Statistische Inferenz ist eine Reihe von Methoden, die es ermöglichen, durch eine statistische Stichprobe das Verhalten einer bestimmten Population zu induzieren. Die statistische Inferenz untersucht also, wie durch die Anwendung dieser Methoden auf die Daten einer Stichprobe Rückschlüsse auf die Parameter der Datenpopulation gezogen werden können. In gleicher Weise wird auch der Grad der Zuverlässigkeit der aus der Studie extrahierten Ergebnisse untersucht.
Um das Konzept zu verstehen, ist es wichtig, drei Konzepte zu verstehen:
- Inferenz: Ableiten bedeutet wörtlich, Urteile oder Schlussfolgerungen aus bestimmten Annahmen zu ziehen, seien sie allgemein oder speziell.
- Population: Eine Datenpopulation ist der gesamte Datensatz, der für eine Variable vorhanden ist.
- Statistikstichprobe: Eine Stichprobe ist ein Teil der Datenpopulation.
Da wir uns im Klaren darüber sind, was wir unter dem Begriff des Inferierens verstehen, besteht einer der grundlegenden Zweifel darin, eine Stichprobe anstelle einer Population zu wählen.
Normalerweise arbeiten Sie in der Statistik aufgrund der großen Datenmenge einer Population mit Stichproben. Wenn wir zum Beispiel Schlussfolgerungen ziehen, also die Ergebnisse der Parlamentswahlen ableiten wollen, ist es unmöglich, die gesamte Bevölkerung des Landes zu befragen. Um dieses Problem zu lösen, wird eine vielfältige und repräsentative Stichprobe gewählt. Dank dessen kann eine Schätzung des Endergebnisses extrahiert werden. Die Auswahl einer geeigneten Probe liegt in der Verantwortung verschiedener Probenahmetechniken.
Der andere große Zweig der Statistik ist die deskriptive Statistik.
Statistische Inferenzmethoden
Die Methoden und Techniken der statistischen Inferenz können in zwei unterteilt werden: Methoden zur Parameterschätzung und Methoden zum Testen von Hypothesen.
- Parameterschätzungsmethoden: Es ist dafür verantwortlich, dem Parameter oder dem Satz von Parametern, die das untersuchte Feld charakterisieren, einen Wert zuzuweisen. Da es sich um eine Schätzung handelt, liegt natürlich ein gewisser Fehler vor. Um an diese Realität angepasste Schätzungen zu erhalten, werden Konfidenzintervalle erstellt.
- Hypothesentestmethoden: Ziel ist es zu überprüfen, ob eine Schätzung mit den Bevölkerungswerten übereinstimmt. Bei allen Hypothesentests gibt es zwei Annahmen. Die Nullhypothese (H0), die die Idee widerspiegelt, dass ein Wert einen vorbestimmten Wert hat. Wird die Nullhypothese (H0) abgelehnt, wird die Alternativhypothese (H1) akzeptiert.