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Die deskriptive Statistik und die inferentielle Statistik sind zwei Hauptzweige der statistischen Analyse, die sich auf unterschiedliche Aspekte konzentrieren.
Die deskriptive Statistik befasst sich mit der Beschreibung und Zusammenfassung von Daten. Sie umfasst die Darstellung und Interpretation von Daten mithilfe von Maßzahlen, grafischen Darstellungen und tabellarischen Zusammenfassungen. Ihr Ziel ist es, Muster, Trends und Eigenschaften der vorliegenden Daten zu identifizieren. Die deskriptive Statistik beantwortet Fragen wie "Was ist passiert?" oder "Wie sehen die Daten aus?"
Die inferentielle Statistik hingegen befasst sich mit dem Ziehen von Schlussfolgerungen über eine Population auf der Grundlage von Stichprobendaten. Sie ermöglicht es, auf Basis der vorliegenden Daten Aussagen über die zugrunde liegende Population zu treffen. Die inferentielle Statistik verwendet Methoden wie Hypothesentests, Konfidenzintervalle und Schätzungen, um statistische Schlussfolgerungen zu ziehen. Ihr Ziel ist es, über die vorliegenden Daten hinauszugehen und allgemeinere Aussagen zu machen. Die inferentielle Statistik beantwortet Fragen wie "Ist der beobachtete Unterschied zwischen den Gruppen statistisch signifikant?" oder "Wie gut repräsentiert die Stichprobe die Population?"
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die deskriptive Statistik Daten beschreibt und Zusammenfassungen liefert, während die inferentielle Statistik Schlussfolgerungen über eine Population auf der Grundlage von Stichprobendaten zieht. Beide Zweige ergänzen sich und sind wichtig für das Verständnis und die Analyse von Daten.