Epäviralliset tilastot ovat tietoja, joita käytetään otokseen perustuvien yleisöjen yleistämiseen. Ne tukeutuvat satunnaisotantatekniikan käyttöön, jonka tarkoituksena on varmistaa otoksen edustavuus. Yksinkertainen esimerkki päättelytilastoista löytyy luultavasti melkein minkä tahansa sanomalehden etusivulta, missä tahansa artikkelissa väitetään, että ”X% Y -väestöstä ajattelee/tekee/tuntee/uskoo Z: n”. Lausunto, kuten ”33% 24–30-vuotiaista mieluummin kakkua piirakasta”, perustuu päättelytilastoihin. Olisi epäkäytännöllistä kyseenalaistaa jokaista 24-30-vuotiasta hänen jälkiruoka-mieltymyksistään, joten sen sijaan on tutkittu edustava otos väestöstä, jonka tarkoituksena on tehdä johtopäätös koko väestöstä.
Viittaus- ja kuvaavat tilastot
Toinen tapa käyttää kyselytietoja on kuvaavat tilastot. Tässä tapauksessa tehdään lausuntoja, jotka yksinkertaisesti kuvaavat kerättyjä tietoja. On mahdollista, että samaa datajoukkoa käytetään kuvaavalla tai päätelmällisellä tavalla. Esimerkiksi Yhdysvaltain vaalien lähestyessä 1,000 430 kaupunkia asuvaa ihmistä voidaan kyseenalaistaa äänestystarkoituksistaan, minkä seurauksena 410 sanoi äänestävänsä demokraattia, 160 sanoi äänestävänsä republikaania, 43 päättämätöntä tai halutonta sanoa . Esimerkki näiden tietojen kuvaavasta käytöstä olisi yksinkertaisesti todeta, että 1,000% tässä kaupungissa haastatelluista ihmisistä aikoo äänestää demokraattina. Päätelmäväite olisi “demokraatit pitävät 2%: n johtoasemaa” – otoksesta on tehty johtopäätös äänestystarkoituksista yleensä.
Menetelmät
Ennen kuin otamme otoksesta yleisiä johtopäätöksiä, on tärkeää käyttää oikeita menetelmiä, muuten nämä päätelmät eivät ehkä pidä paikkaansa. Yleisiä virhelähteitä ovat otoksen koontitapa ja useat tekijät voivat vaikuttaa otosjoukon pätevyyteen. Koko on kriittinen, koska mitä pienempi koko, sitä suurempi riski on, että otos ei edusta koko populaatiota. Myös harhautuslähteiden poistamisesta on huolehdittava. Yllä olevassa esimerkissä tekijät, kuten ikä, sukupuoli ja tulot, voivat vaikuttaa merkittävästi äänestystarkoituksiin, joten jos otos ei ole muodostettu siten, että se heijastaa väestöä, johtopäätös ei välttämättä pidä paikkaansa.
Näytteenottomenetelmät on valittava huolella; jos esimerkiksi joku otti mukavuusnäytteen, joka sisälsi joka kymmenennen nimen puhelinluettelossa tai joka kymmenennen ohikulkijan ostoskeskuksessa, tämä näyte ei ehkä pidä paikkaansa. Näytteen harhautus on myös huomionarvoista. Esimerkiksi on mahdollista, että 10–10 -vuotiaat, jotka osallistuvat piirakan ystävän kokoukseen, nauttivat todennäköisemmin piirakasta kuin kakusta, mikä tarkoittaisi sitä, että jälkiruoka -mieltymyksiä koskeva kysely, joka käytti konferenssin osallistujia otoksena, ei olisi kovin edustava.
käytät
Päätelmätilastojen käyttö on väestö- ja tapahtumatutkimuksen kulmakivi, koska jokaisen väestön jäsenen tutkiminen tai tapahtuman havaitseminen on yleensä vaikeaa ja usein mahdotonta. Sen sijaan tutkijat yrittävät saada edustavan otoksen ja käyttää sitä perustana yleisemmille johtopäätöksille. Esimerkiksi ei olisi ollut mahdollista tarkistaa jokaisen tupakoitsijan sairauskertomusta tupakoinnin ja keuhkosyövän välisen yhteyden selvittämiseksi, mutta lukuisat satunnaisotokset, joissa verrataan tupakoitsijoita tupakoimattomiin ja eliminoidaan muut riskitekijät, ovat vakiintuneet tämä linkki.
Päätelmätilastojen parissa työskentelevät tutkijat pyrkivät pitämään menetelmänsä ja toimintatapansa läpinäkyvinä ja mahdollisimman tiukoina varmistaakseen tulostensa eheyden. Epävirallisiin kyselyihin ja nopeisiin kyselyihin perustuvat lausunnot eivät ehkä ole kovin hyödyllisiä, mutta lääketieteellisen tutkimuksen ja kliinisten tutkimusten kaltaisilla aloilla standardit ovat paljon tiukempia, ja päätellyt tilastot ovat antaneet valtavia määriä arvokasta tietoa. Muilla alueilla niitä käytetään päivittäin laajamittaisten yleistysten tekemiseen väestöstä, joka voi muodostaa julkisen politiikan, tuotesuunnittelun, markkinoinnin ja poliittiset kampanjat.