この記事では、「記述統計」と「推測統計」の違いを分かりやすく説明していきます。
「記述統計」とは?
「記述統計」とは集められたデータから特徴や性質傾向などを割り出す統計学です。
集められたデータからそれぞれの要素をピックアップし、それがどう分散しているか、平均値はどうなっているかなどを計算します。
例えば学校のテスト結果で平均点は何点だったかを割り出すというのが記述統計です。
実在するデータをもとに計算しているので確実性は高いですが、データが集まっていなければ統計を出すことはできませんし、もととなる十分なデータを集める労力やコストがかかります。
「推測統計」とは?
「推測統計」とは調査対象全体の中から一部だけデータを標本として取り出して、それをもとに対象全体を推測する統計学です。
例えば選挙の出口調査では、投票した一部の人に誰に投票したかを聞きとることで標本としデータを集め、各候補者にこういった割合で票が集まっているから、この候補者は当選あるいは落選しそうと推測します。
全体に対して標本の割合によって推測の精度が変わるので、全体に対してどれだけの割合の標本を用意するかも考えなければいけません。
「記述統計」と「推測統計」の違い
「記述統計」と「推測統計」の違いを、分かりやすく解説します。
調査対象全体のデータからそれらにどのような特徴や性質があるかを調べるのが「記述統計」で、調査対象の一部のデータから調査対象全体のデータを推測するのが「推測統計」です。
「記述統計」は実際のデータを使用しているだけに信頼性の高い統計が出るメリットがあり、「推測統計」はデータを集めきれないような調査対象が多すぎるものの統計も出せるメリットがあります。
まとめ
実際に集められた調査対象全体のデータから統計を出すのが「記述統計」で、全体の中から一部を標本として抜き出しそこから全体を推測し統計を出すのが「推測統計」です。
「記述統計」は正確性が高いものの調査対象の母数が多すぎるとデータ集めが現実的ではなくなるので、調査対象となるものが多すぎてデータを集めきれないなら「推測統計」の出番になります。
