Las estadísticas son una de las partes cruciales de la planificación. Sin estadísticas, el plan no puede ser posible.
Las estadísticas ayudan a planificar en negocios, economía, nivel gubernamental e incluso una persona.
Se ha notado que el 63% de las personas planifican su actividad un año o menos de anticipación.
Y casi todas las organizaciones gubernamentales, así como una privada, están utilizando estadísticas para formular su política y hacer una planificación adecuada.
Como mencioné anteriormente, las estadísticas tienen que ver con la recopilación de datos.
Para hacer una planificación sólida, las empresas usan los datos relacionados con la producción, el consumo, el nacimiento, la muerte, los ingresos, etc.
Las estadísticas ayudan a los países a hacer una planificación adecuada que sea crucial para ellos: los mejores ejemplos de planificación que vemos en la pandemia de Covid 19.
Hemos visto que el Gobierno de Nueva Zelanda ha creado el plan para luchar contra Covid 19, y han manejado con éxito la situación para deshacerse de Covid 19.
Esta pandemia muestra la importancia de las estadísticas en nuestra vida diaria.
Las estadísticas son una parte esencial de las matemáticas. En otras palabras, está relacionado y depende completamente de las matemáticas.
¿Supongo que desea calcular cuál es el fruto favorito de sus personas de la ciudad?
A continuación se muestran los datos estadísticos que obtiene utilizando la media de las estadísticas matemáticas.
El uso creciente de matemáticas y estadísticas está construyendo nuevas formas para el desarrollo de estadísticas, es decir, conocidas como estadísticas matemáticas.
¿Qué es la conclusión en estadística?
¿Está llegando a la conclusión correcta sobre sus datos? Validez de conclusión estadística (SCV), o simplemente la validez de la conclusión es una medida de cuán razonable es una investigación o conclusión experimental. Por ejemplo, supongamos que realizó algunas investigaciones para averiguar si dos años de preescolar son más efectivos que uno. Según los datos, concluye que existe una relación positiva entre lo bien que le va a un niño en la escuela y cuántos años de preescolar asistieron. La validez de la conclusión le dice bien lo confiable que es esa conclusión.
Conclusión La validez solo se refiere a la pregunta: según los datos, ¿hay una relación o no hay? No profundiza en detalles (como pruebas de confiabilidad) sobre qué tipos de relación existen. Se puede utilizar para la investigación cualitativa, así como la investigación cuantitativa. Dicho esto, si usa el término validez de conclusión estadística, generalmente se toma como lo que significa que hay algún tipo de análisis de datos estadísticos (es decir, que su investigación tiene datos cuantitativos).
Es importante darse cuenta de que no existe una validez perfecta. Los errores de tipo 1 y los errores de tipo 2 son parte de cualquier proceso de prueba, por lo que nunca puede estar 100% seguro de que sus conclusiones sean correctas. Sin embargo, SCV se refiere a conclusiones razonables basadas en sus datos, no perfectas.
Las amenazas lo llevan a llegar a conclusiones incorrectas sobre las relaciones. Incluyen:
- Pesca (minera los datos y las pruebas de repetición para encontrar algo… ¡cualquier cosa! Significativo…): puede dar lugar a la conclusión incorrecta de que hay una relación cuando en realidad no lo existe.
¿Cuál es la importancia de la estadística?
Llega en diciembre y muchas compañías se preparan para hacer reuniones de año, leer los resultados y colocar los nuevos objetivos durante los próximos doce meses. En esta fase, es necesario sacar conclusiones, analizar, gracias a las estadísticas, los objetivos logrados, las ganancias, pero también las pérdidas y elementos que se mejoran en la empresa.
Por lo tanto, el último mes del año es un período de análisis: los resultados se traen a casa y se reflejan de manera constructiva en el futuro. Este es también el mes de las buenas intenciones para el año siguiente: según lo que se ha hecho, ¿qué se podría lograr en el futuro? Hoy estamos hablando de la importancia de los análisis estadísticos para monitorear los objetivos y administrar mejor la empresa.
Las estadísticas son una disciplina que ayuda a leer los fenómenos de la realidad gracias a las fórmulas matemáticas. Con este método, podemos leer e interpretar los aspectos cualitativos o cuantitativos de algunos aspectos de la empresa: ganancias, gastos, objetivos, clientes y otras tendencias. Los datos se recopilan para leer e interpretar los factores más dispares, con el fin de hacer una comparación con respecto al pasado o el futuro, poniendo así nuevos objetivos.
Basado en nuestra experiencia, podemos decir que las estadísticas tienen principalmente dos funciones, por un lado, apunta a la síntesis, por el otro a la generalización de un evento: resume y simplifica porque presenta el análisis de fenómenos complejos en forma de forma de tablas, gráficos, porcentajes. La simplificación conduce a la generalización de datos.
Usar estadísticas en la empresa significa equiparse con un método de análisis. Detener y dedicar su tiempo al análisis es una actividad fundamental que todavía se explotan por completo. Todavía hay demasiados emprendedores que van como dicen «a los ojos» e interpretan el crecimiento y la crisis de su empresa sin usar cálculos, análisis lógicos y, sobre todas las estadísticas.
¿Cuál es la importancia de la estadística en la ciencia?
Hablando del propósito de las estadísticas, no podemos eximirnos de mencionar su vínculo con las matemáticas. Es un vínculo muy fuerte, pero nunca de sujeción. Aunque Statistics nació en los contextos de desarrollo de las matemáticas, y precisamente como un desarrollo de la aritmética, sin embargo, ha podido tener una estructura sorprendentemente independiente.
La historia de las estadísticas, o más bien estadísticas, tiene orígenes muy antiguos. Los sumerios, el pueblo de Israel, los egipcios, los griegos y los romanos, por nombrar algunos, solían llevar a cabo los censos de la población y los territorios para conocer la consistencia de sus propias posesiones. En este sentido, el censo de solona y el promedio aritmético utilizado por el tucidida para resolver problemas concretos son famosos.
En Roma en 443 a. C., se establecieron los «censores»; Estos eran magistrados cuyo papel era precisamente censurar a la población basada en los activos y cuyo poder era ligeramente menor que los de los cónsules. Y hablando de censos, ¿cómo olvidar el censo, contado por San Luca en su Evangelio? ¡Ese censo que trajo a María y Giuseppe a Belén para coincidir con el nacimiento de Jesús!
Obviamente, el censo de la población no es las estadísticas, tal como lo decimos en la actualidad, o más bien no incluye todo el alcance con el que se ocupa las estadísticas. Los censos son el primer enfoque del hombre para el mundo de los datos. Y como todos los primeros enfoques en la esfera matemática, surge de una necesidad práctica: contar y sintetizar información.
¿Qué relación tiene la estadística con la ciencia?
¿Por qué el comercial de pasta de dientes quiere que sepas que 9 de cada 10 dentistas aprueban su producto?
Este artículo aborda la significación estadística, una convención popular en la ciencia y estadísticas empíricas modernas.
Aunque los números forman el corazón de las estadísticas, solo cuando un intérprete convierte los problemas de matemáticas en formulaciones utilizables en el lenguaje, se puede utilizar de cualquier uso real. Esto hace que las estadísticas sean una espada de doble filo. Por un lado, los números tienen un significado concreto. Un deslizamiento de interpretación, ponen tu mundo al revés.
Si usted es un experto en inteligencia empresarial, definitivamente lo ha experimentado en el trabajo. Los números absolutos le dicen menos de los porcentajes y los porcentajes le indican menos que los porcentajes en comparación con el año pasado.
Los números no cambian, pero la historia que cuenta con ellos lo hace cada vez que ve una nueva perspectiva.
En cierto modo, puede alegrarse porque los números pueden ser automatizados pero las interpretaciones a partir de ahora, necesitan delicadeza humana. Pero la delicadeza humana se asocia con una multitud de sesgos cognitivos [pensando rápido y lento, Daniel Kanheman]. Aunque muy equipados matemáticamente, no estamos conectados para ser criaturas matemáticas. A partir de ahora, no sabemos cómo sentirnos un 38% contentos con algo [engañado por la aleatoriedad, Naseem Nicolas Taleb]. Estamos felices o tristes.
Las ciencias y estadísticas empíricas tienen una relación de amor y odio entre sí. Los científicos empíricos están ansiosos por lograr el umbral mágico de importancia estadística para demostrar sus proposiciones. Las estadísticas, por otro lado, es un participante reacio en el establecimiento de causa y efecto.
¿Cuál es la importancia de la estadística en las ciencias sociales?
El propósito de este documento es revisar algunos de los métodos estadísticos utilizados en el campo de las ciencias sociales.
Una revisión de algunas de las metodologías estadísticas utilizadas en áreas como metodología de encuestas, estadísticas oficiales, sociología, psicología, ciencias políticas, criminología, políticas públicas, investigación de marketing, demografía, educación y economía.
Se presentan varias áreas, como modelado paramétrico, modelado no paramétrico y métodos multivariados. El enfoque también se da al modelado de series de tiempo, análisis de datos categóricos y problemas de muestreo y otras técnicas útiles para el análisis de datos en las ciencias sociales. Se dan referencias indicativas para todos los métodos anteriores junto con algunas ideas para la aplicación de estas técnicas.
Este artículo revisa algunos métodos estadísticos que se utilizan en las ciencias sociales y los autores llaman la atención de los investigadores sobre métodos menos populares. El propósito no es dar detalles técnicos y no referirse a todas las técnicas existentes o a todas las posibles áreas de estadísticas. El enfoque se centra principalmente en el aspecto aplicado de las técnicas y los autores ofrecen información sobre las técnicas que pueden usarse para responder problemas en las áreas de investigación mencionadas.
[…] 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.
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