Introducción al análisis estadístico de datos

«El número de personas que creen entender la estadística empequeñece peligrosamente a las que realmente lo hacen, y las matemáticas pueden causar problemas fundamentales cuando se utilizan mal.»- Rory Sutherland

En la era de la información, los datos no escasean, por el contrario, son irresistibles. Desde ahondar en la abrumadora cantidad de datos hasta interpretar con precisión su complejidad con el fin de proporcionar ideas para el progreso intenso a las organizaciones y empresas, todo tipo de datos e información se explota en su totalidad y aquí es donde el análisis estadístico de datos tiene una parte importante.

«La estadística es la rama específica de la ciencia desde la que los profesionales sacan distintas conclusiones/interferencias bajo los mismos datos»

Siguiendo con la discusión, hablaremos de;

1. ¿Qué es el análisis estadístico de datos?

2. Significación de los datos en el Análisis Estadístico de Datos

3. Herramientas de Análisis Estadístico de Datos

4. Cuáles son los tipos de Análisis Estadístico de Datos

5. 4 pasos del proceso de Análisis Estadístico de Datos

¿Qué es el Análisis Estadístico de Datos?

Siendo una rama de la ciencia, la Estadística incorpora la adquisición de datos, la interpretación de datos y la validación de datos, y el análisis estadístico de datos es el enfoque de la realización de diversas operaciones estadísticas, es decir, la investigación cuantitativa completa que intenta cuantificar los datos y emplea algunos tipos de análisis estadísticos. En este caso, los datos cuantitativos suelen incluir datos descriptivos como datos de encuestas y datos de observación.

En el contexto de las aplicaciones empresariales, es una técnica muy crucial para las organizaciones de inteligencia empresarial que necesitan operar con grandes volúmenes de datos.

El objetivo básico del análisis estadístico de datos es identificar tendencias, por ejemplo, en el negocio minorista, este método puede abordarse para descubrir patrones en datos de consumo no estructurados y semiestructurados que pueden utilizarse para tomar decisiones más potentes con el fin de mejorar la experiencia del cliente y hacer progresar las ventas.

Aparte de eso, el análisis estadístico de datos tiene varias aplicaciones en el campo del análisis estadístico de la investigación de mercado, la inteligencia empresarial (BI), el análisis de datos en big data, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y el análisis financiero y económico.

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Significación de los datos bajo el análisis estadístico de datos,

1. Los datos comprenden variables que son univariantes o multivariantes, y extremadamente dependiendo del número de variables, los expertos ejecutan diversas técnicas estadísticas.

• Si los datos tienen una variable singular, entonces se puede llevar a cabo un análisis estadístico univariante de los datos que incluya la prueba t de significación, la prueba z, la prueba f, la prueba ANOVA de una vía, etc.

• Y si los datos tienen muchas variables entonces se pueden realizar diferentes técnicas multivariantes como el análisis estadístico de datos, o el análisis estadístico discriminante de datos, etc.

Aquí, la variable es una característica, que cambia de un rasgo individual de una población a otro rasgo. La imagen siguiente muestra la clasificación de los datos-variables.

Clasificación de las Variables, Fuente

(Blog relacionado: Introducción a la Distribución de la Probabilidad)

1. Los datos son de dos tipos, datos continuos y datos discretos. Los datos continuos no se pueden contar y cambian con el tiempo, por ejemplo, la intensidad de la luz, la temperatura de una habitación, etc.

Los datos discretos se pueden contar y tienen un número determinado de valores, por ejemplo, el número de bombillas, el número de personas en un grupo, etc.

(Blog relacionado: Tipos de datos en estadística)

1. En el análisis estadístico de datos,

• los datos continuos se distribuyen bajo una función de distribución continua, también conocida como función de densidad de probabilidad, y

• los datos discretos se distribuyen bajo una función de distribución discreta, también denominada función de masa de probabilidad.

1. Los datos pueden ser cuantitativos o cualitativos.

• Los datos cualitativos son etiquetas o nombres que se implementan para encontrar una característica de cada elemento, mientras que

• Los datos cuantitativos son siempre en forma de números que intiman cuánto o cuántos.

(Más para leer: Pasos para el análisis de datos cualitativos)

1. En el análisis de datos estadísticos, son importantes los datos transversales y las series temporales. Para una definición, los datos transversales son los datos acumulados en el mismo momento o relativamente el mismo punto en el tiempo, mientras que, los datos de serie de tiempo son los datos recogidos a través de ciertos períodos de tiempo.

El análisis de datos estadísticos puede ser adoptado en;

• Los hallazgos/conclusiones esenciales existentes revelados a través de un conjunto de datos.

• Resumir y compilar información.

• Calcular medidas de cohesión, relevancia o diversidad en los datos.

• Originar próximas profecías sobre la base de datos reportados anteriormente.

• Probar pronósticos experimentales.

Herramientas de análisis estadístico de datos

Generalmente, bajo el análisis estadístico de datos, se practica alguna forma de herramientas de análisis estadístico que un profano no puede hacer sin tener conocimientos estadísticos.

Hay varios programas de software disponibles para realizar el análisis estadístico de datos, estos programas incluyen Statistical Analysis System(SAS), Statistical Package for Social Science (SPSS), Stat soft y muchos más.

Estas herramientas permiten una amplia capacidad de manejo de datos y varios métodos de análisis estadístico que podrían examinar desde un pequeño trozo hasta estadísticas de datos muy completas.

Aunque los ordenadores sirven como un factor importante en el análisis de datos estadísticos que pueden ayudar en la síntesis de los datos, el análisis de datos estadísticos se concentra en la interpretación del resultado con el fin de impulsar las inferencias y profecías.

(Debe comprobar: Técnicas de análisis de datos estadísticos)

¿Cuáles son los tipos de análisis de datos estadísticos?

Hay dos componentes importantes de un estudio estadístico, que son:

• Población – un conjunto de todos los elementos de interés en un estudio, y

• Muestra – un subconjunto de la población.

Y, hay dos tipos de métodos estadísticos ampliamente utilizados bajo las técnicas de análisis de datos estadísticos;

1. Estadística Descriptiva

Es una forma de análisis de datos que se utiliza básicamente para describir, mostrar o resumir los datos de una muestra de forma significativa. Por ejemplo, la media, la mediana, la desviación estándar y la varianza.

En otras palabras, la estadística descriptiva intenta ilustrar la relación entre las variables de una muestra o población y ofrece un resumen en forma de media, mediana y moda.

Estadística inferencial

Este método se utiliza para sacar conclusiones a partir de la muestra de datos mediante el uso de las hipótesis nula y alternativa que se someten a la variación aleatoria.

También la distribución de probabilidad, las pruebas de correlación y el análisis de regresión entran en esta categoría. En palabras sencillas, la estadística inferencial emplea una muestra aleatoria de datos, tomada de una población, para hacer y explicar inferencias sobre toda la población.

(Lo más relacionado: ¿Qué es el valor p en estadística?)

La siguiente tabla muestra las diferencias fácticas entre la estadística descriptiva y la inferencial;

S.No	Estadística descriptiva	Estadística inferencial
	Se relaciona con la especificación de la población objetivo.	Hacer inferencias a partir de la muestra y hacerlas generalizar también según la población.
	Organizar, analizar y reflejar los datos de un modo significativo.	Correlacionar, probar y anticipar resultados futuros.
	Los resultados finales se representan en forma de cuadros, tablas y gráficos.	Los resultados finales son las puntuaciones de probabilidad.
	Explica los datos reconocidos anteriormente.	Intenta sacar conclusiones sobre la población que está más allá de los datos disponibles.
	Herramientas desplegadas-Medida de tendencia central (media, mediana, moda), Dispersión de los datos (Rango, desviación estándar, etc.)	Herramientas desplegadas-Prueba de hipótesis, Análisis de varianza, etc.

Diferencia entre Estadística Descriptiva y Estadística Inferencial

4 pasos básicos para el análisis estadístico de datos

Para analizar cualquier problema con el uso del análisis estadístico de datos comprende cuatro pasos básicos;

Definir el problema

La definición precisa y actuarial del problema es imprescindible para conseguir datos precisos sobre el mismo. Resulta extremadamente difícil recopilar datos sin conocer la definición/dirección exacta del problema.

Acumulación de los datos

Después de abordar el problema específico, el diseño de múltiples formas con el fin de acumular datos es una tarea importante en el marco del análisis estadístico de datos.

Los datos pueden recogerse de las fuentes reales o pueden obtenerse mediante la observación y los estudios de investigación experimental, realizados para obtener nuevos datos.

• En un estudio experimental, se identifica la variable importante según el problema definido, luego se controla uno o más elementos en el estudio para obtener datos respecto a cómo estos elementos afectan a otras variables.

• En un estudio observacional, no se ejecuta ningún ensayo para controlar o impactar la variable importante. Por ejemplo, un surrey realizado es el ejemplo o un tipo común de estudio observacional.

Analizando los datos

En el análisis estadístico de datos, los métodos de análisis se dividen en dos categorías;

• Métodos exploratorios, este método se despliega para determinar lo que los datos están revelando mediante el uso de la aritmética simple y gráficos de fácil dibujo/descripción con el fin de resumir los datos.

• Métodos confirmatorios, este método adopta conceptos e ideas de la teoría de la probabilidad para tratar de responder a problemas concretos.

La probabilidad es extremadamente imperativa en la toma de decisiones ya que da un procedimiento para estimar, representar y explicar las posibilidades asociadas a los próximos eventos.

Información de los resultados

Por medio de inferencias, una estimación o prueba que pretende ser las características de una población puede derivarse de una muestra, estos resultados podrían informarse en forma de una tabla, un gráfico o un conjunto de porcentajes.

Dado que sólo se ha investigado una pequeña porción de datos, por lo tanto el resultado informado puede representar algunas incertidumbres mediante la implementación de declaraciones de probabilidad e intervalos de valores.

Con la ayuda del análisis estadístico de datos, los expertos podrían pronosticar y anticipar aspectos futuros a partir de los datos. La comprensión de la información disponible y su utilización eficaz puede conducir a una toma de decisiones adecuada. (Fuente)

Conclusión

El análisis estadístico de datos proporciona sentido a los números sin sentido y, por tanto, da vida a los datos sin vida. Por lo tanto, es imperativo que un investigador tenga conocimientos adecuados sobre estadística y métodos estadísticos para realizar cualquier estudio de investigación.

Esto ayudará a realizar un estudio apropiado y bien diseñado preeminentemente a resultados precisos y fiables. Además, los resultados e inferencias son explícitos sólo y únicamente si se practican pruebas estadísticas adecuadas.

«El análisis de regresión es la bomba de hidrógeno del arsenal estadístico»- Charles Wheelan

Concluyendo el blog, podemos decir que el análisis estadístico de datos no es más que la recopilación e interpretación de datos con el fin de revelar patrones y tendencias ocultas.