Czy istnieje różnica między parametrami a statystykami?
Parametry i statystyka to pojęcia pokrewne, przydatne przy określaniu wielkości próby. Obydwa odgrywają ważną rolę w badaniach ilościowych, ponieważ umożliwiają badaczom jasne zrozumienie, jak dane zachowują się w różnych okolicznościach.
Parametr to zmienna utrzymywana na stałym poziomie podczas eksperymentu lub obliczeń. Jest to liczba opisująca całą populację.
Statystyka to systematyczne gromadzenie danych dotyczących pomiarów lub obserwacji, często związanych z informacjami demograficznymi, takimi jak liczba ludności, dochody, liczba ludności w różnym wieku i tak dalej.
Parametry i statystyki są niezbędne w badaniach ilościowych. Ogólnie rzecz biorąc, parametr skupia się na każdym osobniku w populacji, podczas gdy statystyki uwzględniają dane uzyskane z próby.
Co to jest parametr?
Prosta definicja terminu „parametr” odnosi się do zmiennej utrzymywanej na stałym poziomie podczas eksperymentu lub obliczeń. Parametr to niezmienna wartość liczbowa.
Parametr zazwyczaj wskazuje dokładną wartość populacji po przeprowadzeniu spisu. Populacja opisuje sumę całych rozważanych jednostek.
Naukowcy zaangażowani w badanie populacji ludzi mogą również uwzględniać i uwzględniać grupy innych czynników, takich jak regiony, przypadki, gatunki, procedury, organizacje i obiekty.
Aby uzyskać dokładne dane, badacze często przeprowadzają badania, które pomogą im określić parametry, które mogą dostarczyć ważnych wyników i informacji o badanej populacji.
Prowadząc badania, badacze są w stanie zrozumieć i obserwować populację. Pomaga to również wszystkim osobom w terenie zrozumieć, w jaki sposób mogą rozwiązać pewne problemy w populacji.
Będą także w stanie zapobiec różnym problemom, które mogą pojawić się w przyszłości.
Przeczytaj także: Plan a schemat: różnica i porównanie
Parametr a statystyka: najczęstszy typ parametrów
Typowe typy parametrów obejmują średnią, medianę i modę.
- Oznaczać: Średnia, zwana także średnią, jest najczęściej używana spośród trzech miar tendencji centralnej. Badacze opierają się na parametrach w celu zdefiniowania rozkładu danych w postaci współczynników i przedziałów.
- Mediana: Mediana jest powszechnie używana do obliczania zmiennych – mierzonych na skali przedziałowej, porządkowej lub ilorazowej. Prostą metodą obliczenia tego jest sortowanie danych od najniższej do najwyższej i wybranie liczby(y) pośrodku.
- Mediana jest liczbą środkową, jeśli istnieje kilka nieparzystych punktów danych. Ale gdy liczby są parzyste, medianę oblicza się po prostu przez dodanie dwóch wartości pośrednich, a następnie, aby otrzymać średnią, wartości dzieli się przez dwa.
- Moda: Jest to najczęściej występująca liczba w dowolnym rozkładzie danych - tryb pokazuje, która liczba lub wartość jest najliczniejsza w rozkładzie danych.
Co to jest statystyka?
Statystyki to wartości liczbowe uzyskane z próbki danych. Statystyka to opisowa miara statystyczna, funkcja obserwacji próbki, powszechnie stosowana przez badaczy w celu przezwyciężenia wyzwań i uniknięcia przyszłych zdarzeń.
Statystyki i parametry są terminami pokrewnymi, ponieważ oba opisują konkretną grupę. Podczas gdy statystyki opisują próbkę uzyskaną z dużej grupy, parametr opisuje całą grupę.
Próba to tylko ułamek populacji, który reprezentuje jedynie niewielką liczbę w populacji.
Do oszacowania konkretnego parametru populacji powszechnie wykorzystuje się statystykę.
Przeczytaj także: Aktualne saldo a dostępny kredyt: różnice i porównanie
Parametr a statystyka: kluczowe różnice między parametrem a statystyką
Parametr i statystyka są terminami pokrewnymi, ale różnica między nimi polega na tym, że pierwsza jest stałą miarą opisującą całą populację, podczas gdy druga jest cechą charakterystyczną próbki populacji.
Ogólnie rzecz biorąc, parametr jest nieznaną wartością liczbową, a statystyka jest znaną liczbą i zmienną zależną od części całej populacji.
Matematycznie, statystyki próbek i parametry populacji, oba te różne zapisy statystyczne.
Oto różne oznaczenia statystyczne i ich znaczenie;
- Proporcję populacji reprezentuje P
- Średnia jest reprezentowana przez µ (grecka litera mu)
- Wariancję reprezentuje σ2
- Wielkość populacji jest reprezentowana przez N
- Odchylenie standardowe jest reprezentowane przez σ (grecka litera sigma)
- Błąd standardowy średniej jest reprezentowany przez σx̄
- Współczynnik zmienności jest reprezentowany przez σ/µ
- Wariant standardowy (z) jest reprezentowany przez X-µ)/σ
- Standardowy błąd proporcji jest reprezentowany przez σp
W przykładowych statystykach;
- x̄ (x-bar) oznacza średnią
- p̂ (p-hat) reprezentuje proporcję próbki
- s oznacza odchylenie standardowe
- s2 oznacza wariancję
- n oznacza wielkość próbki
- sx̄ oznacza błąd standardowy średniej
- sp oznacza błąd standardowy proporcji
- s/(x̄) oznacza współczynnik zmienności
- (x-x̄)/s oznacza zmienną standardową (z)
Przeczytaj także: Rozprawa a teza: różnica i porównanie
Parametr a statystyka: jak zidentyfikować parametr i statystykę
Jak rozpoznać, czy wartość podsumowująca w właśnie przeczytanym raporcie jest parametrem czy statystyką?
Cóż, zawsze będziesz pracować ze statystykami, ponieważ okazały się one przydatne w konkretnych badaniach.
Jeśli przeprowadzasz test statystyczny na populacjach, musisz znaleźć wartość parametru, a także musisz być w stanie zmierzyć całą populację.
Na przykład badacz może opisać populację określonej okolicy lub drużyny sportowej. Możliwe jest zbadanie całej populacji drużyny sportowej i okolicy.
Prostym sposobem na osiągnięcie tego jest określenie, czy wartość sumaryczna dotyczy całej populacji, czy tylko jej próbki. Następnie musisz przeczytać narrację, aby pomóc Ci w podjęciu decyzji.
Parametr a statystyka: tabela porównawcza
Parametr | Statistics | |
Znaczenie | Parametr zazwyczaj wskazuje dokładną wartość populacji po przeprowadzeniu spisu. | Statystyka to opisowa miara statystyczna, funkcja obserwacji próbki, powszechnie stosowana przez badaczy w celu przezwyciężenia wyzwań i uniknięcia przyszłych zdarzeń. |
Wartość numeryczna | Naprawione i nieznane | Zmienne i znane |
Notacja statystyczna | μ = średnia populacji P = odsetek populacji σ = odchylenie standardowe populacji N = wielkość populacji ρ = współczynnik korelacji X = elementy danych | x̄ = Średnia próbki n = Wielkość próbki r = Współczynnik korelacji x = Elementy danych p̂ = Proporcja próbki s = Odchylenie standardowe próbki |
Parametry a statystyki: często zadawane pytania
Poniżej znajdują się często zadawane pytania dotyczące różnicy między parametrem a statystyką.
Jaka jest różnica między parametrami a statystykami?
Parametr i statystyka są terminami pokrewnymi, ale różnica między nimi polega na tym, że pierwsza jest stałą miarą opisującą całą populację, podczas gdy druga jest cechą charakterystyczną próbki populacji.
Przeczytaj także: Szanse a prawdopodobieństwo: różnica i porównanie
Skąd wiesz, czy liczba jest parametrem, czy statystyką?
Aby określić, czy liczba jest parametrem czy statystyką, należy zadać sobie kilka pytań.
Czy podana liczba określa całą populację, do której można dotrzeć w celu zebrania danych? Czy możliwe jest zebranie danych dla tej liczby od wszystkich osób w populacji?
Jeśli odpowiedź na powyższe pytania brzmi „tak”, liczba prawdopodobnie będzie parametrem.
Dlaczego próbki są wykorzystywane w badaniach?
Głównym powodem wykorzystywania próbek jest wyciąganie wniosków na temat populacji. Łatwiej jest zbierać dane, ponieważ są wygodne, opłacalne i praktyczne.
Kiedy w badaniach wykorzystuje się populacje?
Populacje wykorzystuje się głównie wtedy, gdy pytanie badawcze wymaga uzyskania danych od każdego członka całej populacji.
Zalecenia
- Wydział kontra personel: różnica i porównanie
- Heliocentryzm a geocentryzm: różnica i porównanie
- Plan a schemat: różnica i porównanie
- Kod pocztowy a kod pocztowy: różnica i porównanie
- Indeksy a indeksy: różnica i porównanie
Referencje
- Indeed.com: Parametr a statystyka: definicje, przykłady i zastosowania
Dodaj komentarz