什麼是推論統計？概念、工具、範例
概念定義
推論統計，也稱為歸納統計，是基於從較小資訊系列中收集的資料，對大量資訊做出預測、預測及評估判斷的統計學。
在調查過程中無法研究構成宇宙所有元素的情況下，會取一個或多個宇宙部分，並根據這些部分的分析（稱為樣本）來確定整個族群的特徵。
因此，推論統計基於機率並從母體樣本中論證其結果，進行估算與假設。
當然，這些樣本必須能代表整個宇宙或整體人口，因此樣本大小的選擇與決定是推論統計中必須考慮的最重要議題之一，因為決策與預測將基於此而進行。
工具
構成推論統計的工具包括：
統計範圍：確定將被觀察到的個別案例，以及它們在研究時空中的範圍。
研究單元：由研究中研究的個別案例組成，透過這些案例來觀察現象。
統計時刻：個別資料所指涉的瞬間或時間。
抽樣：選擇代表性部分或樣本，以描述整體母體。
機率抽樣：一種抽樣技術，每個母體單位在樣本中出現的機率相等。錯誤選擇樣本單位可能導致無法正確推斷母體特徵。
隨機抽樣：從一個宇宙整體中隨機隨機選取的有限數量觀測。
抽樣風險：每當檢視的族群不到100%時，你就面臨樣本無法代表性的風險。取樣風險由樣本大小及所用選擇方法控制。
機率論：它是大多數統計定律的基礎，其最大應用在歸納統計（抽樣理論）中，因為機率方法指出樣本可能提供描述整個宇宙所需的資料，並指示透過樣本獲得結果的信心程度。
範例
推論統計在不同且多元的領域中發揮作用並提供知識，以下例子可舉出，其中包括：
經濟學：此處的實用性在於處理數值資料，為此解讀與評估需使用推論性統計方法，其中包括消費指數、市場分析、需求估計及時間序列。一個特殊的研究領域是計量經濟學與計量經濟模型。
教育：推論統計與實證教學研究密切相關，有助於理解教育中學習方法、課程設計、測量與評估問題、診斷，甚至其導向。
法律科學：推論統計應用的法律領域之一是犯罪學，透過犯罪預防研究。
社會學：為了理解與評估集體行為的發展，評估社會制度、其組織與相互關係、群體底層社會結構的分析與比較等，必須訴諸描述性統計。
