¿Qué es la estadística ?
Las estadísticas pueden ser un tema difícil de entender, pero es importante tener al menos una comprensión básica de los conceptos . Esta guía le presentará los conceptos básicos de las estadísticas y le ayudará a desmitificar parte de la jerga :
- Modelos estadísticos :
Un modelo estadístico es un modelo matemático que se utiliza para describir o predecir datos . Hay muchos tipos diferentes de modelos estadísticos, pero todos tienen una cosa en común : todos se basan en probabilidades .
- Parámetros :
Los parámetros son las variables en un modelo estadístico que se pueden estimar a partir de datos . Por ejemplo, en un modelo de regresión lineal, los parámetros son la pendiente y la intercepción .
- Estimadores :
Un estimador es una estadística que se utiliza para estimar un parámetro de población . Por ejemplo, la media de la muestra es un estimador de la media de la población .
- Sesgo :
El sesgo es la diferencia entre el valor esperado de un estimador y el valor real del parámetro de población que se está estimando . Un estimador está sesgado si su valor esperado no es igual al valor real del parámetro de población .
- Varianza :
La varianza es una medida de cómo se distribuyen los valores de un estimador . Un estimador con alta varianza es menos confiable que uno con baja varianza
- Teorema del límite central :
El Teorema del Límite Central establece que la distribución de muestreo de una estadística se distribuirá aproximadamente normalmente, independientemente de la distribución subyacente de la población . Esto significa que, incluso si los datos provienen de una población no normal, puede suponer que normalmente se distribuyen al estimar los parámetros .
- Intervalos de confianza :
Un intervalo de confianza es un rango de valores que se calcula a partir de una muestra de datos, donde se cree que se encuentra el parámetro de población real . Estos intervalos se calculan tomando la media de la muestra y agregando/restando un cierto número de errores estándar . Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, más estrecho será el intervalo de confianza .
- Prueba de hipótesis :
La prueba de hipótesis es un método utilizado para probar si una hipótesis nula puede ser rechazada o no . Implica calcular una estadística de prueba a partir de datos de muestra y compararla con los valores de una distribución conocida . Si la estadística de prueba cae fuera del rango esperado, entonces podemos rechazar la hipótesis nula y aceptar una hipótesis alternativa .
Estos son solo algunos de los términos comunes utilizados en las estadísticas . Es importante familiarizarse con estos conceptos para que pueda comprender y utilizar modelos y métodos estadísticos .
¿Cuáles Son Los Tipos de Datos Utilizados En Estadística ?
Hay dos tipos de datos : cualitativos y cuantitativos . Los datos cualitativos son descriptivos y tratan con información no numérica, como palabras o etiquetas . Se puede dividir en datos categóricos y ordinales . Los datos categóricos se dividen en un número limitado de categorías, como el color del cabello (rubio, morena, rojo, etc .), mientras que los datos ordinales tienen un orden definido, como 1o, 2o, etc, 3er lugar en una carrera . Los datos cuantitativos son numéricos y se pueden dividir en datos discretos y continuos . Los datos discretos consisten en números enteros (sin decimales), mientras que los datos continuos incluyen decimales .
Ejemplos de datos cualitativos incluyen género, raza, opiniones, nivel de educación, color de cabello y etiquetas subjetivas como “good” o “bad .” Ejemplos de datos cuantitativos incluyen peso, estatura, edad y número de hermanos .
Los datos cualitativos pueden ser manipulados y analizados utilizando métodos cualitativos tales como análisis estadístico, correlación, pruebas no paramétricas y análisis de regresión . Los datos cuantitativos pueden ser manipulados y analizados utilizando métodos cuantitativos tales como análisis de media, mediana y modo, correlación, pruebas paramétricas y análisis de regresión .
El tipo de datos utilizados para un estudio o análisis en particular dependerá del propósito y los objetivos del estudio . Tanto los datos cualitativos como los cuantitativos pueden ser útiles para proporcionar información sobre un problema . Sin embargo, es importante elegir el tipo de datos más adecuado dados los objetivos del estudio .
No importa qué tipo de datos se utilicen, es importante asegurarse de que sean confiables, válidos y libres de sesgos . Debe recopilarse de manera sistemática y detallada, e interpretarse y analizarse con precisión . La precisión de los datos es esencial para garantizar que los resultados sean significativos y útiles .
¿Cuáles son las Medidas de Tendencia Central y Dispersión (Mean, Median, Mode, Range) ?
Hay tres medidas principales de tendencia central : la media, la mediana y el modo . La media es el promedio aritmético de un conjunto de números, y es la medida más comúnmente utilizada de tendencia central . La mediana es el valor medio en un conjunto de números, y se ve menos afectada por valores atípicos que la media . El modo es el valor más frecuente en un conjunto de números .
El rango es una medida de dispersión, y es simplemente la diferencia entre los valores más grandes y más pequeños en un conjunto de números . Otras medidas de dispersión incluyen desviación estándar y varianza .
¿Qué pasa con la Teoría y las Reglas de Probabilidad ?
En matemáticas, la teoría de la probabilidad es el estudio de los fenómenos aleatorios . La teoría de la probabilidad se utiliza para describir el comportamiento de los sistemas que se rigen por el azar . En otras palabras, es la matemática de la suerte .
Hay dos tipos de probabilidad : clásica y empírica . La probabilidad clásica se basa en modelos teóricos, como un lanzamiento de moneda o una baraja de cartas . La probabilidad empírica se basa en datos observados, como de una encuesta o un experimento .
La probabilidad se puede expresar en términos de proporciones, porcentajes o probabilidades . Por ejemplo, la proporción de veces que ocurre un evento sobre el número de ensayos es la probabilidad de que ocurra ese evento . El porcentaje es simplemente la proporción multiplicada por el 100% . Las probabilidades son una proporción del número de formas en que un evento puede ocurrir dividido por el número de eventos que no pueden ocurrir .
Hay cuatro reglas básicas de probabilidad : adición, multiplicación, generalización y teorema de Bayes . Estas reglas nos permiten calcular probabilidades para varios eventos que ocurren simultáneamente .
La regla de adición dice que si hay dos resultados posibles (A y B) y queremos saber la probabilidad de que A o B sucederán, dijo, simplemente agregamos las probabilidades individuales juntas :
P(A o B) = P(A) + P(B) – P(A y B ) .
La regla de la multiplicación dice que si hay dos resultados posibles (A y B) y queremos saber la probabilidad de que tanto A como B sucedan, entonces, necesitamos multiplicar las probabilidades individuales juntas :
P(A y B) = P(A) * P(B) .
La regla de generalización dice que si hay más de dos resultados posibles (A, B y C), debemos agregar todas las probabilidades individuales :
P(A o B o C) = P(A) + P(B) + P(C) .
Finalmente, el teorema de Bayes es una fórmula para calcular probabilidades condicionales . Esto establece que si conocemos la probabilidad de un evento B dado que ha ocurrido otro evento A (P(B\A)), y sabemos la probabilidad previa de que ocurra el evento A (P(A)), entonces podemos calcular la probabilidad posterior de que ocurra el evento B (P(B)) . Esto se puede expresar de la siguiente manera :
P(B\A)=P(A y B)/P(A)
¿Cuáles Son Los Diferentes Tipos de Estadísticas ?
Hay cuatro tipos diferentes de estadísticas :
- Estadísticas Descriptivas :
Este tipo de estadística resume los datos de una muestra utilizando herramientas como medios, medianas y modo .
- Estadísticas Inferenciales :
Este tipo de estadística utiliza una muestra más pequeña para hacer predicciones sobre una población más grande . Emplea técnicas como la estimación y la prueba de hipótesis .
- Estadísticas Predictivas :
Este tipo de estadística utiliza datos históricos para construir modelos que predicen eventos futuros . Se utiliza en campos como el pronóstico del tiempo y el análisis del mercado de valores .
- Estadísticas Prescriptivas :
Este tipo de estadística combina técnicas predictivas e inferenciales para recomendar acciones que se pueden tomar para lograr los resultados deseados . Se utiliza en campos como la investigación de operaciones y el análisis de decisiones .
Estos son los cuatro tipos principales de estadísticas, pero también puede haber muchas más dentro de estas categorías .
¿Cuáles Son Los Puntos Clave Para Saber Sobre las Estadísticas Descriptivas ?
Las estadísticas descriptivas son una rama de las matemáticas que se ocupa de la recopilación, análisis, interpretación, presentación y organización de datos . Se trata de describir datos .
Hay dos tipos principales de estadística descriptiva : univariado y bivariado . Las estadísticas univariadas tratan con datos que pueden cuantificarse o clasificarse en una variable, mientras que las estadísticas bivariadas tratan con dos variables .
Los descriptores comunes utilizados en estadísticas univariadas incluyen media, mediana, modo, rango, IQR (Rango Intercuartil) y desviación estándar . La media es el promedio aritmético de un conjunto de números, mientras que la mediana es el valor medio de un conjunto de números . El modo es el valor más frecuente en un conjunto de números . El rango es la diferencia entre los valores más grandes y más pequeños en un conjunto de números . IQR se utiliza para medir la dispersión y se calcula restando el percentil 25 del percentil 75 . La desviación estándar mide qué tan lejos se extiende un conjunto de números de la media .
En estadística bivariada, los descriptores comunes incluyen correlación y regresión . La correlación mide la fuerza y la dirección de la relación entre dos variables, mientras que la regresión predice el valor de una variable en función de la otra variable .
Tanto las estadísticas univariadas como las bivariadas se pueden usar para describir conjuntos de datos; sin embargo, cada una tiene sus propias fortalezas y debilidades . Es importante elegir el tipo apropiado de estadística descriptiva en función de la información que está tratando de aprender de sus datos .
Las estadísticas descriptivas son útiles para transformar datos en información útil . Ayudan a resumir y dar sentido a grandes cantidades de datos, lo que permite a los investigadores sacar conclusiones significativas sobre sus hallazgos .
¿Qué Son Los Puntos Clave Para Saber Sobre las Estadísticas Inferenciales (Chi-Square Test, ANOVA) ?
Para comprender las estadísticas inferenciales, es importante comprender primero algunos conceptos básicos . Las medidas de tendencia central, como la media y la mediana, nos dan una forma de describir el «centro» de nuestros datos . Las medidas de variabilidad, como el rango y la desviación estándar, nos dan una forma de describir qué tan extendidos están nuestros datos . La correlación y la regresión nos permiten medir la relación entre dos variables .
Con esta comprensión de las estadísticas básicas, podemos pasar a las estadísticas inferenciales . Los tipos más comunes de pruebas estadísticas inferenciales son la prueba de chi-cuadrado y ANOVA .
La prueba de chi-cuadrado se utiliza para determinar si hay una diferencia significativa entre dos o más variables categóricas . Por ejemplo, podríamos usar una prueba de chi-cuadrado para comparar la proporción de hombres y mujeres en una población zurda .
ANOVA se utiliza para comparar las medias de dos o más grupos . Por ejemplo, podríamos usar ANOVA para comparar los puntajes promedio de SAT para estudiantes en diferentes grados .
Tanto la prueba de chi-cuadrado como ANOVA requieren que se cumplan ciertas suposiciones para que los resultados sean confiables . Estas suposiciones incluyen cosas como la homogeneidad de la varianza y la normalidad de los datos . Es importante verificar estos supuestos antes de realizar cualquier prueba estadística inferencial .
En general, las estadísticas inferenciales nos dan las herramientas para sacar conclusiones de los datos . Nos permiten sacar conclusiones sobre las poblaciones cuando solo tenemos datos de muestra disponibles . Esta es una herramienta increíblemente poderosa para investigadores y estadísticos por igual .
¿Cuáles Son Los Puntos Clave Para Saber Sobre las Estadísticas Predictivas ?
Las estadísticas predictivas abarcan una amplia variedad de métodos utilizados para identificar patrones y relaciones en los datos, y luego usan esos patrones para hacer predicciones sobre eventos futuros . Los puntos clave a conocer sobre estadísticas predictivas incluyen :
- El análisis predictivo no es una bola de cristal, sino más bien una herramienta que puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más informadas .
- El análisis predictivo se utiliza ampliamente en una variedad de industrias, incluyendo salud, seguros, venta minorista y fabricación .
- El análisis predictivo se puede usar tanto para predicciones a corto plazo (como qué producto es probable que compre un cliente a continuación) como para predicciones a largo plazo (como qué pacientes están en riesgo de desarrollarse ciertas enfermedades) .
- Hay muchas técnicas diferentes que caen bajo el paraguas del análisis predictivo, incluyendo el análisis de regresión, análisis de series de tiempo, aprendizaje automático e inteligencia artificial .
- Los datos son clave cuando se utiliza el análisis predictivo – cuantos más datos tenga, mejores serán sus predicciones .
- Es importante utilizar una combinación de técnicas y herramientas al aprovechar el análisis predictivo, dependiendo del problema que deba resolverse .
- El análisis predictivo puede ayudar a las organizaciones a mejorar la eficiencia, reducir los costos y tomar mejores decisiones .
- Las consideraciones éticas siempre deben tenerse en cuenta al usar análisis predictivos .
¿Qué Son Los Puntos Clave Para Saber Sobre las Estadísticas Prescriptivas ?
Cuando se trata de estadísticas, hay mucha información que puede ser confusa . ¡Pero, no dejes que eso te impida aprender sobre este importante tema ! La estadística prescriptiva es una rama de las matemáticas que se ocupa de hacer predicciones y recomendaciones basadas en datos . Aquí están los puntos clave a conocer sobre las estadísticas prescriptivas :
- La estadística prescriptiva utiliza modelos matemáticos para hacer predicciones y recomendaciones .
- Las predicciones y recomendaciones hechas por modelos estadísticos prescriptivos se basan en datos pasados .
- Existen diferentes tipos de modelos estadísticos prescriptivos, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades .
- Es importante comprender las limitaciones de los modelos estadísticos prescriptivos antes de usarlos para tomar decisiones .
- Los modelos estadísticos prescriptivos se pueden utilizar en cualquier campo o industria, y proporcionan información valiosa a los tomadores de decisiones .
- Para analizar con precisión los datos con estadísticas prescriptivas, es esencial tener una sólida comprensión de los datos y los supuestos subyacentes detrás de los modelos .
- Es importante tener en cuenta los posibles sesgos en los datos o los supuestos de modelado al crear o usar modelos estadísticos prescriptivos .
- También es importante considerar cualquier implicación ética de las predicciones o recomendaciones hechas con modelos estadísticos prescriptivos .
¿Qué son la Correlación y la Regresión ?
Los conceptos de correlación y regresión están estrechamente relacionados, y se utilizan para medir la fuerza de la relación entre dos variables . La correlación es una medida de qué tan bien dos variables están relacionadas linealmente, mientras que la regresión es una técnica utilizada para predecir el valor de una variable en función del valor de otra .
Tanto la correlación como la regresión se pueden usar para comprender las relaciones entre diferentes variables en un conjunto de datos . Por ejemplo, puede usar la correlación para comprender la relación entre la altura y el peso, o usar la regresión para predecir el peso de alguien en función de su altura . En ambos casos, estaría midiendo la fuerza de la relación lineal entre las dos variables .
La correlación se mide utilizando una estadística llamada coeficiente de correlación, que toma valores entre – 1 y 1 . Un coeficiente de correlación positivo indica que a medida que una variable aumenta, la otra variable también aumenta; un coeficiente de correlación negativo indica que a medida que una variable aumenta, la otra disminuye . La magnitud del coeficiente de correlación indica qué tan fuerte es la relación lineal entre dos variables . Por ejemplo, un pequeño coeficiente de correlación (cerca de 0) indicaría una relación lineal débil, mientras que un coeficiente grande (cerca de – 1 o 1) indicaría una relación lineal fuerte .
La regresión es una técnica estadística más compleja que se puede utilizar para predecir el valor de una variable en función de los valores de otras variables . Por ejemplo, puede usar la regresión para predecir el peso de alguien en función de su altura y edad . Este tipo de predicción se llama modelado predictivo, y se puede utilizar para hacer predicciones sobre eventos o tendencias futuras . los modelos de regresión también se pueden utilizar para comprender las relaciones entre diferentes variables en un conjunto de datos, así como para identificar qué variables son más importantes para predecir un resultado particular . En general, la regresión es una herramienta poderosa para analizar y comprender datos .
En general, la correlación y la regresión son dos técnicas estrechamente relacionadas utilizadas para medir la fuerza de las relaciones lineales entre dos o más variables . Ambos se pueden utilizar para comprender las relaciones entre diferentes variables en un conjunto de datos, así como para hacer predicciones sobre eventos o tendencias futuras .
¿Qué son los Paquetes de Software Estadístico ?
Hay muchos tipos diferentes de paquetes de software estadístico disponibles en el mercado hoy en día . Algunos están diseñados para tipos específicos de análisis de datos, mientras que otros tienen un propósito más general . Al elegir un paquete de software estadístico, es importante considerar qué tipo de análisis realizará y si el paquete tiene la funcionalidad requerida .
Los paquetes de software estadístico más populares son SAS, SPSS y R . SAS es un paquete comercial que es ampliamente utilizado en la industria y la academia . Es una herramienta poderosa para el análisis de datos, pero puede ser costosa de comprar . SPSS es otro paquete comercial que también se usa ampliamente . Tiene una interfaz fácil de usar y ofrece muchas características para el análisis de datos . R es un paquete de software gratuito y de código abierto que se está volviendo cada vez más popular tanto en la industria como en la academia . Ofrece una amplia gama de capacidades para el análisis de datos y está disponible gratuitamente para cualquier persona .
Al elegir un paquete de software estadístico, es importante considerar su presupuesto, el tipo de datos que analizará y el tipo de análisis que realizará . SAS, SPSS y R son excelentes opciones para paquetes de software estadístico y ofrecen diferentes ventajas según sus necesidades .
Conclusión
Las estadísticas pueden ser un concepto desalentador e intimidante, pero con el conocimiento y la comprensión correctos, no tiene que ser así . Este artículo ha tenido como objetivo desmitificar las estadísticas ilustrando qué son los conceptos estadísticos y proporcionando una visión general de algunas herramientas comunes utilizadas en el análisis de datos .
¡Con estos conceptos básicos en nuestros cinturones, ahora podemos usar con confianza técnicas analíticas básicas en conjuntos de datos que nos darán información importante sobre las decisiones comerciales o las preguntas de investigación que puedan surgir en nuestro camino !
