Parámetro vs. Estadística: Definiciones, ejemplos y usos

La investigación cuantitativa se basa en parámetros y estadísticas para ayudar a los investigadores a entender cómo se comportan sus datos en diversas circunstancias y cómo pueden utilizar su investigación en situaciones del mundo real. A pesar de compartir el mismo objetivo, ambos términos representan aspectos diferentes del proceso de investigación. Los investigadores buscan establecer parámetros, y el análisis estadístico les facilita el análisis de los datos.

En este artículo, hablaremos de los parámetros frente a las estadísticas, de las diferencias entre ellos, de las diferentes estadísticas y parámetros y de cómo los investigadores los utilizan en sus estudios.

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¿Qué es un parámetro?

Un parámetro es la característica numérica de un factor de toda una población. Los investigadores suelen estudiar poblaciones de personas, pero también pueden incluir grupos de otros factores como las personas:

  • Objetos
  • Organizaciones
  • Regiones
  • Especies
  • Procedimientos
  • Casos

Los investigadores suelen llevar a cabo sus estudios para poder determinar parámetros que les proporcionen información importante sobre la población específica que estudian. Esto puede ayudar a los investigadores a entenderla y controlarla para que ellos y otros en su campo puedan resolver problemas específicos dentro de esa población y hacer avances que eviten que surjan problemas en el futuro. Los investigadores pueden definir más fácilmente los parámetros de los grupos pequeños porque su tamaño hace que sean más fáciles de medir.

Ejemplo: Una empresa farmacéutica administró a 1.000 voluntarios una nueva vacuna para determinar la prevalencia de los dolores corporales como efecto secundario. De los voluntarios, el 65% desarrolló dolores corporales a las 48 horas de recibir la vacuna. Los investigadores pueden confirmar la exactitud de este porcentaje porque saben cuántas personas participaron en el estudio y cuántas informaron de dolores corporales después. Por lo tanto, este porcentaje puede considerarse un parámetro.

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¿Qué es una estadística?

Una estadística es una característica numérica de una muestra de una población. Al igual que los parámetros, la población utilizada para determinar las estadísticas puede comprender cualquier grupo medible, y los investigadores utilizan las estadísticas para superar los problemas y evitar que se produzcan en el futuro. Las estadísticas se parecen a los parámetros porque ambos describen un grupo específico. Sin embargo, las estadísticas describen una muestra de un grupo grande en lugar de todo el grupo.

Ejemplo: Ochenta por cientode los estudiantes universitarios de Estados Unidos dicen comer pizza al menos una vez a la semana. Como el número de estudiantes universitarios en Estados Unidos cambia constantemente y abarca una parte importante de la población, los investigadores calculan esta estadística encuestando a una muestra de todos los estudiantes universitarios de Estados Unidos.

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Parámetro vs. estadística

Los grupos pequeños permiten a los investigadores definir parámetros exactos, mientras que las muestras de grupos grandes que cambian con frecuencia o tienen elementos inconmensurables dan a los investigadores la información que necesitan para encontrar estadísticas sobre el grupo. Si los investigadores pueden determinar que el valor numérico que han calculado representa a toda la población incluida en su estudio, tienen un parámetro. Si su estudio revela datos sobre una muestra de una población mayor y esa muestra refleja la población mayor, el investigador ha calculado una estadística.

Preguntas frecuentes

Aquí tienes algunas preguntas frecuentes sobre los parámetros y las estadísticas:

¿Cuáles son los tipos de parámetros?

Hay dos tipos principales de parámetros, las medidas de tendencia central y las medidas de variación. Las medidas de tendencia central indican a los investigadores lo centrados que están los valores en torno a un punto concreto de una escala. Constan de tres componentes:

  • Medio: Para calcular la media, también llamada promedio, sume todos los valores de los datos y divídalos entre el número de valores de los datos del conjunto. Por ejemplo, si tu conjunto de datos es 1, 1, 2, 4 y 8, los sumarás para obtener 16 y los dividirás entre 4 para obtener una media de 4.
  • Mediana: La mediana es el valor medio del conjunto cuando éste está ordenado de menor a mayor. Por ejemplo, la mediana de 1, 1, 2, 4 y 8 es el número del medio, que es 2.
  • Modo: La moda es el número que aparece con mayor frecuencia dentro del conjunto. Por ejemplo, el modo de 1, 1, 2, 4 y 8 es 1 porque aparece dos veces, mientras que los otros números aparecen una vez.

Las medidas de variación indican a los investigadores la dispersión de las cifras en torno al valor central del conjunto de datos. Las medidas de variación incluyen:

  • Gama: El rango es la diferencia entre el valor más bajo y el más alto del conjunto de datos. Por ejemplo, el rango de 1, 1, 2, 4 y 8 es 7, porque el número más alto (8) menos el número más bajo (1) es igual a 7.
  • Desviación estándar: La desviación estándar da a los investigadores una idea aproximada de la cantidad media que varía cada valor de un conjunto de datos con respecto a su valor central, que calculan restando la media de un valor específico del conjunto. Por ejemplo, si la media de un conjunto de datos es 4, la desviación típica de un valor de datos de 1 es -3.
  • Variación: La varianza de un conjunto de datos es el promedio de las distancias al cuadrado de su media, que los investigadores utilizan una fórmula matemática compleja para determinar. La varianza del conjunto de datos 1, 1, 2, 4 y 8 es de 6,96.

¿Cuáles son los tipos de estadísticas?

Existen dos tipos de estadísticas utilizadas en la investigación, las descriptivas y las inferenciales. Las estadísticas descriptivas permiten a los investigadores describir sus datos en función de sus propiedades. Algunos ejemplos de estadísticas descriptivas son:

  • Medidas de frecuencia, que muestran la frecuencia con la que se produce un valor específico
  • Medidas de tendencia central, que muestran valores medios o comunes
  • Medidas de dispersión o variación, que muestran la distribución de los datos
  • Medidas de posición, que permiten a los investigadores comparar datos con otros datos

La estadística inferencial permite a los investigadores analizar sus resultados y sacar conclusiones sobre la población que han muestreado en su estudio. Algunos ejemplos de estadística inferencial son:

  • Prueba T: Herramienta utilizada para determinar si la media de una población difiere de la media hipotetizada por un investigador.
  • Intervalo de confianza: Un rango de valores de datos para un parámetro desconocido
  • Tabla de contingencia: La distribución de frecuencia de las variables
  • Correlación de Pearson: La fuerza de una relación lineal entre dos valores de datos
  • Regresión bivariada: La relación entre dos valores de datos
  • Regresión multivariable: La relación entre tres o más valores de datos

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¿Por qué los investigadores utilizan la estadística?

Las estadísticas ayudan a los investigadores a entender cómo se relacionan los datos de los grupos de muestra con las poblaciones más amplias que representan. Los investigadores utilizan esta información para responder a preguntas, predecir resultados y avanzar en sus investigaciones. Sus hallazgos pueden ayudar a otros profesionales de su sector a resolver problemas, realizar cambios y prevenir retos futuros, proporcionándoles los recursos necesarios para identificar y satisfacer una necesidad. Una empresa manufacturera, por ejemplo, puede beneficiarse de un estudio sobre los envases que prefieren los consumidores porque puede utilizar las conclusiones para decidir qué envases elegir para sus productos.

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¿Cuándo se utilizan los parámetros en la investigación?

Los investigadores utilizan parámetros cuando su estudio requiere valores de datos de cada elemento de la población. A continuación, pueden utilizar estos parámetros como base para que otros estudios tomen decisiones importantes sobre cómo proceder. Por ejemplo, una compañía de seguros puede utilizar los parámetros de su gasto total en costes sanitarios de los asegurados para decidir una franquicia o una prima para el año siguiente.