Opracowania statystyczne

Statystykę dzielimy na dwa główne działy – statystykę opisową oraz statystykę matematyczną. Statystyka opisowa zajmuje się opracowaniem danych zebranych z przebadanej próby. To z tym działem powiązane są takie pojęcia występujące w opracowaniach statystycznych jak: średnia, odchylenie standardowe, rozstęp kwartylowy.

 

Z kolei celem statystyki matematycznej jest przeniesienie wniosków wyciągniętych na podstawie próby na ogół, czyli populację, i z nim wiążemy hasło „test statystyczny”. Oba te podejścia są użyteczne i w trakcie np. analizy do prac naukowych możemy skorzystać z metod odpowiednich dla obydwu tych działów w zależności od tego, co chcemy uzyskać.

 

To tylko próba

Tworząc opracowania statystyczne dla badanych zjawisk społecznych, socjolodzy nie mają możliwości zbadania każdego obywatela. Specjaliści w dziedzinie biostatystyki dysponują ograniczoną liczbą próbek, podobnie jak inżynierowie wszelakiej maści. Gdyby nie te ograniczenia, możliwe byłoby przeanalizowanie danych dla ogółu, a wyciąganie wniosków byłoby trywialne (pod warunkiem rzetelności i wiarygodności zebranych danych, ale to temat na inną okazję).

 

Z pomocą w tej sytuacji przychodzi analiza statystyczna, a konkretniej metody wnioskowania statystycznego będące główną składową statystyki matematycznej. Jak już zostało wspomniane, chodzi o to, by zbadać, czy zależności wykryte w przebadanej próbie można uogólnić na całą populację.

 

Nie na 100%

Czytelnik, sięgając po opracowania statystyczne, z pewnością zwróci uwagę na powtarzające się w tych tekstach sformułowania: „nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy”, „na poziomie istotności p<0,05”, „przedział ufności”. Skąd się to bierze? Odpowiedź jest prosta: statystyka matematyczna jest silnie powiązana z rachunkiem prawdopodobieństwa, stąd każda procedura wnioskowania statystycznego obarczona jest pewną niepewnością.

 

Stosowanie testów statystycznych wiąże się z pewnym ryzykiem popełnienia błędu – zebrana próba może wskazywać na prawdziwość naszej hipotezy, choć w rzeczywistości nie ma to miejsca. Podobnie średnia z próby daje dobre oszacowanie średniej w populacji, ale wciąż nie mamy pewności, że jest jej równa.

 

Bo warto wiedzieć

Weryfikacja hipotez oraz estymacja parametrów to właśnie dwa główne zadania wnioskowania statystycznego, bez którego nie obejdą się profesjonalne analizy statystyczne. Świadomość tego, że wnioski zawarte w opracowaniach statystycznych są prawdziwe „z pewnym prawdopodobieństwem”, powinna towarzyszyć zarówno ich autorom, jak i czytelnikom.

DM Soft