Wnioskowanie statystyczne to zestaw metod, które umożliwiają indukowanie za pomocą próby statystycznej zachowania określonej populacji. Wnioskowanie statystyczne bada zatem, w jaki sposób poprzez zastosowanie tych metod na danych próby można wyciągnąć wnioski dotyczące parametrów populacji danych. W ten sam sposób bada również stopień wiarygodności wyników uzyskanych z badania.
Aby zrozumieć pojęcie, ważne jest zrozumienie trzech pojęć:
- Wnioskowanie: Wnioskowanie dosłownie oznacza wyciąganie osądów lub wniosków z pewnych założeń, czy to ogólnych, czy szczegółowych.
- Populacja: Populacja danych to całkowity zestaw danych, które istnieją w zmiennej.
- Próbka statystyczna: Próbka jest częścią populacji danych.
Aby jasno określić, co rozumiemy przez pojęcie wnioskowania, jedną z podstawowych wątpliwości jest fakt wyboru próby zamiast populacji.
Zwykle w statystyce pracujesz z próbkami ze względu na dużą ilość danych, które posiada populacja. Na przykład, jeśli chcemy wyciągnąć wnioski, czyli wnioskować o wynikach wyborów powszechnych, nie da się zapytać całą populację kraju. Aby rozwiązać ten problem, wybierana jest zróżnicowana i reprezentatywna próba. Dzięki temu można uzyskać oszacowanie końcowego wyniku. Wybór odpowiedniej próbki jest obowiązkiem różnych technik pobierania próbek.
Drugą wielką gałęzią statystyki jest statystyka opisowa.
Metody wnioskowania statystycznego
Metody i techniki wnioskowania statystycznego można podzielić na dwie: metody estymacji parametrów oraz metody testowania hipotez.
- Metody szacowania parametrów: Odpowiada za przypisanie wartości do parametru lub do zestawu parametrów charakteryzujących badaną dziedzinę. Oczywiście, ponieważ jest to szacunek, jest pewien błąd. Aby uzyskać szacunki dostosowane do tej rzeczywistości, tworzone są przedziały ufności.
- Metody testowania hipotez: Jego celem jest sprawdzenie, czy szacunek odpowiada wartościom populacji. We wszystkich testach hipotez istnieją dwa założenia. Hipoteza zerowa (H0), która odzwierciedla ideę, że wartość ma z góry określoną wartość. Jeżeli hipoteza zerowa (H0) zostanie odrzucona, to alternatywna hipoteza (H1) zostanie zaakceptowana.