तहत। जबकि वर्णनात्मक आँकड़े डेटा की समग्रता प्रदान करते हैं, शोधकर्ता ने अध्ययन किया है जबकि हीन सांख्यिकी, इंडक्शन बनाता है, जिसका अर्थ है कि आपके द्वारा प्रदान किए गए डेटा का अध्ययन नहीं किया गया है।