El propósito de este folleto es ayudarlo a utilizar estadísticas para hacer su argumento de la manera más efectiva posible.
Los números son de poder. Aparentemente, liberado de toda la calma y la ambigüedad de las palabras, los números y las estadísticas son poderosas pruebas que pueden fortalecer efectivamente cualquier argumento. Pero las estadísticas no son una panacea. Tan simple y directo que estos pequeños números prometen ser, las estadísticas, si no se usan cuidadosamente, pueden crear más problemas de los que resuelven.
Muchos escritores carecen de una comprensión firme de las estadísticas que están utilizando. El lector promedio no sabe cómo evaluar e interpretar adecuadamente las estadísticas que lee. La razón principal detrás del mal uso de las estadísticas es la falta de comprensión sobre lo que las estadísticas pueden y no pueden hacer. Muchas personas piensan que las estadísticas pueden hablar por sí mismas. Pero los números son tan ambiguos como las palabras y necesitan tanta explicación.
En muchos sentidos, este problema es bastante similar al experimentado con citas directas. Con demasiada frecuencia, se espera que las citas hagan todo el trabajo y se traten como parte del argumento, en lugar de una evidencia que requiere interpretación (consulte nuestro folleto sobre cómo citar). Pero si deja la interpretación al lector, quien ¿Sabe qué tipo de interpretaciones fuera de la pared pueden resultar? La única forma de evitar este peligro es proporcionar la interpretación usted mismo.
Pero antes de comenzar a escribir estadísticas, leemos algunas.
Como se indicó anteriormente, los números son poderosos. Esta es una de las razones por las cuales las estadísticas pueden ser tan persuasivas evidencia. Sin embargo, este mismo poder también puede hacer que los números y las estadísticas sean intimidantes. Es decir, con demasiada frecuencia los aceptamos como evangelio, sin cuestionar su veracidad o idoneidad. Si bien esto puede parecer un rasgo positivo cuando los conecta a su trabajo y ore para que su lector se someta a su poder, recuerde que antes de que somos escritores de estadísticas, somos lectores. Y ser lectores efectivos significa hacer las preguntas difíciles. A continuación encontrará un conjunto útil de preguntas difíciles para hacer los números que encuentre.
¿Qué es la estadística y con qué finalidad se utiliza?
El propósito de las estadísticas es extraer información relevante de una lista de números que son difíciles de interpretar con una lectura simple. Dependiendo de las circunstancias, se utilizan dos familias principales de métodos. Nada evita que se usen en paralelo en un problema concreto, pero no debe olvidarse que resuelven problemas totalmente diferentes. Según la terminología clásica, estas son estadísticas descriptivas y estadísticas matemáticas. Hoy parece que se prefieren expresiones como el análisis de datos y las estadísticas inferenciales, que se justifica por el avance de los métodos utilizados en el primer caso.
Considere, por ejemplo, los puntajes generales de un examen. Puede ser interesante derivar un valor central que da una idea sintética del nivel de estudiante. Esto puede integrarse por un valor de dispersión que mide, de cierta manera, la homogeneidad del grupo. Si queremos información más precisa sobre este último punto, podemos construir un histograma o, desde un punto de vista ligeramente diferente, considere los deciles. Estos conceptos pueden ser de interés para hacer comparaciones con exámenes similares tomados en años anteriores o en otros lugares. Estos son los problemas más básicos del análisis de datos sobre una población finita. Los problemas con estadísticas multidimensionales requieren el uso de álgebra lineal. Independientemente de la naturaleza, elemental o no, del problema, estas son reducciones estadísticas de datos conocidos en los que la introducción de la probabilidad difícilmente mejoraría la información obtenida. Es razonable agrupar estas nociones diferentes:
Un cambio radical tiene lugar cuando los datos ya no se consideran información completa para descifrar de acuerdo con las reglas de álgebra, sino como información parcial sobre una población más amplia, generalmente considerada como una población infinita. Para inducir información sobre la población desconocida, es necesario introducir la noción de ley de probabilidad. En este caso, los datos bien conocidos constituyen una creación de una muestra, un conjunto de variables aleatorias contratadas independientes (ver Ley de probabilidad con múltiples variables). La teoría de la probabilidad, por lo tanto, permite, entre otras operaciones:
- asociando las propiedades de la muestra a las atribuidas a la ley de probabilidad, estrictamente desconocida, es muestreo;
- Para deducir viceversa, los parámetros de la ley de probabilidad de la información proporcionada por la muestra, esta es la estima;
- determinar un intervalo de confianza que mida la validez de la estimación;
- Para realizar pruebas de hipótesis, la más utilizada es la prueba χ² para medir la adecuación de la ley de probabilidad elegida para la muestra utilizada;
La investigación estadística siempre está precedida por una fase en la que se determinan las diferentes características a estudiar.
¿Qué método se utiliza la estadística?
Cualquier estudio de mercado debe suministrarse con datos estadísticos. De hecho, ya sea un proyecto de creación de negocios, el lanzamiento de una nueva oferta en el mercado o un análisis competitivo, los estudios de mercado necesariamente incluyen estadísticas. Sin embargo, hay tantos tipos de encuestas para estudiar su entorno de mercado que algunas compañías pueden sentirse abrumadas por todos estos métodos y técnicas analíticas. Entonces, ¿cuáles son los métodos de análisis estadístico más populares para estudiar su mercado? ¿Cuáles son sus respectivos objetivos? ¿Y cuál es la importancia de las estadísticas en este tipo de estudio de marketing?
El análisis estadístico es esencial al llevar a cabo un estudio de mercado. De hecho, las estadísticas se utilizan para describir y comprender un fenómeno, pero también para explicar la evolución de un hecho o un hecho. Sin embargo, cualquier empresa debe conocer su entorno de mercado para poder llevar a cabo una estrategia comercial y de marketing eficiente.
Los análisis estadísticos se utilizan en estudios de mercado para poder estudiar:
- un grupo de individuos, sus características y su comportamiento general
- una tendencia, su evolución y su impacto en un entorno de mercado dado
- competencia en un sector de actividad y la distribución de las cuotas de mercado de los competidores
- La importancia de cada criterio de un producto o servicio para clientes potenciales
¿Qué es el método en la estadística?
Puede tener diferentes tipos de datos disponibles para realizar un análisis. En general, es posible dividirlos en 3 categorías. Haga clic en el tipo de datos a su disposición para continuar con la ruta para definir la prueba estadística.
Datos/variables numéricas continuas: estos son datos numéricos que pueden tomar cualquier valor dentro de un intervalo. Un ejemplo puede ser la medida de una característica de un objeto físico como la altura, el peso, la conductividad eléctrica, etc. En este tipo de variables hay variables definidas como «intervalos» o «relación». Los primeros se caracterizan por valores continuos para los cuales el mismo intervalo tiene el mismo valor en cualquier punto que la escala de esta grandeza. Esto significa que en el caso de la longitud, un intervalo de 1 cm es el mismo entre 31 y 32 cm y entre 100 y 101 cm. Este último es un subconjunto del primero en el que ocurre la presencia de un cero físico. Gracias a la presencia de este cero físico, tiene sentido realizar relaciones entre tales cantidades. Para dar un ejemplo, podemos decir que un lado de 100 cm es 4 veces más largo que un lado de 25 cm. De hecho, la longitud es una grandeza con un cero físico («0 cm significa longitud nada»). Por el contrario, no podemos decir que un objeto a 100 ° C es 4 veces más cálido que un objeto a 25 ° C. Esto se debe a que para la temperatura en grados centígrados, el cero se ha elegido arbitrariamente y no toma el valor de la temperatura nada. En el caso de las temperaturas en los grados de Kelvin, en cambio, la afirmación de Tial es válida. Un cuerpo caliente de 100k es 4 veces más caliente que un cuerpo a 25k.
- Datos/variables numéricos discretos: estas son variables numéricas que no pueden tomar ningún valor dentro de un intervalo, sino solo valores preestablecidos (por ejemplo, números enteros). Sin embargo, estas son variables caracterizadas por el hecho de que los valores se pueden comparar entre sí y colocarse en sucesión en una escala.
- Datos/variables cualitativas o categóricas: estas son variables o datos no numéricos. Se destacan en variables ordinales y nominales. En el primero es posible ordenarlos en sucesión (por ejemplo, meses del año o equipos en la clasificación), en el segundo no.
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¿Cómo se elabora el método estadístico?
La encuesta estadística siempre está precedida por una fase en la que se determinan los diferentes caracteres a estudiar.
El siguiente paso es elegir la población que se estudiará. Entonces existe el problema del muestreo: la elección de la población es sondea (en el sentido (dirección (estrategias para la senescencia insignificante de motores) es un proyecto científico que tiene como objetivo…) de amplio: esta puede ser una encuesta (
Una encuesta puede designar una técnica de exploración local de un entorno particular.
A…) de opinión cuestionando a los humanos, o la colección de rocas para determinar la naturaleza de un suelo en geología), el tamaño de la población y su representatividad.
- Ver artículo detallado: Plan de experiencia
Ya sea para una colección total (
El total es la calidad de lo que se completa, sin excepción.
Desde un punto de vista de contabilidad, uno…) (censo) o parcial (la palabra parcial se puede usar como :) (encuesta), se deben configurar los protocolos para evitar los errores de las mediciones que son accidentales o repetitivas (sesgo ).
El procesamiento previo de datos es extremadamente importante, de hecho, una transformación de los datos iniciales (una transición al logaritmo (en matemáticas, una función de logaritmo es una función definida en los valores en,…), por ejemplo), puede hacer Es más fácil facilitar los siguientes tratamientos estadísticos.
- Ver artículo detallado: Plan de experiencia
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