7 Tipos de técnicas de análisis estadístico (con el proceso de análisis estadístico)

El análisis estadístico es una poderosa herramienta que las empresas y organizaciones utilizan para dar sentido a los datos y orientar su toma de decisiones. Existen diferentes tipos de técnicas de análisis estadístico que pueden aplicarse a una amplia gama de datos, sectores y aplicaciones. Conocer los diferentes métodos de análisis estadístico y cómo utilizarlos puede ayudarle a explorar los datos, encontrar patrones y descubrir tendencias en su mercado. En este artículo, definimos el análisis estadístico y discutimos los diferentes tipos con ejemplos.

¿Qué es el análisis estadístico?

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El análisis estadístico, o estadística, consiste en recopilar, organizar y analizar datos basándose en principios establecidos para identificar patrones y tendencias. Se trata de una amplia disciplina con aplicaciones en el mundo académico, los negocios, las ciencias sociales, la genética, los estudios de población, la ingeniería y otros campos. El análisis estadístico tiene varias funciones. Se puede utilizar para hacer predicciones, realizar simulaciones, crear modelos, reducir el riesgo e identificar tendencias.

Gracias a la mejora de la tecnología, muchas organizaciones disponen ahora de grandes cantidades de datos sobre todos los aspectos de sus operaciones y mercados. Para dar sentido a estos datos, las empresas recurren a técnicas de análisis estadístico para organizar sus datos y convertir esta información en herramientas para tomar decisiones precisas y hacer previsiones a largo plazo. El análisis estadístico permite a los propietarios de los datos realizar funciones de inteligencia empresarial que consolidan su ventaja competitiva, mejoran la eficiencia y optimizan los recursos para obtener el máximo rendimiento de las inversiones.

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Principales tipos de análisis estadístico

Hay tres tipos principales de análisis estadístico:

Análisis estadístico descriptivo

La estadística descriptiva es la forma más sencilla de análisis estadístico, que utiliza números para describir las cualidades de un conjunto de datos. Ayuda a reducir grandes conjuntos de datos a formas simples y más compactas para facilitar su interpretación. Se puede utilizar la estadística descriptiva para resumir los datos de una muestra o representar una muestra completa en una población de investigación. La estadística descriptiva utiliza herramientas de visualización de datos como tablas, gráficos y diagramas para facilitar el análisis y la interpretación. Sin embargo, la estadística descriptiva no sirve para sacar conclusiones. Sólo puede representar los datos para que usted pueda aplicar herramientas de análisis estadístico más sofisticadas para hacer inferencias.

Las estadísticas descriptivas pueden utilizar medidas de tendencia central, que utilizan un único valor para describir un grupo. La media, la mediana y la moda se utilizan para obtener el valor central de un conjunto de datos determinado. Por ejemplo, se puede utilizar el análisis estadístico descriptivo para encontrar la edad media de los conductores multados en un municipio. La estadística descriptiva también puede hallar la medida de la dispersión. Por ejemplo, se puede encontrar el rango de edad de los conductores con una multa por conducir bajo los efectos del alcohol y los accidentes de tráfico con culpa en un estado. Las técnicas utilizadas para encontrar una medida de dispersión incluyen el rango, la variación y la desviación estándar.

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Análisis estadístico inferencial

El análisis estadístico inferencial se utiliza para hacer inferencias o sacar conclusiones sobre una población mayor a partir de los resultados de un grupo de muestra dentro de ella. Puede ayudar a los investigadores a encontrar distinciones entre los grupos presentes en una muestra. La estadística inferencial también se utiliza para validar las generalizaciones realizadas sobre una población a partir de una muestra, debido a su capacidad para tener en cuenta los errores en las conclusiones realizadas sobre un segmento de un grupo más amplio.

Para realizar un análisis estadístico inferencial, los investigadores estiman los parámetros de la población a partir de la muestra. También pueden realizar una prueba de hipótesis estadística para llegar a un intervalo de confianza que valide o refute las generalizaciones realizadas a partir de la muestra.

Análisis estadístico asociativo

La estadística asociativa es una herramienta que los investigadores utilizan para hacer predicciones y encontrar la causalidad. La utilizan para encontrar relaciones entre múltiples variables. También se utiliza para determinar si los investigadores pueden hacer inferencias y predicciones sobre un conjunto de datos a partir de las características de otro conjunto de datos. La estadística asociativa es el tipo más avanzado de análisis estadístico y requiere sofisticadas herramientas de software para realizar cálculos matemáticos de alto nivel. Para medir la asociación, los investigadores utilizan una amplia gama de coeficientes de variación, incluidos los análisis de correlación y regresión.

Otros tipos de análisis estadísticos

A continuación se presentan otros cuatro tipos de análisis estadísticos:

Análisis predictivo

El análisis predictivo utiliza potentes algoritmos estadísticos y herramientas de aprendizaje automático para predecir eventos y comportamientos futuros basados en tendencias de datos nuevos e históricos. Se basa en una amplia gama de técnicas probabilísticas como la minería de datos, el big data, el modelado predictivo, la inteligencia artificial y las simulaciones para adivinar lo que es probable que ocurra en el futuro.

El análisis predictivo es una rama de la inteligencia empresarial, ya que muchas organizaciones con operaciones en el ámbito del marketing, las ventas, los seguros y los servicios financieros se basan en los datos para hacer planes a largo plazo. Es importante señalar que el análisis predictivo sólo puede hacer previsiones hipotéticas y la calidad de las predicciones depende de la precisión de los conjuntos de datos subyacentes.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo ayuda a las organizaciones a utilizar los datos para orientar su proceso de toma de decisiones. Las empresas pueden utilizar herramientas como el análisis de gráficos, los algoritmos, el aprendizaje automático y la simulación para este tipo de análisis. El análisis prescriptivo ayuda a las empresas a tomar la mejor decisión entre varios cursos de acción alternativos.

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Análisis exploratorio de datos

El análisis exploratorio de datos es una técnica que utilizan los científicos de datos para identificar patrones y tendencias en un conjunto de datos. También pueden utilizarla para determinar las relaciones entre las muestras de una población, validar las suposiciones, probar las hipótesis y encontrar los puntos de datos que faltan. Las empresas pueden utilizar el análisis exploratorio de datos para obtener información basada en los datos y validar los datos en busca de errores.

Análisis causal

El análisis causal utiliza los datos para determinar la causalidad o por qué las cosas suceden de la manera en que lo hacen. Es una parte integral de la garantía de calidad, la investigación de accidentes y otras actividades que tienen como objetivo encontrar los factores subyacentes que condujeron a un evento. Las empresas pueden utilizar el análisis causal para comprender las razones de un suceso y utilizar esta comprensión para orientar las decisiones futuras.

Proceso de análisis estadístico

El proceso de análisis estadístico consta de cinco pasos principales:

1. Recogida de datos

El primer paso del análisis estadístico es la recogida de datos. Se pueden recopilar datos a través de fuentes primarias o secundarias, como encuestas, software de gestión de las relaciones con los clientes, cuestionarios en línea, informes financieros y herramientas de automatización del marketing. Para asegurarse de que los datos son viables, puede elegir datos de una muestra que sea representativa de una población. Por ejemplo, una empresa puede recopilar datos de clientes anteriores para comprender el comportamiento de los compradores.

2. Organización de los datos

El siguiente paso tras la recogida de datos es la organización de los mismos. También conocida como limpieza de datos, esta etapa consiste en identificar y eliminar los datos duplicados y las incoherencias que puedan impedirle obtener un análisis preciso. Este paso es importante porque puede ayudar a las empresas a asegurarse de que sus datos y las conclusiones que extraen del análisis son correctos.

3. Presentación de datos

La presentación de datos es una extensión de la limpieza de datos, ya que implica la organización de los datos para facilitar su análisis. Aquí se pueden utilizar herramientas de estadística descriptiva para resumir los datos. La presentación de datos también puede ayudarle a determinar la mejor manera de presentar los datos en función de su disposición.

4. Análisis de datos

El análisis de datos implica la manipulación de conjuntos de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones mediante técnicas estadísticas, como el análisis estadístico inferencial y asociativo. Puedes utilizar programas informáticos como hojas de cálculo para automatizar este proceso y reducir la probabilidad de que se produzcan errores humanos en el proceso de análisis estadístico. Esto puede permitirle analizar los datos de forma eficiente.

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5. Interpretación de datos

El último paso es la interpretación de los datos, que proporciona resultados concluyentes sobre el objetivo del análisis. Tras el análisis, se puede presentar el resultado en forma de gráficos, informes, cuadros de mando y tableros de control para hacerlo accesible a los no profesionales. Por ejemplo, la interpretación del análisis del impacto de una fábrica de 6.000 trabajadores en la tasa de criminalidad de una pequeña ciudad con una población de 13.000 habitantes puede mostrar una tasa de actividades delictivas en descenso. Puede utilizar un gráfico de líneas para mostrar este descenso.

4 métodos comunes de análisis estadístico

He aquí cuatro métodos habituales para realizar análisis estadísticos:

Significa

Se puede calcular la media, o el promedio, hallando la suma de una lista de números y dividiendo luego la respuesta por el número de elementos de la lista. Es la forma más sencilla de análisis estadístico, que permite al usuario determinar el punto central de un conjunto de datos. La fórmula para calcular la media es:

Media = Conjunto de números / Número de elementos en el conjunto

Ejemplo: Puedes encontrar la media de los números 1, 2, 3, 4, 5 y 6 sumando primero los números y dividiendo después la respuesta del primer paso entre el número de cifras de la lista, que es seis. La media de los números es 3,5.

Desviación estándar

La desviación estándar (DE) se utiliza para determinar la dispersión de los puntos de datos. Es un método de análisis estadístico que ayuda a determinar cómo se dispersan los datos en torno a la media. Una desviación estándar alta significa que los datos se dispersan mucho de la media. Una desviación estándar baja muestra que la mayoría de los datos están más cerca de la media.

Una aplicación del DS es comprobar si los participantes en una encuesta dieron preguntas similares. Si un gran porcentaje de los encuestados' respuestas son similares, significa que tiene una desviación estándar baja y puede aplicar sus respuestas a una población más grande. Para calcular la desviación estándar, utilice esta fórmula:

σ2 = Σ(x − μ)2/n

  • σ representa la desviación estándar
  • Σ representa la suma de los datos
  • x representa el valor del conjunto de datos
  • μ representa la media de los datos
  • n representa el número de puntos de datos en la población

Ejemplo: Puedes calcular la desviación estándar del conjunto de datos utilizado en el cálculo de la media. El primer paso es encontrar la varianza del conjunto de datos. Para hallar la varianza, hay que restar cada valor del conjunto de datos a la media, elevar al cuadrado la respuesta, sumarlo todo y dividirlo por el número de puntos de datos.

Varianza = ((3,5-1)² + (3,5-2) ² + (3,5-3) ² + (3,5-4) ² + (3,5-5) ² + (3,5-6) ²) / 6

Varianza = (6,25 + 2,25 + 0,25 + 0,25 + 2,25 + 6,25) / 6

Varianza = 17,25/6 = 2,875

A continuación, se puede calcular la raíz cuadrada de la varianza para hallar la desviación estándar de los datos.

Desviación estándar = √2,875 = 1,695

Regresión

La regresión es una técnica estadística utilizada para encontrar una relación entre una variable dependiente y una variable independiente. Ayuda a seguir la forma en que los cambios en una variable afectan a los cambios en otra o el efecto de una en la otra. La regresión puede mostrar si la relación entre dos variables es débil, fuerte o varía a lo largo de un intervalo de tiempo. La fórmula de la regresión es

Y = a + b(x)

  • Y representa la variable independiente, o los datos utilizados para predecir la variable dependiente
  • x representa la variable dependiente, que es la variable que se quiere medir
  • a representa la intersección y o el valor de y cuando x es igual a cero
  • b representa la pendiente de la gráfica de regresión

Ejemplo: Encuentre el coste en dólares del mantenimiento de un coche conducido durante 40.000 millas si el coste de mantenimiento cuando no hay kilometraje en el coche es de 100 dólares. Tome b como 0,02, por lo que el coste de mantenimiento se incrementa en 0,02 dólares por cada unidad de incremento de kilómetros recorridos.

  • Y = coste de mantenimiento del coche
  • X = 40.000 millas
  • a = $100
  • b = $0.02

Y = $100 + 0.02(40,000)

Y = $900

Esto demuestra que el kilometraje afecta a los costes de mantenimiento de un coche.

Prueba de hipótesis

Las pruebas de hipótesis se utilizan para comprobar si una conclusión es válida para un conjunto de datos específico, comparando los datos con una determinada suposición. El resultado de la prueba puede anular la hipótesis, lo que se denomina hipótesis nula o hipótesis 0. Todo lo que viola la hipótesis nula se denomina primera hipótesis o hipótesis 1.

Ejemplo: A partir del cálculo de regresión anterior, quiere probar la hipótesis de que el kilometraje afecta a los costes de mantenimiento de un coche. Para probar la hipótesis, se afirma que el kilometraje afecta a los costes de mantenimiento de un coche. En este caso, rechazamos la hipótesis nula, ya que la regresión anterior muestra que el kilometraje influye en los costes de mantenimiento del coche.

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