Importancia De La Estadística

Introducción

No se puede gestionar lo que no se mide. Las mediciones son la clave. Si usted no puede medirlo, no puede controlarlo. Si no puede controlarlo, no puede gestionarlo. Si no puede gestionarlo, no puede mejorarlo Este es un comentario bien definido por lo que se le da la importancia a la estadística en cualquier área y que en este caso la aplicaremos a la administración de los negocios ya que la falta sistemática o ausencia estructural de estadísticas en las organizaciones impide una administración eficiente. Dirigir sólo en base a datos financieros del pasado, realizar predicciones basadas más en la intuición o en simples extrapolaciones, y tomar decisiones desconociendo las probabilidades de éxito u ocurrencia, son sólo algunos de los problemas o inconvenientes más comunes hallados en las empresas.

¿Qué es la estadística?

La estadística es una ciencia formal que estudia la recolección, análisis e interpretación de datos de una muestra representativa, ya sea para ayudar en la toma de decisiones o para explicar condiciones regulares o irregulares de algún fenómeno o estudio aplicado, de ocurrencia en forma aleatoria o condicional. Sin embargo, la estadística es más que eso, es decir, es el vehículo que permite llevar a cabo el proceso relacionado con la investigación científica.

Es transversal a una amplia variedad de disciplinas, desde la física hasta las ciencias sociales, desde las ciencias de la salud hasta el control de calidad. Se usa para la toma de decisiones en áreas de negocios o instituciones gubernamentales.

La estadística se divide en dos grandes áreas:

 La estadística descriptiva, se dedica a la descripción, visualización y resumen de datos originados a partir de los fenómenos de estudio. Los datos pueden ser resumidos numérica o gráficamente. Ejemplos básicos de parámetros estadísticos son: la media y la desviación estándar. Algunos ejemplos gráficos son: histograma, pirámide poblacional, gráfico circular, entre otros.

 La estadística inferencial, se dedica a la generación de los modelos, inferencias y predicciones asociadas a los fenómenos en cuestión teniendo en cuenta la aleatoriedad de las observaciones. Se usa para modelar patrones en los datos y extraer inferencias acerca de la población bajo estudio. Estas inferencias pueden tomar la forma de respuestas a preguntas si/no (prueba de hipótesis), estimaciones de unas características numéricas (estimación), pronósticos de futuras observaciones, descripciones de asociación (correlación) o modelamiento de relaciones entre variables (análisis de regresión). Otras técnicas de modelamiento incluyen anova, series de tiempo y minería de datos.

Estudios experimentales y observacionales

Un objetivo común para un proyecto de investigación estadística es investigar la causalidad, y en particular extraer una conclusión en el efecto que algunos cambios en los valores de predictores o variables independientes tienen sobre una respuesta o variables dependientes. Hay dos grandes tipos de estudios estadísticos para estudiar causalidad: estudios experimentales y observacionales. En ambos tipos de estudios, el efecto de las diferencias de una variable independiente (o variables) en el comportamiento de una variable dependiente es observado. La diferencia entre los dos tipos es la forma en que el estudio es conducido. Cada uno de ellos puede ser muy efectivo.

¿Para qué áreas específicas se puede aplicar la estadística?

Si bien quedó ello claramente expuesto, una enumeración nunca está demás. Así pues las estadísticas son fundamentales a los efectos de gestionar y mejorar temas o actividades tales como:

 El control de calidad.

 El nivel de averías y sus frecuencias.

 Los tiempos para cambios o preparación de herramientas.

 Los niveles de productividad de distintos procesos, actividades y productos.

 Los costos correspondientes a distintos tipos de conceptos y actividades.

 La gestión de créditos y cobranzas.

 El seguimiento del flujo de fondos.

 Los niveles de satisfacción de los clientes y usuarios.

 Los tipos de accidentes y sus frecuencias.

 Ventas por clientes, vendedores, zonas y productos.

 Predicciones de ventas por zonas, productos, servicios o sucursales.

 Capacidad de los procesos en cuanto a generación de niveles de costes, calidad y productividad.

 Tiempos totales de ciclos productivos.

 Tiempos de respuestas.

 Gestión de inventarios.

 Cumplimiento de aprovisionamiento por parte de los proveedores.

 Predicción de ventas por canales de comercialización.

 Probabilidades para la construcción del "Árbol para la Toma de Decisiones".

 Evolución

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