記述統計と推測統計の違い

統計学の分類：記述統計と推測統計の違い

統計学は、データの収集、分析、解釈、そして結論を引き出すための学問であり、現代社会での意思決定において非常に重要な役割を果たしています。統計学は大きく二つに分けることができ、それは「記述統計（Descriptive Statistics）」と「推測統計（Inferential Statistics）」です。それぞれの統計方法は異なる目的と手法を持っており、データの解釈や結論の導き方において重要な違いがあります。本記事では、これら二つの統計手法について詳しく説明し、その違いを明確にします。

記述統計（Descriptive Statistics）

記述統計は、収集したデータの特徴を要約し、理解しやすい形にするための手法です。記述統計の主な目的は、データを簡潔にまとめ、データの全体的な傾向や分布を把握することにあります。これは、例えば平均値、中央値、最頻値、標準偏差、範囲などの指標を用いて行われます。

記述統計の主な特徴：

データの要約：記述統計はデータセットに含まれるすべての情報を抽出し、簡潔に表現します。例えば、ある学校のテストの点数を集め、その平均点や標準偏差を計算することが典型的な記述統計の一例です。
視覚的表現：データの傾向を視覚的に理解するために、ヒストグラムや箱ひげ図（箱型図）などのグラフを使用します。これにより、データの分布や偏りを直感的に捉えることができます。
集約的な分析：記述統計はデータセット全体を要約するため、サンプルサイズが大きくても、最も重要な情報を抽出し、理解しやすい形で提供します。

記述統計は、主にデータの性質や特性を把握するために使用され、特定の結論や仮説の検証は行いません。例えば、ある企業の売上データを集めて、その年の売上の平均や最小・最大値を求めることが挙げられます。

推測統計（Inferential Statistics）

推測統計は、記述統計によって得られたデータを基に、全体の母集団についての推測を行うための手法です。推測統計は、サンプルデータを用いて、母集団の特性や傾向についての結論を導きます。これにより、限られたサンプルから得られた情報をもとに、より広範な結論を引き出すことができます。

推測統計の主な特徴：

母集団の推測：推測統計の中心的な目的は、サンプルデータから母集団の性質や傾向を予測することです。例えば、特定の地域の住民を対象に調査を行い、その結果を基に全国全体の傾向を予測することができます。
仮説検定：推測統計では、仮説を立て、その仮説がデータに基づいて正しいかどうかを検証します。例えば、ある薬が効果があるかどうかをテストするために、薬を投与したグループと投与しなかったグループを比較することが典型的な推測統計の一例です。
信頼区間：推測統計では、得られた推測の精度を示すために信頼区間を用いることがあります。これにより、母集団のパラメータがどの範囲に収まるかを推定することができます。

推測統計は、記述統計で得られたデータから外れた結論を導き出し、サンプルを超えて広範な予測を行うため、より高度な分析技術が必要です。