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記述統計学と推測統計学

統計学の基本的概念の第3回目です。統計学は大きく分けて、記述統計学と推測統計学に分類されますす。今回はこの２者の違いについてご説明します。 統計学は大きく分けて、記述統計学と推測統計学に分類することができます。 記述統計学は母集団の要素をすべて調べ上げる全数調査を行います。それに対して、推測統計学は母集団から標本調査を行い、そこから母集団の性質を推定します。 同じことを図を用いて説明します。 記述統計学は分析対称のすべてを調べ上げます。それに対して、推測統計学は、分析対象とする集団から部分が全体の縮図になるように標本抽出を行い、確率論をもとに標本から集団全体の性質を推定します。 ２つの統計学手法を歴史の視点から眺めてみます。記述統計学は19世紀に近代数理統計学の基礎を築いたPearsonによって完成されています。それに対して推測統計学は20世紀に入ってから、ギネスビール社でサンプル抽出により品質評価を行ったGossetや農業試験に携わりながら実験計画法を大成したFisherにより確立されました。ただし彼が利用した確率論はすでに18世紀にラプラスが大成しています 最後にまとめます。可能であれば母集団の要素をもらさず調べ上げる全数調査が望ましいです。しかし、金銭的、母集団が無限母集団であるなど様々な要因で必ずしも全数調査ができるとは限りません。むしろ、全数調査ができる場合など限られているといえるでしょう。そのような困難を克服する目的で推測統計学が生み出されました。推測統計学で間接的に論理的に矛盾なく全体を知る「部分」が'正しく'選ばれていれば、それから「全体」を知ることが、論理上可能といえます。「部分」は全体の一部でしかないが、「全体」を反映する部分と全体のギャップを埋めているのが、「確率」という論理装置であると言えます。 今回はこれで以上です。 どうもありがとうございました。