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描述性统计与推论统计
考虑到如何将数据组织成可测量的形式，统计学是当今研究中最重要的部分之一。但是，有些学生在描述性统计和推论统计之间感到困惑，这使得他们难以选择在研究中使用的最佳选择。
如果仔细观察，描述性统计和推理性统计之间的区别在它们的给定名称中已经非常明显。“描述性”描述数据，而“推论性”则推断或允许研究人员根据收集到的信息得出结论。
例如，您负责研究某所中学的少女怀孕情况。使用描述性和推断性统计数据，您将研究学校特定年份的少女怀孕案例数。区别在于使用描述性统计信息时，您仅是汇总收集的数据，并在可能的情况下检测变化的模式。例如，可以说在过去五年中，X高中的大多数少女怀孕都发生在第三年。有没有必要预测，在第六年，高三的学生将仍然与少女怀孕的数量更多的人。结论和预测仅在推论统计中完成。
描述或结论的原理也适用于研究者的数据或收集的信息。回到我们先前关于青少年怀孕的例子，描述性统计仅限于所描述的人群。简而言之，X高中收集的有关少女怀孕的数据仅适用于该特定机构。
在推论统计中，X高中可能只是目标人群的样本。让我们说你的目标是找出在纽约少女怀孕的状态。由于不可能从纽约的每个高中收集数据，因此X高中将作为样本来反映或代表纽约市的所有高中。当然，这通常意味着存在误差范围，因为一个样本不足以代表整个人群。分析数据时，也会考虑这种可能的错误率。使用平均值，中位数和众数之类的各种计算，研究人员将能够描述或检查数据，并在整个过程中实现他们想要的东西。
统计数据，尤其是推论，在当今行业中非常重要，主要是因为它提供的信息有可能帮助个人将来做出决策。例如，在一个特定的推出对人口增长的速度推断统计的城市可以作为一个企业的基础，以决定是否要开设店铺在那个城市。它也利用数字得出结论的事实提高了研究的准确性以及数据的可理解性。
统计结果通常通过各种模型（从图形到图表）显示。为了提高准确性，研究人员还考虑了可能影响其人口的各种因素，并将其转化为数值数据。这样，将错误的可能性降到最低，并获得了对该案例的全面总结。
摘要：
1.描述性统计仅“描述”研究，而不能得出结论或预测。
2.推论统计使研究人员有可能得出结论并预测有关关注领域可能发生的变化。
3.描述性统计通常在包含整个目标人群的特定区域内进行。
4，推论统计通常是从一个人口样本中抽取的，尤其是在人口太大而无法进行研究的情况下。
