สาขาสถิติสิ่งที่ศึกษาและการประยุกต์ใช้ - ดูดาส - 2026

สถิติเป็นสาขาของคณิตศาสตร์ซึ่งสอดคล้อง ไปยัง คอลเลกชัน, การวิเคราะห์การตีความการนำเสนอและองค์กรของข้อมูล (ชุดคุ้มค่าคุณภาพหรือตัวแปรเชิงปริมาณ) วินัยนี้พยายามอธิบายความสัมพันธ์และการพึ่งพาของปรากฏการณ์ (ทางกายภาพหรือตามธรรมชาติ)

นักสถิติและนักเศรษฐศาสตร์ชาวอังกฤษอาร์เธอร์ลียงโบว์ลีย์ให้คำจำกัดความของสถิติว่า: "คำแถลงเชิงตัวเลขของข้อเท็จจริงจากฝ่ายวิจัยใด ๆ ที่มีความสัมพันธ์กัน" ในแง่นี้สถิติมีหน้าที่ในการศึกษาประชากรบางกลุ่ม (ในทางสถิติกลุ่มบุคคลวัตถุหรือปรากฏการณ์) และ / หรือมวลหรือปรากฏการณ์โดยรวม

สาขาวิชาคณิตศาสตร์นี้เป็นวิทยาศาสตร์แบบขวางกล่าวคือสามารถใช้ได้กับหลากหลายสาขาวิชาตั้งแต่ฟิสิกส์ไปจนถึงสังคมศาสตร์วิทยาศาสตร์สุขภาพหรือการควบคุมคุณภาพ

นอกจากนี้ยังมีคุณค่าอย่างยิ่งในกิจกรรมทางธุรกิจหรือภาครัฐซึ่งการศึกษาข้อมูลที่ได้รับทำให้สามารถอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจหรือสร้างข้อมูลทั่วไป

แนวทางปฏิบัติทั่วไปในการศึกษาสถิติที่ใช้กับปัญหาคือการเริ่มต้นด้วยการกำหนดประชากรซึ่งอาจเป็นเรื่องที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างทั่วไปของประชากรคือจำนวนประชากรทั้งหมดของประเทศดังนั้นเมื่อมีการสำรวจสำมะโนประชากรของประเทศจึงมีการศึกษาทางสถิติ

สาขาวิชาสถิติเฉพาะทาง ได้แก่ : คณิตศาสตร์ประกันภัย, ชีวสถิติ, ประชากรศาสตร์, สถิติอุตสาหกรรม, ฟิสิกส์สถิติ, การสำรวจ, สถิติในสังคมศาสตร์, เศรษฐมิติ ฯลฯ

ในทางจิตวิทยาวินัยของ Psychometry ซึ่งเชี่ยวชาญในและหาปริมาณตัวแปรทางจิตวิทยาตามแบบฉบับของจิตใจมนุษย์โดยใช้กระบวนการทางสถิติ

สาขาหลักของสถิติ

สถิติแบ่งออกเป็นสองส่วนใหญ่ ๆ ได้แก่ สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานซึ่งประกอบด้วยสถิติประยุกต์

นอกจากสองพื้นที่นี้แล้วยังมีสถิติทางคณิตศาสตร์ซึ่งประกอบด้วยฐานทางทฤษฎีของสถิติ

1- สถิติเชิงพรรณนา

สถิติเชิงพรรณนาเป็นสาขาของสถิติอธิบายสรุปปริมาณหรือ (ที่วัด) มีคอลเลกชันของการเก็บรวบรวมข้อมูลได้

นั่นคือสถิติเชิงพรรณนามีหน้าที่ในการสรุปกลุ่มตัวอย่างทางสถิติ (ชุดข้อมูลที่ได้จากประชากร) แทนที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับประชากรที่กลุ่มตัวอย่างเป็นตัวแทน

มาตรการบางอย่างที่ใช้กันทั่วไปในสถิติเชิงพรรณนาเพื่ออธิบายชุดข้อมูลคือการวัดแนวโน้มเข้าสู่ศูนย์กลางและการวัดความแปรปรวนหรือการกระจายตัว

สำหรับมาตรการของแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลางจะใช้การวัดเช่นค่าเฉลี่ยค่ามัธยฐานและโหมด ในขณะที่ความแปรปรวน kurtosis ฯลฯ ถูกใช้ในการวัดความแปรปรวน

สถิติเชิงพรรณนามักเป็นส่วนแรกในการวิเคราะห์ทางสถิติ ผลการศึกษาเหล่านี้มักจะมาพร้อมกับกราฟและแสดงถึงพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ (วัดผลได้) เกือบทุกชนิด

ตัวอย่างของสถิติเชิงพรรณนาอาจเป็นการพิจารณาตัวเลขเพื่อสรุปประสิทธิภาพของการตีลูกเบสบอล

ดังนั้นจำนวนจึงได้มาจากจำนวนครั้งที่ผู้ตีได้รับหารด้วยจำนวนครั้งที่เขาตีไม้ตี อย่างไรก็ตามการศึกษานี้จะไม่ให้ข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นเช่นเพลงฮิตเหล่านี้เป็นโฮมรัน

ตัวอย่างอื่น ๆ ของการศึกษาสถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ อายุเฉลี่ยของพลเมืองที่อาศัยอยู่ในพื้นที่ทางภูมิศาสตร์หนึ่ง ๆ ความยาวเฉลี่ยของหนังสือทั้งหมดที่อ้างถึงหัวข้อเฉพาะความผันแปรตามเวลาที่ผู้เยี่ยมชมใช้ในการเรียกดู หน้าอินเทอร์เน็ต.

2- สถิติเชิงอนุมาน

สถิติอนุมานแตกต่างสถิติเชิงพรรณนาโดยส่วนใหญ่ใช้การอนุมานและการเหนี่ยวนำ

นั่นคือสาขาของสถิตินี้พยายามที่จะอนุมานคุณสมบัติของประชากรที่ศึกษานั่นคือไม่เพียง แต่รวบรวมและสรุปข้อมูลเท่านั้น แต่ยังพยายามอธิบายคุณสมบัติหรือลักษณะบางอย่างจากข้อมูลที่ได้รับ

ในแง่นี้สถิติเชิงอนุมานหมายถึงการได้รับข้อสรุปที่ถูกต้องจากการวิเคราะห์ทางสถิติที่ดำเนินการโดยใช้สถิติเชิงพรรณนา

ด้วยเหตุนี้การทดลองทางสังคมศาสตร์จำนวนมากจึงเกี่ยวข้องกับกลุ่มประชากรขนาดเล็กดังนั้นจากการอนุมานและการสรุปทั่วไปจึงสามารถระบุได้ว่าประชากรทั่วไปมีพฤติกรรมอย่างไร

ข้อสรุปที่ได้จากสถิติเชิงอนุมานขึ้นอยู่กับการสุ่ม (ไม่มีรูปแบบหรือความสม่ำเสมอ) แต่โดยการใช้วิธีการที่เหมาะสมจะได้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง

ดังนั้นทั้งสถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานจึงไปพร้อมกัน

สถิติเชิงอนุมานแบ่งออกเป็น:

สถิติพาราเมตริก

ประกอบด้วยขั้นตอนทางสถิติที่ขึ้นอยู่กับการกระจายของข้อมูลจริงซึ่งกำหนดโดยพารามิเตอร์จำนวน จำกัด (ตัวเลขที่สรุปจำนวนข้อมูลที่ได้มาจากตัวแปรทางสถิติ)

ในการใช้ขั้นตอนพาราเมตริกส่วนใหญ่จำเป็นต้องทราบรูปแบบการกระจายของรูปแบบผลลัพธ์ของประชากรที่ศึกษาก่อนหน้านี้

ดังนั้นหากไม่ทราบการแจกแจงตามด้วยข้อมูลที่ได้รับอย่างสมบูรณ์ควรใช้ขั้นตอนที่ไม่ใช่พารามิเตอร์

สถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์

สาขาสถิติเชิงอนุมานนี้ประกอบด้วยขั้นตอนที่ใช้ในการทดสอบทางสถิติและแบบจำลองซึ่งการแจกแจงของพวกเขาไม่เป็นไปตามเกณฑ์พารามิเตอร์ที่เรียกว่า เนื่องจากข้อมูลที่ศึกษากำหนดการกระจายจึงไม่สามารถกำหนดไว้ก่อนหน้านี้ได้

สถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์คือขั้นตอนที่ควรเลือกเมื่อไม่ทราบว่าข้อมูลนั้นพอดีกับการแจกแจงที่ทราบหรือไม่เพื่อให้เป็นขั้นตอนก่อนขั้นตอนพาราเมตริก

ในทำนองเดียวกันในการทดสอบแบบไม่ใช้พารามิเตอร์โอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดจะลดลงโดยใช้ขนาดตัวอย่างที่เพียงพอ

3- สถิติทางคณิตศาสตร์

การดำรงอยู่ของสถิติทางคณิตศาสตร์ยังได้รับการกล่าวถึงว่าเป็นวินัยของสถิติ

ประกอบด้วยมาตราส่วนก่อนหน้าในการศึกษาสถิติซึ่งใช้ทฤษฎีความน่าจะเป็น (สาขาคณิตศาสตร์ที่ศึกษาปรากฏการณ์สุ่ม) และสาขาอื่น ๆ ของคณิตศาสตร์

สถิติทางคณิตศาสตร์ประกอบด้วยการรับข้อมูลจากข้อมูลและใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์เช่นการวิเคราะห์ทางคณิตศาสตร์พีชคณิตเชิงเส้นการวิเคราะห์แบบสุ่มสมการเชิงอนุพันธ์เป็นต้น ดังนั้นสถิติทางคณิตศาสตร์จึงได้รับอิทธิพลจากสถิติประยุกต์

อ้างอิง

1. สถิติ. (2017, 3 กรกฎาคม). ใน Wikipedia สารานุกรมเสรี สืบค้นเมื่อ 08:30 น. 4 กรกฎาคม 2017 จาก en.wikipedia.org
2. ข้อมูล. (2017, 1 กรกฎาคม). ใน Wikipedia สารานุกรมเสรี สืบค้นเมื่อ 08:30 น. 4 กรกฎาคม 2017 จาก en.wikipedia.org
3. สถิติ. (2560, 25 มิถุนายน). Wikipedia สารานุกรมเสรี วันที่ให้คำปรึกษา: 08:30 4 กรกฎาคม 2017 จาก es.wikipedia.org
4. สถิติพาราเมตริก (2017, 10 กุมภาพันธ์). Wikipedia สารานุกรมเสรี วันที่ให้คำปรึกษา: 08:30 4 กรกฎาคม 2017 จาก es.wikipedia.org
5. สถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ (2558, 14 สิงหาคม). Wikipedia สารานุกรมเสรี วันที่ให้คำปรึกษา: 08:30 4 กรกฎาคม 2017 จาก es.wikipedia.org
6. สถิติเชิงพรรณนา (2560 29 มิถุนายน). Wikipedia สารานุกรมเสรี วันที่ให้คำปรึกษา: 08:30 4 กรกฎาคม 2017 จาก es.wikipedia.org
7. สถิติเชิงอนุมาน (2560 24 พ.ค. ). Wikipedia สารานุกรมเสรี วันที่ให้คำปรึกษา: 08:30 4 กรกฎาคม 2017 จาก es.wikipedia.org
8. อนุมานทางสถิติ. (2017, 1 กรกฎาคม). ใน Wikipedia สารานุกรมเสรี สืบค้นเมื่อ 08:30 น. 4 กรกฎาคม 2017 จาก en.wikipedia.org
9. สถิติเชิงอนุมาน (2549, 20 ตุลาคม). ในฐานความรู้วิธีการวิจัย. สืบค้นเมื่อ 08:31, 4 กรกฎาคม 2017 จาก socialresearchmethods.net
10. สถิติเชิงพรรณนา (2549, 20 ตุลาคม). ในฐานความรู้วิธีการวิจัย. สืบค้นเมื่อ 08:31, 4 กรกฎาคม 2017 จาก socialresearchmethods.net.