Introducción
Además, ayuda a descubrir patrones y relaciones en los datos que pueden utilizarse para llegar a conclusiones o decisiones lógicas.
Los conceptos más básicos del análisis estadístico son población y muestra. Una población es el conjunto de personas u objetos que se estudian. Una muestra es un subconjunto de la población elegida para el análisis. Es importante seleccionar una muestra no sesgada que represente fielmente a la población.
Las medidas estadísticas de tendencia central, como la media aritmética, la mediana y la moda, proporcionan un valor único que describe o resume una colección de datos. Estos valores indican dónde se sitúa la mayoría de los puntos de datos en una distribución determinada. Medida como el rango, la varianza y la desviación típica indican la dispersión de los puntos de datos en una distribución determinada.
La probabilidad es otro concepto fundamental del análisis estadístico. Es la probabilidad de que se produzca un suceso. La probabilidad ayuda a cuantificar el riesgo y a determinar si es probable o improbable que se produzca un suceso. El análisis estadístico puede utilizarse para calcular probabilidades y estimar resultados futuros.
Tipos de datos y distribuciones estadísticas
Los datos pueden clasificarse en muchos tipos diferentes, y es importante comprender las diferencias entre ellos para descifrarlos con precisión. Dos de los tipos de datos más utilizados son los categóricos y los numéricos.
Los datos categóricos son datos no numéricos que se agrupan en categorías. Algunos ejemplos de datos categóricos son el sexo, la raza, la ocupación, el estado civil y la afiliación a un partido político. Los datos numéricos son valores numéricos que pueden utilizarse para medir o cuantificar algo. Ejemplos de datos numéricos son medidas como la altura, el peso, la edad, el salario y la temperatura.
Las distribuciones estadísticas son modelos matemáticos utilizados para describir la probabilidad de los puntos de datos en un conjunto de datos determinado. Las distribuciones estadísticas más comunes son la distribución normal (o gaussiana), la distribución binomial y la distribución de Poisson.
- Las distribuciones normales son una distribución de datos simétrica con una curva en forma de campana que tiene su pico en el centro. El punto más alto de la curva indica dónde se encuentra el número máximo de valores, mientras que las colas de la curva representan valores relativamente raros, ejemplo de uso de la distribución normal puede verse en el campo de la medicina. Los médicos suelen utilizar la distribución normal para determinar la cantidad de medicación que deben administrar a un paciente en función de su peso.
- Las distribuciones binomiales son un tipo de distribución de probabilidad utilizado en estadística para describir los resultados de probabilidad discretos asociados a sucesos repetidos. Suelen utilizarse para calcular probabilidades que implican el número de veces que se produce un suceso a lo largo de un periodo de tiempo determinado, como el número de caras al lanzar dos monedas.
- La distribución de Poisson es un tipo de distribución de probabilidad que se suele utilizarse para calcular probabilidades asociadas al número de veces que se produce un suceso en un periodo de tiempo determinado, como el número de visitantes de un sitio web en un día, predicción del número de clientes que visitarán una tienda durante diferentes horas, la estimación del número de llamadas telefónicas recibidas por un centro de atención telefónica a lo largo del día.
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Análisis de regresión
El análisis de regresión es una técnica estadística utilizada para examinar la relación entre variables. Puede ayudar a los investigadores a identificar correlaciones y patrones en los datos que pueden no ser evidentes al examinar los datos individualmente. El análisis de regresión puede utilizarse para predecir resultados o tomar decisiones basadas en datos existentes.
La regresión lineal simple es un tipo de análisis de regresión que examina la relación entre una variable independiente y una variable dependiente.
Un ejemplo real de regresión lineal puede verse en el estudio realizado por investigadores de la Universidad de Michigan. El equipo estudió a 1.900 niños de secundaria durante un periodo de cuatro años con el fin de comprender cómo la implicación de los padres en la educación de sus hijos repercutió en su rendimiento académico. Los investigadores utilizaron un modelo de regresión lineal simple para analizar los datos y, en última instancia, llegaron a la conclusión de que un mayor nivel de implicación de los padres conduce efectivamente a mejores notas y mejores resultados en los exámenes.
La regresión lineal múltiple es un tipo de análisis de regresión que examina las relaciones entre más de una variable independiente y una variable dependiente. Puede utilizarse para identificar tendencias o patrones en los datos, y está disponible en determinados programas estadísticos. Un ejemplo real de regresión lineal múltiple es el mercado de valores. Examinando la relación entre el rendimiento pasado del mercado y los precios actuales de las acciones, los inversores pueden hacer predicciones sobre el rendimiento futuro de las acciones.
La regresión logística se utiliza para analizar variables de resultado binarias, como si una persona responderá positiva o negativamente a un tratamiento determinado. Por ejemplo, una empresa podría utilizar la regresión logística para predecir si un cliente comprará o no un producto.
Análisis de series de tiempo
El análisis de series temporales implica el uso de técnicas estadísticas para identificar patrones y relaciones entre variables a lo largo del tiempo. Esto puede hacerse mediante diversos métodos, como el suavizado exponencial, los modelos ARIMA y la descomposición de series temporales.
- El alisamiento exponencial es una forma de previsión que utiliza medidas ponderadas y observaciones previas para predecir valores futuros. Se puede consultar tanto a nivel macroeconómico como microeconómico.
- Los modelos ARIMA son una clase de modelos estadísticos utilizados para captar la estacionalidad de los datos, así como las tendencias a largo plazo. Estos modelos se utilizan para predecir valores futuros utilizando parámetros como la autocorrelación y la autocorrelación parcial.
- La descomposición de series temporales es una técnica utilizada para descomponer una serie temporal en estacional, tendencial y componentes irregulares. Esta técnica se utiliza para identificar patrones en los datos a lo largo del tiempo, como picos estacionales o cambios cíclicos.
En conclusión, una comprensión adecuada de los datos es esencial para tomar decisiones informadas en el entorno empresarial actual. Utilizando las técnicas de análisis y los procedimientos estadísticos adecuados, las empresas pueden adquirir datos relevantes y utilizarlos para obtener información a través de la inteligencia empresarial que les ayudará a tomar mejores decisiones.
El análisis estadístico proporciona un enfoque integral para descifrar datos con precisión, abarcando diversas técnicas como las distribuciones de probabilidad, los modelos de regresión y las pruebas de hipótesis.
