Statistika

Verze z 5. 4. 2015, 10:34, kterou vytvořil Anna.Vojtiskova (diskuse | příspěvky) (Založena nová stránka s textem „== Statistika == * Co je to statistika<br /> Statistika je věda, která zkoumá zákonitosti hromadných jevů, zabývá se ''metodami sběru (získává…“)
(rozdíl) ← Starší verze | zobrazit aktuální verzi (rozdíl) | Novější verze → (rozdíl)

Statistika

  • Co je to statistika

Statistika je věda, která zkoumá zákonitosti hromadných jevů, zabývá se metodami sběru (získávání), zpracování a analyzování dat včetně vytváření závěrů a rozhodnutí na základě jejich analýzy.

  • Historicky přičítáme úlohu v procesu vznikání moderní statistiky belgickému matematikovi, astronomovi a statistikovi L. A. J. Quételetovi (1796-1874). Používal statistiku jako disciplínu, která má nejenom pozorovat a popisovat hromadné jevy v sociální oblasti, ale hledat mezi nimi příčinné vztahy. Pod jeho vedením se v Belgii v19.století provádělo sčítání lidu s mnoha moderními prvky.
  • S postupem času začalo docházet k popisování a analyzování hromadných jevů pomocí čísel i v dalších vědních oblastech, mezi nejdůležitější jména můžeme zařadit např. Francis Galton (1822-1911), který položil základy zkoumání vztahů mezi hromadnými jevy, dále Karl Pearson (1857-1936), který zkonstruoval řadu originálních statistických měr a postupů, Ronald A. Fisher (1890-1962), který se významně zasloužil zejména o rozvoj testování statistických hypotéz a dále William S. Gosset („Student“, 1876-1937), který vyvinul neparametrickou statistiku pro situace, kdy nelze předpokládat normální rozdělení dat.

Dělení statistiky

  • Statistiku dělíme na tzv. statistiku popisnou (deskriptivní) a matematickou.

Statistika matematická

  • Předmětem statistiky matematické jsou metody zpracování hromadných dat sloužící k odhalení obecných zákonitostí, které se v hromadných datech odrážejí.. Metody matematické statistiky jsou založené převážně na teorii pravděpodobnosti. Jestliže tedy teorie pravděpodobnosti na základě znalosti chování určité náhodné veličiny určuje pravděpodobnost určitého výsledku (náhodného pokusu), matematická statistika naopak na základě dat hledá vlastnosti náhodné veličiny.
  • Podle použitých metod práce dělíme matematickou statistiku na:
  • deskriptivní, popisnou statistiku - zabývá se efektivním získáváním ukazatelů, které poskytují obraz zkoumaného jevu
  • statistickou indukci (matematickou statistiku v užším smyslu) - řeší problémy zobecňování výsledků získaných popisem statistického souboru.

Aplikovaná statistika

Aplikovanou statistiku lze rozdělit na tři části: získávání dat, analýzu dat a statistické usuzování

  • Získávání dat

zahrnuje metody pro sběr dat, jež zodpoví předem danou otázku (hypotézu). Základní přístupy k výběru měřených objektů, k návrhu experimentů a k validizaci instrumentů pro získávání dat jsou významným příspěvkem statistiky.

  • Analýza dat

představuje organizaci dat a popis dat prostřednictvím grafů, numerických souhrnů a dalších matematicky propracovaných prostředků. Někdy se této oblasti říká popisná statistika. Tento název je trochu zkreslující. Moore zdůrazňuje explorační funkci této části statistiky a její dynamickou povahu. Počítačová revoluce vrátila popisnou a explorační analýzu dat do centra statistické praxe.

  • Statistické usuzování (inference, indukce)

jde za sama data a usiluje o získání závěrů o širším univerzu jevů. Neprovádí jenom závěry, ale dodává k nim i zhodnocení, jak jsou tyto závěry spolehlivé. K tomu používá pravděpodobnostní pojmy. Tomuto způsobu práce s daty se říká také inferenční statistika. Metody této části patří k matematicky nejnáročnějším z celé statistiky. Význam statistického testování hypotéz nebo používání intervalů spolehlivosti je však nutné posuzovat v závislosti na oprávněnosti aplikace těchto metod, a ne podle jejich matematické složitosti.

</ref>FERJENČÍK JÁN. Úvod do metodologie psychologického výzkumu: jak zkoumat lidskou duši. 1. vyd. Praha: Portál, 2000, 256 s.</ref>

</ref>HENDL JAN. Přehled statistických metod zpracování dat: analýza a metaanalýza dat. Vyd. 2., opr. Praha: Portál, 2006, 583 s.</ref>