Una vez que se obtienen los datos cuantitativos a través del software especial, debemos analizarlos sobre la base de métodos estadísticos precisos. Aquí son cuáles:
- Estadísticas descriptivas
- Estadísticas inferenciales (inferencia estadística)
- Estadísticas exploratorias (análisis exploratorio)
Las estadísticas descriptivas son un método estadístico que analiza los criterios para la detección, clasificación, síntesis y representación de los datos obtenidos por el estudio de una población o una muestra, o una parte de la población misma.
Los resultados obtenidos a través de la aplicación de este método pueden definirse como ciertos… a menos que comete errores de medición debido al casualidad (¿desea saber cuál es el promedio de estos errores? Es igual a cero!). Por el contrario, las estadísticas inferenciales también pueden incluir errores de evaluación.
La inferencia estadística es el análisis para el cual las características de una población se identifican observando una muestra, generalmente seleccionada a través de un experimento aleatorio.
Sin embargo, las estadísticas exploratorias son un conjunto de técnicas destinadas a buscar correlaciones entre los datos. Entre las principales técnicas que encontramos:
- Estadísticas descriptivas
- Estadísticas inferenciales (inferencia estadística)
- Estadísticas exploratorias (análisis exploratorio)
¿Qué es estadístico y ejemplo?
La ciencia de las estadísticas se ocupa de la recopilación, análisis, interpretación y presentación de datos. Vemos y usamos datos en nuestra vida cotidiana.
En su salón de clases, prueba este ejercicio. Haga que los miembros de la clase escriban el tiempo promedio (en horas, a la media hora más cercana) que duermen por noche. Su instructor registrará los datos. Luego cree un gráfico simple (llamado gráfico de puntos) de los datos. Una gráfica de puntos consta de una línea numérica y puntos (o puntos) colocados por encima de la línea numérica. Por ejemplo, considere los siguientes datos:
¿Su gráfico de puntos se ve igual o diferente del ejemplo? ¿Por qué? Si hizo el mismo ejemplo en una clase de inglés con el mismo número de estudiantes, ¿cree que los resultados serían los mismos? ¿Por qué o por qué no?
¿Dónde aparecen sus datos para agruparse? ¿Cómo podrías interpretar la agrupación?
Las preguntas anteriores le piden que analice e interprete sus datos. Con este ejemplo, ha comenzado su estudio de estadísticas.
En este curso, aprenderá cómo organizar y resumir los datos. La organización y el resumen de datos se denominan estadísticas descriptivas. Dos formas de resumir los datos son mediante gráficos y mediante el uso de números (por ejemplo, encontrando un promedio). Después de haber estudiado distribuciones de probabilidad y probabilidad, utilizará métodos formales para sacar conclusiones de los datos «buenos». Los métodos formales se denominan estadísticas inferenciales. La inferencia estadística utiliza la probabilidad de determinar qué tan seguros podemos ser que nuestras conclusiones sean correctas.
¿Dónde se aplican los metodos estadísticos?
[…] está compuesto por un conjunto de técnicas para obtener conocimiento de datos incompletos, de un sistema científico riguroso para administrar la recopilación de datos, su organización, análisis e interpretación, cuando es posible presentarlos en forma numérica.
Desde la antigüedad, el campo de las estadísticas ha experimentado transformaciones múltiples, el momento en que se limitó a acumular información relacionada con el crimen, la fuerza militar, la población, la riqueza en el momento actual para cumplir con cada esfera de actividad natural y humana.
La palabra «estadísticas tiene múltiples significados para diferentes individuos», como,
Para los estudiantes, las estadísticas significan calificaciones y puntajes de exámenes finales.
Para la comunidad bancaria, las estadísticas implica que un cliente pagará el préstamo.
Para los administradores de alimentos y medicamentos, las estadísticas siguen las influencias insatisfactorias en la población particular que consumió nuevos medicamentos y muchas más.
Por lo tanto, las estadísticas encierran una práctica o compilación particular de metodologías (procedimientos, supuestos y expectativas) que recopilan y analizan la forma numérica de datos para extraer la interpretación y la toma de decisiones.
En una expresión simplificada, las estadísticas abarca la recopilación, organización, análisis de datos para obtener información de la muestra a la población completa. El campo de las estadísticas exige un diseño adecuado del estudio, la selección de datos bien estructurada como muestra e implementación de pruebas estadísticas apropiadas. Mientras aborda todo tipo de datos, las estadísticas también implican la planificación de la acumulación de datos en particular de las encuestas y experimentos diseñados.
¿Qué es y dónde se aplica la investigación estadística?
Cada proyecto estadístico es diferente. Aquí proporcionamos un esquema para guiarlo, ayudando a asegurarnos de realizar un seguimiento de los componentes importantes del proceso.
Un individuo podría trabajar solo en parte del proceso. Aún así, para tomar decisiones informadas sobre los caminos para asumir su viaje, debe estar familiarizado con todos los componentes.
Predicción: Obtenga conocimiento de una variable difícil de medir (tal vez porque aún no ha sucedido, tal vez porque es difícil de medir) basado en variables que están más fácilmente disponibles. Esto también puede incluir la identificación de anomalías, p. Fraude de tarjetas de crédito, un mal funcionamiento del sistema…, que puede verse como un tipo de problema de predicción en el que se ve cuán probable es la situación observada de acuerdo con el modelo de todo es.
Intervención y experimento: desea saber cómo los componentes del mundo real se conectan juntos causalmente.
Toma de decisiones: necesita conocer el valor de los resultados y evaluar los pros y los contras.
Tukey y Mosteller (1977, p. 268) ofrecen siete propósitos de regresión,
o, como lo parafrasearía, siete tipos de preguntas que regresión
El análisis puede ayudar a responder. Resumido, estos siete propósitos son:
Afirmar que la correlación no es causalidad. Esto no es del todo correcto, pero puede servir como un recordatorio útil (como no poner todos sus huevos en una canasta) para tener cuidado. ¿Y por qué tener cuidado?
Elegir una variable de respuesta no significa que la entidad correspondiente en el mundo real esté siendo causada por los factores explicativos. Así que elija cuidadosamente y abordar las afirmaciones escépticas. Ejemplo: el helado causa ahogamiento? Ciertamente, ahogar no causa consumo de helado. Pero pueden tener una causa común. X < - c -> y. Otra posibilidad es más sutil, que x -> c < - y.
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