Imamo podatke o 100 stanovanjskih najemninah študentov v Kopru. Kako jih povzeti strnjeno, razumljivo in pregledno? Poleg tega imamo takšne podatke še za drugo univerzitetno mesto. Se najemnine med mestoma razlikujejo? Do odgovora pomaga deskriptivna (opisna) statistika v prvem primeru in inferenčna ("sklepalna") v drugem. Kljub zapletenima imenoma je delitev preprosta:

Opisna statistika

Razvršča, povzema in prikazuje podatke. Za osnovno povzemanje sta v rabi dve vrsti mer:

• Mere sredine, ki pokažejo "tipično" vrednost podatkov. Najpogostejši sta (aritmetično) povprečje in mediana: prvo je seštevek vseh vrednosti, deljen z njihovim številom, druga je vrednost, od katere je pol zbranih vrednosti večjih in pol manjših.
• Mere razpršenosti, ki pokažejo, kako "raztreseni" so podatki. Najbolj znani meri razpršenosti sta razpon (od najmanjše do največje vrednosti) in standardni odklon.

Za prikaz podatkov uporablja opisna statistika še številne druge načine, npr. tabele, grafične prikaze (npr. histogram, stolpični diagram,...) in besedne komentarje.

Inferenčna statistika

Omogoča sklepanje (testiranja, napovedovanje) na podlagi vzorcev. V zgornjem primeru nas predvsem zanima, ali obstajajo med mestoma razlike v najemninah med vsemi študenti – ti predstavljajo "populacijo študentov" v enem in drugem mestu. Zbrani podatki – 100 v enem in 100 v drugem mestu – sta naša "vzorca". Z metodami inferenčne statistike je mogoče na podlagi vzorca sklepati o populaciji. Zagotoviti pa je treba, da vsak vzorec točno predstavlja populacijo – da je reprezentativen: to omogoča pravilna izbira vzorca (vzorčenje). Na podlagi reprezentativnih vzorcev inferenčna statistika oceni populacijske parametre (npr. povprečje) in z ustreznimi testi preverja razlike med populacijami.

Izbira ustreznih načinov v opisni in inferenčni statistiki je povsem ključna, pri tem je treba upoštevati tip(e) analiziranih podatkov in precej številne predpostavke, ki morajo biti izpolnjene za ustrezno testiranje.

• Next