מסקנה סטטיסטית היא מכלול השיטות המאפשרות לגרום, באמצעות מדגם סטטיסטי, להתנהגות של אוכלוסיה מסוימת. מסקנה סטטיסטית, אם כן, חוקרת כיצד באמצעות יישום שיטות אלה על נתוני המדגם ניתן להסיק מסקנות לגבי הפרמטרים של אוכלוסיית הנתונים. באותו אופן הוא גם חוקר את מידת האמינות של התוצאות שהופקו מהמחקר.
כדי להבין את המושג חשוב להבין שלושה מושגים:
- הסקה: להסיק מילולית פירושו להסיק שיפוטים או מסקנות מהנחות מסוימות, בין אם הן כלליות או מסוימות.
- אוּכְלוֹסִיָה: אוכלוסיית נתונים היא קבוצת הנתונים הכוללת שקיימת על משתנה.
- מדגם סטטיסטי: מדגם הוא חלק מאוכלוסיית הנתונים.
בהיותנו ברורים למה אנו מתכוונים במושג הסקת מסקנות, אחד הספקות המהותיים טמון בעובדת בחירת מדגם במקום אוכלוסיה.
בדרך כלל, בסטטיסטיקה אתה עובד עם דוגמאות בשל כמות הנתונים הגדולה שיש לאוכלוסיה. למשל, אם אנו רוצים להסיק מסקנות, כלומר להסיק את תוצאות הבחירות הכלליות, אי אפשר לשאול את כלל האוכלוסייה במדינה. כדי לפתור בעיה זו, נבחר מדגם מגוון ומייצג. בזכותו ניתן לחלץ הערכה של התוצאה הסופית. בחירת מדגם מתאים הינה באחריות טכניקות דגימה שונות.
הענף הגדול האחר של הסטטיסטיקה הוא סטטיסטיקה תיאורית.
שיטות הסקה סטטיסטיות
ניתן לחלק את השיטות והטכניקות של הסקה סטטיסטית לשניים: שיטות הערכת פרמטרים ושיטות בדיקת השערה.
- שיטות הערכת פרמטרים: היא אחראית על הקצאת ערך לפרמטר או לקבוצת הפרמטרים המאפיינת את התחום הנחקר. כמובן, להיות הערכה יש טעות מסוימת. כדי להשיג אומדנים המותאמים למציאות זו, נוצרים מרווחי אמון.
- שיטות בדיקת השערה: מטרתה לבדוק אם אומדן תואם את ערכי האוכלוסייה. בכל בדיקות ההשערה יש שתי הנחות יסוד. השערת האפס (H0) המשקפת את הרעיון שלערך יש ערך קבוע מראש. אם השערת האפס (H0) נדחית, אז ההשערה החלופית (H1) מתקבלת.
