Las estadísticas son un conjunto de herramientas utilizadas para organizar y analizar datos. Los datos deben ser de origen numérico o transformados por los investigadores en números. Por ejemplo, las estadísticas podrían usarse para analizar los puntajes porcentuales que los estudiantes de inglés reciben en una prueba de gramática: los puntajes porcentuales que van de 0 a 100 ya están en forma numérica. Las estadísticas también podrían usarse para analizar las calificaciones en un ensayo asignando valores numéricos a los grados de letras, por ejemplo, a = 4, b = 3, c = 2, d = 1 y f = 0.
El empleo de estadísticas tiene dos propósitos, (1) descripción y (2) predicción. Las estadísticas se utilizan para describir las características de los grupos. Estas características se denominan variables. Los datos se recopilan y registran para cada variable. Las estadísticas descriptivas se pueden usar para revelar la distribución de los datos en cada variable.
Las estadísticas también se usan con frecuencia para fines de predicción. La predicción se basa en el concepto de generalización: si se compilan suficientes datos sobre un contexto particular (por ejemplo, los estudiantes que estudian la escritura en un conjunto específico de aulas), los patrones revelados a través del análisis de los datos recopilados sobre ese contexto pueden generalizarse (o predicho para ocurrir en) contextos similares. La predicción de lo que sucederá en un contexto similar es probabilística. Es decir, el investigador no está seguro de que ocurra lo mismo en otros contextos; En cambio, el investigador solo puede esperar razonablemente que sucedan las mismas cosas.
La predicción es un método empleado por las personas durante la vida diaria. Por ejemplo, si los estudiantes de escritura comienzan a clase todos los días durante la primera mitad del semestre con un ejercicio de escritura libre de cinco minutos, es probable que vengan a clase el primer día de la segunda mitad del semestre preparado para escribir nuevamente para los primeros cinco minutos de clase. Los estudiantes habrán hecho una predicción sobre el contenido de la clase en función de sus experiencias anteriores en la clase: debido a que comenzaron todas las sesiones de clase anteriores con escritura libre, sería probable que su próxima sesión de clase comience de la misma manera. Las estadísticas se utilizan para realizar la misma función; La diferencia es que las probabilidades precisas se determinan en términos del porcentaje de posibilidades de que ocurra un resultado, completo con un rango de error. La predicción es un objetivo principal de las estadísticas inferenciales.
¿Cuáles son los tipos de metodos estadísticos?
Hay innumerables número de métodos estadísticos que se pueden clasificar ampliamente en cinco tipos como así:
Se realiza un breve análisis de cada uno de los métodos anteriores:
Este tipo de método consiste en todos los pasos preliminares para el análisis e interpretación final. Como tal, este método incluye el método de recolección, métodos de tabulación, medidas de tendencia central, medidas de dispersión, medidas de asimetría y análisis de series de tiempo. Estos métodos sacan las diversas características de los datos y ayudan en la verano y la interpretación de las características sobresalientes de los datos. Este método también se llama estadísticas descriptivas.
Este tipo de método consiste en todos aquellos métodos que ayudan en cuestión de análisis y comparación entre dos o más variables. Esto incluye los métodos de correlación, análisis de regresión, asociación de atributos y similares. Este método también se llama estadísticas analíticas.
Este tipo de método consiste en todos aquellos procedimientos que ayudan en la generalización o estimación sobre un fenómeno sobre la base de observación aleatoria o datos parciales. Esto incluye el procedimiento de interpolación, extrapolación, teoría de la probabilidad y similares. Estos métodos también se denominan estadísticas inductivas.
Este tipo de método consiste en aquellos procedimientos que ayudan a dibujar inferencias sobre las características de la población sobre la base de muestras. Como tal, este método incluye la teoría del muestreo, diferentes pruebas de importancia, control estadístico, etc. Este método también se llama estadísticas inferenciales.
¿Dónde se utiliza el método estadístico?
Los métodos estadísticos ayudan en la clasificación de cuatro maneras: en la id de diseñar modelos de probabilidad para datos y clases para que se puedan identificar clasificaciones probables para un conjunto dado de datos; en el desarrollo de pruebas de validez de clases particulares producidas por un esquema de clasificación; al comparar diferentes esquemas de clasificación para la efectividad; y al expandir la búsqueda de clasificaciones óptimas por estrategias de búsqueda probabilísticas. Los algoritmos jerárquicos y de partición estándar se evalúan desde un punto de vista estadístico, y se proponen algunas mejoras de estos algoritmos utilizando métodos de estimación de densidad y modelos de mezcla. Se dan métodos para identificar multimodalidad en datos de alta dimensión.
Los métodos estadísticos son útiles para obtener información sobre el estado desconocido de la naturaleza o el «parámetro», como se le hace referencia en la literatura. Un estadístico recopila datos adecuados cuya distribución depende del parámetro desconocido. Luego se diseña un procedimiento de inferencia estadística para producir información sobre el parámetro desconocido o una función de ese parámetro. Los métodos clásicos de inferencia suponen que las distribuciones de probabilidad que rigen los datos dependen solo de unas pocas cantidades desconocidas (o parámetros). Dichos procedimientos se denominan procedimientos paramétricos. Cuando uno no puede hacer suposiciones tan fuertes sobre los modelos de probabilidad que rigen los datos y/o cuando se puede estar más seguro de las clasificaciones entre los datos que los valores exactos, se utiliza procedimientos de inferencia sólidos conocidos como métodos no paramétricos. Las pruebas y estimaciones basadas en los métodos no paramétricos más simples se pueden obtener de cálculos fáciles basados en los datos. Los procedimientos que tienen validez en modelos más generales requerirán más cálculos pesados. Cuando hay cierta incertidumbre sobre los modelos de probabilidad y/o cuando la información experta sobre el problema está disponible, uno debe usar métodos bayesianos. Estos métodos también pueden tender a ser computacionalmente intensivos. Describimos brevemente los ingredientes principales de algunos nuevos métodos bayesianos y computacionales en la inferencia no paramétrica. Estos incluyen arranque y muestreo de Gibbs.
Los métodos estadísticos para modelos parcialmente especificados permiten a los investigadores enfocar una investigación empírica y comprender las fuentes de anomalías empíricas. Sin embargo, se requiere la construcción de modelos completamente especificados para abordar muchas cuestiones de interés para los economistas, como el efecto de las intervenciones hipotéticas o los cambios en las políticas.
Sin embargo, los modelos de sistemas dinámicos económicos siguen siendo altamente estilizados; Y no son lo suficientemente ricos empíricamente para enfrentar una variedad completa de entradas empíricas. La producción de resultados dinámicos comparativos interesantes para sistemas dinámicos altamente estilizados a menudo es difícil, si no imposible, sin limitar sustancialmente el rango de valores de parámetros que se consideran. Dado que las soluciones analíticas generalmente no son factibles, se requieren métodos computacionales. Como en otras disciplinas, esto ha llevado a los investigadores a buscar formas de calibrar modelos basados en al menos algunas entradas empíricas. Ver Hansen y Heckman (1996) para una discusión sobre esta literatura. El análisis de los sistemas económicos dinámicos genera problemas computacionales y conceptuales.
¿Cuáles son los pasos del método estadístico?
El objetivo de las estadísticas es sacar una conclusión de los datos. Cualquier análisis de datos implica los siguientes pasos:
- Comenzando
- Formular el problema de investigación
- Definición de la población y la muestra
- Realización de análisis de datos descriptivos
- Utilizando métodos estadísticos apropiados para resolver el problema de la investigación
- Informando el resultado o el resultado.
- Definir el tipo y la cantidad de datos deben ser recopilados.
- Organizar y resumir los datos.
- Analizar los datos y sacar conclusiones de ellos.
- Evaluar las fortalezas de las conclusiones y evaluar su incertidumbre.
- Proporciona un diseño: el análisis estadístico proporciona un diseño para planificar y completar los estudios de investigación.
- Proporciona una descripción: El análisis estadístico proporciona una descripción de los datos mediante la organización y el resumen de los datos.
- Proporciona una conclusión: el análisis estadístico proporciona una conclusión al hacer anticipaciones y generalizar los fenómenos ilustrados por los datos.
Los empresarios deben tener el conocimiento básico del análisis estadístico para recopilar, organizar y analizar datos y sacar conclusiones de allí para tomar decisiones comerciales efectivas.
¿Cuáles son los pasos principales del método estadístico?
- Identificación del problema. El primer paso es identificar un problema o pregunta que pueda investigarse….
- Recopilación de datos….
- Crítica de datos….
- Presentación de datos….
- Análisis e interpretación.
Las técnicas utilizadas generalmente se clasifican como: gráficos descriptivos: se utilizan varios tipos de gráficos para resumir los datos. Por ejemplo: histogramas. Descripción tabular: las tablas se utilizan para resumir los datos, por ejemplo, las tablas de frecuencia.
Las estadísticas descriptivas son la fase inicial del análisis de datos y tienen como objetivo describir los datos observados. En su función de la descripción de datos, tiene las siguientes atribuciones: obtener, organizar, reducir y representar datos estadísticos para ayudar a describir el fenómeno observado.
Los elementos fundamentales de las estadísticas son: Población: conjunto de objetos que tienen en común una característica que se llama variable. Las variables se pueden contar o medir, dependiendo del tipo de variable; Muestra: es un conjunto de objetos tomados de una población para estudiar esta población.
Iii) Recopilación de datos: es la suma y el procesamiento de los datos obtenidos y su disposición a través de los criterios de clasificación. Se puede hacer manualmente, electromecánica o electrónicamente. Después de llevar a cabo los pasos anteriores, se lleva a cabo el conteo de lo que se ha obtenido.
Tratamiento de control (testigo): necesario cuando no se conoce la efectividad de los tratamientos de estudio o cuando se conoce la efectividad de los tratamientos, pero no es consistente en todas las condiciones. Elección de la unidad experimental.
¿Cómo se aplica el método estadístico?
Casi todos los estudios científicos incluyen un análisis estadístico de los datos para obtener resultados significativos o obtener resultados que puedan compararse con el de otros estudios; Esta es la única forma de tener un significado. Utiliza las especificaciones a las que la comunidad científica ha acordado, por ejemplo, en los niveles o niveles de significancia llamados (α), que se determinan al comienzo del estudio. El nivel de significación indica la máxima probabilidad de errores, es decir, que, para decirlo de alguna manera, acepta un resultado como correcto (por ejemplo, una diferencia como disponible), aunque no es verdadera (por lo que la diferencia no está allí) .
Además, en este capítulo, también juega muy elegantemente cómo presentará sus datos, por ejemplo, que los valores medios aritméticos de las temperaturas del cuerpo se especifican como la desviación media y estándar (x ± estadísticas). Además, formula sus parámetros objetivo al principio, de modo que haya arreglado con precisión tal:
La tasa de supervivencia sin tumor postoperatoria después de la terapia endoscópica curativa se determinó como el parámetro objetivo de este estudio.
También indica cómo se documentaron los registros de datos después de la recopilación (por ejemplo, transmisión en las hojas de datos de Excel o SPSS).
Al seleccionar los procedimientos de prueba correctos, la experiencia en el Presidente se basa de manera óptima y también se introduce en el procedimiento del análisis. En medicina en particular, los análisis también a menudo se subcontratan a los estadísticos, y se obtienen cuasi preparados; La desventaja de esta subcontratación es que el escritor a menudo no entiende qué razón se usa y qué los resultados presentados significan como investigadores o cómo se pueden leer. Esto es remediado por un buen supervisor o colega que tiene una cierta descripción general de las pruebas generalmente utilizadas en el sujeto, un estadístico «externo» competente que explica el enfoque de los datos y los resultados entregados en una voluntad impresionante en el caso pesimal y Un talento de la naturaleza admirable para adquirir el conocimiento apropiado. Este último en particular a menudo falla debido a la baja accesibilidad de muchos programas y su autoexplicabilidad restringida.
¿Cuáles son las características del método estadístico?
Algunas de las características más importantes de las estadísticas son las siguientes:
En el sentido plural, las estadísticas se refieren a los datos, pero los datos a llamar estadísticas deben consistir en un agregado de ciertos hechos.
Un hecho o figura o figura aislada como 60 kgs. El peso de un estudiante o la muerte de una persona en particular en un día no equivale a estadísticas.
Para un datos puede equivaler a las estadísticas, debe ser en forma de un conjunto o agregado de ciertos hechos, a saber. 50, 65, 70 kgs. El peso de los estudiantes en una clase o ganancias de una empresa en diferentes momentos, etc., puede ser efectuado por la multiplicidad de causas.
No es fácil estudiar los efectos de un solo factor ignorando los efectos de otros factores. Aquí tenemos que buscar los efectos de todos los factores en el fenómeno por separado y colectivamente, porque los efectos de los factores pueden cambiar con el cambio de lugar, tiempo o situación.
Aquí, se toma el efecto general y no de un solo factor como en otras ciencias naturales. Por ejemplo, podemos decir que el resultado de la clase XII en el examen de la Junta no depende de ningún factor único, sino colectivamente del estándar de maestros, métodos de enseñanza, ayudas de enseñanza, el desempeño práctico de los estudiantes, los documentos de preguntas estándar y de la evaluación.
Se deben expresar numéricamente los datos a los que se deben llamar estadísticas para que pueda ser posible contar o medir los datos. Significa que los datos o el hecho de constituir estadísticas deben ser capaces de expresarse en alguna forma cuantitativa como pesos de 60, 70, 100 y 90 kg. o ganancias de Rs. 10,000, Rs. 20,000, etc. Por lo tanto, estos datos deben contener figuras numéricas para que puedan llamarse como una declaración numérica de hechos.
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