beschrijvende statistiek

De twee pijlers van statistiek zijn de data en een kansmodel (een of meer specifieke kansverdelingen). De twee hoofdvormen van statistiek zijn beschrijvende en verklarende (of inductieve of inferentiële) statistiek.
In de beschrijvende statistiek proberen we de informatie die in de data verscholen ligt zo goed mogelijk weer te geven en samen te vatten, zowel numeriek als grafisch/visueel. Bovendien willen we op het spoor komen van
opmerkelijke verschillen en overeenkomsten, mogelijke samenhangen enz. (‘extracting understanding from data’). Ronald Fisher, een van de grondleggers van de hedendaagse statistiek, sprak over data in termen van ‘statistical currency’.
In 1977 benadrukte John W. Tukey in zijn boek ‘Exploratory Data Analysis’ het belang van beschrijvende statistiek. Door de huidige technische mogelijkheden (o.a. datavisualisatie) en de geavanceerde software lijkt het belang van deze vorm van statistiek alleen maar toe te nemen.

Interessante literatuur:
B.H. Erickson and T.A. Nosanchuk (2011). Understanding data. Maidenhead – Philadelphia: Open University Press
Nate Silver (2012). The Signal and the Noise. New York: The Penguin Press
Howard Wainer (2009). Picturing the Uncertain World. Princeton & Oxford: Princeton University Press

 

Internetadressen:

Statistics intro: mean, median and mode

https://www.khanacademy.org/math/cc-sixth-grade-math/cc-6th-data-statistics/mean-and-median/v/statistics-intro-mean-median-and-mode

Box-and-whisker plot

https://www.khanacademy.org/math/cc-sixth-grade-math/cc-6th-data-statistics/cc-6th-box-whisker-plots/v/interpreting-box-plots

Range, Variance and Standard Deviation as Measures of Dispersion

https://www.youtube.com/watch?v=E4HAYd0QnRc
Hans Rosling’s 200 countries, 200 years, 4 minutes

https://www.youtube.com/watch?v=jbkSRLYSojo