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Diferencias de la estadística descriptiva e inferencial

Christiane DuxEnsayo3 de Mayo de 2020

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Estadística

Maestría en Mercadotecnia y Gestión de Marcas

Tarea 1: Diferencias de la estadística descriptiva e inferencial

Módulo #1: Introducción

Cuadro comparativo

Introducción

El objetivo de este cuadro comparativo es diferenciar la estadística descriptiva de la inferencial, a fin de especificar el uso e importancia de ambos modelos estadísticos. Además, se incluye una ejemplificación de cómo se usa la estadística, hoy más que nunca la estadísitca nos ha revelado que es indispensable para tomar acciones precisas y contundentes en el caso específico de la pandemia global a la que nos enfrentamos.

Desarrollo

Estadística descriptiva

Estadística inferencial

Método

Resume  listas largas de datos, agrupa características generales de un determinado grupo.

Analiza y estudia los datos de una población a partir de una muestra.

Utilidad

Ordenar y clasificar los datos que se obtienen por medio de tablas, gráficos y cálculos.

Deducir y sacar conclusiones acerca de situaciones generales mas allá del conjunto de datos obtenidos.

Objetivo

Examinar tendencias o distribuciones.

Examinar diferencias entre grupos, variables asociadas.

Comparar promedios y predecir.

Métodos

Trabaja las medidas de tendencia central (media, mediana y moda) y de variabilidad (varianza, desviación estándar, rango y frecuencia) .

Trabaja con la estimación de los parámetros estadísticos, se realiza por aproximaciones (t-test, análisis de varianza, correlación y regresión).

Para ejemplificar la relevancia de la estadística me gustaría ilustrar su importancia en el tema que hoy nos preocupa a todos, el SARS-Cov-2 o Coronavirus. El escenario de una pandemia letal requiere de información estadística precisa para, en la medida de lo posible, comprenderlo, predecirlo y sólo así tomar medidas efectivas para su mitigación/erradicación.

Se ha echado mano de la estadística descriptiva e inferencial. Con base a los datos que se registran pueden analizarse casos por edad, sexo, tipo de ingreso, tipo de afectación, enfermedades preexistentes que potencialización su efecto, tipo de tratamiento, resultado (curación o mortalidad) de los afectados, etc…

Con la proporción de casos de muertos, estimada mediante datos agregados de casos y muertes, se predice la tasa de mortalidad, misma que depende de un sinfín de posibles variables que hay también que considerar (intensidad de la transmisión y contagio, enfermedades preexistentes, edad, saturación del sistema hospitalario, etc..)

La importancia de la metodología elegida tiene que ver en cómo incluir los casos asintomáticos, con sintomatología leve, lo cual altera y quita validez a los resultados estadísticos reportados de casos confirmados, dado que en nuestro país se ha decidido NO hacer pruebas, ya sea por falta de presupuesto o por falta de estrategia la estadística es nuestro único recurso para tener información contundente.

Para mitigar el error de los datos recolectados y poder incluir los casos asintomáticos o leves, México ha elegido el Método de Vigilancia Centinela, que precisamente busca entender cómo se mueve en realidad la pandemia, más allá de los casos confirmados. Es decir, por cada caso confirmado, hay cierto número sin corroborar. Este método, permite realizar cierta estimación de la cantidad de personas que han contraído el virus con cierta precisión.

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