आबादी (Population) के बारे में निष्कर्ष बनाने के लिए सांख्यिकी (Statistics) का उपयोग करना सांख्यिकीय अनुमान (Statistical Inference) कहलाता है।
नमूने (Sample) के डेटा से प्राप्त सांख्यिकी का उपयोग पूरी जनसंख्या के बारे में निष्कर्ष बनाने के लिए किया जाता है। यह सांख्यिकीय अनुमान का एक प्रकार है।
संभाव्यता सिद्धांत (Probability Theory) का उपयोग यह गणना करने के लिए किया जाता है कि ये सांख्यिकी जनसंख्या पर भी लागू होती हैं।
जब एक नमूने का उपयोग किया जाता है, तो जनसंख्या के लिए डेटा कैसा दिखता है, इस बारे में हमेशा कुछ अनिश्चितता (Uncertainty) होगी।
अनिश्चितता अक्सर विश्वास अंतराल (Confidence Intervals) के रूप में व्यक्त की जाती है।
विश्वास अंतराल संख्यात्मक तरीके हैं जो यह दिखाते हैं कि यह सांख्यिकी का सही मान जनसंख्या के लिए एक निश्चित सीमा के भीतर होने की संभावना कितनी है।
परिकल्पना परीक्षण (Hypothesis Testing) एक और तरीका है जिससे यह जांचा जाता है कि जनसंख्या के बारे में एक कथन सत्य है या नहीं। अधिक सटीकता से, यह जांचता है कि यह परिकल्पना सत्य होने की संभावना नमूना डेटा के आधार पर कितनी है।
कुछ उदाहरण कथनों या प्रश्नों के हैं जिन्हें परिकल्पना परीक्षण से जांचा जा सकता है:
नोट: विश्वास अंतराल और परिकल्पना परीक्षण निकटता से संबंधित हैं और भिन्न तरीकों से समान चीज़ों का वर्णन करते हैं। दोनों का व्यापक उपयोग विज्ञान में किया जाता है।
कारणात्मक अनुमान का उपयोग यह जांचने के लिए किया जाता है कि क्या कुछ किसी अन्य चीज़ का कारण बनता है।
उदाहरण: क्या बारिश (Rain) पौधों को बढ़ने में मदद करती है?
यदि हम सोचते हैं कि दो चीज़ें संबंधित हैं, तो हम यह देखने के लिए जांच कर सकते हैं कि क्या वे आपस में संबंधित हैं। सांख्यिकी (Statistics) का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जा सकता है कि यह संबंध कितना मजबूत है।
हालाँकि, यदि चीज़ें आपस में संबंधित हैं, तो यह पता लगाना कि क्या कुछ अन्य चीज़ों द्वारा उत्पन्न होता है, कठिन हो सकता है। यह अच्छी प्रयोगात्मक डिज़ाइन (Experimental Design) या अन्य विशेष सांख्यिकीय तकनीकों के साथ किया जा सकता है।
नोट: अच्छी प्रयोगात्मक डिज़ाइन अक्सर नैतिक चिंताओं या अन्य व्यावहारिक कारणों के कारण प्राप्त करना कठिन होता है।