Estadística descriptiva y Estadística inferencial

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Algunos Conceptos Básicos

1. Estadística descriptiva y Estadística inferencial

La estadística descriptiva es una disciplina que se encarga de recoger, almacenar, ordenar, realizar tablas o gráficos y calcular parámetros básicos sobre el conjunto de datos de forma que puedan ser analizados e interpretados, para así ofrecer información sobre un determinado asunto. Adicionalmente, nos ofrecen medidas que resumen la información de una gran cantidad de datos.

Los métodos de estadística descriptiva nos permiten:

• Determinar la tendencia central de una variable: promedio o media aritmética, mediana o moda.
• Determinar la variabilidad de una variable: desviación estándar, varianza, rangos.
• Determinar cómo es la distribución de una variable: histograma de frecuencias, distribución normal.

La estadística inferencial es la parte de la estadística que busca predecir o deducir resultados esperados de una población estadística, a partir de una parte de esta. Su objetivo es obtener conclusiones útiles para hacer deducciones sobre una totalidad, basándose en la información numérica de la muestra.

Se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones que le permiten llevar a cabo dichas deducciones. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas sí/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables de Sam (análisis de regresión).

1. Universo y Población

Universo: totalidad de individuos o elementos en los cuales puede presentarse determinada característica susceptible a ser estudiada. No siempre es posible estudiarlo en su totalidad.

Población: conjunto finito o infinito de elementos que presentan características similares, sobre los cuales se quiere efectuar un estudio determinado.

1. Determinación dela población

Cuando se vaya a llevar a cabo alguna investigación debe de tenerse en cuenta algunas características esenciales al seleccionarse la población bajo estudio:

• Cómo. Que todos los miembros de la población tengan las mismas características según las variables que se vayan a considerar en el estudio o investigación.
• Cuándo. Se refiere al período de tiempo donde se ubicaría la población de interés.
• Dónde. Se refiere al lugar donde se ubica la población de interés.
• Cuánto. Se refiere al tamaño de la población.

La población puede ser según su tamaño de dos tipos:

• Población finita: Es algo que yo pueda contar.
• Población infinita: no se puede alcanzar a contar por conteo.

1. Variables y datos

Variable: es una característica (número de hijos, estatura, peso, color, profesión, etc.) que puede fluctuar y cuya variación es susceptible a adoptar diferentes valores, los cuales pueden medirse u observarse.

Dato: es un número que representa la modalidad de la variable. Es cada uno de los valores obtenidos después de realizar el estudio estadístico.

1. Clasificación y tipos

Las variables se clasifican en:

• Variables cualitativas: son aquellas en la que los resultados posibles no son valores numéricos. Son variables sobre las que únicamente es posible obtener una medida de tipo nominal u ordinal.
• Variables cuantitativas: describen una característica en términos de un valor numérico o cantidad.

A su vez estas se dividen en:

Variables cualitativas:

• Variable nominal: son variables cuyas categorías que no siguen ningún orden. Ejemplos:

Nacionalidad (francés, italiano, coreano)

Profesión (abogado, médico, diseñador)

Color de ojos (grises, marrones, negros)

• Variable ordinal: sus categorías siguen un orden. Ejemplos:

Posición en una carrera deportiva (primero, segundo, tercero, cuarto)

Nivel de clase educativa (último año, primer año, segundo año)

• Variable dicotómica: puede adoptar solamente dos valores. Ejemplos:

Sexo (masculino, femenino)

Resultado (correcto, incorrecto)

Variables cuantitativas:

• Variables continuas: son aquellas características que son medidas dentro de un rango continuo infinito de valores numéricos y se registran con números reales. Ejemplos:

Estatura (1.7542 m)

Peso (67.8125 kg)

Ingreso familiar ($ 550.651,86)

• Variables discretas: solo admite valores aislados, es decir, no hay ninguna cantidad intermedia. Ejemplos:

Edad (años cumplidos) (18, 25, 44)

Número de hijos en una familia (0, 1, 2, 3)

Número de pétalos en una flor (4, 5, 6).

1. Instrumentos de Medición de las Variable.

• Escala nominal

Una escala nominal es una escala de medición en la cual los números sirven como “etiquetas” solamente para identificar o clasificar un objeto. Una escala de medición nominal normalmente trata sólo con variables no numéricas (no cuantitativas).

La escala nominal posee solo la característica de descripción, y esto significa que posee etiquetas únicas que sirven para identificar o delegar valores a los artículos. Cuando la escala nominal se utiliza con fines de identificación, existe una correlación uno a uno entre un objeto y el valor asignado a él. Desde el punto de vista estadístico, la escala nominal es una de las escalas de medición más fáciles de comprender.

Por ejemplo, supongamos que tenemos 5 colores, naranja, azul, rojo, negro y amarillo. Podríamos enumerar estos en cualquier orden que nos guste, ya sea del 1 al 5 o del 5 al 1 en orden ascendente o descendente. Aquí los números se asignan a los colores sólo con el propósito de identificación. Otro ejemplo de escala nominal es una escala de si / no. Estas dos palabras igual básicamente no tienen orden.

• Escala ordinal

La escala ordinal es uno de los niveles de medición que nos otorga la clasificación y el orden de los datos sin que realmente se establezca el grado de variación entre ellos. La escala de medición ordinal es la segunda de las 4 escalas de medición. Los datos ordinales son básicamente datos estadísticos que tienen la misma naturalidad pero existe una diferencia entre ellos que es desconocida. Estos datos pueden ser agrupados o clasificados. Se utiliza una escala ordinal como parámetro para comprender si las variables son mayores o menores. La tendencia central de la escala ordinal es mediana.

La escala ordinal suele mostrar el rango relativo de variables además de identificar y describir la magnitud. Se miden atributos no numéricos como frecuencia, satisfacción, felicidad, utilizando esta escala, los encuestadores pueden analizar el grabo de acuerdo o desacuerdo de los encuestado con respecto La principal ventaja de utilizar la escala ordinal es la facilidad de comparación entre variables. Este tipo de escalas son extremadamente convenientes para agrupar variables después de que sean ordenadas.

Utilizando estas escalas de manera correcta en encuestas o cuestionarios obtendrás respuestas útiles para tu empresa. Las respuestas que se recopilan se pueden comparar fácilmente y obtener conclusiones impactantes sobre el público objetivo. Además, cabe mencionar que como los valores se indican de forma relativa utilizando una escala lineal, los resultados suelen ser más informativos que la escala nominal.

Supongamos que a una persona le encantan los automóviles Mercedes Benz, y a este se le aplica una encuesta que consta de una pregunta que dice “¿qué tan probable es que le recomiendes los automóviles de Mercedes Benz a tus amigos y familiares?” Supongamos que será muy fácil que este elija “Extremadamente probable” en lugar de “probable”. Pero qué pasa si fuera una persona “neutral”, a esta persona si le costaría tal vez un poco de trabajo elegir. Es por eso que se utiliza una escala ordinal cuando se debe deducir el orden de las opciones, y no cuando se debe establecer una diferencia de intervalo.

• Escala de intervalo

La escala de intervalo se define como una escala de medición cuantitativa en la que se mide la diferencia entre dos variables. En otras palabras, las variables se miden en valores reales y no de forma relativa, donde la presencia de cero es arbitraria. Esto significa que la diferencia entre dos variables en una escala es una distancia real o igual.

La escala de intervalo es preferible a la escala nominal o la escala ordinal porque las dos últimas son escalas cualitativas. La escala de intervalo es cuantitativa en el sentido de que se pueden cuantificar la diferencia entre dos valores.

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