Statistik - Was ist das, Definition und Konzept

Statistik ist eine wissenschaftliche Disziplin, die sich mit dem Gewinnen, Ordnen und Analysieren eines Datensatzes beschäftigt, um Erklärungen und Vorhersagen über beobachtete Phänomene zu erhalten.

Statistik besteht aus Methoden, Verfahren und Formeln, die es ermöglichen, Informationen zu sammeln und anschließend zu analysieren und daraus relevante Schlussfolgerungen zu ziehen. Man kann sagen, dass es sich um Data Science handelt und das Hauptziel darin besteht, das Verständnis der Fakten aus den verfügbaren Informationen zu verbessern.

Der Ursprung des Wortes Statistik wird meist dem Ökonomen Gottfried Achenwall (Preußisch 1719-1772) zugeschrieben, der Statistik als "Wissenschaft von den Dingen des Staates" verstand.

Es sei darauf hingewiesen, dass Statistik KEIN Zweig der Mathematik ist. Es verwendet mathematische Werkzeuge auf die gleiche Weise wie Physik, Ingenieurwesen oder Wirtschaftswissenschaften, aber das macht sie nicht zu einem Teil der Mathematik. Sie sind zwar eng verwandt, aber Statistik und Mathematik sind unterschiedliche Disziplinen.

Statistisches Mainstreaming

Eines der grundlegenden Merkmale der Statistik ist ihre Transversalität. Seine Methodik ist anwendbar auf das Studium verschiedener Disziplinen wie: Biologie, Physik, Wirtschaftswissenschaften, Soziologie usw.

Statistiken helfen, relevante Schlussfolgerungen für die Untersuchung aller Arten von Agenten zu ziehen, wie z. B.: Menschen, Tiere, Pflanzen usw. Dies geschieht in der Regel durch statistische Stichproben.

Statistische Typen

Die Arten der Statistik lassen sich in zwei große Zweige unterteilen: deskriptiv und inferentiell.

• Beschreibende Statistik: Bezieht sich auf die Methoden zum Sammeln, Organisieren, Zusammenfassen und Präsentieren eines Datensatzes. Es geht hauptsächlich darum, die grundlegenden Eigenschaften der Daten zu beschreiben und dafür werden in der Regel Indikatoren, Grafiken und Tabellen verwendet.
• Inferenzstatistik: Dies ist ein Schritt über die bloße Beschreibung hinaus. Es bezieht sich auf die Methoden, die verwendet werden, um Vorhersagen, Verallgemeinerungen und Schlussfolgerungen aus den analysierten Daten unter Berücksichtigung des Grades der bestehenden Unsicherheit zu treffen.

Inferenzstatistiken werden in zwei große Typen unterteilt: parametrische und nicht-parametrische Statistiken.

• Parametrische Statistiken: Es zeichnet sich dadurch aus, dass es davon ausgeht, dass die Daten eine bestimmte Verteilung haben oder dass bestimmte Parameter angegeben sind, die erfüllt werden sollten. So können wir beispielsweise in einer parametrischen Analyse unter der Annahme arbeiten, dass die Population als Normal verteilt ist (wir müssen unsere Annahme begründen) und dann Schlussfolgerungen unter der Annahme ziehen, dass diese Bedingung erfüllt ist.
• Nichtparametrische Statistiken: Darin ist es nicht möglich, irgendeine Art von zugrunde liegender Verteilung in den Daten oder einen bestimmten Parameter anzunehmen. Ein Beispiel für diese Art der Analyse ist der Binomialtest.

Herkunft und Geschichte der Statistik

Die Geschichte der Statistik stammt aus der Zeit vor 3.000 v. Es wurde mit dem Ziel ins Leben gerufen, Informationen zu sammeln, die der Staat benötigt, beispielsweise über Landwirtschaft und Handel.

Im alten Assyrien und Ägypten gibt es Hinweise auf die Sammlung statistischer Daten. Ebenso wurden in Rom demografische Daten der Einwohner des Reiches erhoben, wie etwa Geburts- und Sterbedaten. Dies mit dem Ziel, bessere Entscheidungen der Regierung zu treffen.

Später, im Mittelalter, machte die Statistik keine großen Fortschritte. In der Neuzeit wurden jedoch der erste moderne statistische Zensus und die erste Tabelle der Alterswahrscheinlichkeiten ausgearbeitet, beides Ereignisse im 17. Jahrhundert. Dann, gegen das 20. Jahrhundert, wurden mathematische Werkzeuge aus der Wahrscheinlichkeitstheorie in die Statistik integriert. Dies ist hauptsächlich auf die Beiträge von Kolmogorov und Borel zurückzuführen.

Um mehr über die Geschichte der Statistik zu erfahren, laden wir Sie ein zu lesen:

Herkunft der StatistikGeschichte der Statistik

Statistische Ziele

Die Hauptziele der Statistik sind folgende:

• Kennen Sie die Merkmale und ziehen Sie Rückschlüsse oder ziehen Sie Schlussfolgerungen in Bezug auf eine Zielgruppe. Dies erfolgt in der Regel aus der Analyse einer Probe. Dies ist typisch für Inferenzstatistiken.
• Es kann es ermöglichen, eine Beziehung zwischen verschiedenen Variablen herzustellen, den möglichen Ursprung eines Phänomens zu finden, die Veränderungen dieses Ereignisses zu untersuchen und, wenn möglich, Prognosen darüber zu erstellen.
• Auf der Grundlage der gewonnenen Schlussfolgerungen können beispielsweise Entscheidungen getroffen werden, wenn es sich um eine von der Regierung durchgeführte statistische Studie zur Festlegung einer öffentlichen Ordnung handelt.
• Im Fall der deskriptiven Statistik ermöglicht sie es, den Stand der Technik zu kennen, dh die Eigenschaften einer Datenbank zu kennen, beispielsweise durch Berechnung von Maßen der zentralen Tendenz wie dem Mittelwert oder dem Modus.
• Es unterstützt andere Disziplinen wie die Wirtschaftswissenschaften bei der Analyse und Projektion von Indikatoren wie Inflation oder Bruttoinlandsprodukt. Ebenso verfügen wir im Bereich der Biologie über Biostatistiken, die unter anderem Daten zur öffentlichen Gesundheit und zur Umwelt analysieren.

Statistische Elemente

Die wichtigsten Elemente der Statistik sind:

• Population: Gruppe von Personen, die ein gemeinsames charakteristisches Merkmal aufweisen oder aufweisen könnten, das wir untersuchen möchten.
• Show: Es handelt sich um eine Untergruppe von Daten, die aus einer Population extrahiert wurden und die die gesamte Gruppe angemessen repräsentieren müssen.
• Parameter: Sie sind Maße, die Informationen über das Zentrum eines Datensatzes (Maß der zentralen Tendenz), andere über Streuung oder Variabilität (Maß der Streuung) und andere über die Position eines Wertes (Positionsmaße wie Perzentile) bieten.
• Experiment: Prozess oder Aktivität, die absichtlich ausgeführt wird, um eine Reihe von Daten zu erhalten oder eine Hypothese zu bestätigen oder zu widerlegen.
• Variable: Die Eigenschaft oder Qualität einer Stichprobe oder Grundgesamtheit, der ein Wert zugewiesen werden kann.

Beispiel für den Einsatz von Statistik in der Wirtschaftswissenschaft

Statistiken werden häufig in der Wirtschaftsanalyse verwendet. Es hilft uns, die Anwendung der Wirtschaftstheorie in der Praxis zu überprüfen. Einige Beispiele für die Verwendung von Statistiken in der Wirtschaftswissenschaft sind:

• Erstellung von aggregierten makroökonomischen Indikatoren.
• Vorhersagen über das zukünftige Nachfrageverhalten.
• Testen Sie die Gültigkeit von Hypothesen, die auf der Wirtschaftstheorie basieren.
• Berechne die Arbeitslosenquote.
• Organisieren und präsentieren Sie Wirtschaftsdaten wie: Preisentwicklung, BIP usw.

Es wird empfohlen zu lesen:

• Zufällige Variable
• Einfache Zufallsstichprobe

Statistische Inferenz