Tilastollinen päättely on joukko menetelmiä, jotka mahdollistavat tietyn populaation käyttäytymisen indusoinnin tilastollisen otoksen avulla. Tilastollinen päättely tutkii sitten, kuinka näitä menetelmiä soveltamalla otoksen tietoihin voidaan tehdä johtopäätöksiä tietopopulaation parametreista. Samalla tavalla se tutkii myös tutkimuksesta saatujen tulosten luotettavuusastetta.
Käsitteen ymmärtämiseksi on tärkeää ymmärtää kolme käsitettä:
- Päättely: Johtaminen kirjaimellisesti tarkoittaa tuomion tai johtopäätöksen tekemistä tietyistä oletuksista, olivatpa ne yleisiä tai erityisiä.
- Väestö: Tietopopulaatio on muuttujassa olevien tietojen kokonaisjoukko.
- Tilastollinen näyte: Näyte on osa tietopopulaatiota.
Yksi perusteellisista epäilyistä on se, että otoksen valitseminen populaation sijasta on selvä siitä, mitä tarkoitamme päättelykäsitteellä.
Normaalisti työskentelet tilastoissa näytteiden kanssa, koska väestöllä on paljon tietoja. Esimerkiksi, jos haluamme tehdä johtopäätöksiä eli päätellä yleisten vaalien tuloksista, on mahdotonta kysyä koko maan väestöltä. Tämän ongelman ratkaisemiseksi valitaan monipuolinen ja edustava näyte. Tämän ansiosta voidaan saada arvio lopputuloksesta. Sopivan näytteen valinta on eri näytteenottotekniikoiden vastuulla.
Tilastojen toinen suuri haara on kuvaileva tilasto.
Tilastolliset päättelymenetelmät
Tilastollisen päättelyn menetelmät ja tekniikat voidaan jakaa kahteen: parametrien estimointimenetelmät ja hypoteesien testausmenetelmät.
- Parametrien estimointimenetelmät: Se on vastuussa arvon määrittämisestä parametrille tai parametrijoukolle, joka luonnehtii tutkittavaa kenttää. Tietenkin, koska kyseessä on arvio, on tietty virhe. Tähän todellisuuteen sovitettujen arvioiden saamiseksi luodaan luottamusvälit.
- Hypoteesien testausmenetelmät: Sen tavoitteena on tarkistaa, vastaako arvio populaatioarvoja. Kaikissa hypoteesitesteissä on kaksi oletusta. Nollahypoteesi (H0), joka heijastaa ajatusta siitä, että arvolla on ennalta määrätty arvo. Jos nollahypoteesi (H0) hylätään, vaihtoehtoinen hypoteesi (H1) hyväksytään.
